Два режима циркуляции венерианской атмосферы

23 Ноя 2013

Численное моделирование атмосферы Венеры открыло возможные связи между разными режимами её циркуляции. Александр Родин, доцент МФТИ и старший научный сотрудник ИКИ РАН, и его коллеги Игорь Мингалёв и Константин Орлов из Полярного геофизического института РАН (г.Апатиты Мурманской обл.) использовали новую модель, чтобы понять, как связаны два режима движения венерианской атмосферы на разных высотах: суперротация и подсолнечное-антисолнечное течение. Результаты работы были представлены на Четвёртом московском международном симпозиуме по исследованиям Солнечной системы.

Венеру недаром прозвали “планетой бурь” — нижний слой её атмосферы от поверхности до облачного слоя (65–75 км) вовлечён в гигантский вихрь, обнимающий всю планету от экватора примерно до 70 градусов северной и южной широт. Это движение получило название "зональная суперротация". У полюсов на этой высоте начинаются другие режимы, в частности, наиболее яркая черта полярной атмосферы — гигантские вихри сложной структуры. А если посмотреть выше, то над мезопаузой (90–95 км) господствует другое движение: подсолнечно-антисолнечное, от областей, на которые светит Солнце, атмосферные потоки переносятся на ночную сторону планеты.

По словам Александра Родина, заместителя руководителя лаборатории инфракрасной спектроскопии планетных атмосфер высокого разрешения МФТИ и старшего научного сотрудника ИКИ РАН, хотя существующие модели венерианской атмосферы довольно хорошо разработаны, до сих пор при помощи численного моделирования не удавалось одновременно воспроизвести как суперротацию, так и подсолнечно-антисолнечную циркуляцию. Поэтому нельзя было понять, как один вид движения переходит в другой. Иными словами, моделирование двух зон происходило раздельно. Но на реальной планете процессы, происходящие в атмосфере, связаны, и если не учитывать один, то вряд ли можно правильно понять второй.

Численное моделирование в планетных исследованиях — попытка соединить наше понимание физики (как работает атмосферная «машина») и данные реальных наблюдений. В идеале на "выходе" модели мы должны получить результаты, похожие на действительность. Но и несовпадения с реальной картиной очень важны: они указывают на неучтённые или неисследованные явления и могут подсказать направление поиска.

Александр Родин и его коллеги: Игорь Мингалёв и Константин Орлов из Полярного геофизического института РАН — провели численное моделирование венерианской атмосферной циркуляции, взяв за основу разработанную в ПГИ модель атмосферы, построенную на полной системе уравнений газовой динамики, которые определяют, как будут развиваться атмосферные процессы, в первую очередь скорость и направление ветра, на высотах до 120 км над поверхностью.

На основе этих уравнений и введённых начальных параметров модель "живет" самостоятельно. Немногие параметры, который пришлось добавлять в неё "вручную": как атмосфера "перерабатывает" солнечное тепло и под каким углом падает солнечный свет на планету.

Уже первая "прогонка" дала хороший результат: режим суперротации, будучи единожды "запущенным", очень быстро вышел в самоподдерживающееся состояние. Однако далее оказалось, что он распространяется и выше, в ту область, где на реальной планете господствуют другие движения. Чтобы исправить это, исследователи добавили в модель дополнительные условия в полярных областях: они предположили, что здесь атмосфера будет нагреваться чуть сильнее выше облаков и охлаждаться в самом облачном слое.

Полученный в итоге результат — то, как меняются скорость и направление ветра с высотой и широтой (рис.1), хорошо согласуется и с предыдущими симуляциями, и с реальными наблюдениями: суперротация "затихает" выше 70 км, давая возможность развиться "подсолнечно-антисолнечному" режиму выше 90 км.

Рис. 1. Диаграмма, показывающая среднее значение скорости ветра (м/с) в зависимости от широты (по горизонтали) и высоты (по вертикали), полученное в ходе численного моделирования

Рис. 1. Диаграмма, показывающая среднее значение скорости ветра (м/с) в зависимости от широты (по горизонтали) и высоты (по вертикали), полученное в ходе численного моделирования

Модель также показала, что в полярных областях планеты начинаются движения атмосферы, связанные с полярным вихрем. В некоторых местах на высотах 60–70 км модель показывает нисходящие потоки, что соответствует и наблюдательным данным.

Наконец, что особенно интересно — введённые дополнительные поправки на нагрев и охлаждение привели к тому, что уровень облачного слоя на полюсах в модели понизился, а на высоте 85–95 км появилась температурная инверсия — именно так, как наблюдается в реальности.

Но насколько обоснованны эти дополнительные поправки? Как объясняет Александр Родин, для них есть причины. Поскольку солнечный свет плохо проникает через плотный облачный слой, особенно на полюсах, то газ в этой области действительно может охлаждаться. С механизмом нагрева выше облаков всё не так ясно. Одно из предположений — атмосфера на этих высотах почти прозрачна, и в полярных широтах почти всегда освещена Солнцем, а потому эффективно нагревается. Но, возможно, в данном случае работают и другие механизмы.

Что же можно предположить о венерианской атмосфере, исходя из моделирования? На температурных картах (рис.2), полученных исследователями, видно, что на высоте 95 км теплые и холодные "пятна" чередуются определённым образом, напоминая механизм теплового "прилива", связанный с нагревом атмосферы под Солнцем. Возможно, именно он помогает поддерживать суперротацию. Также стало понятно, что переходный слой (70–90 км) между режимами суперротации и движениям в верхней атмосфере очень сложен и состоит из множества волн и вихрей разных масштабов. Это очень важно для интерпретации данных о составе атмосферы, так как эти вихри переносят многие её малые составляющие.

Рис. 2. Средняя температура атмосферы Венеры на высоте 95 км (кельвины). Средний меридиан соответствует полуночной стороне планеты. Результаты численного моделирования

Рис. 2. Средняя температура атмосферы Венеры на высоте 95 км (кельвины). Средний меридиан (0h) соответствует полуночной стороне планеты. Результаты численного моделирования

Кроме этого, модель позволяет предположить, что важная роль в стабильности переходной области между двумя режимами принадлежит процессам в полярных областях. Но для более ясного понимания необходимо дальнейшее моделирование, в том числе с лучшим пространственным разрешением.

Adidas Performance