भारतीय खगोल भौतिकी संस्थान (IIA) के शोधकर्ताओं ने सौर मंडल के एक लंबे समय से चले आ रहे रहस्य को सुलझाने में महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है, जिससे अंतरिक्ष मौसम पूर्वानुमान क्षमताओं को मजबूती मिल सकती है। इस अध्ययन में यह बताया गया है कि सौर ज्वालाओं और कोरोनल मास इजेक्शन द्वारा उत्पन्न सौर रेडियो विस्फोटों में दो प्रकार के रेडियो उत्सर्जन - मौलिक और हार्मोनिक - की सापेक्षिक तीव्रता में भिन्नता क्यों होती है।
सूर्य के कोरोना में लगभग 1,000 किलोमीटर प्रति सेकंड की गति से चलने वाली शॉक तरंगों के कारण ये विस्फोट, जिन्हें टाइप II सौर रेडियो विस्फोट के रूप में जाना जाता है, उत्पन्न होते हैं। परंपरागत रूप से, वैज्ञानिकों का मानना था कि मूल उत्सर्जन (बेस सिग्नल) अपने हार्मोनिक समकक्ष की तुलना में अधिक मजबूत होगा। हालांकि, समय के साथ किए गए प्रेक्षणों ने विसंगतियों को उजागर किया, जिसमें हार्मोनिक उत्सर्जन कभी-कभी अधिक मजबूत दिखाई दिए, जिसने दशकों तक शोधकर्ताओं को उलझन में डाल दिया।
आईआईए के नेतृत्व वाली टीम ने वैश्विक कैलिस्टो नेटवर्क के डेटा और गौरीबिदानुर रेडियो वेधशाला के प्रेक्षणों का विश्लेषण करके 58 सौर घटनाओं का अध्ययन किया। उनके निष्कर्षों से पता चलता है कि यह भिन्नता सौर गतिविधि के स्थान पर निर्भर करती है। उच्च सौर देशांतरों (75° से परे) पर घटित होने वाली घटनाओं में अधिक प्रबल हार्मोनिक उत्सर्जन होता है, जबकि सौर डिस्क के केंद्र के निकट घटित होने वाली घटनाओं में अधिक प्रबल मौलिक उत्सर्जन होता है।
वैज्ञानिक इस व्यवहार का कारण सौर कोरोना में अपवर्तक प्रभावों के साथ-साथ उत्सर्जन की दिशा और देखने के कोण को मानते हैं। ऐसे मामलों में जहां सौर गतिविधि अत्यधिक कोणों पर होती है, मौलिक उत्सर्जन अक्सर पृथ्वी तक प्रभावी ढंग से नहीं पहुंच पाते हैं, जिससे उनके व्यापक प्रसार कोणों के कारण हार्मोनिक्स अधिक शक्तिशाली प्रतीत होते हैं।
सोलर फिजिक्स नामक पत्रिका में प्रकाशित यह अध्ययन, सौर झटकों द्वारा उत्पन्न और प्रसारित रेडियो तरंगों की प्रक्रिया को समझने में एक महत्वपूर्ण कड़ी जोड़ता है। शोधकर्ताओं का मानना है कि इन जानकारियों से सौर डेटा की व्याख्या में सुधार होगा और अंतरिक्ष मौसम संबंधी घटनाओं की भविष्यवाणी बेहतर हो सकेगी, जो पृथ्वी पर उपग्रह संचार और नेविगेशन प्रणालियों को प्रभावित कर सकती हैं।
टीम ने बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण के बढ़ते महत्व पर भी प्रकाश डाला, और कहा कि भविष्य के शोध में वैश्विक सौर वेधशालाओं द्वारा एकत्र किए गए विशाल डेटासेट से गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाया जा सकता है।
