系外惑星大気中の二酸化炭素の特定

Nature volume 614、pages 649–652 (2023)この記事を引用

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121 オルトメトリック

メトリクスの詳細

二酸化炭素 (CO2) は、惑星の大気の広範囲に存在する重要な化学種です。系外惑星の文脈では、CO2 は金属濃縮度 (つまり、「金属性」とも呼ばれるヘリウムより重い元素) 1,2,3 の指標であり、したがって高温ガス巨大惑星の一次大気の形成プロセスの指標となります 4,5 、６．また、地球型系外惑星の二次大気中で検出される可能性が最も高い種の 1 つでもあります 7,8,9。スピッツァー宇宙望遠鏡によるこれまでの通過惑星の測光測定では、CO2 の存在のヒントが得られましたが、明確な分光識別が不足しているため、決定的な検出は得られませんでした10、11、12。今回我々は、早期放出科学プログラムの一環として JWST で得られた透過分光観測から、巨大ガス惑星系外惑星 WASP-39b の大気中の CO2 を検出したことを紹介します 13,14。この研究で使用されたデータは、波長が 3.0 ～ 5.5 マイクロメートルに及び、4.3 マイクロメートルで顕著な CO2 吸収特性を示しています (26 シグマ有意性)。全体のスペクトルは、放射-対流-熱化学平衡を仮定し、雲の不透明度が適度である一次元の 10 倍太陽金属量モデルとよく一致します。これらのモデルは、大気中には CO2 に加えて水、一酸化炭素、硫化水素が存在するはずですが、メタンはほとんど存在しないと予測しています。さらに、これらのモデルでは再現されない 4.0 マイクロメートル付近の小さな吸収特徴も暫定的に検出しました。

WASP-39b は、G7 型星を周期 4.055 日で周回する高温 (アルベドがゼロで熱再分布が完全であると仮定すると、惑星の平衡温度は 1,170 K) の太陽系外惑星です15。この惑星は土星とほぼ同じ質量 (M = 0.28 MJ、MJ は木星の質量) ですが、約 50% 大きくなります (半径 R = 1.28 RJ、RJ は木星の半径)。主星から受ける放射線のレベル16、17、18。私たちがこの惑星を JWST Early Release Science (ERS) 透過分光観測に選んだのは、既存の宇宙および地上データの分析で大きなスペクトル特徴が検出され、恒星の活動による惑星信号の汚染が最小限であることが示されたからです 10,19,20。 21. 以前に検出された主なスペクトル特徴は、ナトリウム、カリウム、および水蒸気の吸収に起因すると確信を持って10、19、20、一方、二酸化炭素（CO2）は、スピッツァーで見られる4.5μmでの深部トランジットを説明することが示唆されています10。

大気の金属量は、巨大ガス惑星の形成中の固体とガスの相対的な降着を診断するものであると長い間考えられてきました。これらの惑星はいずれも水素が支配するエンベロープと目に見える大気に重元素をもたらします 4,5,6。 WASP-39b の主星の金属量は、この惑星が形成された原始惑星系円盤の金属濃縮度の代用値であり、およそ太陽程度である 15、22、23、24。したがって、太陽系の巨人で観察される惑星の質量と大気の金属量の傾向 25,26 は、太陽系の約 10 倍の増強があると予測しています (土星のそれと同様、参考文献 27)。さらに、WASP-39bの低密度と一致する内部構造モデルは、惑星には重元素の核がなく、すべての金属が均一に分布しているという限定的な仮定の下で、太陽の55倍の大気金属量の95パーセンタイルの上限を予測している。封筒全体２８．

透過スペクトルにおけるスペクトル特徴の信号対雑音比が最も高い検出結果をいくつか持っているにもかかわらず、WASP-39b の既存データのモデリングにより、太陽の 0.003 倍から 300 倍まで、5 桁にわたる金属量の推定値が得られました。ソーラー10、29、30、31、32、33。値の範囲が広いのは、透過スペクトルモデルにおける雲と金属性の間の縮退を打ち破るにはデータの品質が不十分であることと、スピッツァー宇宙望遠鏡による 3.6 μm と 4.5 μm での測光測定の解釈が不確実であることに起因します。したがって、この（および他の）巨大系外惑星大気の金属性をより適切に制限するには、より正確な分光データ、より微細なスペクトルチャネル、およびより広い波長範囲が必要でした。

WASP-39b の最初の JWST ERS 観測は、2022 年 7 月 10 日の 15:24 から 23:37 utc の間に、近赤外分光器 (NIRSpec)35,36 を使用して取得されました。 1.6 インチ × 1.6 インチの固定スリット絞りと PRISM 分散装置を備えた Bright Object Time Series (BOTS) モードを使用して、0.5 μm ～ 5.5 μm のスペクトルをキャプチャしました。データは、積分ごとに 5 つのグループを持つ SUB512 サブアレイと NSRAPID 読み出しパターンを使用して記録され、積分時間は 1.38 秒でした。 NIRSpecは、WASP-39bの2.8時間の通過時間を中心とした8.23時間の観測で合計21,500回の積分を取得した。

PRISM モードでの計数率は、星のスペクトルエネルギー分布と分光器の分散の波長依存性により、帯域全体にわたって大きく変化します。したがって、これまで分光的に研究されていなかった帯域内の長波長で十分な信号対雑音比を得るために、観測は短波長で飽和するように設計されました。 0.71 μm ～ 2.09 μm の波長では、スペクトルトレースの中心のピクセルに少なくとも 1 つのグループが飽和しています。ここでは、以前の 3.6 μm および 4.5 μm のスピッツァー測光測定と重複するスペクトルを調査するために、飽和の影響を受けない 3.0 μm より長いデータの分析に焦点を当てます。ここで説明する PRISM データのサブセットは、100 ～ 350 のネイティブスペクトル分解能 (R = λ/Δλ、ここで λ は波長) を持っています。この研究では、分解能を低くするためにデータをビニングしました (値の範囲は波長と縮小に応じて 60 ～ 200)。ビニングは、透過スペクトルを構成するトランジット深度をフィッティングする前に、ライトカーブレベルで行われます。試運転中に得られた JWST/NIRSpec 通過観測の分析では、ここで使用するのと同様のレベルのビニングが最小限の系統性をもたらすことが示されました 37。スペクトルの飽和部分の回復を含む、完全な PRISM データセットのフル解像度での解析が進行中です。

