在这项工作中，我们使用JWST NIRSPEC PRISM数据集，该数据集为JWST Transinging Exoplanet社区总监的Diptionary ERS ​​Programmeme18,19（ERS-1366;首席调查人员：N。M. M. Batalha，J。L. Bean，K。B. B. B. Stevenson），已介绍了Refused。10。我们选择了WASP-39 B的早晨和晚上探索此数据集，因为在四个ERS数据集中，它具有最广泛的波长覆盖范围，并且在光曲线数据分析中提出了相对较小的挑战，这是我们在这项工作中在外科行动的早晨和晚上获得的约束。 　　如参考文献中所述，我们使用了萤火虫管道的减少数据集。10,37，随后用于参考。24。总而言之，管道使用软件包JWST执行初始校准，并在坡道拟合阶段之前添加了群阶段的1/F噪声破坏。然后，它擦洗了不良像素和宇宙射线的时间序列，并将稳定的每个集成稳定，以校正光谱轨迹的毫米级相关的抖动。遵循参考的作者。24，他们深入研究了饱和的有害影响，我们选择仅使用不饱和的2.0-5.0μm区域，因为它的系统噪声弱和可再现的透射光谱。相对于不饱和的Niriss-Soss Spectrum21，大约0.7–2.0μM区域显示出显着的偏差，在1.3μm处向饱和中心的幅度增加。该地区的信噪比也明显较低，因为那里可以使用较少的组。我们省略了该地区，以避免得出关于地球性质的虚假结论的可能性。我们注意到，WASP-39 B的2.0–5.0μm光谱具有比NIR区域更大的特征振幅，跨越化学物质的幅度更大。棱镜分光光度法符合线性趋势在波长中的变化很好，并且没有其他明显的系统噪声。 　　这项工作中使用的黄蜂39 B的物理和轨道参数是参考文献中报道的。24。这些固定在我们的波长依赖性光曲线拟合中。特别是，我们将p = 4.0552842天的时间固定在p = 4.0552842天，将比例缩放的拉迪乌斯半轴轴为a/r*= 11.390，撞击参数为b = 0.4498，并设定了NIRSPEC/PRISM的中期时间= T0 = T0 = 2,459,7771.333333333333333333555647。 　　为了探索有关波长依赖性NIRSPEC/Prism Light曲线的早晨和晚上签名的证据，我们按照三种不同的方法进行了分析： 　　上述方法的结果在扩展数据中呈现。通常，与在傍晚观察到的相同特征相比，H2O和CO2的早晨光谱特征被阻尼 - 这是与在依赖波长依赖性的传输时间上进行的分析一致的，尽管在较大的H2O和CO2特征上观察到最大的偏移量，尽管后者在较低的意义上是较低的重要性。 　　但是，对于NE曲线分析，早晨和晚上光谱特征之间的抑制作用的重要性尚不清楚。这种方法在早晨和傍晚会产生最大的错误，因为这种方法对肢体变形系数具有一些无知。如下所示，通过进行的光曲线实验，用于研究早晨和晚间光谱对过境参数的假设的鲁棒性，我们认为这种方法是最保守的，就早晨和晚上之间的差异而言，这是最保守的，因为这很小的差异与真实的“基础” limb-tarking系数之间的差异很小，这会产生早晨的范围，这可能会产生虚假的范围。天体物理效应在系外行星大气中。这就是为什么我们决定对NE的猫女方法进行推断，以解释主要文本的早晨和晚上的光谱。 　　以前研究了直接从过境光曲线中提取早晨和晚上光谱的可能性已经确定了可能出现的许多可能的变性，并可能影响派生的光谱15,26,46。特别是，在先前的工作中已经确定了透射中心和肢体不对称的变性，这是最大的来源，可以防止实际数据中这些检测的性能，并且使用精确波长依赖性的传输光曲线，例如这项工作中使用的曲线，这是至关重要的，它是至关重要的。此外，虽然已证明肢体朝向略微降低了模拟数据上的肢体不对称的可检测性，但据我们所知，固定这些系数引起的任何偏见都没有在文献中详细研究。最后，已证明偏心轨道也会引起不对称的过境光曲线47,48。因此，使用关于轨道偏心率的错误假设可能会在早晨和晚上产生偏见，这些光谱是通过测量光曲线不对称性提取的。我们进行了实验，研究了这三个系统的误差源，以量化它们对我们报道的早晨和晚上光谱的影响。 　　