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Enregistrement W4221054772 · doi:10.5194/egusphere-egu22-8185

3D Climate modelling of TRAPPIST-1 c with a Venus-like atmosphere: large-scale circulation and observational prospects

2022· preprint· en· W4221054772 sur OpenAlexaff
Diogo Quirino, Gabriella Gilli, T. Navarro, Martin Turbet, Thomas J. Fauchez, Pedro Machado

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetAtmosphere (unit)PhysicsRADIUSVenusAstrobiologyObservableAstronomyPlanetAtmosphere of VenusAtmospheric sciencesEnvironmental scienceMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, several Earth-sized exoplanets have been detected in short-period orbits of a few Earth days, around low-mass stars [1]. Despite their small size compared to gas giants, their close-in orbits combined with the small radius of the host star compared to our Sun’s make these worlds the best targets for atmospheric characterisation among rocky exoplanets. These worlds have stellar irradiation levels that can be several times that of the Earth, suggesting that a Venus-like climate is more likely [2]. Thus, the atmosphere of our neighbouring planet Venus presents a relevant case to address observational prospects. The recent launch of the James Webb Space Telescope will advance the atmosphere and climate characterisation of nearby rocky exoplanets, with the support of upcoming ground-based observatories and space telescopes, such as the ESA/Ariel mission, scheduled for launch in 2029. The interpretation of the observables produced by these missions: reflectance, thermal emission and transmission spectra will need support from modelling studies of exoplanetary atmospheres. In particular, 3D Global Climate Models (GCMs) are critical for interpreting the observable signal’s modulations, as they provide synthetic top-of-the-atmosphere fluxes that can be disk-integrated as a function of the orbital phase. The spatial and temporal variability of these fluxes reflect the atmospheric variability of the simulated temperature and wind fields and provide insight over the large-scale circulation. In this work, we used the Generic-GCM, developed at the Laboratoire de Météorologie Dynamique for exoplanet and paleoclimate studies [3, 4, 5], which includes a 3D dynamical core, common to all terrestrial planets, a planet-specific physical core, and an up-to-date generalised radiative transfer routine for variable atmospheric compositions. We present the results of modelling highly irradiated rocky exoplanets orbiting an M-dwarf star, using a Venus-like atmosphere as a possible framework for the atmospheric conditions of TRAPPIST-1 c. We assumed synchronous rotation, zero eccentricity and obliquity, and a Venus-like atmosphere with 92-bar surface pressure and a radiatively active Venus-type global cloud cover. The results indicate an eastward shift of the peak thermal emission away from the sub-stellar point, suggesting an advection of warm air masses caused by a superrotation equatorial jet. References: [1] Gillon et al. 2017. Nature. 542. [2] Kane et al. 2018. ApJ. 869. [3] Forget & Leconte, 2014. Phil. Trans R. Soc. A372. [4] Turbet et al. 2016. A&A. 596. A112. [5] Wordsworth et al. 2011. ApJL. 733. L48. Acknowledgements: This work is supported by Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) through the research grants UIDB/04434/2020, UIDP/04434/2020, P-TUGA PTDC/FIS-AST/29942/2017.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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