JWST Science Calibration Pipeline とカスタマイズされたルーチンを使用して、WASP-39b の NIRSpec PRISM データを削減し、時系列スペクトルのノイズを最小限に抑えました (方法)。我々は、未校正のデータから始めて、透過スペクトルの 4 つの異なる低減を実行しました 21、38、39、40。図 1 は、還元の 1 つから得られた分光通過光度曲線を示しています。 WASP-39b データの分析により、分解能 60 ～ 200 での NIRSpec トランジット観測には系統的な影響がほとんどないことが確認されました。データの最初の 10 分間をトリミングし、バンドパス全体で約 190 ppm h-1 の平均速度で時間の線形傾向を除去した後、分光光度曲線でフォトンノイズ制限に近い測定を達成しました。また、完全な時系列を、時間の二次関数と組み合わせた下降傾向の指数関数的ランプ (タイムスケール約 100 分) でフィッティングすることによっても、同様の結果が得られました。これらのデータには大規模な体系性が欠けているため、宇宙または地上の望遠鏡によるこれまでのトランジット分光観測とは対照的です41。

a、スペクトル分解能 20、時間周期 1 分の WASP-39b の通過の分光光度曲線 (データは表示目的のみのためにビン化され、垂直方向にオフセットされています)。系外惑星の光曲線モデルは、指数関数的ランプと時間の二次関数を削除した二次四肢暗法則を使用してデータに適合されました。 b. 構造を示すために 5 倍にスケールアップされた通過モデルを差し引いた後のビン化された光度曲線の残差。残差の rms は ppm の単位で与えられます。括弧内の数字は、予測された光子制限ノイズに対する rms の比です。

ソースデータ。

図 2 に示す、さまざまな還元から得られた透過スペクトルは、非常によく一致しています。それらはすべて、4.3 μm で大きな特徴を示し、4.0 μm 付近でより小さな特徴も示しています (後述)。高速赤外線太陽系外惑星フィッティング光曲線 (FIREFLy) 縮小データの詳細なモデリングにより、大きな特徴について 26σ の統計的有意性が得られます (方法)。我々は、分解されたバンド形状と理論モデルおよび褐色矮星のスペクトルとの比較に基づいて、この特徴が CO2 吸収によるものであると考えています42。図 2 には、スピッツァーの 2 つの広帯域測光測定 10 も含まれています。これらは、スピッツァーのバンドパス全体の透過スペクトルを統合した後、JWST データと 2σ より良好に一致しています。また、3.6 μm チャネルと 4.5 μm チャネルの間の相対的な通過深さにも良好な一致（すべての減少で 2σ より良好）が見られます。図 2 に示す比較は、複数の独立した分析から得られたスペクトルの一貫性と、以前のスピッツァー測定の信頼性の両方を示しています。

JWST データ (小さな色の点) は、Spitzer の 2 つの赤外線アレイカメラ (IRAC) 広帯域測光測定 (灰色の円と、IRAC1 および IRAC2 とラベル付けされた対応する感度曲線) と比較されます。右側の軸は、WASP-39b の大気中の等価スケール高度 (750 ～ 1,000 km) を示しています。プロットの目的上、1 つのスケールの高さが 800 km に相当すると仮定します。 JWST データは、広帯域 (水平線で示す) にわたって積分すると、スピッツァーポイント (2σ 以内) と一致します。 3.6 μm チャネルと 4.5 μm チャネル間の相対的な通過深さも、JWST データの独立した縮小間で 2σ 以内に一致しており、偏差のほとんどは 3.6 μm バンドパスから生じています。垂直の誤差バーは 1σ の不確実性を示します。

私たちは、WASP-39b の大気の組成を制約するために、データを一連の一次元大気構造および透過スペクトルモデルと比較しました。これらのモデルは、放射 - 対流 - 熱化学平衡を仮定しており、スケーリングされた太陽存在量パターンを採用しています。私たちは、4 つの異なるコードを使用して、大気の金属量、炭素対酸素の比率、雲の特性の範囲にわたってこれらのモデルの惑星固有のグリッドを計算しました。次に、これらの自己矛盾のないモデル透過スペクトルのグリッドを FIREFLy 削減データにフィッティングし (フィッティング結果は使用するデータセットに依存しません)、同時に 1 bar の基準半径に合わせて調整しました。結果を図 3 に示します。詳細については、「メソッド」を参照してください。

上: FIREFLy 低減とその 1σ 不確実性 (「データ」とラベル付け) と、データの分解能にビニングされた最適な ScCHIMERA 理論モデルとの比較 (青い曲線、方法)。モデルの主要なパラメータは、太陽の金属量の 10 倍、炭素対酸素の比 0.35、雲の不透明度 7 × 10−3 cm2 g−1 です。全バンドパスにわたる熱化学平衡から予想される不透明度源の影響は、個々のガスから一度に 1 つずつ不透明度の寄与を除去することによって示されます。図2と同様に、右側の軸はWASP-39bの大気中での等価スケール高さを示しています。下: 最適モデルにおける各ガスの分子吸収断面積。モデルはデータ (Χ2/Ndata = 1.3) とよく一致しており、我々の仮定が WASP-39b 大気中の重要な物理学と化学を広く捉えていることを示唆しています。ただし、4.0 μm 付近には、ここで使用したモデルでは再現できない特徴があります。強力な CO2 吸収 (4.1 ～ 4.6 μm) とメタンの明らかな欠如 (3.0 ～ 3.5 μm) が、溶液の大気中の金属濃度の上昇を促進し、以前の低金属量の推定を除外します 29,30,31。他の削減とモデルでも同様の結果が得られます。

同様の仮定の下では、4 つのモデルグリッドはすべて、主要なスペクトル形態、つまり 4.1 μm から 4.6 μm の間の強い CO2 の特徴と、水 (H2O) 蒸気 (より短い波長で以前に検出されていました10)。バンドパス全体にわたるより微妙な変調は、雲、一酸化炭素 (CO)、および硫化水素 (H2S) の寄与による可能性がありますが、2 つのガス種がどの程度寄与するかはさらなる研究が待たれるまで不明です。

