Свежие следы валунов раскрыли геологическую активность Луны

Учёные идентифицировали 245 свежих следов от скатывающихся валунов на лунной поверхности, что указывает на недавнюю геологическую активность. Эти следы, напоминающие рисунок в виде ёлочки, образовались в результате падения, отскока и скольжения массивных камней.

Анализ тысяч спутниковых изображений, полученных аппаратом NASA Lunar Reconnaissance Orbiter, позволил исследователям с беспрецедентной точностью локализовать и датировать события. Работа проводилась в широтном диапазоне от 40° южной до 40° северной широты, где солнечное освещение оптимально подчёркивает контраст между свежими выбросами и старой поверхностью.

Ключевым индикатором возраста служила яркость выброшенного материала. Валуны, падая, обнажают незатронутый выветриванием грунт из подповерхностных слоёв, который значительно ярче окружающего реголита. Со временем космическое выветривание приводит к потемнению этих следов.

Для датировки событий учёные использовали метод анализа ударных выбросов кратеров, так называемый «лунный эквивалент окаменелостей». Установлено, что большинство зафиксированных событий произошло позже, чем формирование соседних кратеров, возраст которых оценивается примерно в 400 000 лет.

Исследование опровергает устоявшееся представление о Луне как о геологически мёртвом теле. Обнаруженная активность, выражающаяся в перемещении валунов массой в тонны, требует объяснения. Учёные рассматривают две основные причины: сейсмическую активность (лунотрясения) или ударные события от падения метеоритов.

Результатом работы стала новая геологическая карта, опубликованная в журнале Icarus. На ней отмечены сейсмически активные зоны и районы недавних импактов, которые представляют особый интерес для будущих миссий.

Перспективным направлением является установка глобальной сети сейсмометров для непрерывного мониторинга в течение десятилетий. Это позволит точно определить природу процессов, вызывающих смещение валунов — являются они эндогенными (внутренними) или экзогенными (внешними).

В будущем авторы планируют интегрировать методы искусственного интеллекта для автоматизации анализа изображений, что значительно ускорит обработку данных и повысит точность обнаружения.