科研成果

孟治国等—基于嫦娥1/2号卫星微波辐射数据的月球科学研究新发现

日期:2021-11-17 点击数:

在国内外月球探测方面,我国嫦娥1/2卫星首次搭载了微波辐射计(MRM),获取了多次覆盖全月球表面的微波亮温数据,其史无前例的高空间分辨率和高温度分辨率在人类探月活动中具有里程碑的意义。

2006年起,吉林大学孟治国教授与中国地质大学肖龙和康志忠教授、中山大学肖智勇和王天星教授、澳门科技大学蔡占川教授以及中国科学院平劲松、施建成、程维明研究员、美国布朗大学James W Head教授、俄罗斯喀山大学Gusev教授等合作,结合月壤辐射传输模型,基于嫦娥12号卫星微波辐射计数据,进行了系统的月球科学研究。取得的主要成果介绍如下:

1.提出了具有国际前沿水平的月表亮温制图方法

(1)首次提出了规则亮温概念,制作月壤规则亮温图。

针对亮温随纬度(即表面温度)变化非常大这一个科学问题,提出了规则亮温概念(Meng, 2018, 2019, 2020)。首先,定义标准亮温:每个纬度上选择一个亮温,不同纬度上的被选择区域具有相近光照和月表月壤参数条件。执行步骤:(a)计算每个亮温点的时角,选择具有相近时角的亮温,采用线性插值方法,生成研究区亮温图,保证同一景图像的亮温数据具有相近的光照条件;(b)设置选择规则,一般要求给定(FeO+TiO2)含量、表面坡度、岩块丰度区间,确定被选择亮温样点;(c)根据选择的亮温样点,做温度随纬度变化的拟合曲线;(d)选择拟合的亮温值,作为该纬度上的标准亮温值。

然后,执行规则亮温操作:同一纬度上的亮温,除以该纬度上的标准亮温值。

1是月球雨海正午和午夜的亮温图,经过规则化处理(图2),明显消除了亮温随纬度变化的影响,增强了亮温与月壤成分、月海玄武岩单元的对应关系(Meng, 2018)。

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1 Imbrium海亮温分布图, 37 GHz: ()正午;()午夜

2 Imbrium海规则亮温分布图, 37 GHz: ()正午;()午夜

研究中发现,规则亮温消除了亮温随纬度的巨大变化,在认识局部玄武岩单元的不均匀性、重新认识月表微波热辐射异常方面具有重要应用价值。

(2)首次提出了亮温差概念,制作月壤亮温差分布图。

定义亮温差:同一频率条件下,白天和晚上的亮温差值。

根据数值模拟结果,随着钛铁成分含量的增加,白天的月壤亮温越高,晚上将会越低。因此,白天和晚上的亮温差值与月壤成分的对应关系将更明显。

研究中发现,亮温差与浅表层月壤成分具有非常好的相关性,在研究浅表层月壤成分的热物理特性和空间分布特征方面具有重要科学价值。

(3)提出了月壤发射率概念,制作月壤发射率分布图。

在微波遥感领域,发射率定义为微波辐射计观测亮温与土壤物理温度的比值。为了消除亮温随纬度的巨大变化,突出亮温数据的内在物理内涵,课题组首次将这一概念应用到微波辐射计数据处理领域。

为了计算月壤发射率,需要知道明确的月表物理温度。目前,有两种方法可以得到月表物理温度。一是数值模拟,Meng等(2014)、Hu等(2016)采用不同的高程数据和方法,进行了月表温度模拟;二是采用基于Diviner热红外数据得到的月表温度产品。

课题组在月表Rümker地区的月壤研究中发现,夜间的Diviner温度产品质量较好,但明显受自由空间温度控制,计算得到的发射率很难与玄武岩成分相关联;基于数值模拟的月表温度,较好地表达了温度随纬度、地形的变化,但这种数值模拟缺乏对温度随成分的变化考虑。