为了定义与本工作中使用的catwoman方法的无效基线鲁棒性检查，我们使用蝙蝠侠模拟了嘈杂的传输光曲线，蝙蝠侠具有与我们拟合中使用的白光光曲线参数相同的输入传输参数参考文献中，我们使用与上面的catwoman曲线相同的方法，将这些光曲线与预期的那样，我们发现了与预期的猫曲线相同的方法。 　　为了检查光谱的鲁棒性，以防止使用固定的透射中心（从参考文献24获得），我们进行了与上一节中所述的模拟相同的模拟。但是，我们使用了比参考文献中报道的透射中心3σ大。24，时间偏移为3.4 s。然后，我们将这些光曲线与猫女模型一起拟合，该曲线将透射中心用作固定参数而没有此偏移。我们发现，这种时机的偏移对我们的早晨和晚上的过境光谱没有可衡量的影响，它们之间的差异与零一致。这些模拟的结果显示在扩展数据中图3B。 　　我们进行了与上一节中描述的类似实验，但修改了输入的肢体 - 朝向系数，从固定值中偏移了0.01，这是按照上述NE的Catwoman Transit transit Light-Curve曲折方法获得的。然后，我们拟合了这些光曲线，但将我们拟合的肢体变形系数固定在没有这些偏移的情况下。我们发现，这些很小的肢体朝向系数上的非常小的偏移对检索到的早晨和晚上的光谱产生了可测量的影响，从而在固定在光曲线拟合程序中的那些固定在错误的值中时，在大约200-300 ppm上产生了可测量的早晨和晚上的差异。该模拟的结果在扩展数据中呈现。图3C。如上所述的NE Catwoman灯曲线拟合程序所述，在这些系数上进行了相同的实验，但在这些系数上设置了广泛的先验，使得晚上和早晨光谱之间的输入无效（未显示）可以恢复。这些实验强调，尽管相对早晨和晚上的光谱差异可以通过固定肢体朝向系数获得，即使它们略有错误，但绝对光谱差异通常不会被牢固地提取。即使要获得相对的早晨和晚上的光谱差异， 肢体变形的偏移可能是波长依赖性的，因此可能引起肢体光谱中的虚假信号和/或光谱特征。这是我们决定在主要文本中从NE Catwoman的灯曲线拟合程序获得的结果的主要原因之一，因为它允许肢体变形系数从输入理论模型计算中显着偏移。通过NE方法拟合我们的实际NIRSPEC/PRISM数据，从表演猫咪进行拟合的肢体变形系数显示在扩展数据中。U1系数的误差范围为0.02-0.04，而U2系数的误差范围为0.03--0.06。因此，数据确实可以通过数据允许，在肢体变形系数上的偏移确实可以允许，并且在二次定律的线性（U1）系数的2.5-4.5μm范围内，它们尤其可能是在撤回的limb-ward范围的线性（U1）系数中，这是偏移的肢体模型偏离理论模型的最大偏差。 　　我们重复了与上述相似的实验，但是这次我们将蝙蝠侠模型设置为一个偏心轨道，其参数在3σ时与参考资料最佳参数保持一致。24，对应于E = 0.035和ω= 10°的偏心率和偏心率。我们的模拟在扩展数据中进行了图3D，表明这些值确实会引起早晨和晚上之间的偏移，从而使早晨的肢体光谱大于晚肢光谱。我们探索了参考文献中提出的分析允许的（E，ω）的范围。24并发现这些参数的影响始终与这项工作中分析的WASP-39 b传输观测值相同的方向作用，而后分布允许的E和ω值允许的值所有可能会导致早晨的深度比晚上深度更大。随着早晨和晚上的光谱在这项工作中报道，我们观察到了相反的情况，但是，晚上的深度比早晨的深度相比。这表明我们在NIRSPEC/PRISM观测中观察到的早晨和晚间光谱之间观察到的绝对差异是在最坏的情况下，在早晨和晚上之间的实际绝对深度差异下。 　　但是，重要的是要注意，一组与我们实验中使用的值相似的值可能是不切实际的，因为次级日食观察限制了ecosΩ= 0.0007±0.0017（参考文献49），这将拒绝此类（E，ω）组合的组合超过10σ。给定WASP-39 B的偏心率与零一致，给定来自不同来源的数据，这反过来又与该行星的相对较小的循环时间尺度一致，WASP-39是大约9-GA Star50，我们建议对该系统的偏心偏移是相对较小的。 　　为了测试系统性质的最新限制如何影响我们对这项工作中介绍的WASP-39 B传输光谱的差异的检测，我们重新运行了与参考文献中的白色光曲线曲线相似。