温暖ガス巨大大気に関するいくつかのモデルは、CO2 存在量が大気の金属量に応じて二次関数的に変化し、太陽よりも高い金属量では 4.3 μm で検出可能になると予測しています 1,2,3。図 3 に示す代表的な最適モデルは、このシナリオと一致しています。太陽光発電の金属濃縮度は 10 倍であり、炭素対酸素比はわずかに太陽光線以下です (太陽光発電の値 0.55 と比較して 0.35、参考文献 43)。ベストフィットモデルによって予測された雲の不透明度の中程度の寄与は、WASP-39b44,45と同様の温度と重力を持つ惑星に関する以前の人口レベルの研究の解釈と一致しています。これは、エアロゾルの微物理学や高温巨大惑星の地球循環モデルの予測とも一致しています 46,47,48。

大きな CO2 特徴に加えて、熱化学平衡モデルと一致しない 4.0 μm 付近の小さなスペクトル特徴も特定しました (図 3)。この特徴は 4 つの独立した縮小すべてに存在し、2σ (方法) の重要性を持ちます。この特徴の堅牢性を完全に評価し、それを引き起こす化学種を特定するには、非平衡化学を含むさらなるデータ分析とモデリングが必要です。 NIRSpec で G395H 回折格子を使用する WASP-39b の追加の JWST ERS 観測でも、4.0 µm の特徴を確認し、より詳細に解析できる可能性があります。

ここで調査したグリッドフィットは、参照よりも低い金属量を優先します。 10、21、および参考文献よりも高い金属量。彼らの研究に含まれているスピッツァーのデータは私たちの JWST データと一致していますが、31 です。 JWST によって可能になる CO2 機能のより高精度でより分解能の高い測定は、参考文献のモデルを引き出します。 10,21 は金属性を低下させ、曇りを増加させます。それにもかかわらず、より厳密なベイズ分析がなければ、この推論で堅牢な信頼区間を取得することは不可能であり、これは今後の研究に委ねられます (方法)。 WASP-39b の継続的なモデル化は、同じくこの ERS プログラムによって得られる 0.5 μm から 5.5 μm までの惑星の透過スペクトルの将来の測定によっても支援されるでしょう。最終的な伝送スペクトルは、最終的にはここで示したデータよりも高いスペクトル分解能 (ほとんどの帯域幅の 4 倍以上) を持ち、複数の JWST 機器を使用して検証されます。

我々は、スピッツァー宇宙望遠鏡からの結果の場合のように、結果が分析の詳細に依存しないことを確認するために、4 つの個別のパイプラインを使用して WASP-39b の JWST NIRSpec PRISM データを削減しました (たとえば、参考文献 49)。。以下の説明は、「コードの利用可能性」にコードと引用が記載されているキャリブレーションパイプラインおよびその他のソフトウェアについて言及しています。

Time Series Helper と Integration Reduction Tool40 (T シャツ) を使用して、スペクトルの光曲線を抽出しました。このパイプラインは、JWST キャリブレーションパイプラインのステップを変更して、リダクションの精度を向上させます。 Tshirt は、近赤外線カメラ (NIRCam) の試運転中に取得された HAT-P-14b の JWST 通過観測の分析に成功しました 37。まず、試運転プログラム 1130 観察 29 からの更新されたバイアスフレームを使用し、参照ピクセルステップまで JWST キャリブレーションパイプラインを実行しました。次に、奇数行と偶数行および各列で変化する 1/f ノイズ (ノイズパワーが信号周波数 f に反比例することからこの名前が付けられました) の補正を適用しました。このサブ配列では参照ピクセルが利用できないため、キャリブレーションには背景ピクセルを使用します。ジャンプとダークサブトラクションのステップは、ライトカーブにノイズが追加されることがわかったため、スキップしました。 tshirt はスペクトルのプロファイルをスプラインでフィットさせ、スプラインフィットから 50σ を超える外れ値のピクセルを拒否します。ピクセル相関を 0.08 と仮定して、共分散加重抽出 50 を使用しました。スペクトル抽出では、ソースの両側で 7 ピクセル以内の背景領域と 16 ピクセルの抽出領域幅を使用しました。光度曲線の散乱は、短い時間スケールにわたる光子および読み取りノイズの理論的限界と一致していました。

光度曲線を、二次 (二次) 多項式ベースライン、有益でない二次四肢暗化事前分布、および外れ値の 10σ クリッピングを伴う指数関数的な開始ランプでフィッティングします。まず、白色光曲線を、参考文献からの通過中心、傾斜、周期に関する事前分布に適合させます。 22. 参考文献からの比 a/R* (a は長半径、R* は星の半径) も使用しました。 22 ですが、強制事前分布により重大な残差が生じたため、このパラメータの不確実性が広がりました。次に、白色光事後中央値からの値に固定された軌道パラメータを使用して、各分光光度曲線を個別にフィッティングします。「系外惑星」code51 と pymc352 サンプラーを使用して光度曲線をモデル化しました。 JWST キャリブレーションパイプラインを使用して、ワールド座標ソリューションのピクセル行 16 (Y = 16) で波長を評価しました。これは機器モデルを使用していますが、NIRSpec 分解能では強力な恒星吸収の特徴が欠如しているため検証できませんでした。他のすべての縮小には、この波長校正が採用されました。図 1 に示すように、通過光曲線の標準偏差は、短波長ではフォトンと読み取りノイズの理論的限界に近づきますが、長波長では 20% ～ 40% 高くなります。これは未補正に関連している可能性があります。 1/f ノイズ。

Eureka!39 は、JWST またはハッブル宇宙望遠鏡による時系列観測のためのデータ削減および分析パイプラインです。モジュール式のマルチステージ設計により、どの段階でも柔軟性と比較が容易になり、未校正の FITS ファイルから開始して正確な送信が可能になります。または発光スペクトル。ユーレカ！を使用して、NIRCam37 の試運転中に取得された HAT-P-14b の JWST トランジット観測の分析に成功しました。

私たちは、Mikulski Archive for Space Telescopes (MAST) アーカイブから入手可能な「uncal」接尾辞を持つ未校正の生データファイルを使用して、データ削減プロセスを開始しました。エウレカ初ステージ！パイプラインは主に、グループを勾配に変換する JWST キャリブレーションパイプラインのステージ 1 のラッパーです。このデータセットでは、検出器ピクセルの大部分が誤って外れ値としてフラグ付けされることになるため、ジャンプ検出ステップをスキップしました。ただし、後続の段階で複数の時点で外れ値を検索し、フラグを立てました。また、現在 (2022 年 7 月) の完全検出器 STScI データ品質マップでは提供されていない、検出器上で特定されたホットピクセルを含めるために、不良ピクセルマップを手動で更新しました。 Eureka! の一環として、検出器の読み出し中に導入された 1/f ノイズを考慮して、ステージ 1 ランプフィッティングの前にグループレベルでカスタムバックグラウンド減算を実行しました。検出器の上部と下部の 6 行を背景領域として設定し、>3σ で外れ値とみなされるフラグ付きピクセルを設定しました。次に、ピクセル列ごとの平均光束を減算し、これをグループごとに繰り返し、観測での積分を行いました。ステージ1と同じくエウレカの第2ステージ！パイプラインは、近似された傾きの 2 次元時系列を校正する、JWST キャリブレーションパイプラインのステージ 2 のラッパーです。ここでは、磁束校正ステップを省略したため、データは 1 秒あたりのデジタル数 (DN) の単位 (DN s−1) のままになっています。

