Образцы, привезённые миссиями «Аполлон» в 1970‑х годах, содержат больше летучих веществ, чем ожидалось. Учёные отмечают воду, углекислый газ, гелий, аргон и большое количество азота. Ранее в 2005 году исследователи предполагали, что значительная доля этих веществ могла прийти от Земли лишь в те времена, когда у неё не было магнитного поля.
Команда из University of Rochester в статье в Nature Communications Earth and Environment применила современные компьютерные симуляции. Они смоделировали два варианта: раннюю Землю без магнитного поля и современную Землю с сильным полем. Результат показал, что перенос работает лучше в сценарии современной Земли: заряженные частицы выбиваются солнечным ветром и идут вдоль линий поля, некоторые из которых достигают Луны.
Учёные подчеркивают, что Луна может хранить долгосрочную химическую запись атмосферы Земли, а также что результаты важны для понимания потери атмосферы на таких планетах, как Марс. Исследование частично финансировалось NASA и National Science Foundation.
Сложные слова
- летучее вещество — вещество, которое легко превращается в газлетучих веществ
- магнитное поле — область вокруг планеты, действующая на заряженные частицымагнитного поля
- солнечный ветер — поток заряженных частиц от Солнцасолнечным ветром
- симуляция — модель процесса, выполненная с помощью компьютерасимуляции
- заряженная частица — мелкая частица с электрическим зарядомзаряженные частицы
- финансировать — давать деньги для проекта или исследованияфинансировалось
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какую информацию о прошлом Земли, по вашему мнению, можно узнать из лунных образцов?
- Почему важно изучать потерю атмосферы на других планетах, например на Марсе?
- Следует ли, на ваш взгляд, государственным организациям продолжать финансировать такие исследования? Почему?
Похожие статьи
Как клетки и молекулы формируют мозговые сети
Учёные объединили данные сканов, генетики и молекулярной визуализации, чтобы связать микроскопические признаки мозга с крупномасштабными сетями, наблюдаемыми при fMRI. Работа опубликована в Nature Communications и связана с депрессией, шизофренией и болезнью Альцгеймера.