因此,尽管我们在月球南海、薛定谔盆地、Rümker地区都考虑了发射率图的使用,仅在薛定谔盆地的使用效果较好。

2.首次将微波辐射计数据用于月海岩浆演化研究

(1)首次发现微波辐射计数据可用于月海岩浆演化研究。

在月球Imbrium海地区,制作了正午和午夜的亮温差图;引入了Hiesinger等(2010)基于可见光的Imbrium海地质解译成果,将其矢量化后与亮温差图进行叠加分析(图6),并于Morgan等(2017)基于地基雷达数据的研究结果进行了对比分析。结果表明,在东部低FTA区和西部高FTA区的边界上,亮温边界与可见光、地基雷达成果吻合得非常好。同时,在Moscoviense海、Apollo盆地、Rümker等地区,也出现了亮温边界与可见光解译结果吻合较好的现象(Meng, 2018)。

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6 月球雨海地质解译结果图:()Hiesinger(2000)的成果;()我们的解译结果

这表明,微波辐射计数据可用于月海玄武岩单元的识别和月海岩浆演化研究,由此首次提取了基于微波辐射计数据的月海玄武岩单元研究。相关研究内容得到了澳门科技大学月球与行星科学国家重点实验室的支持,并应邀赴俄罗斯喀山大学、澳门科技大学和武汉大学、中国地质大学、天津师范大学等院校就该成果做学术报告和交流。

(2)首次提出了与可见光成果不一致的月海岩浆演化序列。

根据数值模拟结果,FTA含量越大的地方,白天亮温越高,晚上的亮温越低,相应的亮温差越大。基于这一理论结果,我们重新评估了典型月海地区的玄武岩单元。在Apollo盆地,课题组发现,西南部玄武岩单元的亮温差明显大于盆地中部,年龄很可能较新,与可见光成果不一致(Meng, 2019)。在Rümker地区,根据亮温差表现和亮温随时间的变化特征,将之前的10个玄武岩单元合并为6个,并提出了一个新的玄武岩单元(图7),并提出的新的研究区岩浆演化观点(Meng, 2020)。

结合微波亮温与月壤热物理参数的关系,提出的新的可能的Rümke区域的岩浆活动历史。Im2单元代表了研究区可见的最古老单元,岩浆活动约在~3.39 Ga 结束,然后;之后,是以Im3单元为代表的岩浆活动事件;随后,至2.30 Ga,发生了以Em1单元为代表的大规模岩浆喷发;最后,岩浆活动集中在Rümke地区东部,以Em4单元为代表。这也很可能意味着,较年轻的玄武岩单元,具有较高的FeOTiO2含量,这一发现对于进一步研究月球的热演化具有重要意义,并为嫦娥5号预选着陆区的选择提供了有意义的科学参考。

7 新的Rümker地区地质解译结果图(底图为37GHz亮温差)

相关研究方法和研究手段正在尝试拓展到地球科学研究领域。

3.提出了月表微波热异常概念并分析其地质涵义

热点”异常是基于地基和星载热红外探测器得到的重要月球科学发现之一。微波具有一定的穿透性,多通道、多时相的微波辐射计数据也为重新认识月表热异常提供了新的研究方法和手段。

月球浅表层微波热异常是课题组基于我国嫦娥12号卫星微波辐射计数据研究成果所提出的新的热异常概念。基于嫦娥卫星微波辐射计数据,课题组在Orientale海、Moscoviense海、Nubium海等地区,首次发现了月表存在白天和晚上亮温都相对比较高的区域(图3Meng, 2020),课题组定义为微波热异常

3 月球Nubium海正午(左)和午夜(右)规则亮温(3.0 GHz)图(黑线为Bugiolacchi(2006)的地质解译结果)

微波热异常是嫦娥卫星微波辐射计数据的独特发现,初步推测很可能是较高的下垫面温度造成的(Meng, 2018a, 2020)。这将是浅层月壳热活动的直接反映(Keihm, 1975),相关研究成果可以为进一步获取月球内部的热源生成机制及月球深部向表层的能量运移机制、重新认识月球热演化等提供重要科学支撑。