ステージ 3 では、Eureka! との統合ごとにバックグラウンドの減算と恒星のスペクトルの最適な抽出を実行しました。 NIRSpec のスループットはこの範囲を超えると無視できるため、512 × 32 ピクセルのサブアレイの分散方向のピクセル 14 ～ 495 のみを使用しました。また、抽出されたスペクトルまたは背景の減算に対する外れ値ピクセルの影響を避けるために、ゼロ以外のデータ品質フラグを持つピクセルもマスクしました。相互分散次元に沿った検出器上の光源の位置は、すべての検出器列にわたって合計されたピクセル値にガウス分布を当てはめることによって特定されます。各ピクセルについて、その光束の時間変化を調べ、2 回の反復、10σ 外れ値除去テストを実行しました。次に、ソース位置から少なくとも 8 ピクセル離れたピクセルを使用して、今度は統合レベルで 2 番目の列ごとの背景減算を実行し、列ごとの平均背景を計算しました。この追加のバックグラウンド減算を実行すると、測定された光度曲線の外れ値の数が減少し、ランプフィッティング手順中に導入された残留バックグラウンドおよび/またはノイズが考慮されます。ステージ 1 と同様に、背景領域から 3σ 外れ値を除外します。最適なスペクトル抽出ステップに 7 ピクセルの開口半幅を採用し、中央フレームからプロファイルを構築しました。この段階の終わりに、時系列の一次元スペクトルが得られました。

残りのステージでは、複数のパイプライン (Eureka!39 および ExoTEP53、54、55) を使用して光曲線を生成し、適合させました。まず、ステージ 3 の出力を使用して、機器のネイティブ解像度 (つまり、各検出器カラムから) で中央値正規化された光度曲線を生成しました。次に、白色および分光光度曲線に合わせて追加の外れ値をクリップしました。このステップでは、まず、相互分散方向の音源位置、空間プロファイルに適合したガウスの幅、または分散方向のドリフトに関して 3σ を超える外れ値である積分を拒否しました。次に、光度曲線のメディアンフィルターを適用したバージョンを作成し、光束の 3σ 外れ値を切り取りました。私たちは、天体物理学モデルと体系的モデルのパラメーターを共同して、白色および個々の分光光度曲線に適合させました。私たちの天体物理学的通過モデルは、均一事前確率を備えたバットマンパッケージ 56 を使用し、次の天体物理パラメータに適合させました: 恒星の二次暗縁則の 2 つの係数、衝突パラメータ、長半径、通過時間、惑星から恒星までの半径比各波長チャネルの (Rp/R*)。四肢暗化係数と惑星と恒星の半径比は各分光チャンネルで独立してフィットしましたが、白色光曲線フィットからの惑星の衝突パラメータ、長半径、通過時間の最もよくフィットする値を次のように使用しました。波長依存のフィットにおける固定値。体系的モデルでは、各波長チャネルの時間の線形傾向を仮定し、傾きと y 切片の両方をフィッティングしました。最後に、単一点散乱を各光度曲線に当てはめます。これは、結合モデルが統一の縮小カイ二乗 (Χ2) に達するために必要な追加ノイズのレベルを示しています。白色光曲線残差の二乗平均平方根 (rms) は 3,013 ppm で、3 μm を超える分光光曲線の中央値 rms は 5,779 ppm です。図 1 に示す減少と同様に、両方のパイプラインはフォトンノイズ近くに達します。エウレカ！ ExoTEP の透過スペクトルはほぼ同一に見えます。したがって、図 2 には 1 つだけ (エウレカ!) が示されています。

私たちは、透過分光法 (LRG-BEASTS) データを使用した低解像度地上系系外惑星調査 (LRG-BEASTS) データ 21,57,58 の分析用に開発されたパイプラインを基盤として構築し、データの独立した削減を提供しました。ジャンプステップ補正をオフにして、JWST キャリブレーションステージ 1 パイプラインの出力から始めました。ピクセル行に沿って、および時間内の個々のピクセルに沿って動作する実行中央値の 5σ 外れ値を特定することにより、不良ピクセルと宇宙線のマスクを作成しました。スペクトルをトレースする前に、検出器の各列を初期の空間解像度の 10 倍のより細かいグリッド上に補間して、サブピクセルレベルでの光束の抽出を改善しました。スペクトルをトレースするために 4 次多項式と 4 ピクセル幅の開口を使用しました。 1/f ノイズを除去するために、交差分散方向の各列に沿って 21 個の背景ピクセルに線形多項式を当てはめます。次に、分散方向のシフトを補正するために、非常に小さな (0.003 ～ 0.005) サブピクセルのシフトを考慮して、各恒星のスペクトルを観測の最初のスペクトルと相互相関させました。飽和ピクセルをマスクした後の白色光曲線は 0.518 ～ 5.348 μm の波長範囲に及び、147 の分光光度曲線はこの同じ波長範囲にわたる 3 ピクセル幅のビンを使用しました。高ゲインアンテナの移動により光曲線のノイズが増加したため、フレーム 20751 ～ 20765 をマスクしました。

二次的に四肢を暗くしたトランジットモデル (batman56 による) と時間内線形多項式を組み合わせて光度曲線を当てはめます。まず、白色光曲線をフィッティングしてシステムパラメータを導き出しました。傾斜角、i、中間通過時間、TC、恒星の半径に合わせた長半径、a/R*、および線形四肢暗化係数です。、u1。非物理的な値を防ぐためだけに、パラメーター値に広い境界を設定しました。実際には、パラメーター値は境界に近づきませんでした。参考文献から、惑星の公転周期を 4.0552941 d に、離心率を 0 に固定しました。 22. 二次係数 u2 を、3 次元恒星モデル 61 を使用して ExoTiC-LD59,60 によって決定された理論値に固定し、u1 に当てはめました。レーベンバーグ・マルカートアルゴリズムを使用して光度曲線をフィッティングし、測光の不確実性を再スケーリングして、最適なモデルの Χ2 = 1 を低減してから、フィッティングを再実行しました。分光光度曲線の場合、システムパラメーター (i、TC、および a/R*) は、白色光曲線から見つかった最適値に固定されました。白色光曲線残差は 2,761 ppm の rms を持ち、分光光曲線残差は 6,731 ppm の中央値 rms を持ちました。どちらの場合も、残差の分散は、ポアソンノイズで予想されるように、ビニング時にスケーリングされます。

