Een internationaal team, waaronder astrofysici van de Universiteit van Exeter, neemt lessen en technieken die zijn geleerd uit de klimaatwetenschap van de aarde om de weg vrij te maken voor het robuust modelleren van atmosferen van planeten die rond verre sterren draaien, wat helpt bij het zoeken naar mogelijk bewoonbare exoplaneten.

Cruciaal is dat het team van mening is dat dit onderzoek ook ons ​​fundamentele begrip en voorspellingen van het toekomstige klimaat op aarde kan verbeteren.

De onlangs gelanceerde James Webb Space Telescope (JWST) en toekomstige telescopen zoals de European Extremely Large Telescope (E-ELT), de Thirty Meter Telescope (TMT) of de Giant Magellan Telescope (GMT) kunnen binnenkort de atmosferen van rotsachtige exoplaneten die in een baan rond rode dwergen draaien (sterren koeler en kleiner dan onze eigen zon). Zonder robuuste modellen om deze waarnemingen te interpreteren en te begeleiden, zullen we echter niet in staat zijn om het volledige potentieel van deze observatoria te ontsluiten.

Eén methode is om driedimensionale algemene circulatiemodellen (GCM's) te gebruiken - vergelijkbaar met die welke worden gebruikt om het klimaat op aarde te voorspellen, om atmosferische kenmerken te simuleren terwijl de planeten om hun gaststerren draaien. Er bestaan ​​echter intrinsieke verschillen binnen deze complexe GCM's die leiden tot contrasterende klimaatvoorspellingen - en bijgevolg onze interpretatie van de waarnemingen van exoplaneten.

In de afgelopen jaren hebben wetenschappers GCM's verfijnd in een poging om de huidige opwarmingstrend in verband met antropogene klimaatverandering op aarde te reproduceren en te begrijpen. Een belangrijke benadering is om het klimaat te modelleren met meerdere GCM's en ze te contrasteren via Model Intercomparison Projects, of MIP's, die fundamenteel zijn geweest voor onze kennis van het klimaat op aarde.

Het team, geleid door drie vroege onderzoekers – Thomas Fauchez (NASA GSFC, American University, V.S.), Denis Sergeev (University of Exeter, V.K.) en Martin Turbet (LMD, Frankrijk) – heeft deze expertise en recente modelupgrades gebruikt om een uitgebreide onderlinge vergelijking van verschillende van 's werelds toonaangevende GCM's die ze toepassen op de studie van exoplaneten.

Dr. Sergeev, een postdoctoraal onderzoeker aan de Universiteit van Exeter, zei:"Intervergelijkingen tussen meerdere modellen zijn een van de pijlers van de moderne klimaatwetenschap en een succesverhaal van internationale samenwerking. Ze zijn essentieel voor ons begrip van vroegere, huidige en toekomstige klimaatprocessen Door deze vergelijkingen in exoplaneetonderzoek te brengen, kunnen we uiteindelijk ons ​​vermogen om telescoopwaarnemingen te interpreteren verbeteren."

Het cruciale nieuwe project, genaamd THAI (TRAPPIST-1 Habitable Atmosphere Intercomparison), richt zich op een bevestigde, aardachtige exoplaneet genaamd TRAPPIST-1e. Het is de vierde planeet vanaf zijn gastheerster, een rode dwerg TRAPPIST-1 die zich op ongeveer 40 lichtjaar van de aarde bevindt. Cruciaal is dat, aangezien de baan van de planeet binnen de bewoonbare zone van TRAPPIST-1 ligt, het een gematigd klimaat kan hebben dat geschikt is voor vloeibaar water op het oppervlak.

Het project combineert vier veelgebruikte modellen:ExoCAM (gebaseerd op het model van het Amerikaanse National Center for Atmospheric Research), LMD-G (ontwikkeld door het Laboratoire de Meterologie Dynamique in Parijs), ROCKE-3D (gebaseerd op het NASA GISS-model ) en de UM (ontwikkeld door het U.K. Met Office en aangepast voor exoplaneten door onderzoekers van de Universiteit van Exeter) - om vier verschillende scenario's voor de atmosfeer van TRAPPIST-1e te overwegen.

Deze omvatten twee scenario's voor het oppervlak (volledig droog en één bedekt door een mondiale oceaan die de atmosfeer van vocht voorziet) en twee scenario's voor de atmosferische samenstelling (stikstofrijke atmosfeer met moderne aarde-niveaus van CO₂ , of een Mars-achtige CO₂ -gedomineerde sfeer).

Een van de grootste bronnen van inter-GCM-verschillen zijn wolken:hun optische eigenschappen, hoogte, dikte en dekking bleken aanzienlijk te verschillen tussen de modellen vanwege verschillen in cloudparametrisaties. "Het vertegenwoordigen van kleinschalige vochtige fysica in GCM's is notoir moeilijk. Het is een van de belangrijkste wegen voor atmosferisch onderzoek voor zowel de exoplaneet als de klimaatwetenschap van de aarde," zei Dr. Sergeev.

Dr. Fauchez, die het THAI-project leidt, zei:"THAI heeft waardevolle expertise benut van de vergelijkbare inspanningen in de aardwetenschappelijke gemeenschap die antropogene opwarming van de aarde bestuderen. Het is echter ook in staat geweest om kennis terug over te dragen, door verbeteringen in het onderliggende model frameworks ontwikkeld als onderdeel van de exoplaneet-applicaties."

De resultaten van deze analyses, waaronder voor het eerst laten zien hoe het gebruik van een GCM van invloed kan zijn op toekomstige gegevensinterpretatie en toekomstige planning van observatiecampagnes, worden gepresenteerd in drie volledig open access artikelen. De volledige resultaten worden op 15 september 2022 gepubliceerd in een speciale uitgave van The Planetary Science Journal (PSJ).

Het team is echter van mening dat THAI niet alleen de weg zal effenen voor robuuste modellering van potentieel bewoonbare verre werelden, maar ook onze inspanningen om leven buiten de aarde te vinden in verband heeft gebracht met studies van ons eigen veranderende klimaat.

Dr. Sergeev voegde toe:"Ons werk aan TRAPPIST-1e, met een heel andere orbitale configuratie dan de aarde, bracht verschillende verbeteringen aan het licht in, bijvoorbeeld, de behandeling van de stellaire verwarming van de atmosfeer, nu geïmplementeerd in de UM en toegepast op de aarde."

THAI effent de weg voor een groter model-intervergelijkingsproject, de Climates Using Interactive Suites of Intercomparisons Nested for Exoplanet Studies (CUISINES), dat een grotere diversiteit aan exoplaneetdoelen en -modellen zou omvatten om ze systematisch te vergelijken en daarom te valideren. + Verder verkennen

Zoeken in de lucht naar de bouwstenen van het leven in het universum