该研究内容得到了国家自然科学基金项目《综合多源数据的月表微波热异常成因研究及其意义》支持。

4.取得了月壤微波热辐射机理问题的几个新认识

(1)取得了成分随亮温变化的新认识。

采用基于Clementine卫星UV-VIS数据得到的月表FeOTiO2数据、月表地形数据等,系统分析FeOTiO2含量对亮温的影响机制(Meng, 2016)。研究结果表明,(FeO+TiO2)含量(FTA)是月壤微波辐射的重要影响因素,但不是决定性因素。但消除了亮温随纬度变化的影响后(规则亮温图),在规则亮温和亮温差图上,FTA是局部区域内亮温的决定性因素(Meng, 2016, 2018, 2019)。

基于这一研究成果,考虑到亮温数据的穿透特性,课题组采用BP人工神经网络(BPNN)方法,进行了月表月壤体FeOTiO2含量的反演研究,得到了有别于可见光和伽马谱仪成果的新的月表FeOTiO2分布(图45)(Liu, 2019)。

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4 利用嫦娥卫星微波亮温数据反演的月表FeO ()TiO2 ()含量分布图

     

5 利用Clementine UV-VIS数据反演的月表FeO ()TiO2 ()含量分布图

该研究成果对进一步分析浅层月壳物质成分特征和月球岩浆演化历史具有重要意义。

(2)取得了岩块丰度对亮温影响机制的新认识

针对岩块丰度对月壤微波亮温的影响,结合月球背面Hertzsprung盆地的亮温图和基于热红外(Diviner数据)得到的岩块丰度图(图6),发现:

1)岩块丰度高的区域,白天的3.07.819.35 GHz和晚上的所有通道,都表现为低亮温异常,而在白天的37GHz表现为高亮温。同时,夜晚的亮温异常更明显。

2)发现了热红外结果上无显示、而亮温表现与岩块区一致的异常区(F区)。

3)亮温与Diviner岩块的空间分布特征不一致,同时,不同区域低亮温异常随频率的变化不同。

  

6 Hertzsprung盆地中午亮温图(左图)、夜晚亮温图(中图)和Diviner岩块丰度图(右图),(a) 3.0 GHz, (b) 7.8 GHz, (c) 19.35 GHz, (d) 37 GHz

针对上述三个问题,研究团队基于热传导方程和辐射传输方程模拟了表面岩块以及不同隐伏深度岩块在四个频率(3.07.819.3537.0 GHz)下的微波亮温(图7)。主要发现包括:(1)结合Apollo月岩样本,根据研究区亮温表现,确定了月陆区岩块的热物理参数。(2)证实了岩块丰度较大区域,存在白天高频高亮温、低频低亮温和夜间低亮温现象的存在。(3)证实了隐伏岩块层存在的可能性。

      

7 存在表面岩块的月壤(左图)和存在隐伏岩块的月壤(右图)的单个月球日模拟亮温,(a) 3.0 GHz, (b) 7.8 GHz, (c) 19.35 GHz, (d) 37 GHzSRT代表表面岩块厚度,URT代表岩块隐伏深度

同时,亮温与Diviner岩块的空间分布特征的不一致,表明两种数据在表面岩块分布认识上的差异;结合Vavilov撞击坑亮温和可见光影像图(图8),发现亮温异常与影像特征的吻合更好。低亮温异常随频率的变化不同,很可能代表了岩块纵向分布特征,值得进一步的研究。

 

8 Vavilov撞击坑基于MRM数据得到的热异常(左图)和对应的WAC影像(右图).

上述研究成果发表在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》上。

这些研究成果是在国家自然科学基金项目《模拟月壤中的被动微波辐射传输机理研究》和《综合主/被动微波遥感技术的月壤热特性参数研究及其地质意义分析》支持下完成的。

 

(1) Zhiguo Meng, Jietao Lei, Zhiyong Xiao, Wei Cao , Zhanchuan Cai, Weiming Cheng, Xuan Feng, and Jinsong Ping. Re-Evaluating Influence of Rocks on Microwave Thermal Emission of Lunar Regolith Using CE-2 MRM Data. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2021. Digital Object Identifier 10.1109/TGRS.2021.3112673