また、FIREFLy 削減ルーチンを使用してデータを削減しました38。これらのルーチンは、カスタム変更を加えた JWST キャリブレーションパイプラインを利用します。このパイプラインは、NIRSpec G39537 の試運転中に取得された HAT-P-14b の JWST トランジット観測を正常に分析するために使用されています。 1/f ノイズはグループごとに変化するため、グループレベルで 1/f ノイズ (参考文献 36 を参照) を除去しました。また、ジャンプステップをスキップし、代わりに空間的および時間的両方でデータのメディアンフィルターを使用して、宇宙線、不良ピクセル、ホットピクセル、その他の外れ値にフラグを付けて削除し、5σ 外れ値しきい値アルゴリズムを使用してピクセルにフラグを付けました。 2 次元スペクトルの時系列は相互相関と補間を使用して位置合わせされ、時系列スペクトルは x 軸方向で 0.005 ピクセル、y 軸方向で 0.0026 ピクセルの rms ジッターを示しました。光度曲線に小さな逆ランプが見つかり、最初の 2,000 回の露光後に安定しましたが、これは破棄しました。参考文献で説明されているように、線形ベースラインとxおよびy検出器位置の2次ジッター傾向除去多項式とともに、batman56トランジットモデルを使用して光曲線をフィッティングしました。これらは、分光測光では x 方向に 53 ± 2 ppm レベル、y 方向に 140 ± 3 ppm レベルで存在します。参考文献の方法を使用して計算された 3 次元モデル 61 を使用して、固定二次四肢暗化法則を適用しました。 ExoTiC-LD59,60の62。 3 μm から 5.5 μm の白色光曲線をフィッティングする際に、恒星の半径 a/R*、傾斜 i および中心通過時間 T0 を単位とする長半径が、通過深度と系統モデルに応じて自由に変化することを許可しました。マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングルーチン emcee63 を使用して、最適なパラメーターを見つけ、事後分布を測定しました。 3 ～ 5.5 μm の白色光曲線は 2.1368 ± 0.0014% の通過深度を持ち、残差で 808 ppm の散乱を達成していることがわかります。これは、JWST キャリブレーションパイプラインによって計算された予想ノイズ制限 758 ppm の 6% 以内であり、ビニング時に残差の散乱が 40 ppm 未満に減少し、検出可能な赤色ノイズはなくなります。システムパラメータ（a/R*、i、およびT0）を固定することを除き、図1に示す各分光光度曲線を白色光曲線と同じ天体物理学的および系統的モデルに適合させます。各ビンの透過スペクトル光曲線残差は、通常、パイプライン誤差の 5% 以上以内であり、検出可能な赤色ノイズもありません。

我々は、抽出した透過スペクトルデータを、後述する一連の一次元の自己無撞着な放射対流熱化学平衡モデル大気と比較した（例えば、このようなモデルの一般的な説明については、参考文献64、65を参照）。つまり、すべてのモデルは、10 倍の太陽金属濃縮とさまざまな灰色の雲の不透明度を使用して、一貫して 3 ～ 5.5 μm のスペクトル (Χ2/Ndata < 1.4、Ndata はスペクトルデータ点の数) に適合できます。単一の最良の推定値。各グリッドからのモデル適合の比較を拡張データ図 1 に示します。グリッド内の追加パラメータ (炭素対酸素比 (C/O) や熱再分配など) については、各モデル間に多少の差異があります。グリッドの単一の最良推定値。対象となる大気特性の信頼区間を厳密に定量化するには、追加のベイジアン解析が必要ですが、これはこの研究の範囲を超えています。今後の研究では、不平衡化学、エアロゾル微物理学、三次元循環効果の効果を含むモデリングに焦点を当てていきます。モデリングでは次のパラメータを仮定しました: 恒星の有効温度、Teff = 5,512 K、恒星の半径 = 0.932 R⊙、惑星の質量 = 0.281 MJ、惑星の半径 = 1.279 RJ、惑星の軌道半径 = 0.04828 au。

このフレームワークは参考文献で最初に説明されました。 66、67、最新の更新、メソッド、および不透明度ソースは参考文献に記載されています。 68. 0.25 dex 間隔で配置された大気金属度 ([M/H]、角括弧は太陽に対する log10 濃縮度を示す 43) のグリッド上で収束した大気構造 (温度と圧力および熱化学平衡ガス混合比プロファイル) を計算します。 0 ～ 2.25 (太陽光の 1 ～ 175 倍) および C/O の値は 0.20、0.35、0.55、0.70、0.75、0.80 です。この温度領域にある惑星は昼夜の温度差が強い可能性が低いため、完全な昼夜の温度再分布69を仮定します70,71。次に、これらの収束した大気構造から透過スペクトル 72,73 を計算します。モデルをデータに一致させるために、DYNESTY74 フィッティングルーチンを使用して最適な [M/H] と C/O (最近隣を介して) を検索し、同時に 1 バールの遊星半径 (絶対的な通過深さを制御する) を調整します。もう 1 つは、不透明な灰色で、垂直方向に均一に分布した雲の不透明度 (κcld) です。このプロセスから得られる最適モデルは、[M/H] = +1.0、C/O = 0.35、log10κcld = −2.15 cm2 g−1 です。金属性と雲の不透明度は、主に 4.3 μm の CO2 特徴の強さと 3.3 μm 付近でのメタン (CH4) 吸収の欠如によって決まります。この結果は本文 (図 3) に示されているものであり、主要な不透明源 (H2O (参考文献 75、76)、CO (参考文献 77、78)、CO2 (参考文献 77、78)) の相対的な寄与も示しています。 79,80)、H2S (参考文献 78,81)、および CH4 (参考文献 78,82)) を全体のスペクトル形状に適用します。拡張データ図 2 に、この最適モデルの大気構造 (温度プロファイルとガス混合比プロファイル) を示します。