24，但假设一个偏心轨道，然后让该拟合浮子的过境参数的后代作为我们的波长依赖性光曲线拟合的先验，而不是像我们的标称分析中那样固定这些参数。使用两个额外的先验进行了这种新的白光光曲线拟合：（1）ecosΩ= 0.0007±0.0017的约束。49;（2）通过参考文献中概述的方法获得的黄蜂39 B的恒星密度。51,52。后者的方法首先从高分辨率光谱中获得了出色的大气参数，为此，我们平均使用了三个公开可用的纤维填充，扩展范围echelle光谱仪（FEROS）的高分辨率光谱，从PID 098.A-9007（a），使用CERES PIPLILELELELELELLINE53降低。该频谱被作为对区域大气恒星参数估计器（ZASPE）代码的输入，并获得了初始恒星大气参数。然后，可用的GAIA（G = 11.8867±0.0020，BP = 12.3061±0.0054，RP = 11.3258±0.0031）和两个Micros All Sky Survey（2mass）（j = 10.663±0.024，h = 10.307±0.023，k = 10.307±0.023，k = 10.023），（211.46±2.35 PC，使用参考文献55中描述的方法获得的方法获得了基本的绝对恒星参数，使用PARSEC等速线56，并使用光谱衍生的恒星大气参数用作priors。该迭代过程返回恒星的所有基本恒星参数。特别是，对于WASP-39 B，我们发现R*= 0.897±0.011 r和m*= 0.891±0.033 m，而这又给出了ρ*= 1的恒星密度，736±121 kg m -3。我们注意到，这些估计的恒星参数与参考文献发现论文中介绍的那些相比，比介绍的参数是一致的，更精确。50。 　　这种新型的白光光曲线拟合给出了后验参数，而后验参数又与参考文献中报道的那样一致。24，尤其是，该工作中显示的恒星密度后部为1,705±28 kg m -3，在1σ下保持1σ，值为1,699±55 kg m -3（比我们的恒星密度比以前的恒星密度更受限制，表明该值不受IT的主导）。拟合还限制了E <0.016的WASP-39 B的偏心率，可信度为99％（;），通过贝叶斯证据仍然是首选的圆形模型。如上所述，我们使用上述猫女NE方法使用了该偏心模型的所有转运参数的后验分布作为每个波长依赖的光曲线拟合的先验。我们发现了一个早晨和晚上的传输频谱，该频谱与图2​​中呈现的频谱非常相似，尽管误差线较大，但由于偏心率的不确定性而占主导地位。这突出了在执行肢体不对称检测时具有高精度轨道参数的重要性，尤其是对periastron的偏心率和参数的良好约束。尽管有这些扩大的误差线，但我们仍然发现平均傍晚至周月的深度差异为582±188 ppm，即使在这种最糟糕的情况下，这项工作中呈现出晚上至上的深度效应的3σ检测。为了进一步探索我们的轨道参数估计对WASP-39 B上不均匀终止剂的检测的影响，我们进行了实验，我们进行了实验，在该实验中，我们将轨道参数上的误差栏人为地扩大了3-，5和10倍的误差栏，均为圆形（即，E = 0）和Eccentric（即eccentric and eccentric）（也是EC）（ex）（ex）（ex）（excect）（excectect）（excectect）（ecy）（ex）（excect）and and and and（excect）and and and eccemence and and and and（excemanc）每种情况下的晚上至清晨的深度。我们比较了整个波长范围内的这些差异和超过4μm的波长， 在晚上至清晨的深处，我们看到了最大的偏差。从扩展数据图2中给出了我们实验的结果。可以看出，对于我们的循环情况，我们所报告的误差栏的误差膨胀仍然支持我们对不均匀终止剂的检测，而对于偏心案例，误差通胀率高达三倍，只能在4μm以上的波长上支持该检测。这些实验突出了这种影响对WASP-39 B的轨道参数的准确性和精度的依赖性，这也可能是检测对其他系外行星的影响的情况。但是，我们指出，这些实验为晚上到晨间深度差的不确定性提供了上限，因为偏心率应该是不依赖波长的。