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这是由伊诺伊太阳望远镜在416纳米波段拍摄的有史以来分辨率最高的太阳表面（光球层）图像。

在太阳米粒组织的边缘，图像显示出呈流苏状、带有漩涡运动的结构。

图片来源：美国国家科学基金会美国国家太阳天文台美国天文研究协会马克斯普朗克太阳系研究所

世界上最大的太阳望远镜和先进的计算机模拟揭示了正在重塑我们对太阳认知的涡旋。

在太阳的可见表面，炽热的等离子体不断上升、冷却然后下沉。

在这些翻滚区域的边缘，研究人员现已解析出微小的漩涡结构，这些结构或许有助于解释太阳是如何扭曲、储存和传输磁能的。

通过位于夏威夷的美国国家科学基金会（NSF）丹尼尔K井上太阳望远镜（世界上最大的太阳望远镜）的观测，再结合先进的计算机模拟，揭示了等离子体涡旋。

这项工作涉及来自美国国家科学基金会国家太阳天文台（NSFNSO）、德国马克斯普朗克太阳系研究所（MPS）以及美国高空天文台（HAO）的研究人员。

要看清这些结构，需要解析跨度仅约20公里的特征。

研究人员使用了由马克斯普朗克太阳系研究所（MPS）提供的宽带成像相机，而该研究所的科学家、论文共同作者米歇尔范诺尔特参与了观测以及图像的处理和复原工作。

马克斯普朗克太阳系研究所的科学家、新论文的合著者米希尔范诺尔特说：为了探测这些漩涡，我们需要分辨出太阳表面大约20公里大小的结构。

这即使是世界上最大的太阳望远镜和最先进的模拟技术也只能勉强做到。

米希尔范诺尔特参与了观测工作，并进行了数据处理和图像复原。

由英欧亿（Inouye）太阳望远镜拍摄的太阳表面图像，其空间分辨率达到了前所未有的约20公里。

放大后的面板展示了太阳表面开尔文亥姆霍兹不稳定性模式的首次观测结果。

图片来源：美国国家科学基金会（NSF）美国国家太阳天文台（NSO）美国天文研究协会（AURA）马克斯普朗克太阳系研究所（MPS）

微小的涡旋在颗粒边缘出现

新可见的结构沿着米粒组织的边界形成，这些米粒组织是密集覆盖太阳表面、直径约500至2000公里的特征。

这些米粒组织共同构成了被称为太阳米粒组织的图案。

米粒组织是由太阳炽热内部的等离子体持续运动产生的。

物质向表面上升，失去热量，然后再次下降。

在这些米粒组织的边缘，研究人员发现了纤细的边缘，这些边缘反复卷曲，形成类似海浪破碎时的运动。

研究人员将这些漩涡图案解释为开尔文亥姆霍兹不稳定性的证据，这是流体动力学中一种常见的现象。

当相邻流体以不同速度运动时，会在它们的边界产生剪切力，从而形成这些不稳定性。

微小的扰动随后可能发展成波浪或涡流。

相同的过程出现在许多环境中，包括湖面、海浪、云的形成、木星和土星的大气层，以及太阳风与行星磁层相互作用的区域。

在太阳的米粒组织边界处，相邻的等离子体层似乎也以不同的速度移动，这为产生开尔文亥姆霍兹不稳定性提供了所需的条件。

井上太阳望远镜观测图像（左上）与最先进的基于物理的计算机模拟生成图像（右上）的并排对比。

两者之间的显著一致性让科学家能够确认开尔文亥姆霍兹不稳定性的起源，这是一种普遍的物理现象，当相邻的流体或气体层以不同速度运动时，会在其界面产生漩涡图案。

太阳表面磁场的模拟图（右下）证实，这些过程会物理性地弯曲和变形磁元的边界。

图片来源：NSFNSOAURAHAO

涡流可能会扭曲磁场

这些微小的涡流可能有助于解决一个长期存在的问题——太阳如何在其磁场中储存能量并随后释放，有时是通过被称为纳米耀斑的小型辐射爆发。

目前的理论认为，当磁场线发生扭曲和缠绕时，磁能会积累，就像机械能在拧紧的金属弹簧中积聚一样。

随着更多能量被储存，磁场结构会变得越来越不稳定。

这种能量最终可以通过磁重联过程释放出来。

在磁重联过程中，扭曲的磁力线会断裂并以不同的排列方式重新连接。

一直以来尚不确定的是，究竟是什么不断导致那些磁力线发生扭曲。

新观测到的漩涡或许能提供部分解释。

由于这些漩涡似乎会持续出现在磁场足够强的区域，旋转的等离子体可能会经常推动磁力线的扭曲过程。

磁通量可以传播得更快

分析还表明，这些小漩涡能有效将磁化等离子体与太阳表面未磁化的等离子体混合。

这种混合可能有助于磁场快速向上进入太阳大气层。

这很重要，因为太阳的磁活动以11年为周期变化，在宇宙时间尺度上，这是一种异常快速的转变。

要使它的磁结构如此快速地发生变化，磁通量必须有效地穿过大气层传输。

现有的模型难以解释这种快速扩散现象。

新观测到的涡旋提供了一种可能的机制，有助于解释磁通量如何能足够快地从表面消散，以支持这些变化。

马克斯普朗克太阳系研究所所长、该新出版物的合著者萨米K索尔anki表示：新发现的等离子体漩涡令人印象深刻地展示了那些处于我们现有所有技术所能分辨极限的微小过程是如何显著地决定了我们恒星的特性。

相关知识

BY: Max Planck Institute for Solar System Research

FY: AI

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