コアとなる 1 次元の放射対流モデルは、参考文献に記載されている従来の「太陽系外巨大惑星」コードに基づいています。 69、80、83 に準拠し、それ以来、参考文献に記載されている PICASO84 フレームワーク内で更新および最新化されました。 85 (ピカソ 3.0)。 PICASO 3.0 モデルは、参考文献にリストされている参考文献から作成されたガス状の不透明度を使用します。 80. PICASO モデルのグリッドには、太陽光の 0.1 倍、0.3 倍、1 倍、3 倍、10 倍、30 倍、50 倍、および 100 倍の金属度ポイントが含まれています。 C/O は 0.23、0.46、0.69、0.92。また、完全な昼夜の熱再分配も想定しています。雲は、Eddysed87 フレームワークの Virga86 実装を使用してモデル化されます。これには、垂直混合係数 Kzz (高度に対して一定、log10Kzz = 5、7、9、11 (cgs 単位)) と垂直一定の堆積パラメーター (fsed = 0.6) が必要です。、1、3、6、10)、WASP-39b の圧力と温度で存在すると考えられる雲の光学/材料特性 (Na2S、MnS、および MgSiO3)。 fsed パラメーターは雲の垂直方向の範囲を制御し、Kzz と fsed は一緒に大気中の高度に応じた平均飛沫サイズを制御します。記述された寸法に沿った Χ2 グリッド検索が実行され、最適なものが特定されます。このグリッド内で、名目上の最良適合 (Χ2/Ndata = 1.34) は、太陽金属量の 10 倍、太陽以下の C/O (0.23) であり、拡張された大きな水滴雲 (fsed = 0.6、log10Kzz = 9) を生成します。これらの波長にわたる灰色の連続体は、上記の ScCHIMERA の結果と一致しています。

ATMO の放射対流熱化学平衡ソルバーについては、参考文献で説明されています。 88、89、90、91。このグリッドは、4 つの異なる昼夜エネルギー再分配係数 (0.25、0.5、0.75、1.0、0.5 は「フル」、1.0 は「昼側のみ」)、6 つの金属量 (0.1-、1-、10) のモデル透過スペクトルで構成されています。 -、50、100、200 倍太陽光）、6 つの C/O 比（0.35、0.55、0.70、0.75、1.0、1.5）、2 つのヘイズ係数（ヘイズなしおよび 10 倍マルチガスレイリー散乱）、 4 つの灰色の雲率 (雲なし、1 mbar と 50 mbar の圧力レベルの間の 350 nm での H2 レイリー散乱の強度の 0.5 倍、1 倍、および 5 倍)。グリッドからの各モデルの透過スペクトルは、自由パラメータとして (波長に依存しない) 透過深度オフセットを使用して、Χ2 を計算するための観測の解像度と同じ解像度にビニングされます。このグリッド内で、再分配係数 0.75 (丸昼夜の再分配が生成するよりもわずかに高温)、太陽の 10 倍の金属量、超高温の金属量から生じる最適モデル (Χ2/Ndata = 1.39) スペクトルが見つかります。 - 太陽の C/O 比は 0.7、ヘイズ係数は 10、曇り係数は 5。

このモデルは、参考文献に記載されている追加のモデリングと不透明度の更新を備えた系外惑星 93 に適合した PHOENIX 恒星大気コード 92 に由来しています。 94,95。モデルグリッドは、一連の照射温度 (920 K、1,020 K、1,120 K、1,220 K)、金属量 (太陽の 0.1 倍、1 倍、10 倍、100 倍)、および C/O (0.3、0.54、 0.7 および 1.0)、指定された雲頂圧力における不透明な灰色の雲のサンプルが含まれています。このグリッド設定からの名目上の最適モデル (Χ2/Ndata = 1.32) は、雲頂圧力 0.3 mbar の太陽金属量の 10 倍と太陽以下の C/O (0.3) 大気をもたらします。

CO2 の検出有意性 96 を次の手順で定量化しました。 CO2 を含まない最適なグリッドモデル (つまり、図 3 に示す「CO2 なし」の黒い曲線) が最初にデータから差し引かれ、CO2 による強力な残留特徴が残ります (拡張データ図 3)。この残留特徴のスペクトルビンごとのピーク平均信号対雑音比は約 10σ です。完全なライン/バンド形状を利用するために、(1) 拡張データ図 3 の赤い曲線として示されている 4 つのパラメーターのガウスモデル (重心、振幅、幅、垂直オフセット) を使用して残差ピークをフィッティングします。(2)ネストされたサンプリングルーチンを使用した「機能なし」定数74。次に、ガウスモデルと定数モデルの間のベイズ証拠を使用して、ベイズ係数 B と、対応する検出有意性を計算しました 97。 CO2 残留特徴の場合、ln(B) は 340.5 で、26.2σ 検出に相当します。この分析から、CO2 特徴は確実に検出されると結論付けます。

図を調べると、図 2 と 3 では、4.0 μm 付近に特徴があるように見えます (主要な CO2 特徴のすぐ手前)。上記と同じ分析を繰り返しましたが、その代わりに、2 成分ガウスモデルフィット (CO2 特徴と未知の吸収体の両方に対応するため) からのベイジアンエビデンスを、上記の 1 成分ガウスモデルフィットのベイジアンエビデンスと比較しました。そうすることで、ln(B) = 0.98 がわかり、これは 2σ の有意性に相当します。 2 番目のガウスの事前範囲を 4 μm フィーチャ付近に局所化するように制限すると、有意性が 2.3σ に高まります。将来の分析は、この特徴の性質と、大気検索フレームワーク内での入れ子ベイジアンモデルの比較によるより厳密な定量化に焦点を当てます（たとえば、参考文献34）。

この論文で使用されるデータは、JWST プログラム ERS 1366 (観測 #4) に関連しており、Mikulski Archive for Space Telescopes (https://mast.stsci.edu) から入手できます。科学データ処理バージョン (SDP_VER) 2022_2a は、MAST からダウンロードした未校正データを生成しました。 JWST キャリブレーションソフトウェアバージョン (CAL_VER) 1.5.3 を使用し、本文に記載されている変更を加えました。本文に記載されている場合を除き、コンテキスト (CRDS_CTX) 0916 からのキャリブレーション参照データを使用しました。この出版物で紹介されているすべてのデータとモデルは、https://doi.org/10.5281/zenodo.6959427 で参照できます。ソースデータはこのペーパーに付属しています。