但是，在我们的情况下，我们正适合每个波长bin的偏心率。 　　参考文献中进行的白光光曲线分析。24假定蝙蝠侠过境光曲线模型。我们将固定在大多数波长依赖的光曲线曲线符合到NIRSPEC/PRISM数据中的传输参数。但是，鉴于我们在该数据集中检测到肢体不对称性，可能是参考文献中的后验参数。鉴于没有使用猫女模型来分析JWST数据，因此有24个有偏见。我们执行了这样的拟合，使所有先验的参数保持不变，并如参考文献中所述。24，但允许JWST数据通过猫女模型具有不对称的肢体。我们发现在1σ中相对于参考文献中报告的值一致。24。然而，猫女拟合的不确定性，偏心和恒星密度的不确定性较大。但是，当考虑到上一段中描述的WASP-39 B的次要日食所施加的约束时，所有不确定性都在分析之间保持一致。该分析表明参考文献。24没有使用猫女模型来适合JWST Transit Light曲线在WASP-39 B的情况下，并不是特别重要的考虑因素，尤其是指在我们依赖波长依赖性依赖性依赖性依赖性的偏心率和传递时间的约束时。 　　上面显示的框架和结果忽略了运输过程中行星旋转的任何影响。如果这很重要，那么在运输事件的开始时观察到的光谱可能与在末尾观察到的光谱不同。假设外部球星是潮汐锁定的，则行星经历的旋转量（大约4.1天）在过境事件的时间尺度上（约2.8 h）的速度约为10°，而Wardenier等人的计算57表明，由于行星旋转而发现这可能太小。为了探索这些在数据上的限制，我们进行了上面概述的相同的光曲线分析，但考虑了在入学期间而不是在出口期间进行不同的早晨和晚上的深度。我们发现，在入学期间，平均早晨至截止的过境深度差为-228±187 ppm，在出口期间，差异为344±189 ppm。这两个值都与2σ处的零一致，因此我们无法检测到入口和出口期间早晨和晚间光谱之间的任何差异。然后，我们加入了在入学和出口期间观察到的早晨和晚上的深度，进入了一个总的过境深度。当比较进入在出口期间的总过境深度时，我们发现平均差异为234±144 ppm。这表明，虽然可能的旋转效应确实很重要，但它们仍然难以检测到手头的数据质量。 　　恒星旋转原则上可能会在恒星的红色和蓝色移动区域转移时，在过境光曲线中产生不对称性。但是，黄蜂39 B的恒星旋转非常缓慢，为1.5±0.6 km s-1（参考文献50）。此外，JWST的NIRSPEC/PRISM的分辨率约为r = 100，这表明在我们观察的情况下，这种效果应该很小。我们进行了计算，以确定这种影响对我们的观察结果有多大的影响，并得出结论，即使在Faedi等50的作品施加的5σ限制下，它的恒星旋转速度的最坏情况也将低于1 ppm，即4.5 km s-1。 　　恒星异质性（例如，由斑点和拟合引起）原则上可能会影响我们从过境光曲线中检索肢体不对称的能力。但是，WASP-39是一个相对安静的G型Star50。虽然在转运系外行星调查卫星和下一代过境调查的光曲线中已经检测到光度变异性，而参考文献的幅度低0.06％。22 - 在Kepler中观察到的G8型恒星（如WASP-39）（参考文献58）的光度变异性的下尾 - 到目前为止，未检测到WASP-39的过境光曲线上的斑点事件的证据。 　　未融合的恒星异质性，例如由过境光源效应模型的恒星异质性58，会以类似的方式影响早晨和晚上的肢体光谱，因此无法引起这项工作中观察到的早晨和晚上的差异。从原则上讲，隐秘的凉爽或热点可能会导致过境光曲线中的不对称性。但是，这些在约4μm的过境光曲线中必须大于大约100 ppm的幅度，以产生我们在早晨和晚上观察到的大约400 ppm的差异（图1D）。反过来，对于较短的波长，这些幅度应增加，这不符合我们工作中观察到的肢体不对称的波长依赖性。此外，在光学波长下，任何此类特征都将大几倍。但是，尽管应易于检测到此类特征，但在参考文献中分析的光学NIRSPEC/PRISM光曲线中没有任何此类特征。10。 　　基于此，我们建议恒星活动不太可能引起这项工作中观察到的早晨和晚上的差异。 　　如参考文献中所述，我们安装了整个ATMO局部冷凝网格。28。这些模型包括在WASP-39 B的NIRSPEC/PRISM谱中观察到的所有主要物种，除了硫种类，该物种在该数据集10中略有检测到。