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Enregistrement W4416388404 · doi:10.3847/2041-8213/ae1960

Separating Flare and Secondary Atmospheric Signals with <tt>RADYN</tt> Modeling of Near-infrared JWST Transmission Spectroscopy Observations of TRAPPIST-1

2025· article· en· W4416388404 sur OpenAlexaff
Ward S. Howard, Adam F. Kowalski, Michael Radica, Laura Flagg, Valeriy Vasilyev, Benjamin V. Rackham, Guadalupe Tovar Mendoza, Meredith A. MacGregor, A. I. Shapiro, Jake Taylor, Louis-Philippe Coulombe, Olivia Lim, David Lafreniére

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSpace Telescope Science Institute
Mots-clésFlareSolar flareSpectral lineSpectroscopyRadiationBinExtreme ultravioletPlanet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although TRAPPIST-1’s temperate planets have the highest transmission signals of any known system, flares contaminate 50%–70% of transits at the 1000 ppm level, far above 100 ppm secondary atmospheric signals. Efforts to mitigate flare contamination and assess impacts on radiation environments are each hampered by a lack of empirical spectral analysis and physics-based modeling. We present spectrotemporal analysis and radiative-hydrodynamic modeling of 5.5 hr of NIRISS and NIRSpec observations of six TRAPPIST-1 flares of 2.2–8.7 × 10 30 erg. The flare lines and continua are characterized using grid searches of RADYN beam-heating models spanning 10 4 times in electron beam parameters. Best-fit models indicate these flares result from moderate-intensity beams with emergent electron fluxes of F e = 10 12 erg s −1 cm −2 and energies ≤37 keV, although all models overpredict the Paschen jump. These models predict X-ray and extreme UV (XUV), far-UV, and near-UV counterparts to the IR peak fluxes of 8.9–28.9 × 10 27 , 4.3–13.9 × 10 26 , and 3.4–11.4 × 10 27 erg s −1 , respectively. Scaling the flare rate into the XUV suggests flaring contributes 1.35 <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mrow/> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>0.15</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>2.0</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mspace width="0.25em"/> <mml:mo>×</mml:mo> </mml:math> quiescence yr −1 . We bin integrations of similar flare effective temperature to construct fiducial flare spectra from 2000 to 4500 K, in order to develop separate empirical and RADYN -based mitigation pipelines. Both pipelines are applied to all 5.5 hr of R = 10 data, resulting in maximum residuals from 1 to 2.8 μ m of 100–140 ppm and typical residuals of 54 ± 14 and 65 ± 17 ppm for the empirical and RADYN -based pipelines, respectively. Injection testing supports a 3 σ detection capability for CO 2 atmospheres with features of 150–250 ppm, with weak evidence (Bayes factor ≈ 3) still obtained at 130 ppm. Our results motivate multiwavelength observations to improve model fidelity and test high-energy predictions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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