Estimates of abundance of the short-baseline (1-3 meters) slopes for different Venusian terrains using terrestrial analogues


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The interplanetary mission, Venera-D, which is currently being planned, includes a lander. For a successful landing, it is necessary to estimate the frequency distributions of slopes of the Venusian surface at baselines that are comparable with the horizontal dimensions of lander (1–3 m). The available data on the topographic variations on Venus preclude estimates of the frequency of the short-wavelength slopes. In our study, we applied high-resolution digital terrain models (DTM) for specific areas in Iceland to estimate the slopes on Venus. The Iceland DTMs have 0.5 m spatial and 0.1 m vertical resolution. From the set of these DTMs, we have selected those that morphologically resemble typical landscapes on Venus such as tessera, shield, regional, lobate, and smooth plains. The mode of the frequency distribution of slopes on the model tessera terrain is within a 30°–40° range and a fraction of the surface has slopes <7°, which is considered as the upper safety limit. This is the primary interest. The frequency distribution of slopes on the model tessera is not changed significantly as the baseline is changed from 1 m to 3 m. The terrestrial surfaces that model shield and regional plains on Venus have a prominent slope distribution mode between 8°–20° and the fraction of the surfaces with slopes <7° is less than 30% on both 1 m and 3 m baselines. A narrow, left-shifted histogram characterizes the model smooth plains surfaces. The fraction of surfaces with slopes <7° is about 65–75% for the shorter baseline (1 m). At the longer baseline, the fraction of the shallow-sloped surfaces is increased and fraction of the steep slopes is decreased significantly. The fraction of surfaces with slopes <7° for the 3-m baseline is about 75–88% for the terrains that model both lobate and smooth plains.

Об авторах

M. Ivanov

Vernadsky Institute of Geochemistry and Analytical Chemistry

Автор, ответственный за переписку.
Email: mikhail_ivanov@brown.edu
Россия, Moscow

L. Zasova

Space Research Institute

Email: mikhail_ivanov@brown.edu
Россия, Moscow

L. Zeleny

Space Research Institute

Email: mikhail_ivanov@brown.edu
Россия, Moscow

M. Gerasimov

Space Research Institute

Email: mikhail_ivanov@brown.edu
Россия, Moscow

N. Ignatiev

Space Research Institute

Email: mikhail_ivanov@brown.edu
Россия, Moscow

O. Korablev

Space Research Institute

Email: mikhail_ivanov@brown.edu
Россия, Moscow

M. Marov

Vernadsky Institute of Geochemistry and Analytical Chemistry

Email: mikhail_ivanov@brown.edu
Россия, Moscow

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2017

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».