Se Ha Creado Un Modelo De Cómo Los Planetas Gigantes Pierden Su Atmósfera - Vista Alternativa

Se Ha Creado Un Modelo De Cómo Los Planetas Gigantes Pierden Su Atmósfera - Vista Alternativa
Se Ha Creado Un Modelo De Cómo Los Planetas Gigantes Pierden Su Atmósfera - Vista Alternativa

Vídeo: Se Ha Creado Un Modelo De Cómo Los Planetas Gigantes Pierden Su Atmósfera - Vista Alternativa

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Vídeo: Impactante visión de los planetas gigantes del sistema solar acercándose a la atmósfera 2024, Julio
Anonim

Los astrónomos han creado un modelo que vincula la velocidad a la que algunos planetas están perdiendo su atmósfera a varios factores externos. Este algoritmo permite predecir cómo cambiará el espesor de la atmósfera de los cuerpos celestes con cierta masa bajo la influencia de factores externos. El trabajo fue publicado en la revista Astronomy & Astrophysics.

Las observaciones del telescopio Kepler de la NASA han revelado una gran variedad de exoplanetas: planetas fuera del sistema solar. Las masas y los radios de la mayoría de ellos se encuentran entre los de la Tierra y Neptuno (generalmente se dividen en super-Tierras y mini-Neptuno). La gran cantidad de planetas de este tipo encontrados se debe a que, a diferencia de los planetas del tamaño de la Tierra, son relativamente fáciles de detectar.

Los exoplanetas han atraído a los científicos como modelos para estudiar la evolución de los cuerpos celestes. Los datos obtenidos del estudio de planetas fuera del sistema solar ayudarán a conocer más sobre la evolución de la Tierra. Los procesos asociados con la creación de la atmósfera juegan un papel importante en la comprensión de los mecanismos de su formación. Además, la atmósfera de los exoplanetas es mucho más fácil de estudiar que su superficie, sobre la que a menudo es imposible obtener datos.

Uno de los procesos más indicativos en la formación de la atmósfera es el escape de partículas atmosféricas al espacio exterior. Como resultado de este fenómeno, la capa de gas del planeta desaparece bajo la influencia de varios factores: la atracción de un satélite u otro planeta, aumento de temperatura, viento solar, entre otros. Este proceso se puede rastrear más claramente en planetas con atmósfera de hidrógeno, ya que es más susceptible a la influencia de factores externos debido a su ligereza.

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Un equipo internacional, que incluía a un empleado de la Universidad Federal de Siberia (SFU), creó un modelo basado en datos de más de 7.000 exoplanetas. Todos tenían masas de 1 a 39 masas terrestres, y el hidrógeno predominaba en su atmósfera. Para cada planeta, los científicos han determinado la intensidad del calentamiento de la atmósfera superior bajo la acción de los rayos X y la radiación ultravioleta de la estrella, la densidad del gas atmosférico y la velocidad de su salida. Luego, los investigadores desarrollaron un algoritmo automatizado que fue capaz de calcular de forma independiente la disociación máxima (la desintegración de moléculas en átomos), la ionización (obtener iones cargados de átomos neutros) de la atmósfera, la tasa de pérdida de masa del planeta y el radio de absorción efectivo de la radiación (la distancia desde el centro de un cuerpo celeste sobre el cual absorbe la luz de las estrellas). Estas son las cantidadesque determinan la naturaleza de la evolución de la atmósfera. Todos ellos se presentaron en forma de una gran matriz de datos, distribuidos según los principales parámetros del planeta: masa, radio e intensidad de radiación de la estrella. Luego, los científicos utilizaron la interpolación, un algoritmo matemático que le permite extender la dependencia encontrada a cualquier valor intermedio requerido dentro de los límites del modelo.

“Nuestra rutina de cuadrícula e interpolación nos permite obtener rápidamente información que, de otro modo, llevaría días o semanas computar. Esto hace posible utilizar los resultados de los cálculos de las tasas de pérdida de masa en el estudio de la evolución de la atmósfera del planeta durante un largo período. También puede evitar la necesidad de utilizar fórmulas aproximadas utilizadas anteriormente, que pueden subestimar o sobreestimar una serie de factores importantes”, dice uno de los autores del trabajo, el profesor de la Universidad Federal de Siberia Nikolai Erkaev.

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