基于卷积神经网络的宜居世界天文台类地系外行星大气恢复评估：观测噪声、模型变异性和波长依赖性的影响

《RAS Techniques and Instruments》：Towards the Habitable Worlds Observatory: Retrieval of Reflection Spectra from Evolving Earth Analogues using 1D CNNs

　　

摘要

宜居世界天文台（HWO）将通过低分辨率反射光谱来表征类地系外行星。为评估大气演化如何影响可恢复的信息，我们使用卷积神经网络对由行星光谱生成器生成的109,945条光谱进行了训练，涵盖太古宙、元古宙和现代大气，并在LUVOIR-B和HabEx/SS观测假设下进行，同时区分了观测噪声与模型变异性的贡献。研究发现，恢复能力取决于丰度和光谱结构的共同作用。在各个地质时代中，O₂的恢复在元古宙大气中减弱，而CH₄仅在丰度较高时才可靠；与此同时，一个孤立的紫外波段使得现代O₃的恢复稳健（R² ? 0.98），尽管现代CH₄的恢复较差（R² = 0.32–0.35）。波长分析进一步印证了这一解释。在不提供特征位置的情况下，网络将总归因的58%–71%分配给可见光波段，而紫外波段对O₃仍起决定性作用，近红外波段对CH₄和CO₂起决定性作用。聚合检索效能在大约1.7 μm后下降，支持了该设置下实际的长波长边界。这些波长依赖性也塑造了可探测性。在基线噪声水平下，83%–85%的现代O₂案例满足3σ判据，而元古宙O₂在噪声减半时仍低于50%，现代CH₄在观测噪声趋近于零时仍低于3σ，因为模型不确定性限制了其显著性。综合来看，这些结果暗示了HWO权衡研究中分子特异性的优先级。低丰度O₂从改进的观测质量中获得了相当大的效能，同时也推动了更好的推断；而在1,000小时基准下，O₃和现代CH₄在这些网络中主要表现出与模型相关的不确定性，从而推动了更广泛的训练覆盖和更好的不确定性校准。