この出版物でデータの抽出、削減、分析に使用されているコードは次のとおりです: STScI JWST キャリブレーションパイプライン 37 (https://github.com/spacetelescope/jwst)、tshirt40、Eureka!39 (https://eurekadocs.readthedocs. io/en/latest/)、Tiberius21、56、57、および FIREFLy38。さらに、これらは Exoplanet51 (https://docs.exoplanet.codes/en/latest/)、Pymc352 (https://docs.pymc.io/en/v3/index.html)、ExoTEP53,54、 55、Batman56 (http://lkreidberg.github.io/batman/docs/html/index.html)、ExoTiC-ISM59 (https://github.com/Exo-TiC/ExoTiC-ISM)、ExoTiC-LD60 ( https://exotic-ld.readthedocs.io/en/latest/)、Emcee63 (https://emcee.readthedocs.io/en/stable/)、DYNESTY74 (https://dynesty.readthedocs.io/en/) Stable/index.html) と chromatic (https://zkbt.github.io/chromatic/) で、それぞれ標準 Python ライブラリ scipy98、numpy99、astropy100,101、および matplotlib102 を使用します。データのフィッティングに使用された大気モデルは次のとおりです: PICASO84 (https://natashabatalha.github.io/picaso/)、Virga86 (https://natashabatalha.github.io/virga/)、ScCHIMERA68 (https:// github.com/mrline/CHIMERA)、ATMO88、89、90、91、および PHOENIX94。

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この研究は、NASA/ESA/CSA ジェームズウェッブ宇宙望遠鏡で行われた観測に基づいています。このデータは、NASA 契約 NAS 5-03127 for JWST に基づいて、天文学研究大学協会が運営する宇宙望遠鏡科学研究所の宇宙望遠鏡用ミクルスキーアーカイブから取得したものです。これらの観察はプログラム JWST-ERS-01366 に関連付けられています。プログラム JWST-ERS-01366 のサポートは、NASA 契約 NAS 5-03127 に基づいて、天文学研究大学協会が運営する宇宙望遠鏡科学研究所からの助成金を通じて NASA によって提供されました。ここで報告される結果は、設計段階において、NASA の科学ミッション総局が後援する NASA の系外惑星システム科学ネクサス (NExSS) 研究調整ネットワーク内での協力や情報交換から恩恵を受けました。 NMB は、NASA の宇宙生物学研究学際コンソーシアム (NNH19ZDA001N-ICAR) からの助成金 (受賞番号 19-ICAR19_2-0041) を認めます。

ウォリック大学物理学科、コベントリー、英国

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ナターシャ・E・バターリャ

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ウィスコンシン大学マディソン校天文学部、米国ウィスコンシン州マディソン

トーマス・G・ビーティ

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テイラー・J・ベル

モントリオール大学物理学科および系外惑星研究研究所、モントリオール、ケベック、カナダ

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コロラド大学天体物理惑星科学部、米国コロラド州ボルダー

ザコリー・K・バータ＝トンプソン、カトリオナ・アン・マレー、モリー・ネーリング、ウィリアム・C・ウォールクス、パッチャラポール・ワチラファン

カンザス大学物理天文学部、米国カンザス州ローレンス

イアン・J・M・クロスフィールド & ジョナサン・ブランド

宇宙望遠鏡科学研究所、ボルチモア、メリーランド州、米国

ネストル・エスピノーザ、ニコライ・K・ニコロフ、レオナルド・A・ドス・サントス、ジェフ・A・ヴァレンティ

ジョンズ・ホプキンス大学物理天文学部、米国メリーランド州ボルチモア

デビッド・K・シン、ナタリー・H・アレン、グァンウェイ・フー、ラキーシャ・ラモス・ロサド

アイルランド、ダブリン、トリニティ・カレッジ・ダブリン物理学部

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ジェイシュ・M・ゴヤル

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ジェームズ・カーク、メルセデス・ロペス・モラレス、ケビン・オルティス・セバージョス、ダイアナ・パウエル

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ローラ・クライドバーグ、カラン・モラヴェルディハーニ、トーマス・ヘニング、ルイージ・マンチーニ、トーマス・ミカル＝エヴァンス、マリア・E・シュタインリュック、セバスティアン・ジーバ

アリゾナ州立大学地球宇宙探査学部、米国アリゾナ州テンピ

マイケル・R・ライン、ルイス・ウェルバンクス、エフゲニヤ・L・シュコルニク

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ヴィヴィアン・パルマンティエ

ジョンズ・ホプキンス大学地球惑星科学科、ボルチモア、メリーランド州、米国

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ケビン・B・スティーブンソン、EM・メイ、ジェイコブ・ラスティグ=イェーガー

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ニコラ・クルーゼ、ヤミラ・ミゲル、セバスチャン・ジエバ

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パトリシオ・E・クビジョス & ルイージ・マンチーニ

オーストリア科学アカデミー宇宙研究所、グラーツ、オーストリア

パトリシオ・E・クビジョス

米国カリフォルニア州パサデナのカリフォルニア工科大学ジェット推進研究所天体物理学セクション

マリオ・ダミアーノ、レンユー・フー、ティファニー・カタリア、ガエル・M・ルーディエ

アントン・パンネクーク天文学研究所、アムステルダム大学、アムステルダム、オランダ

ジャン＝ミッシェル砂漠

地球惑星研究所、カーネギー科学研究所、ワシントン DC、米国

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ジョセフ・ハリントン

カリフォルニア工科大学地質惑星科学部門、米国カリフォルニア州パサデナ

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ヤミラ・ミゲル

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カラン・モラヴェルディハーニ

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カラン・モラヴェルディハーニ

宇宙科学研究所、米国コロラド州ボルダー

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米国テネシー州ナッシュビル、ヴァンダービルト大学物理天文学部

ケイバン・G・スタッサン

インド工科大学、インドール、インド

ケシャブ・アガルワル

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アグニバ・バナジー & ジョアンナ・K・バーストー

ニューヨーク大学アブダビ物理学科、アブダビ、アラブ首長国連邦

ジャスミナ・ブレチッチ

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ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン物理学および天文学部、ロンドン、英国