(2) Yi Lu; Changbao Yang; Zhiguo Meng*. Lithology discrimination using Sentinel-1 dual-pol data and SRTM data. Remote Sens., 2021, 13, 1280.https://doi.org/10.3390/rs13071280

(3) Cai Liu, Sheng Lian, Zhiguo Meng(*), et al., Special Thermophysical Features of Floor Materials in Mare Smythii Indicated by CE-2 CELMS Data. Journal: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021, 14: 8135-8143. Digital Object Identifier: 10.1109/JSTARS.2021.3103888

(4) Meng, Z.; Lei, J.; Qian, Y.; Xiao, L.; Head, J.W.; Chen, S.; Cheng, W.; Shi, J.; Ping, J.; Kang, Z. Thermophysical Features of the Rümker Region in Northern Oceanus Procellarum: Insights from CE-2 CELMS Data. Remote Sens. 2020, 12(19), 3272. doi:10.3390/rs12193272

(5) Z G Meng, S B Chen, Y C Zheng, W M Cheng, Y Q Zhu, Z C Cai, Y Z Zhang, W Cao, L L Hou. Mare Deposits Identification and Feature Analysis in Mare Australe Based On CE-2CELMS Data. Journal of Geophysical Research-Planets, 2020, 125. doi: 10.1029/2019JE006330.

(6) Zhiguo Meng, Shengbo Chen, Yongzhi Wang, Weiming Cheng, Shuanggen Jin, Zhanchuan Cai. Complex Mare Deposits Revealed by CE-2 CELMS Data in Mare Nubium. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13: 2475-2484.

(7) Zhiguo Meng , Changbao Yang , Ke Gao , Yongchun Zheng, Zongyu Yue, Yongzhi Wang, Mengna Dong, Jietao Lei, and Shuo Hu. Internal Structures of Highlands in Western Lunar Farside Revealed by CE-2 CELMS Data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13, 4859-4868.

(8) Zhiguo Meng, Shengbo Chen, Yongzhi Wang, Tianxing Wang, Zhanchuan Cai, Yuanzhi Zhang, Yongchun Zheng, Shuo Hu. Reevaluating Mare Moscoviense And Its Vicinity Using Chang’e-2 Microwave Sounder Data. Remote sensing, 2020, 12(3), 535.

(9) Meng Zhiguo, Li Xiangyue, Chen Shengbo, Zheng Yongchun, Shi Jiancheng, Wang Tianxing, Zhang Yuanzhi, Ping Jinsong, Lu Yu, Thermophysical Features of Shallow Lunar Crust Demonstrated by Typical Copernican Craters Using CE-2 CELMS Data, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019, 12(7): 2565-2574. doi: 10.1109/JSTARS.2019.2892361

(10) Meng Zhiguo, Wang Yongzhi, Chen Shengbo, et al. MTE Features of Apollo Basin and Its Significance in Understanding the SPA Basin. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019, 12(7): 2575-2583. DOI (identifier) 10.1109/JSTARS.2019.2916061

(11) Zhiguo Meng, Shuo Hu, Tianxing Wang, Cui Li, Zhanchuan Cai, and Jinsong Ping. Passive Microwave Probing Mare Basalts in Mare Imbrium Using CE-2 CELMS Data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(9): 3097-3104.

(12) Zhiguo Meng, Qingshuai Wang, Huihui Wang, Tianxing Wang, Zhanchuan Cai. Potential Geologic Significances of Hertzsprung Basin Revealed by CE-2 CELMS Data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(10), 3713-3720.

(13) Liu Cai, Sun Hongyan, Meng Zhiguo(*), Zheng Y C, Lu Yu, Cai Zhanchuan, Ping Jin-Song, Alexander Gusev. Retrieving Volume FeO and TiO2 Abundances of Lunar Regolith with CE-2 CELMS Data using BPNN Method. Research in Astronomy and Astrophysics, 2019, 19 (5), 66. doi: 10.1088/1674–4527/19/5/66