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Enregistrement W4296405168 · doi:10.48550/arxiv.2209.07566

Variability due to climate and chemistry in observations of oxygenated Earth-analogue exoplanets

2022· preprint· en· W4296405168 sur OpenAlexaff
Gregory Cooke, D. R. Marsh, Catherine Walsh, Sarah Rugheimer, Gerónimo Villanueva

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésExoplanetAtmosphere (unit)Flux (metallurgy)Earth (classical element)Atmospheric sciencesCloud coverAtmospheric chemistryTelescopePlanetAstrobiologyPhysicsEnvironmental scienceAstrophysicsChemistryAstronomyMeteorologyOzoneCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Great Oxidation Event was a period during which Earth's atmospheric oxygen (O$_2$) concentrations increased from $\sim 10^{-5}$ times its present atmospheric level (PAL) to near modern levels, marking the start of the Proterozoic geological eon 2.4 billion years ago. Using WACCM6, an Earth System Model, we simulate the atmosphere of Earth-analogue exoplanets with O$_2$ mixing ratios between 0.1% and 150% PAL. Using these simulations, we calculate the reflection/emission spectra over multiple orbits using the Planetary Spectrum Generator. We highlight how observer angle, albedo, chemistry, and clouds affect the simulated observations. We show that inter-annual climate variations, as well short-term variations due to clouds, can be observed in our simulated atmospheres with a telescope concept such as LUVOIR or HabEx. Annual variability and seasonal variability can change the planet's reflected flux (including the reflected flux of key spectral features such as O$_2$ and H$_2$O) by up to factors of 5 and 20, respectively, for the same orbital phase. This variability is best observed with a high-throughput coronagraph. For example, HabEx (4 m) with a starshade performs up to a factor of two times better than a LUVOIR B (6 m) style telescope. The variability and signal-to-noise ratio of some spectral features depends non-linearly on atmospheric O$_2$ concentration. This is caused by temperature and chemical column depth variations, as well as generally increased liquid and ice cloud content for atmospheres with O$_2$ concentrations of $<$1% PAL.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,136 · 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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