用什么看日食,日食预测
2024-07-01 08:00:04分类:投稿 阅读:61
用什么看日食
当然可以,当地球上发生月全食时,月球进入地球的阴影内,这是月球将不能反射太阳光,在地球上便会发生月食。但是对于月球上的观察者来说,地球挡住了太阳光,这是对于月球来说就发生了日全食,因为地球比月球大,所以月球上的日食时间会比地球上的长。地球上有月偏食,相应的就会有日偏食(月球上)但不会有环食,当地球上发生日食时,月球上也会有“地食”但决不可能是“地全食”因为月球还没有大到能挡住所有的太阳光。这得看日食的定义了,找不到确切的定义。个人姑且将日食的定义分广义狭义。(只是个人为说明方便分的,不够准确,比如金星水星凌日算不算日食?) 狭义:月球绕地球转到太阳和地球中间时,如果太阳、月球、地球三者正好排成或接近一条直线,月球挡住了射到地球上去的太阳光。(很多地方对日食的定义都是这个) 广义:某天体挡住了太阳照到另一个天体的光。照这样说,月球上能看到广义的日食。但是狭义的看不到。lz的话也有另一种理解,就是地球上发生狭义日食的时候,在月球上能否通过观察得知?答案是是,地球上发生狭义日食的时候,在月球朝向地球的一面,可以看到月球在地球上有投影,这时在月球上就能知道地球上发生了狭义日食。
日食预测
随着日落的临近,成千上万的智利和阿根廷人仰望天空,等待月亮的影子将他们投射到瞬间的黑暗中。
他们知道日全食就要来了,于是开始计时。
他们已经对日食本身的样子有了一个想法:几天前,他们利用美国宇航局的数据,预测了日冕(太阳珍珠般的外层大气)将如何实际出现在地面上。
他们迫不及待地想看看自己的预测是否成立。
预测日全食将在何时何地发生是很简单的。
但是日食也是一个测试日冕结构的复杂预测能力的机会,日冕结构不断变化,它会向整个太阳系释放出被称为太阳风的超热气体。
这种不断的外流形成了我们称之为太空天气的动态空间条件。
日冕模型是更好地理解并最终预测太空天气的关键部分,而太空天气会影响卫星、宇航员以及无线电和GPS等日常技术。
通过将他们的预测与地面拍摄的日食照片进行对比,研究人员可以评估并改进他们的模型的性能。
他们的预测也使一些日食科学家能够提前集中他们的实验目标。
预测科学有限公司——一个私人计算物理学研究公司,位于圣地亚哥的加利福尼亚,他们由NASA、美国国家科学基金会和美国空军科学研究办公室支持,使用了来自美国宇航局的太阳动力学天文台的数据或SDO,新墨西哥州立大学和美国国家太阳天文台发展预测。
在大约两天的时间里,研究小组主要在位于加州硅谷艾姆斯研究中心(Ames Research Center)的NASA高级超级计算部门的昂宿星超级计算机上运行了这个模型。
他们的模型使用了SDO对太阳表面磁场的测量来预测磁场如何随着时间的推移而形成日冕。
今年的版本是对该小组用于预测2017年8月日食的复杂数值模型的改进。
研究人员的预测以一个星云日冕为特征,它有两个相对的宽而模糊的流光,以及更小的羽状物从磁极的北极和南极喷发出来。
预测科学研究人员库珀·唐斯说,模拟日冕缺乏定义可能是由于当前的太阳磁场状态所致。
在太阳活动接近11年周期中的相对平静时期,太阳磁场在当前的向太阳活动极小期移动的过程中明显减弱。
“我很兴奋,”Downs在月食后说,“太阳配合了,彩带就在正确的位置。
当然,作为一名科学家,我已经在研究我们出错的细节以及我们可以改进的地方。
但很高兴看到将有高质量的科学测量,我们可以进行详细的比较,并从中学到很多东西。
” 也就是日食发生的前一周,当他的团队发表了他们的最后一次日食预测后,Downs感到很有信心:在太阳活动极小期,太阳发展缓慢,并且团队有了坚实的实时观测的好处,这可以作为他们模型的基础。
今年,研究小组的部分精力集中在改进他们的太阳极磁场模型上,极磁场在太阳活动极小期强烈地影响着日冕的形状。
科学家们利用模型来估计太阳两极的磁场,因为他们目前还没有那里的测量数据。
由此得出的预测结果显示,从太阳的南北两极喷射出来的细小的喷射物就像缕缕的头发。
欧洲航天局(European Space Agency)的太阳轨道飞行器(Solar Orbiter)计划于2020年发射,它将以独特的视角观察两极,填补我们在理解太阳方面的一个重要空白。
另一艘宇宙飞船已经俯冲穿过日冕,试图回答有关太阳的基本问题,比如为什么日冕燃烧得比太阳表面温度高得多,或者是什么驱动太阳风达到超音速等。
美国宇航局的帕克太阳探测器在4月份完成了第二次近距离接近太阳,并准备在9月份再次接近太阳。
随着时间的推移,帕克太阳探测器越来越接近我们的恒星,收集有价值的数据,并与太阳模型携手工作。
预测科学还对航天器在太阳近地飞行时所看到的情况进行了预测。
唐斯说:“每次帕克做出一个近日点,我们就会得到磁场、等离子体和太阳风速度的测量值。
”好的观察可以改进模型,反之亦然。
“模型将是解释数据的重要方式,而这些数据将是限制和完善模型的关键。
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