为了适应早晨和晚上的光谱，我们考虑了这两者都高度相关的事实，因此使用了参考文献中引入的对数类样框架。26.为了构建早晨和晚上的深度模型，我们只需将给定ATMO模型的过境深度进行了一半，该模型是早晨或傍晚的肢体光谱。然后，我们尝试了网格中模型的所有组合，以适合早晨和晚上的肢体深度。鉴于该网格中有3,920个WASP-39 B的单独模型，这导致了超过1500万个拟合。 　　为了将这些模型带入数据中观察到的过境深度，我们将两个模型的平均运输深度固定在平均傍晚的肢体过境深度上。这种保守的任何早晨的过境深度偏移。因此，此偏移是我们模型中唯一的自由参数。我们的一组最佳拟合模型都与夜间光谱高约200 k的型号一致，比早晨光谱高约200 k，涵盖了各种可能的云和雾化特性。就C/O比率和金属性而言，我们的最佳拟合模型在0.3-0.6范围内的早晨和夜间光谱都产生了相似的C/O比，并且在大约10倍太阳能的阶段的金属度和金属度。 　　为了对我们观察到的早晨和傍晚光谱允许的参数空间进行后验探索，我们决定使用参考文献中描述的Chimera检索框架进行大气检索。29，并在参考文献中进行了修改。26处理早晨和晚上的光谱。这些模型包括在WASP-39 B的NIRSPEC/PRISM谱中观察到的所有主要物种，除了硫种类（在该数据集10中被略微检测到）。该框架在化学上进行化学一致的模块，也就是说，鉴于C/O比，金属率和温度/压力曲线，它执行化学平衡计算，这些计算与参考作品后的云处方结合在一起。59。我们使用了参考文献中引入的相同先前分布。26，唯一的修改是肢体温度的先验，在早晨和晚上，我们将其设定为500至2,000 k的统一。我们的大气检索认为是常见的金属性，基准的10杆半径以及定义早晨和晚肢的温度/压力曲线的参数，但考虑了不同的C/O比，早晨和晚上的垂直混合和云顶特性。 　　我们的Chimera大气检索的后验分布（图5中显示了一组后部参数，都显示了K的傍晚温度和K的早晨温度，这意味着k的傍晚差异 - 傍晚和早晨的肢体温度之间的3σ差异，与我们的Atto tacto最佳模型搜索的发现一致，在上面描述了在上面描述的。我们大气检索中的其余参数在早晨和晚上之间都是一致的，这表明这种温度差是定义早晨和晚上光谱之间差异的最大效果之一。特别是，c/o比彼此一致，傍晚的肢体和早晨的肢体具有。有趣的是，尽管两个肢体都允许云层，但傍晚的肢体的云顶压力比早晨的肢体的压力更大，而傍晚肢体的云顶压力则位于我们的检索中，大约1-10 mbar和早晨的肢体在早晨的肢体上与云层一致。值得注意的是，扩展数据中介绍的后验分布图5显示了这些云特性如何不强烈定义早晨和晚上的温度，这可能是由于这两种特性既是从早晨和晚上光谱之间的绝对深度差异以及H2O和CO2特征的副本中提取的。例如，虽然早晨的云顶压力与广泛的值一致，但所有这些值都允许在上述早晨和傍晚温度相对狭窄的温度范围内。在夜间云顶压力的情况下，定义得更好的是，观察到一些轻微的相关性与温度相关，但再次在受良好约束的温度值之内。最后， 我们拟合中检索的金属性与10倍太阳金属性一致 - 同时，与我们最适合的ATMO型号一致。 　　通过应用动力学云形成模型（对不同物种的成核，混合材料的生长和蒸发，重力设置，混合，元素保护），获得了此处介绍的云微生物物理模型的结果，并与平衡气相化学化学元素等于10×solar元素元素。我们使用Expert/MitGCM62从WASP-39 B的无云GCM模拟中提取了一维（1D）压力 - 温度谱图作为输入。模型中的混合时间尺度是根据GCM和尺度高度的局部垂直速度计算的（请参阅参考文献33）。然后将混合时间尺度乘以100倍（参考文献63,64）。我们注意到，GCM模拟与参考文献中提出的模拟相同。32。将所得的云颗粒数密度，它们的混合材料组成和平均粒径用作输入，以使用landau，lifshitz和lifshitz和looyenga68,69的混合处方和MIE理论，使用Petitradtrans 65,66,67的改装版本使用Petitradtrans 65,66,67计算局部云不透明度。