Три новых научных работы позволят глубже понять состав и эволюцию горных пород поверхности Венеры, скрывающихся под ее едкой, раскаленной атмосферой. Используя наблюдения с орбиты в нескольких различных длинах волн – шестиволновую спектроскопию, предложенную для миссий VERITAS и EnVision – ученые смогут выяснить характер распределения железа по поверхности Венеры и составить первую геологическую карту поверхности этой планеты.
Эти исследования базируются на новых данных, собранных в Лаборатории спектроскопии планет Института исследования планет Германского аэрокосмического центра. В этой уникальной лаборатории имеется возможность получать спектры горных пород в условиях, имитирующих венерианские. Эти новые данные закладывают фундамент для спектрального анализа поверхности Венеры с целью определения ее химического и минерального состава.
«Мы знаем очень немного о геологии поверхности Венеры. Эти крохотные кусочки информации включают те данные, которые были получены при помощи советских спускаемых аппаратов в 1970-е гг., а также данные, собранные при помощи миссии Magellan («Магеллан»), завершенной в 1996 г. До настоящего времени у нас не было данных спектроскопических наблюдений Венеры с орбиты – в отличие от большинства других планет – поскольку Венера покрыта толстым слоем облаков из газообразного диоксида углерода (CO2). Излучение в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах не может проникнуть сквозь эти облака нигде, кроме нескольких небольших «окон» в ближнем ИК-диапазоне на длине волны около 1 микрона», - объяснила главный автор одной из работ доктор Мелинда Дарби Дьяр (M. Darby Dyar) из Института исследования планет Германского аэрокосмического центра.
«Однако теперь мы получили образцы спектров в нашей «венерианской камере». Мы можем сравнить эти данные с тем излучением, которое проникает сквозь 6 имеющихся окон в оболочке из CO2 и которое может зарегистрировать бортовой спектрометр, предлагаемый нами к установке на борту аппаратов миссий VERITAS НАСА и EnVision ЕКА».
Согласно авторам, анализ собранных спектров при помощи алгоритмов машинного обучения позволит составить карту содержания FeO в составе вещества горных пород поверхности Венеры.
