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NASA希望公眾能夠幫助解決火星之謎：是什么觸發了火星上云的形成

時間：2025-12-11 20:24:00 來源：網絡整理編輯：知識

核心提示

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NASA希望公眾能夠幫助解決火星之謎：是什么觸發了火星上云的形成
（神秘的地球uux.cn報道）據cnBeta：NASA最近得出結論，它需要在尋找火星上的公眾古代生命跡象方面進行更深入的挖掘。但這顆紅色星球能夠告訴我們的幫助南寧高端外圍經紀人【電話微信192=1819=1410提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達東西并不簡單地停留在那里。關于火星，解決我們仍有很多不了解的火星地方。
NASA希望公眾能夠幫助他們解決這些謎團
周二，什觸NASA分享了一個帖子以要求公眾加入其新的發火火星上的云斑項目。該項目是希望星上形成第一個利用NASA的公民科學種子資金計劃資助的行星科學項目。并且在世界各地的公眾人的幫助下，NASA希望能解決一個長期以來困惑其科學家的幫助南寧高端外圍經紀人【電話微信192=1819=1410提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達火星之謎：是什么觸發了火星上云的形成？
但公眾如何能幫助解決這個火星之謎？截止到目前，NASA已經匯集了火星偵察軌道器(MRO)所收集的解決超過16年的數據。它在公民科學平臺Zooniverse上向公眾提供了這些數據。火星基本上，什觸它需要公眾來幫助它篩選MRO所捕獲的發火數據。
NASA在尋找什么？希望星上形成
MRO捕捉的是紅外線數據，這是一種人眼不可見的光的光譜。不過通過MRO和其他航天器上的儀器，人們得以看穿這個光譜。NASA希望公眾在MRO收集的火星大氣層的紅外照片中尋找任何云層的跡象。找到這些在MRO數據中看起來像拱門的云層，可能有助于解決這個長期存在的火星之謎。
許多人相信火星曾是一個可居住的星球。我們現在塵土飛揚的鄰居的表面曾經覆蓋著湖泊和河流。NASA的“好奇號”探測器甚至發現了似乎可以證實這些信念的巖石。現在，液態水只是在行星的表面蒸發并進入稀薄的大氣層。但云層如何及何時形成一直是一個令人困惑的火星之謎。
NASA表示，在火星上有兩種類型的云層形成。第一種是水冰云，就像我們在地球上看到的那樣；第二種類型是由二氧化碳構成的，像干冰。當大氣層變得足夠冷從而使云層凍結時這些云就會形成。NASA已經對發現云層的算法進行了調整。但它表示依靠人類的眼睛來發現它們要容易得多。
希望NASA能夠弄清楚云層在哪里形成以及何時形成。如果它能做到這一點，該航天局希望能更好地了解地球的中間大氣層。最重要的是，它可能揭開重要的線索，了解火星的大氣層首先是如何變得如此稀薄的。總的來說，這將幫助NASA解決迄今為止我們遇到的最久遠的火星之謎之一。
相關報道：解開火星大氣層的秘密美國宇航局需要得到你的幫助
（神秘的地球uux.cn報道）據cnBeta：雖然有相關證據表明火星曾有非常厚的大氣層，但是目前只有地球的 1%。為了弄清楚背后的原因，美國宇航局希望能夠得到你的幫助。美國宇航局近日組織了名為 Cloudspotting on Mars 的新項目，邀請公眾使用公民科學平臺 Zooniverse 來識別火星上的云朵。
隨著時間的推移，火星是如何失去大氣層的？根據一種理論，不同的機制可能是將水高高地拋入大氣層，太陽輻射將這些水分子分解成氫和氧（水，H2O，由兩個氫原子和一個氧原子組成）。氫足夠輕，可以飄到太空中。
和地球一樣，火星也有由水冰組成的云。但與地球不同的是，它也有由二氧化碳組成的云（例如干冰），當它變得足夠冷以使火星大氣局部凍結時形成。通過了解這些云出現的位置和方式，科學家們希望更好地了解火星中層大氣的結構，它的高度約為 30 到 50 英里（50 到 80 公里）。
美國宇航局噴氣推進實驗室的博士后研究員馬雷克·斯利普斯基說：“我們想了解是什么觸發了云的形成——尤其是水冰云，它可以告訴我們大氣中的水蒸氣有多高——以及在哪個季節”。
Cloudspotting 項目圍繞該機構的火星勘測軌道器 (MRO) 的 16 年數據記錄展開，該軌道器自 2006 年以來一直在研究這顆紅色星球。該航天器的火星氣候探測儀以紅外線研究大氣光，人眼看不見。在 MRO 繞火星運行時儀器進行的測量中，云呈現為拱形。該團隊需要幫助篩選 Zooniverse 上的數據，標記拱門，以便科學家能夠更有效地研究它們在大氣中的位置。
火星氣候探測器的副首席研究員 Armin Kleinboehl 說：“我們現在有超過 16 年的數據可供我們搜索，這些數據非常有價值——它讓我們可以看到溫度和云層在不同季節和每年的變化。但對于一個小團隊來說，這樣的數據還是太龐大了”。
雖然科學家們已經嘗試使用算法來識別火星氣候探測器數據中的云，但人類更容易通過肉眼發現它們。但 Kleinboehl 表示，Cloudspotting 項目也可能有助于訓練更好的算法，以便在未來完成這項工作。

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