望远镜和天文台与朱诺合作，太阳系最强风暴探测，在5亿英里木星

美国宇航局的哈勃太空望远镜和位于夏威夷的双子座地面天文台已经与朱诺宇宙飞船合作，对太阳系中最强大的风暴进行探测，这场风暴发生在超过5亿英里之外的木星上。

由加州大学伯克利分校(University of California，Berkeley)的迈克尔·黄(Michael Wong)领导、包括美国宇航局(NASA)位于马里兰州格林皮带的戈达德太空飞行中心(Goddard Space Air Center)的艾米·西蒙(Amy Simon)和加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的Imke de Pater等人组成的研究团队，正在将哈勃和双子座的多波长观测与朱诺围绕这颗怪物行星的轨道近景结合

“我们想知道木星的大气层是如何工作的，”王说。这就是朱诺、哈勃和双子座的团队合作发挥作用的地方。

收音机‘灯光秀’

木星的持续风暴与地球上的雷暴相比是巨大的，雷锋从底部到顶部达到40英里--比地球上典型的雷锋高五倍--强大的闪电比地球上最大的“超级闪电”更有三倍的能量。

就像地球上的闪电一样，木星的闪电就像无线电发射器一样，在天空中闪烁时发出无线电波和可见光。

每隔53天，朱诺就会跑到风暴系统上空，探测被称为“闪电”和“哨声”的无线电信号，这些信号甚至可以用来绘制闪电的地图，即使是在地球的白天，也可以从看不到闪光的深云上。

哈勃望远镜和双子座从远处观察地球，捕捉到高分辨率的全球视野，这是解释朱诺近距离观测的关键。西蒙解释说：“朱诺的微波辐射计通过探测能穿透厚厚的云层的高频无线电波深入地球大气层。哈勃和双子座的数据可以告诉我们云层有多厚，我们看到的云层有多深。”

通过将朱诺探测到的闪电映射到哈勃(Hubble)拍摄的地球光学图像和双子座同时拍摄的热红外图像上，该研究小组已经能够证明，闪电爆发与三种云结构的组合有关：由水组成的深云、由潮湿空气(基本上是木星雷头)上升流引起的大型对流塔--以及可能是由对流塔外的干燥空气下涌造成的清晰区域。

哈勃的数据显示了对流塔中厚云的高度，以及深水云层的深度。双子座的数据清楚地揭示了高层云层中的空隙，在那里可以窥见深水云。

王认为闪电在一种叫做折叠丝状区域的湍流区很常见，这意味着它们中正在发生潮湿的对流。“这些气旋涡旋可能是内部能量烟囱，有助于通过对流释放内部能量，”他说。“这并不是到处都会发生的，但这些气旋的某些东西似乎会促进对流。”

将闪电和深水云联系起来的能力也为研究人员提供了另一种工具来估算木星大气中的水量，这对于了解木星和其他气体和冰巨星是如何形成的，以及太阳系作为一个整体是如何形成的非常重要。

虽然从以前的太空任务中收集到了很多关于木星的信息，但许多细节--包括大气深处有多少水，热量是如何从内部流动，以及云层中的某些颜色和图案是什么--仍然是一个谜。综合结果提供了对大气动力学和三维结构的洞察。

看到“杰克-O-灯笼”红斑

随着哈勃和双子座在朱诺任务期间更频繁地观测木星，科学家们也能够研究像“大红斑”那样的短期变化和短期特征。

来自朱诺的照片以及之前对木星的任务揭示了大红斑内部的黑暗特征，这些特征会随着时间的推移而出现、消失和改变形状。从个别图像中还不清楚这些是由高云层中的一些神秘的深色物质造成的，还是它们是在高云中的洞--窗户进入了更深、更暗的层。

现在，通过将哈勃的可见光图像与双子座在几小时内拍摄的热红外图像进行比较，有可能回答这个问题。可见光暗的区域在红外下是非常明亮的，这表明它们实际上是云层中的洞。在无云区域，木星内部以红外光的形式发射出来的热量--或者被高层云团阻挡--可以自由地逃往太空，因此在双子座图像中显得明亮。

“这有点像一盏千斤顶的灯笼，”黄说。“你可以看到明亮的红外光来自无云区域，但在有云的地方，红外线中的光线确实很暗。”

哈勃和双子座作为木星天气追踪器

哈勃和双子座定期对木星进行成像以支持朱诺号任务，这在研究许多其他天气现象，包括风型的变化、大气波动特征和大气中各种气体的循环方面也是有价值的。

哈勃和双子座可以作为一个整体监测地球，为朱诺的测量提供多波长的实时基准图，就像地球观测气象卫星为NOAA的高速飞行的飓风猎人提供背景一样。

西蒙解释说：“因为我们现在经常从几个不同的观测站和波长上看到这些高分辨率的景象，所以我们对木星的天气有了更多的了解。”“这相当于一颗气象卫星。我们终于可以开始观察天气周期了。”

由于哈勃和双子座的观测对于解释朱诺数据非常重要，王和他的同事西蒙和德佩特正在让其他研究人员通过马里兰州巴尔的摩太空望远镜科学研究所的Mikulski太空望远镜档案馆方便地获取所有处理过的数据。

“重要的是，我们已经收集了支持朱诺号任务的庞大数据集。数据集的应用如此之多，我们甚至可能都没有预料到。因此，我们将让其他人能够进行科学研究，而无需自己想出如何处理这些数据。