月球上广泛的裂谷系统?

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作者: Laura McKinney
创建日期: 6 四月 2021
更新日期: 13 可能 2024
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3d map东非大裂谷,世界大陆上最大的断裂带,它有“地球伤疤”之称
视频: 3d map东非大裂谷,世界大陆上最大的断裂带,它有“地球伤疤”之称

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图1: 艺术家的概念是,在熔岩泛滥的情况下,在Oceanus Procellarum周围形成边界的裂痕看起来像什么。图片来源:NASA /科罗拉多矿业大学/ MIT / JPL / GSFC。

重力地图揭示了古代裂谷

使用来自美国国家航空航天局重力恢复和内部实验室(GRAIL)航天器的数据准备的新重力图显示,最大的月球母海星(Oceanus Procellarum)并非由大规模的小行星撞击形成。相反,这是一个来自广泛裂谷系统的熔岩淹没的区域(图1)。这一发现似乎重写了月球近侧的地质历史。




图2: 伽利略号航天器发出的月球近侧图像,显示了横跨整个西北象限的深色Oceanus Procellarum。图片来源:NASA / JPL。

撞击结构还是裂谷盆地?

Oceanus Procellarum是一个大型月球母马,轮廓不规则,横跨月球近侧的西北象限。它是月球上最大的特征之一,其表面相对平坦,宽度约为1800英里(图2)。

在1970年代中期,许多月球科学家都赞成“大洋洲Procellarum”是由巨大的小行星撞击产生的理论。这种影响本来会在月球历史的早期发生,因为大洋洲Procellarum内的熔岩流已有30亿年的历史。

这样大的小行星会穿透卫星的外壳,形成一个圆形的陨石坑,该陨石坑很快就会被卫星内部的熔岩淹没。在撞击后的30亿年中,火山口的圆形被认为被后来的撞击,喷射,熔岩流和其他活动所掩盖。

最近使用来自NASA GRAIL航天器的数据进行的重力映射为月球最大的母马提供了新的起源。 Oceanus Procellarum的边缘似乎受到广泛的裂谷系统的限制。超过30亿年前,这些裂谷产生了大量的熔岩,淹没了当前的Oceanus Procellarum地区,并产生了如今相对较光滑的表面(图3)。




图3: 此图像中的红色表示重力恢复和内部实验室(GRAIL)任务通过重力异常推断出的大洋洋Procellarum周围的裂谷模式。这种矩形轮廓被认为是裂谷系统的残余,该裂谷系统将岩浆输送到侧面卫星的表面,使低洼地区充满了熔岩。矩形轮廓不同于小行星撞击结构所需的圆形轮廓。该图案类似于响应于热应力而在材料中形成的裂缝。图片提供:NASA科学可视化工作室Ernie Wright。放大地图。

GRAIL卫星如何工作

NASA GRAIL任务由一对卫星组成,它们绕月球绕高约34英里的高度飞行。他们收集了能够揭示月球地下密度密度和月壳厚度的重力测量值。

卫星以近距离编队飞行。当它们以更大或更小的重力越过月球区域时,卫星之间的距离被月球引力的强度所改变。然后将这些距离变化用于生成月球的重力和地壳厚度图(图4)。

GRAIL卫星: 艺术家再现了环绕月球运行的两个GRAIL卫星,收集了重力数据并将其传输回地球。图片由NASA / JPL-Caltech提供。

图4: 月球近侧的布格重力和地壳厚度图。重力图显示了撞击坑和推断裂谷系统的位置。地壳厚度图显示出明显的撞击结构下方的地壳非常薄,而洋洋前cell下方的地壳厚度不规则。图片提供:NASA科学可视化工作室。

图5: 月球近侧的布格引力图。推断裂谷系统的引力特征可以看成是一个红色矩形,大致勾勒出了Oceanus Procellarum。图片提供:NASA科学可视化工作室。

通过重力映射显示

研究人员在GRAIL数据中发现了以下内容:

1)他们发现了引力特征,暗示了一个隐伏的裂谷系统,在Oceanus Procellarum周围形成了一个矩形轮廓(该裂谷系统的位置在图3中用红色显示)。裂谷系统的矩形轮廓与海洋动物的当前形状非常吻合,与小行星撞击的预期不同。在重力图上也可以用红色看到被认为是裂痕的重力特征(图5)。


2)他们在所有的月球下发现明显的圆形重力特征,即明显的大撞击坑(在图4中显示为圆形红色特征)。

3)他们没有在Oceanus Procellarum下面找到类似的圆形重力特征。相反,重力值表明该区域的地壳厚度可变(图4)。

不是通过撞击形成海藻

GRAIL任务的重力数据似乎破坏了Oceanus Procellarum的撞击形成理论。取而代之的是,它支持由巨大裂谷系统中的洪水玄武岩形成的地层。


了解您不能直接观察的内容

形成海藻Procellarum的这一新想法是一种基于远程收集信息的理论。随着新思想或新信息的出现,它可能是正确的或被抛在了一边。即使一个人类小组访问了月球并在Oceanus Procellarum上收集了钻探或地震数据,他们也可能无法改进这一理论。答案很难“知道”,因为可用的数据将始终是零碎的,并且易于解释。