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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 10:52:04 來源：網絡整理編輯：焦點

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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北京豐臺在網上如何找上門服務vx《749-3814》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北京豐臺在網上如何找上門服務vx《749-3814》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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