Астроэнтузиасты помогут NASA с поиском марсианских облаков

kiri2ll — 30.06.2022 Ученые из NASA организовали проект, под названием Cloudspotting on Mars. В его рамках любой желающий сможет поучаствовать в идентификации марсианских облаков через платформу Zooniverse. Целью проекта является поиск ответа на вопрос о причинах потери Красной планетой большей части своей атмосферы.
В наши дни Марс обладает весьма разреженной атмосферой. Атмосферное давление у поверхности планеты на два порядка меньше чем давление у поверхности Земли. Оно настолько невелико, что температура кипения на Марсе близка к нулю градусов Цельсия. Сейчас любая вода моментально испарится с поверхности планеты.

Но так было далеко не всегда. Космические аппараты собрали множество данных, указывающих на то, что в далеком прошлом Марс обладал намного более плотной атмосферой, поддерживавшей существование жидкой воды у его поверхности. По поверхности планеты текли реки, она обладала озерами и морями.

У ученых есть несколько теорий, объясняющих потерю Марсом своей газовой оболочки. Как правило, в них фигурирует Солнце, чье излучение разбивает молекулы H2O в верхних слоях атмосферы планеты на кислород и водород. Последний затем улетучивается в космос. Однако для того, чтобы подтвердить эту теорию, ученым нужно разобраться в структуре марсианской атмосферы. В этом им могут помочь облака. На Марсе бывают два типа облаков. Первые состоят из водяного пара, вторые — из а кристаллов сухого льда. Понимание, где и как образуются разные облака поможет исследователям изучить, как функционирует атмосфера Красной планеты и насколько высоко может подняться водяной пар.

Тут то на помощь и придут добровольцы. В рамках проекта Cloudspotting on Mars они изучат архив данных, собранных установленным на борту зонда MRO спектрометром MCS. В течение 16 лет он изучал марсианскую атмосферу в инфракрасном диапазоне. В его данных облака выглядят как арки. Ученые экспериментировали с компьютерными алгоритмами для их определения, но в итоге пришли к выводу, что пока что с этой задачей лучше справится человеческий глаз (впрочем, добровольцы также могут помочь улучшить алгоритмы). Для участия в проекте достаточно перейти по следующей ссылке.

Оставить комментарий

Популярные посты: