О связи спорадических метеоров с астероидами, сближающимися с Землей

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

В данной работе предложен метод отбора околоземных астероидов (АСЗ), потенциально являющихся “грудой щебня” (rubble pile), на основании статистического анализа количества ассоциаций астероидов со спорадическими метеорами из базы данных глобальной метеорной сети (GMN), а также величины минимального расстояния между орбитами Земли и астероида (MOID), его звездной величины и периода обращения астероида вокруг оси. Для каждого астероида было подсчитано количество ассоциаций, т. е. количество метеоров, у которых орбиты метеорных тел (метеороидов) близки к орбите астероида и для которых значения критериев близости (D-критериев) не превышают выбранных пороговых значений. Для определения связи АСЗ с метеорами использовались D-критерии Саутворта и Хокинса, Драммонда и метрика Холшевникова. В основе метода лежит предположение о том, что доля ассоциаций, в которых метеоры имеют генетическую связь с рассматриваемыми астероидами, существенна по отношению к общему числу ассоциаций для каждого из астероидов. Для этого мы налагаем ряд ограничений, касающихся орбит и периодов вращения рассматриваемых АСЗ. Приводится таблица астероидов, имеющих наибольшее число ассоциаций и удовлетворяющих накладываемым ограничениям, которые рекомендуются к дальнейшему исследованию с использованием поляриметрических, фотометрических и других видов наблюдений на проверку принадлежности данных астероидов к типу rubble pile. Отмечается важность рассмотрения распределения числа ассоциаций по датам, в зависимости от положения Земли на орбите, при переходе к анализу данных о конкретных астероидах.

About the authors

Y. D. Medvedev

IPA RAS

Email: medvedev@iaaras.ru
St. Petersburg, Russia

S. R. Pavlov

IPA RAS

Email: sr.pavlov@iaaras.ru
St. Petersburg, Russia

References

  1. Медведев Ю.Д., Павлов С.Р., Толстой А.Л. Исследование ретроспективной эволюции наиболее долгоживущих околосолнечных комет // Тр. ИПА РАН. 2024. № 69. P. 18–25. https://doi.org/10.32876/ApplAstron.69.18-25
  2. Baluev R.V. Fast error–safe MOID computation involving hyperbolic orbits // Astron. and Comput. 2020. V. 34. P. 100440. https://doi.org/10.1016/j.ascom.2020.100440
  3. Drummond J.D. A test of comet and meteor shower associations // Icarus. 1981. V. 45. № 3. P. 545–553. https://doi.org/10.1016/0019-1035(81)90020-8
  4. Dumitru B.A., Birlan M., Popescu M., Nedelcu D.A. Association between meteor showers and asteroids using multivariate criteria // Astron. and Astrophys. 2017. V. 607. Id. A5 (22 p.) https://doi.org/10.1051/0004-6361/201730813
  5. Hu S., Richardson D.C., Zhang Y., Ji J. Critical spin periods of sub-km-sized cohesive rubble-pile asteroids: dependences on material parameters // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2021. V. 502. № 4. P. 5277–5291. https://doi.org/10.1093/mnras/stab412
  6. Kholshevnikov K.V., Kokhirova G.I., Babadzhanov P.B., Khamroev U.H. Metrics in the space of orbits and their application to searching for celestial objects of common origin // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2016. V. 462. № 2. P. 2275–2283. https://doi.org/10.1093/mnras/stw1712
  7. MacLennan E., Granvik M. Thermal decomposition as the activity driver of near-Earth asteroid (3200) Phaethon // Nat. Astron. 2024. V. 8. № 1. P. 60–68. https://doi.org/10.1038/s41550-023-02091-w
  8. Pajola M., Tusberti F., Lucchetti A., Barnouin O., Cambioni S., Ernst C.M., Dotto E., Daly R.T., Poggiali G., Hirabayashi M., and 56 co-authors. Evidence for multi-fragmentation and mass shedding of boulders on rubble-pile binary asteroid system (65803) Didymos // Nat. Commun. 2024. V. 15. № 1. P. 6205. https://doi.org/10.1038/s41467-024-50148-9
  9. Roa J., Farnocchia D., Chodas P.W., Chesley S.R., Park R.S., Naidu S.P. Recoverability of Known Near-Earth Asteroids // Astron. J. 2020. V. 160. № 6. Id. 250. https://doi.org/10.3847/1538-3881/abbad0
  10. Shober P.M., Courtot A., Vaubaillon J. Near-Earth stream decoherence revisited: the limits of orbital similarity // Astron. and Astrophys. 2025. V. 693. Id. A23. https://doi.org/10.1051/0004-6361/202452123
  11. Southworth R.B., Hawkins G.S. Statistics of meteor streams // Smithsonian Contrib. Astrophys. 1963. V. 7. P. 261–285.
  12. Vida D., Gural P.S., Brown P.G., Campbell-Brown M., Wiegert P. Estimating trajectories of meteors: an observational Monte Carlo approach – I. Theory // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2020. V. 491. № 2. P. 2688–2705. https://doi.org/10.1093/mnras/stz3160
  13. Vida D., Šegon D., Gural P.S., Brown P.G., McIntyre M.J.M., Dijkema T.J., Pavletić L., Kukić P., Mazur M.J., Eschman P., and 3 co-authors. The Global Meteor Network – Methodology and first results // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2021. V. 506. № 4. P. 5046–5074. https://doi.org/10.1093/mnras/stab2008
  14. Walsh K.J., Richardson D.C., Michel P. Rotational breakup as the origin of small binary asteroids // Nature. 2008. V. 454. № 7201. P. 188–191. https://doi.org/10.1038/nature07078
  15. Walsh K.J., Richardson D.C., Michel P. Spin-up of rubble-pile asteroids: Disruption, satellite formation, and equilibrium shapes // Icarus. 2012. V. 220. № 2. P. 514–529. https://doi.org/10.1016/j.icarus.2012.04.029
  16. Wimarsson J., Xiang Z., Ferrari F., Jutzi M., Madeira G., Raducan S.D., Sánchez P. Rapid formation of binary asteroid systems post rotational failure: A recipe for making atypically shaped satellites // Icarus. 2024. V. 421. P. 116223. https://doi.org/10.1016/j.icarus.2024.116223
  17. Zolotarev R.V., Shustov B.M. Evolution of meteoroid streams originating from NEA collisions // Astron. Rep. 2023. V. 67. № 10. P. 1019–1036. https://doi.org/10.1134/S1063772923100098

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».