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图片来源:ESA/DLR/FU Berlin(左)ESA/TGO/CaSSIS(右)

上图为火星的“印加城”地貌(左)布满了成堆的黑色“蜘蛛”(右),这是这颗上常见的春季景象。

近日,欧洲空间局(ESA,即“欧空局”)的“火星快车”(Mars Express)探测器拍摄到了散布在南极地区的大量“蜘蛛”的踪迹。

这些“蜘蛛”踪迹并不是真的,它们的形成其实是上的结果——冬季极端寒冷之后迎来了春季变暖。

,气温会降至-123摄氏度以下,几乎所有东西都会结冰。

其中也包括,它会在火星上形成一种称为的表面沉积物(固态)。

等到春季到来气温回暖时,水结成的冰会在变暖的大气中融化成液态。

但干冰却不会融化——相反,它会直接升华成气体

因此,这些“小而黑”的地貌特征并不是真正的蜘蛛,而是春天的阳光洒在黑暗的冬季沉积的二氧化碳层上时形成的。

阳光使这些层结构底部的(即“干冰”)直接变成气体(即“升华”过程),这些气体随之积聚并冲破上覆的冰层。

这些气体在火星的春天迸发出来,将深色物质拖上火星表面,并击碎厚达1米的冰层。

新出现的气体夹杂着黑色尘埃,以高大喷泉或间歇泉的形式——从冰缝中喷射出来,然后又落回并沉积在火星表面上。

这样就形成了大量直径在45米到1公里之间的黑斑。

同样的过程也会在冰层下刻画出独特的“蜘蛛形”图案——因此这些黑斑看起来就像蜘蛛“潜伏”在冰层下的阴影。

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上图为“ExoMars TGO”拍摄的火星“冰蜘蛛”图像。

欧空局的另一个火星探测器“火星微量气体任务卫星”(ExoMars Trace Gas Orbiter/“TGO”)特别清晰地拍摄到了酷似“蜘蛛”的卷须状图案(见上图)。

TGO拍摄到的“蜘蛛”位于火星快车最新图像显示的区域附近,但并不在该区域内。

火星快车的视角显示了逸出的气体和物质在表面形成的黑点,而TGO的视角还拍摄到了下方冰层上蛛网状的“通道”。

在火星快车的图像中,上述黑点随处可见,它们“爬过”高耸的山丘和广阔的高原。

不过,大部分黑点都出现在左侧的黑暗区域,该区域位于一个绰号为“印加城”(Inca City)的地点外围。

这个绰号的由来并不神秘——其直线形、近乎几何形状的山脊网络令人联想到地球上南美洲的印加遗址。

“印加城”的正式名称是“安古斯都迷宫”(Angustus Labyrinthus),于1972年由美国宇航局的(Mariner 9 probe)发现。

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上图为火星快车在火星“印加城”发现的“蜘蛛”踪迹全景图。

“印加城”及其隐藏的“蜘蛛家族”居民的最新图像,是由火星快车的高分辨率立体相机(HRSC,High Resolution Stereo Camera)于2024年2月27日在火星秋季拍摄的。

欧空局的“火星微量气体任务卫星”此前曾于2020年10月4日在火星南极附近,也拍摄到了同样的蜘蛛状特征。

下一次火星将发生于2024年11月12日——火星的1年相当于1.88个地球年。

神秘的起源

科学家们目前仍不清楚“印加城”究竟是如何形成的。

也许是沙丘随着时间的推移变成了石头,也许是岩浆或沙子等物质从断裂的火星岩层中渗出。

这些山脊也有可能是“蛇形丘”(eskers)——一种与冰川有关的蜿蜒地质结构。

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上图为火星“印加城”的透视图。

“印加城”的“城墙”似乎是一个直径为86公里的大圆圈的一部分。

因此,科学家猜测这座“城市”坐落在一个中,而这个大陨石坑本身是由撞击火星表面而形成的。

这种撞击很可能导致火星表面出现断层,并波及周围的平原。

然后熔岩会沿断层上升,并在其空隙充满沉积物,最后随着时间的推移,沉积物逐渐风化消失。

在上图的中间部分,地貌呈现出一些变化——圆形和椭圆形的“大漩涡”产生了一种类似“大理石”的视觉效果。

这种地貌被认为是层状沉积物随着时间的推移而被风化磨损时产生的。

上图右侧中央有几个突出的陡峭平顶丘陵,高出周围地形1500多米。

这些山丘的形成是由于较软的物质被风流、水流或冰流长期侵蚀消失,最后只留下了较硬的物质——从而形成了这些山丘。

上图右边(北边)的地面看起来覆盖着越来越多光滑、浅色的灰尘。

在这里的高原上,可以看到一些“蜘蛛”的踪迹,它们惟妙惟肖地“潜伏”在各种峡谷和沟槽中。

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上图为火星“安古斯都迷宫”的地形图。

关于“火星快车”任务

“火星快车”任务在过去20年间揭示了大量有关的信息。

这艘轨道飞行器将继续为火星表面成像、绘制火星矿物分布图、探索火星大气的成分和循环过程、探测火星外壳下的状况以及研究火星环境。

从风蚀的和沟槽,到巨大火山侧面的塌陷(天坑),再到撞击坑、构造断层、和古老的熔岩池——该探测器的高分辨率立体相机向我们展示了一切。

火星快车任务在其生命周期内已经取得了巨大的成果,使人类史无前例地全面、准确了解我们的邻居——。

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上图为火星“印加城”和南极地区的三维图像。

参考:

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