Phát hiện dòng tia khổng lồ di chuyển nhanh gấp đôi bão cấp 5 trên Sao Mộc

[Hanna]

Những quan sát mới từ Kính thiên văn James Webb (JWST) cho thấy một luồng phản lực chưa từng thấy trước đây gần xích đạo của Sao Mộc di chuyển nhanh gấp đôi so với bão cấp 5.Các nhà nghiên cứu sử dụng NIRCam (Camera cận hồng ngoại) của Kính thiên văn James Webb của NASA đã phát hiện ra một luồng phản lực tốc độ cao nằm trên đường xích đạo của Sao Mộc, phía trên các đám mây chính.

Những phát hiện mới về Sao Mộc

Dòng phản lực tốc độ cao rộng hơn 4.800 km và di chuyển với tốc độ khoảng 515 kph. Đây là điều chưa từng thấy trước đây.

Theo nhóm nghiên cứu, luồng phản lực mới được phát hiện trên Sao Mộc này đang di chuyển với tốc độ gấp đôi tốc độ của cơn bão cấp 5 trên Trái đất và nằm ngay trên đường xích đạo của Sao Mộc. Trên thực tế, tất cả những hình ảnh đó có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu về những gì đang diễn ra trên bầu trời.

Sao Mộc nổi tiếng với thời tiết khắc nghiệt, chẳng hạn như "Vết Đỏ Lớn" của Sao Mộc là một cơn bão khổng lồ không bao giờ kết thúc, lớn đến mức có thể nhìn thấy được từ vị trí thuận lợi trên Trái Đất bằng kính viễn vọng quang học cũ thông thường. Và điều quan trọng đối với các nghiên cứu khoa học là bầu khí quyển của Sao Mộc có nhiều lớp giống như Trái Đất. Điều này có nghĩa là tốc độ gió ở các lớp khác nhau có thể góp phần tạo nên khí hậu hỗn loạn của hành tinh khổng lồ này.

Camera hồng ngoại của JWST đã chụp được những lớp khí quyển của Sao Mộc. Điều này tiết lộ luồng phản lực mới thông qua một số đặc điểm liên quan đến đám mây – với những gì Kính thiên văn Hubble đã nhìn thấy ở các lớp sâu hơn . Với kính thiên văn hiện đại JWST, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ nhìn được một bức tranh khá rõ về những cơn gió Jovian hoang dã.

Michael Wong thuộc Đại học California, Mỹ, người đứng đầu các quan sát liên quan với kính thiên văn Hubble và là thành viên của nghiên cứu mới này cho biết: “Chúng tôi biết các bước sóng khác nhau của kính thiên văn James Webb và Hubble sẽ tiết lộ cấu trúc ba chiều của các đám mây bão, nhưng chúng tôi cũng có thể sử dụng thời gian của dữ liệu để xem các cơn bão phát triển nhanh như thế nào”.