彻底了解行星或卫星并不容易。就像地球和月球一样，许多天体是多层的，可以包含异常的内部特征，这些特征反映了它们形成的复杂历史、与其他天体的碰撞以及持续的行星动力学。
利用重力数据可以探测到行星和卫星内部密度与周围环境不同的异常结构。在这样的密度异常之上，作用在附近飞行的航天器上的重力比在其他地方高或低。
被称为重力反转的计算技术将重力加速度的差异与内部密度结构的差异联系起来。现在，Kristel Izquierdo及其同事提出了一种新技术，可以帮助研究人员从轨道航天器测量的重力加速度数据中推断行星或卫星的整体结构。研究结果发表在《地球与空间科学》杂志上。
与传统方法相比，被称为THeBOOGIe(跨维分层贝叶斯面向对象重力反演的简称)的新技术在输入已知的地质和地理数据方面具有更大的灵活性，并且不需要研究人员在已知的内部密度界面上输入感兴趣的深度范围或信息。
boogie应用贝叶斯统计方法，从随机生成的行星或卫星内部模型开始。然后，通过成千上万次的迭代来改进模型，直到它最适合输入的重力、地质和地理数据。
研究人员通过使用代表真实月球数据的合成输入引力数据来确定月球的内部结构，从而测试了这种方法。他们发现，该技术正确地识别了月球地壳和地幔中密度异常的位置和宽度。然而，它高估了地壳异常的垂直厚度。
研究人员指出，THeBOOGIe可以通过额外的工作来完善，它非常适合补充基于地震数据的行星内部模型，也适合确定没有完美分层结构的较小天体的内部特征。他们还指出，THeBOOGIe的灵活性和统计能力可以帮助科学家可视化缺乏地震和地球物理数据的行星和卫星的内部。
本文由Eos重新发布，由美国地球物理联合会主办。点击这里阅读原文。
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希望本篇文章《通过重力数据识别行星内部密度异常的新技术》能对你有所帮助！
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