国内可以看“极光”的地方是哪儿？

科学家发现了一种新型的极光类型，并将之称为“沙丘”。考虑到极光形成的原因，并类比于“波状云”的形成，将这种极光形成的原因与“重力波”联系起来。并详细分析了“重力波”影响下这种新型极光形成的机制。

在几千年前，人们就已经开始观察极光了，并且使用科学仪器来观测它们，以求得到对它们更深刻的理解。所以你可能会觉得，我们现在了解了每一种极光。

显而易见，这样的想法是错误的。一种新型极光，就在近期被一些勇于前往寒冷的高纬度地区拍摄“北极光”的极光摄影师所发现。

图源：sohu

极光是由于亚原子粒子从太阳猛烈地撞击向地球（或其它星球）的大气层而产生的现象。粒子的移动十分迅速，当它们撞击到上层大气中的原子和分子时，就会使其发生电离，产生一个或两个电子。当电子重组成他们的母原子时，就会发出特定波长的光或颜色。颜色取决于是哪种母原子，例如，常见的绿色极光就是氧气所致。而红色极光有可能是重组氧原子或分子氮。

在这张2018年拍摄于芬兰卢奥韦西的照片中，一种被称为“沙丘”的新型极光，呈现为向左延伸的平行波纹。来源：Rami Valonen

像电子或质子这样的带电粒子会受到磁场的影响，因此进入的粒子被磁场引向两极。磁场还可以将它们引导成有序序列，当粒子落下时，在天空中呈现出可爱的弯曲发光的弧线、帘布和丝带状。

图源：tuchong

然而，有时会看到另一种更为漫射的光晕从垂直于弧线的方向移动过来，就像一个挂在杆子上的窗帘。2018年10月，在极光摄影师拍摄的照片中就能看到这样的神奇特殊的光芒:里面有一个鱼骨图案，平行的波纹指向南方。它们看起来像是沙漠因风吹动的波纹，因此这个极光被称为“沙丘”。

2018年10月，从芬兰的莱蒂拉看到的“沙丘”极光。来源： Pirjo Koski

这个现象吸引了研究极光的科学家们的目光。他们研究了“沙丘”，并且发布了一篇分析它结构的论文。值得高兴的是，两张照片是在这一现象发生的同时，从相距172公里的芬兰两处地点拍摄的，这使得科学家可以对它们进行三角测量(也可以利用背景中的恒星来很好地定位它们)。他们发现“沙丘”位于地球表面上方约100公里的高度，这大概是大多数极光形成的地方。

两张在芬兰相隔172公里拍摄的同一极光的同步照片显示了从不同角度拍摄的单个沙丘(标有数字)，通过照片可以对它们进行三角测量。来源： Pirjo Koski / Rami Valonen /AGU Advances/Palmroth et al

但是为什么会有涟漪呢？是什么导致了这种惊人的、奇怪的形状？

我们通常是在较低的大气高度中，才会见到这样类似的平行征状物。它们被称为重力波，类似于水中的波。如果大气中有一层稳定的空气，并且有什么东西干扰了它——比如说，一股冷空气来袭，或者这层空气正吹过一座山——空气就会上升。但是重力开始作用并把它拉回来。这就形成了一种振荡，一种流向下游的上下往复运动。在低层大气中，水蒸气在上升的气流中冷却会形成云，当空气再次下沉时又会溶解。这可以产生巨大的平行条状云串，我已然见过很多次这种现象(我住在落基山脉以东，那里的空中经常产生重力波云)。

虽然中间层中几乎不会出现重力波，但它也是地球大气层的一层，从大约50-85公里的高度延伸出来。中间层被称为中层或波状孔，研究难度极高。当移动的空气与更稳定的层碰撞时，重力波的形成可能类似于在低海拔大气中的方式。

科学家认为，这可能就是“沙丘”形成的原因。当中层空气由于波浪而上升时，它会压缩上层的空气。这改变了空气中氧原子的密度，空中将会形成类似波纹的形状。如果这发生在一束来自太阳的粒子抛向大气层时，那么它们使密度的变化更加明显可视化！由于原子会发光，有更多原子的地方就会更加发亮。

2016年1月，我在博尔德县拍摄了这张重力波云的照片。我面向南方；每个波纹中的线条都是东西走向的。来源：Credit: Phil Plait

但是还有更多:当大量的能量被排放到稳定层以上的大气中时，也可能导致中间层的孔洞。这是焦耳加热，可能是因为太阳的粒子撞击了大气层而产生。它们具有大量的能量，并在100公里左右的高度转移到大气中。

所以有可能是极光效应照亮了这些波浪，但也有可能是它引起了它们！这方面也有合理的理由:能看到涟漪的弥漫极光很常见，但涟漪只是有时会出现。重力波也很常见，所以你会看到比我们通常看到的更多的波纹。但这意味着还有其他东西在帮助形成它们。关于第二种现象成因是什么，焦耳加热是一个很好的猜测。

喜欢这个故事的一切。“业余爱好者”看到了一种新型极光，科学家研究分析了它，并找到了可能的原因。它的照片也很酷！

另外，中间层很难研究，因为它没有很多容易观察的特征。“沙丘”为研究这层大气层提供了一个新的窗口，所以至少可以更好地研究它的这一方面。

有这么多摄影师前往高纬度地区拍摄美丽极光的数字图像，这意味着我们将能获得更多关于它们的数据，我们便能更好地理解它们。