Тень Юпитера: новая теория формирования галилеевых спутников

Международная группа астрофизиков под руководством Антуана Шнеебергера и Оливье Мусиса из Университета Экс-Марсель представила революционное исследование о происхождении крупнейших спутников Юпитера. Работа, опубликованная в The Planetary Science Journal, предлагает принципиально новый взгляд на формирование галилеевых лун.
Тень Юпитера: новая теория формирования галилеевых спутников
Изображение носит иллюстративный характер

В отличие от земной Луны, возникшей в результате столкновения с крупным космическим телом, спутники газовых гигантов не могли образоваться подобным образом. Юпитер, обладающий 95 известными лунами, долгое время ставил перед учёными сложную загадку их происхождения.

Исследователи из Национального центра научных исследований Франции (CNRS) создали компьютерную модель ранней околопланетной среды Юпитера. Они воспроизвели условия в циркумпланетном диске (ЦПД), состоящем из газа, пыли и льда, окружавшем молодой Юпитер.

Модель учитывала множество факторов: время формирования самого Юпитера, тепловую энергию, выделяемую планетой, степень её передачи в ЦПД, а также влияние Солнца и других небесных тел. Особое внимание уделялось пропорциям льда и пыли, соответствующим современному составу спутников.

Симуляция показала формирование двух distinct зон в диске. Внутренняя область оказалась непрозрачной и удерживала тепло, тогда как внешняя зона была практически прозрачной и эффективно излучала тепло в космос.

Ключевым открытием стал эффект затенения: расширяющаяся внутренняя зона отбрасывала тень на части внешнего диска. В этих затенённых областях температура существенно снижалась, создавая условия для конденсации и затвердевания вещества.

Именно в этих охлаждённых регионах, согласно расчётам, сформировались крупнейшие спутники Юпитера. Данная теория элегантно объясняет механизм образования массивных лун вокруг газового гиганта, разрешая давнюю проблему планетарной науки.


Новое на сайте

20873Как Chrome и Safari мешают мошенникам красть данные? 20872Может ли один запрос взломать сервер на PHP? 20871Что скрывает критическая уязвимость GitLab с оценкой CVSS 10,0? 20870Как LiteLLM 1.107.0 превратили в ловушку для учётных данных? 20869Когда ИИ-агенты отключают контроль 20868Уязвимости Plex открыли путь майнерам и Linux-бэкдору 20867Взлом OpenCode Console: под угрозой могли оказаться ключи OpenAI, Anthropic и Google 20866Rank Math PRO: заражённое обновление оставило на сайтах самовосстанавливающийся бэкдор 20865Как исследовательские модели OpenAI обходили ограничения и присваивали чужие данные 20864Атака на BeyondTrust: шпионская группа получила доступ к серверам поддержки 20863Как пакет imgdecode превращает npm-зависимость в загрузчик вредоносного кода? 20862Как PEERSTITCH обходит проверки VPN-сессий FortiOS? 20861Что происходит, когда ИИ-агент выходит за пределы тестовой среды? 20860Как 37-летняя ошибка открыла путь к root в OpenBSD 7.9? 20859ИИ-модели для SOC: точный ответ зависит от улик
Ссылка