(Noctilucent or "night shining" clouds forming in the mesosphere as seen from the International Space Station on May 29, 2016. These clouds form between 47 to 53 miles (76 to 85 kilometers) above Earth’s surface, near the boundary of the mesosphere and thermosphere, a region known as the mesopause. SOFIA is making direct measurements of atomic oxygen in this region, solidifying some of the basic science of how solar energy is exchanged between the surface and space.
Credits: ESA/NASA/Tim Peake)
(Photo taken through SOFIA’s window during an observing flight from New Zealand. Aurora glow green high in Earth’s atmosphere in a region called the thermosphere. The Milky Way (left) and Mars (right) shine brightly above it.
Credits: Ian Griffin)
미국 독일 합작 항공 천문대인 소피아 (SOFIA)는 보잉 747SP를 개조해 망원경을 탑재한 관측 시스템으로 4만피트 (약 12,000m) 상공에서 두꺼운 대기의 간섭을 피해 우주를 관측합니다. 그런데 소피아 과학자팀의 일원인 하인츠 휘버스 (Heinz Hübers)는 소파아의 GREAT (German Receiver for Astronomy at Terahertz Frequencies) 데이터가 우주를 연구하는데만 사용할 수 있는 것이 아니라는 사실을 깨닫습니다. 이 데이터가 지구 대기 상층부인 중간권 (mesosphere)과 열권 (thermosphere)에 대한 정보를 지니고 있었던 것입니다.
중간권은 지상에서 50-65km부터 시작되는 매우 차가운 대기층으로 온도가 영하 143도까지 떨어지기도 합니다. 열권은 지상에서 85km부터 시작되는 장소로 저지구궤도 인공위성이 지나는 장소이기도 합니다. 지구 대기에 풍부한 산소는 중간권과 열권에서 분자 상태가 아니라 산소 원자 하나로 존재하는데, 온도를 조절하는 주요 인자 중 하나로 알려져 있습니다.
그러나 의외로 중간권에 대한 관측 데이터는 많지 않은 편입니다. 기상 관측용으로 사용하는 풍선이 올라가기에는 너무 높은 고도이고 인공위성이 지나기에는 너무 낮은 궤도이기 때문입니다. 로켓을 이용해 관측이 이뤄지기도 하지만, 상당히 짧은 시간에 관측이 끝나버립니다. 지상 망원경으로 관측하기에는 두꺼운 대기를 통과해야 하는데다 수증기가 많아 데이터에 노이즈가 생깁니다.
소피아는 이름처럼 성층권을 비행하지만, 대기 중 수증기의 99.9%를 회피할 수 있는 고도에서 관측하기 때문에 중간권에 있는 산소 원자를 관측하기에 이상적입니다. 사실 이미 여러 차례 관측을 통해 데이터도 이미 확보된 상태입니다. 다만 이제까지 과학자들이 이 데이터를 대기 중 간섭을 일으키는 노이즈로 생각하고 제거했던 것입니다. 그러나 휘버스는 오히려 이 노이즈가 중간권과 열권 대기 관측 데이터가 될 수 있다는 사실을 확인하고 이 데이터를 분석해 저널 Nature Communications Earth and Environment에 발표했습니다.
어떤 책에서 봤던 내용인데, 연구자가 무심코 버리거나 제거했던 데이터에 가장 흥미로운 사실이 숨겨져 있을지도 모른다는 이야기가 있었습니다. 이번 연구 결과는 이 격언에 잘 들어맞는 이야기 같습니다.
참고
https://www.nasa.gov/feature/sofia-offers-new-way-to-study-earth-s-atmosphere
https://www.nature.com/articles/s43247-020-00084-5#citeas
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