然后在晚上和早晨的终端中平均9种不同的纬度（-86°，-68°，-68°，-45°，-23°，-23°，0°，23°，45°，68°，86°）。 　　为了建模光化学危险，我们使用了参考文献中介绍的雾度模型。35与SPARC/MITGCM71,72结合使用，使用相关-K方法将波长依赖性辐射转移伴侣基于原始方程73。模型中的所有数值选择都与参考文献中介绍的波长依赖性无源模型相同。74，除了WASP-39 B的行星参数，假定为4,154 K的最低层的10倍太阳金属性和最低层的温度。该模型将Hazes视为具有恒定粒径的被动示踪剂。危险在日子的低压下产生，并以大于0.1 bar的压力销毁。考虑了范围从1到1,000 nm的粒度。然后调整了雾兹的产量，以获得与总（非终结者分辨）过境光谱的良好匹配。3和30 nm的粒径可与过境光谱相匹配。图3中所示的光谱使用粒径为30 nm，在替代点处使用的2.5×10-12 kg M -2 s -1的雾剂产量为2.5×10-12 kg。粒径为3 nm产生的光谱在质量上和傍晚终止器之间显示出相似但较小的差异。 　　为了建模平衡和不平衡化学（特别是，在化学动力学与大气传输偶联时发生的传输引起的淬火），使用MET办公室的统一Model75,76模拟WASP-39 B。该模型的动态核心解决了非静态，深度大气的Navier-Stokes方程。Its radiative transfer code77,78,79 solves the two-stream equations using the correlated-k and equivalent extinction methods, including H2O, CO, CO2, CH4, NH3, HCN, Li, Na, K, Rb and Cs and collision-induced absorption due to H2–H2 and H2–He as sources of opacity, assuming clear-sky conditions and a 10× solar金属性。使用了两种不同的化学方案。一种是化学平衡方案，该方案使用Gibbs能量最小化计算局部化学平衡，另一个是化学动力学方案，该方案求解了普通的微分方程，描述了Ref降低的化学网络中存在的化学物质的演化。80代表不平衡的热化学（在没有光解的情况下），如参考文献中所实现。34,81。为了保持稳定性，该模型采用垂直海绵，阻尼系数为0.15，扩散滤波器在纵向方向上，系数为3.83×10-2（参考文献76）。 　　对于光化学雾化和清晰的大气模型，我们与参考文献中所述的方法相似，在早晨和晚上终止剂的WASP-39 B传输光谱。82。简而言之，我们在两个轨道相的输入GCM中进行了仅吸收，射线射击的辐射转移。除了将GCM插入在大约1个bar时截断的相等高度网格上外，我们分别通过输入和出口处的相角旋转GCM。对于大都会办公室的统一模型，从GCM输出中获取化学丰度。对于SPARC/MITGCM光化学模型，从FastChem83,84平衡化学表中插值化学。 　　我们的不透明度包括H2O（参考文献85），CH4（参考文献86,87），CO（参考文献88,89），CO2（参考文献90），C2H2（参考文献91）和NH3（参考文献92,93）。我们使用pymiescatt70从具有MIE理论的雾粒颗粒中包括了灭绝（吸收和散射），假设其大小由GCM输入设定的均匀颗粒和soot94的折射率。 　　我们指出，由于微物理学模型的1D性质以及混合组分晶粒的额外复杂性，使用1D辐射传输代码与经典中型传输几何形状计算了冷凝水云模型的光谱。相比之下，使用3D代码计算了光化学雾化模型和清晰的大气平衡和不平衡化学模型的光谱，该模型还可以正确考虑到通过旋转通过旋转进入和出口期间的几何形状变化。我们注意到，在基于参考模型网格比较1D和3D几何形状的测试中。95，终结者差异的幅度发生了变化。在某些但不是全部的情况下，如果考虑到完整的3D几何形状，则会导致更强的肢体不对称（K.A.等人，手稿中的手稿）。这可能会使观察到的差异的大小与观察结果更好地吻合。