CAMEMBERT: A Mini-Neptunes GCM Intercomparison, Protocol Version 1.0. A CUISINES Model Intercomparison Project

Auteurs : Duncan A. Christie, Elspeth K. H. Lee, Hamish Innes, Pascal A. Noti, Benjamin Charnay, Thomas J. Fauchez, Nathan J. Mayne, Russell Deitrick, Feng Ding, Jennifer J. Greco, Mark Hammond, Isaac Malsky, Avi Mandell, Emily Rauscher, Michael T. Roman, Denis E. Sergeev, Linda Sohl, Maria E. Steinrueck, Martin Turbet, Eric T. Wolf, Maria Zamyatina, Ludmila Carone

arXiv: 2211.04048v1 - DOI (astro-ph.EP)
Accepted to PSJ
Licence : CC BY 4.0

Résumé : With an increased focus on the observing and modelling of mini-Neptunes, there comes a need to better understand the tools we use to model their atmospheres. In this paper, we present the protocol for the CAMEMBERT (Comparing Atmospheric Models of Extrasolar Mini-neptunes Building and Envisioning Retrievals and Transits) project, an intercomparison of general circulation models (GCMs) used by the exoplanetary science community to simulate the atmospheres of mini-Neptunes. We focus on two targets well studied both observationally and theoretically with planned JWST Cycle 1 observations: the warm GJ~1214b and the cooler K2-18b. For each target, we consider a temperature-forced case, a clear sky dual-grey radiative transfer case, and a clear sky multi band radiative transfer case, covering a range of complexities and configurations where we know differences exist between GCMs in the literature. This paper presents all the details necessary to participate in the intercomparison, with the intention of presenting the results in future papers. Currently, there are eight GCMs participating (ExoCAM, Exo-FMS, FMS PCM, Generic PCM, MITgcm, RM-GCM, THOR, and the UM), and membership in the project remains open. Those interested in participating are invited to contact the authors.

Soumis à arXiv le 08 Nov. 2022

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.