Astronomía

¿Dónde puedo encontrar una buena tabla de irradiancia solar para infrarrojos?

¿Dónde puedo encontrar una buena tabla de irradiancia solar para infrarrojos?


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Estoy tratando de comprender los resultados del ExoMars Trace Gas Orbiter frente al Mars Express en términos de sus capacidades para encontrar metano en la superficie de Marte. La solución a la que estoy llegando es que podría ser el resultado de que los espectros del Sol enmascaran lo que realmente está allí. ¿Hay algún lugar que tenga un espectro infrarrojo completo del Sol, centrándose en la región alrededor de 3-4 um? Específicamente, me interesan los números de oleadas ($ cm ^ {- 1} $) 3000-3100 más o menos, algo con una resolución de 1 número de onda. Algunas cosas que ayudarían serían las siguientes, siempre que se apliquen a los espectros verdaderos, y no al que se ve desde la Tierra.

  1. Un espectro solar generalmente aceptado (NASA, ESA, NIST o algún otro organismo)
  2. Espectros solares variables en el tiempo.

¡Gracias!


Gracias a los datos de comentarios de @ PearsonArtPhoto con una resolución de número de onda de 1 cm ^ -1 están disponibles en el enlace etiquetadoDatos MODTRANaquí: https://www.nrel.gov/grid/solar-resource/spectra.html

Aquí hay un diagrama y un script rápidos para los datos ASCII descargados.

Hay seis columnas de datos de intensidad espectral (Watts / m ^ 2 / nm) con las etiquetas 'MCebKur', 'MChKur', 'MNewKur', 'MthKur', 'MoldKur', 'MODWherli_WMO'. El gráfico muestra que son muy similares en el IR térmico (no es sorprendente) y difieren sustancialmente en el visible y el UV, donde las diferencias en los espectrómetros se mostrarán en la región rica en líneas de emisión y absorción espectrales. Esto se ilustra en el segundo gráfico, que muestra un zoom elegido al azar en unos pocos nanómetros de luz visible y la línea Fraunhofer "A".

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fname = 'AllMODEtr MODTRAN.txt' # datos MODTRAN https://www.nrel.gov/grid/solar-resource/spectra.html con open (fname, 'r') como infile: lines = infile.readlines () lines = [line.split () for line in lines [19: -1]] # omitir algunas líneas con datos faltantes print ('line lengths:', set ([len (line ) para línea en líneas])) datos = [[float (x) para x en línea] para línea en líneas] datos = np.array (zip (* datos)) print ('data.shape:', data.shape ) # datos [0]: número de onda (cm ^ -1) # datos [1]: longitud de onda (nm) # datos [2: 8] MCebKur, MChKur, MNewKur, MthKur, MoldKur, MODWherli_WMO etiquetas = 'MCebKur', 'MChKur ',' MNewKur ',' MthKur ',' MoldKur ',' MODWherli_WMO 'longitud de onda = datos [1] si es verdadero: plt.figure () plt.subplot (2, 1, 1) para (cosa, etiqueta) en zip ( datos [2:], etiquetas): plt.plot (longitud de onda, cosa) plt.xlabel ('longitud de onda (nm)', tamaño de fuente = 16) plt.ylabel ('Watts / m ^ 2 / nm', tamaño de fuente = 16) plt.yscale ('log') plt.xscale ('log') plt.xlim (190, 2E + 05) plt.subplot (2, 1, 2) n700 = np.argmax (longitud de onda h> 700) para (cosa, etiqueta) en zip (datos [2:], etiquetas): plt.plot (longitud de onda [: n700], cosa [: n700]) plt.xlabel ('longitud de onda (nm)', tamaño de fuente = 16) plt.ylabel ('Watts / m ^ 2 / nm', tamaño de fuente = 16) plt.yscale ('log') # plt.xscale ('log') plt.xlim (190, longitud de onda [n700]) plt .show () si es verdadero: plt.figure () plt.subplot (2, 1, 1) n1 = np.argmax (longitud de onda> 516.5) n2 = np.argmax (longitud de onda> 519.5) para (cosa, etiqueta) en zip (datos [2:], etiquetas): plt.plot (longitud de onda [n1: n2], cosa [n1: n2], etiqueta = etiqueta) plt.xlabel ('longitud de onda (nm)', tamaño de fuente = 16) plt.ylabel ('Watts / m ^ 2 / nm', tamaño de fuente = 16) # plt.yscale ('log') # plt.xscale ('log') plt.xlim (longitud de onda [n1], longitud de onda [n2]) # plt. legend () plt.subplot (2, 1, 2) n1 = np.argmax (longitud de onda> 757) n2 = np.argmax (longitud de onda> 760) para (cosa, etiqueta) en zip (datos [2:], etiquetas) : plt.plot (longitud de onda [n1: n2], cosa [n1: n2], etiqueta = etiqueta) plt.xlabel ('longitud de onda (nm)', tamaño de fuente = 16) plt.ylabel ('Watts / m ^ 2 / nm ', tamaño de fuente = 16) # plt.yscale (' log ') # plt.xscale (' log ') plt.xlim (longitud de onda [n1], longitud de onda [n2 ]) plt.title ('Fraunhoffer "A" línea') # plt.legend () plt.show ()