クエンティン・チェンジアト & インゴ・P・ウォルドマン

系外惑星科学センター、セントアンドリュース大学、セントアンドリュース、英国

KLチャブ

NASA ゴダード宇宙飛行センター、グリーンベルト、メリーランド州、米国

ニコール・D・コロンバス & アヴィ・M・マンデル

プリンストン大学天体物理科学部、米国ニュージャージー州プリンストン

タンス・デイラン

惑星科学研究所、ツーソン、アリゾナ州、米国

ミゲル・デ・ヴァル・ボロ

天文学研究所、物理天文学部、ルーヴェン大学、ルーヴェン、ベルギー

リー・デシン

コロラド大学ボルダー大気宇宙物理学研究所、米国コロラド州ボルダー

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マサチューセッツ工科大学地球大気惑星科学科、米国マサチューセッツ州ケンブリッジ

アナ・グリッデン & ベンジャミン・V・ラカム

マサチューセッツ工科大学カブリ天体物理学・宇宙研究所、米国マサチューセッツ州ケンブリッジ

アナ・グリッデン & ベンジャミン・V・ラカム

ミュンヘン大学天文台、ルートヴィヒ・マクシミリアン大学、ミュンヘン、ドイツ

ケビン・ヘン

ウィーン大学天体物理学研究所、ウィーン、オーストリア

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ジェシカ・E・クリック

宇宙と居住可能性センター、ベルン大学、ベルン、スイス

エルズペス・K・H・リー

天体物理学科、宇宙生物学センター (CAB、CSIC-INTA)、マドリード、スペイン

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カナリア諸島天体物理学研究所 (IAC)、テネリフェ島、スペイン

ジョセフ・モレロ

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ジョセフ・モレロ

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ジョセフ・モレロ

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パリ大学シテ大学およびパリ東クレテイユ大学、CNRS、LISA、パリ、フランス

オリヴィア・ヴェノット

カリフォルニア大学サンタクルーズ校、地球惑星科学部、サンタクルーズ、カリフォルニア州、米国

シー・チャン

NMB、JLB、KBS はプログラム全体のリーダーシップと管理を提供しました。 DKS、EM-RK、HRW、IJMC、JLB、KBS、LK、ML-M.、MRL、NMB、VP、ZKB-T。プログラムの設計に多大な貢献をしました。 KBS はチームからの意見をもとに観測計画を作成しました。 ES、NE、TGB は機器の専門知識を提供しました。 BB、EM-RK、HRW、IJMC、JLB、LK、ML-M.、MRL、NMB、ZKB-T。ワーキンググループを主導または共同主導し、および/または発売前のデータチャレンジの設計と実装などの重要な戦略的計画の取り組みに貢献しました。 ALC、DKS、ES、NE、NPG、TGB、および VP は、メソッドの発売前テスト用のシミュレートデータを生成しました。 ALC、ADF、CP、E.-MA、ES、JK、LA、TJB、ZR は、データ分析パイプラインの開発に貢献し、および/またはこの分析で使用されるデータ分析製品の提供、データの削減、光度曲線のモデル化、そして惑星のスペクトルを生成しました。 JMG、JDL、KO、MRL、NEB、SM、および SEM は、データと比較するために理論モデルグリッドを生成しました。 ALC、DKS、ES、HRW、JK、JJF、JMG、JLB、JDL、KBS、KO、MRL、NEB、NMB、SM、SEM、ZKB-T。と ZR はこの原稿の執筆に大きく貢献しました。 E.-MA、ES、MRL、ZKB-T。この原稿のために生成された図。 100 名を超える共著者がこのプログラムの設計に参加し、ERS 観測の提案に貢献しました。ほぼすべての共著者が、発売前のワーキンググループやプログラムイベントに参加しました。ほぼすべての著者が原稿に対して科学的および技術的な意見を提供しました。

ナタリー・M・バターリャへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Nature は、この研究の査読に貢献してくれた生駒正博氏と他の匿名の査読者に感謝します。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

放射対流平衡および化学ソルバー、雲の処理、グリッド間隔およびグリッドフィッティングのアプローチが異なるにもかかわらず、4 つのグリッドすべてが同じ 10 倍の太陽金属度点の解に到達します。さらに、4 つすべてがデータに許容可能な近似を提供し、最良の近似は Χ2/Ndata < 1.4 です。

太い赤い曲線 (および対応する上部の x 軸) は、結果として得られる 1D 放射対流平衡温度プロファイルを示しています。破線 (および下の x 軸) は、熱化学平衡の仮定の下での垂直方向のガス混合比プロファイルを示しています。これらの存在量は、図 3 の下のパネルに示されている吸収断面積とともに、全透過スペクトルに対する各ガス不透明度の相対的な寄与を制御します。

連続体最良モデル (図 3 の黒色の「CO2 なし」モデル曲線) を差し引いた後の残りの特徴 (青色のデータポイント)。 CO2 特徴と未知の吸収体特徴 (~4 µm) の両方に対する 2 成分ガウスモデルの最適アンサンブルが赤色で示されています。

このファイルには本文図を再作成するためのファイルが含まれています。これには、TRANSMISSION_SPECTRA_DATA、各削減からのデータが含まれます。 MODEL_FITS には、原稿で説明されている 4 つのモデルグリッドのそれぞれからの最適なモデルスペクトルと、図 3 の上部パネルを再現するための「一度に 1 つのガスを除去」スペクトルが含まれています。 CSV ファイルには、図 1 に示す光度曲線を再現するために必要なデータが含まれています。

オープンアクセスこの記事はクリエイティブコモンズ表示 4.0 国際ライセンスに基づいてライセンスされており、元の著者と情報源に適切なクレジットを表示する限り、あらゆる媒体または形式での使用、共有、翻案、配布、複製が許可されます。クリエイティブコモンズライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられたかどうかを示します。この記事内の画像またはその他のサードパーティ素材は、素材のクレジットラインに別段の記載がない限り、記事のクリエイティブコモンズライセンスに含まれています。素材が記事のクリエイティブコモンズライセンスに含まれておらず、意図した使用が法的規制で許可されていない場合、または許可されている使用を超えている場合は、著作権所有者から直接許可を得る必要があります。このライセンスのコピーを表示するには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ にアクセスしてください。

転載と許可

JWST トランジット系外惑星コミュニティ早期リリース科学チーム。系外惑星大気中の二酸化炭素の特定。ネイチャー 614、649–652 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41586-022-05269-w

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受信日: 2022 年 8 月 4 日

受理日: 2022 年 8 月 23 日

公開日: 2022 年 9 月 2 日

発行日: 2023 年 2 月 23 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05269-w

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自然 (2023)

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