พื้นผิวที่เต็มไปด้วยฝุ่นของดวงจันทร์ซึ่งคงอยู่ตลอดไปในภาพเส้นทางดวงจันทร์ของนักบินอวกาศอพอลโล เกิดจากการชนกับดาวเคราะห์น้อยและสภาพแวดล้อมในอวกาศที่รุนแรงซึ่งกัดเซาะหินเป็นเวลาหลายล้านปี ทีมนักวิทยาศาสตร์เชื่อว่าชั้นโบราณของวัสดุนี้ถูกปกคลุมไปด้วยลาวาที่ไหลเป็นระยะๆ และปัจจุบันถูกฝังอยู่ใต้พื้นผิวดวงจันทร์ อาจให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับอดีตอันลึกล้ำของดวงจันทร์
"ด้วยการประมวลผลข้อมูลอย่างรอบคอบ เราค้นพบหลักฐานใหม่ที่น่าตื่นเต้นว่าชั้นที่ฝังอยู่นี้เรียกว่า Paleoreholith อาจหนากว่าที่เคยคิดไว้มาก ชั้นเหล่านี้ไม่ได้ถูกรบกวนตั้งแต่ก่อตัวขึ้น และอาจเป็นบันทึกสำคัญในการระบุผลกระทบของดาวเคราะห์น้อยในยุคแรกเริ่มและประวัติภูเขาไฟของดวงจันทร์” เทียหยวน จู รองศาสตราจารย์ด้านธรณีฟิสิกส์แห่งมหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนียกล่าว
ทีมงานที่นำโดย Zhu ได้ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเรดาร์ใหม่ที่รวบรวมโดยภารกิจ Chang'e 3 ของจีนในปี 2013 ซึ่งเป็นการวัดเรดาร์ภาคพื้นดินบนดวงจันทร์โดยตรงเป็นครั้งแรก
นักวิจัยพบชั้นของ Paleoreholith ที่หนาประมาณ 4 ถึง 9 เมตร คั่นกลางระหว่างชั้นหินลาวา 2,3 ชั้น ซึ่งเชื่อกันว่ามีอายุระหว่าง 3,6 ถึง 2 พันล้านปี นักวิทยาศาสตร์กล่าวว่าข้อมูลที่ได้รับบ่งชี้ว่า Paleoreholith ก่อตัวเร็วกว่าการประมาณการก่อนหน้านี้มาก - XNUMX เมตรต่อพันล้านปี
ที่น่าสนใจเช่นกัน:
- กล้องโทรทรรศน์วิทยุ FAST ของจีนบันทึกสัญญาณวิทยุกว่า 1600 สัญญาณ
- จีนเตรียมส่งดาวเทียมดวงแรกเพื่อศึกษาดวงอาทิตย์
ตลอดประวัติศาสตร์ของดวงจันทร์ มีการระเบิดของภูเขาไฟ ซึ่งเป็นผลมาจากหินลาวาที่ทับถมอยู่บนพื้นผิว ในที่สุดหินก้อนนี้ก็แตกสลายเป็นฝุ่นและดินที่เรียกว่าเรโกลิธโดยการชนของดาวเคราะห์น้อยซ้ำๆ และสภาพอากาศในอวกาศ จากนั้นจึงถูกฝังโดยลาวาที่ไหลตามมา
การวิจัยก่อนหน้านี้ดูที่ชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นเมื่อยานสำรวจ Yutu ส่งคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าไปยังพื้นผิวดวงจันทร์และฟังเสียงสะท้อนกลับ จากข้อมูลของ Zhu ทีมของเขาได้พัฒนากระบวนการประมวลผลข้อมูลสี่ขั้นตอนเพื่อขยายสัญญาณและลดเสียงรบกวนจากข้อมูล นักวิทยาศาสตร์สังเกตการเปลี่ยนแปลงของขั้วเมื่อคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าเคลื่อนที่ผ่านหินลาวาที่หนาแน่นและพาโอเรโฮลิธ ทำให้ทีมสามารถแยกความแตกต่างระหว่างชั้นต่างๆ ได้
ผลลัพธ์อาจบ่งบอกถึงกิจกรรมอุกกาบาตที่สูงขึ้นในระบบสุริยะในช่วงเวลานี้เมื่อหลายพันล้านปีก่อน ทีมงานกล่าว เครื่องมือประมวลผลข้อมูลสามารถใช้เพื่อตีความข้อมูลที่คล้ายกันซึ่งรวบรวมโดยภารกิจในอนาคตไปยังดวงจันทร์ ดาวอังคาร หรือตำแหน่งอื่นๆ ในระบบสุริยะ ขณะนี้ทีมกำลังทำงานร่วมกับเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ที่ได้รับ
อ่าน: