¿Cuánto tarda una señal en viajar entre la Tierra y Juno en Júpiter?

¿Cuánto tardaría la comunicación de Juno en llegar a la Tierra? En otras palabras: ¿cuál es el tiempo de retraso entre la percepción de Juno y la percepción de los investigadores de la NASA?

Como curiosidad, el tiempo de viaje de la luz desde Júpiter a la Tierra es cómo se midió por primera vez la velocidad de la luz: en.wikipedia.org/wiki/…
Estrictamente hablando, no es el tiempo real de viaje de la luz de Júpiter a la Tierra (que no se puede medir), sino la diferencia en el tiempo de viaje entre la Tierra que está más cerca de Júpiter y la Tierra que está más lejos. Pero es una historia preciosa, y la única estimación que teníamos de la velocidad de la luz durante mucho tiempo.
@Kevin: ¡Yo no llamaría a eso un "poco de trivia"! No fue solo la primera medida de este tipo, fue la primera evidencia empírica de que la luz viaja a una velocidad finita. Esto planteó problemas que desconcertaron a los físicos hasta que Einstein desterró el éter en 1905.

Respuestas (5)

Utilizando los ojos de la NASA midiendo la distancia de Júpiter a la Tierra en este momento (5 de julio de 2016, 11:50 CEST) es de 48 minutos luz, 21,39 segundos luz, y ese sería el tiempo que tardan las comunicaciones de Juno en llegar a la Tierra.

La aplicación Eyes de la NASA es un gran recurso; Lo uso todo el tiempo. Si está en movimiento, puede consultar DSN ahora .

EDITAR: según el comentario de @ Beska, volví y calculé la diferencia, incluido el tiempo de luz. En otras palabras, debe usar la posición de Júpiter hace aproximadamente 48 minutos para indicar el tiempo de viaje. Utilizando el observe()método que hace esto, hay una diferencia de 0,02 segundos. Esto realmente no importa, considerando que Juno está en una gran órbita alrededor de Júpiter, no dentro de Júpiter , ¡todavía! :)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from skyfield.api import load

data   = load('de421.bsp')
ts     = load.timescale()
t      = ts.utc(2016, 7, 5, 9, 50, 0)

jupiter, earth  = data['Jupiter barycenter'], data['Earth']
jpos, epos      = jupiter.at(t).position.km, earth.at(t).position.km
d_instantaneous = np.sqrt(((jpos - epos)**2).sum())

d_light = earth.at(t).observe(jupiter).distance().km  # where WAS Jupiter 48 minutes ago?

clight = 299792.458  # km/s

print "d_instantaneous / c = ", d_instantaneous/clight
print "d_light / c =         ", d_light/clight

da

d_instantaneous / c =  2901.39437989  
d_light / c =          2901.4127772

Así que parece que NASA Eyes está usando el método más simple de usar posiciones instantáneas, y en realidad no está calculando hacia atrás la posición donde Júpiter ESTABA cuando la señal habría comenzado.


Esta es una forma diferente de verlo. Esta es la variación de la distancia, el tiempo de luz y también las separaciones angulares del sol para la Tierra vista desde Júpiter y Júpiter visto desde la Tierra. Cuando están demasiado cerca, la comunicación por radio puede resultar difícil.

Usé Python y el paquete Skyfield. @SF. da la respuesta correcta, solo estoy trazando valores en función del tiempo. La forma en que elegí hacer esto no usé los métodos de Skyfield para las correcciones del tiempo de luz, la gravedad o la aberración astronómica o la refracción atmosférica, que se realizan con los métodos .observe()y . .apparent()(De todos modos, no todos afectan significativamente el tiempo de luz). Para este tipo de trama aproximada no es necesario, así que usé un atajo.

El punto negro es aproximadamente el 4 de julio de 2016 como referencia.

ingrese la descripción de la imagen aquí

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from skyfield.api import load

data = load('de421.bsp')

years = np.linspace(2015, 2020, 1000)

ts     = load.timescale()
t      = ts.utc(years, 0, 0)

jupiter = data['Jupiter barycenter']
earth   = data['Earth']
sun     = data['sun']

jpos = jupiter.at(t).position.km
epos = earth.at(t).position.km
spos = sun.at(t).position.km

d_je = np.sqrt(((jpos-epos)**2).sum(axis=0))
d_js = np.sqrt(((jpos-spos)**2).sum(axis=0))
d_es = np.sqrt(((epos-spos)**2).sum(axis=0))

clight = 2.9979E+05  # km/sec speed of light

t_je, t_js, t_es = [thing/clight for thing in [d_je, d_js, d_es]]

# dot products for angles
sep_js = np.arccos( ((jpos-epos)*(spos-epos)).sum(axis=0) / (d_je*d_es))
sep_es = np.arccos( ((epos-jpos)*(spos-jpos)).sum(axis=0) / (d_je*d_js))

degs = 180. / np.pi
ttjly4 = ts.utc(2016, 7, 4).tt
i = np.argmax(t.tt>ttjly4)  # find the index of the first time point after 4 July 2016

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax.plot(years, d_je)
ax.plot(years[i], d_je[i], 'ok')
ax.set_title("Jupiter-Earth distance(km)")
ax.ticklabel_format(useOffset=False)

ax = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax.plot(years, t_je/60.)
ax.plot(years[i], t_je[i]/60., 'ok')
ax.set_title("Jupiter-Earth light-time (minutes)")
ax.ticklabel_format(useOffset=False)

ax = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax.plot(years, degs*sep_js )
ax.plot(years[i], degs*sep_js[i], 'ok' )
ax.set_title("Jupiter-Sun separation @Earth (deg)")
ax.ticklabel_format(useOffset=False)

ax = fig.add_subplot(2, 2, 4)
ax.plot(years, degs*sep_es )
ax.plot(years[i], degs*sep_es[i], 'ok' )
ax.set_title("Earth-Sun separation @Jupiter (deg)")
ax.ticklabel_format(useOffset=False)

plt.show()
El detalle es genial, pero esto podría usar un poco de explicación al principio explicando por qué todo esto es necesario. (El OP suena como si solo esperara un número único e invariable).
@Beska gracias por tu sugerencia! He agregado algo de información. Parece que NASA Eyes está usando una aproximación innecesaria. ¿Quieres avisar al JPL? El siguiente paso es obtener la órbita real y las posiciones de la propia nave espacial Juno, y no usar el baricentro de Júpiter.
"no dentro de Júpiter, ¡todavía!" Y para cuando Juno esté dentro de Júpiter, no nos preocuparemos realmente por el tiempo de viaje de las señales de radio entre ella y la Tierra, de todos modos.
@uhoh: su respuesta proporciona una gran cantidad de datos útiles, pero como no tengo suficiente reputación para agregar comentarios directos, pensé en mostrarle esta utilidad en una "respuesta" separada: ssd.jpl.nasa.gov/ ?horizontes Puede recuperar las eferimedes de la mayoría de los cuerpos mayores y menores del sistema solar, junto con una gran parte de los cometas/asteroides y la mayoría de las naves espaciales de la NASA en el espacio profundo. Muestra cosas en valores fáciles de analizar en los intervalos de tiempo que establezca. Todavía no he intentado importarlo a python, pero fue fácil trabajar con él en C. ¡Solo podría ser (maravillosamente) más fácil en Python!
@uhoh: parece similar a la biblioteca que ya vinculó. Es posible que incluso pueda obtener la posición real de Juno, sin embargo, no he verificado el sistema en mucho tiempo. Como se señaló (en el código), el tiempo de comunicación variará, tanto a medida que Juno continúa acercándose como a medida que Júpiter se mueve a lo largo de su trayectoria orbital. Júpiter tiene un período orbital que es mucho más largo que el de la Tierra, pero no tan odiosamente largo como los gigantes gaseosos exteriores/plutón y, como tal, entrará en juego de alguna manera. También tenemos que considerar la distancia de la tierra al sol, y cómo esto entrará en juego. La interacción de estos dos es
@uhoh: se muestra en los dos gráficos inferiores en la publicación de Uhohs. Y estos también son el hecho de que la nave espacial se mueve mientras los comandos (o los datos enviados desde Juno) viajan por el espacio hacia su destino. Puede ensuciarse bastante rápido. La respuesta de Uhoh es la más precisa, pero generalmente "lo suficientemente buena" funcionará en este caso, ya que tengo la sensación de que el ancho real del haz de comunicaciones es lo suficientemente ancho como para que esté bien con unos pocos segundos de arco en su señalamiento. Mantener una posición precisa en el espacio también es bastante difícil.
@fuchstraumer puede encontrar cosas que he escrito sobre Horizons aquí en SX SE, por ejemplo, esta pregunta . Creo que Horizons es el "estándar de oro" para "encontrar dónde están las cosas", ya que el entorno tiene una base de datos bastante grande de una variedad de cuerpos naturales y artificiales en el espacio. Skyfield es una interfaz amigable de Python para JPL Ephemerides, que se descarga y usa localmente. Se aplican al Sol, los planetas, la Luna y Plutón.

Júpiter está a unas 5,2 UA del sol y la tierra a 1 UA del sol. Entonces, la distancia entre Júpiter y la Tierra varía de 4.2 a 6.2 AU

1 UA tarda unos 500 segundos en atravesar la luz. Entonces, el tiempo de viaje de la luz desde la Tierra hasta Júpiter toma de 2100 a 3100 segundos, que es de 35 a 52 minutos.

Me gusta más tu "script" que el mío.
@uhoh me gusta tu respuesta. Pero un examen detallado puede ser intimidante. Así que a veces me esfuerzo por ser breve.

La gente de space.com afirma que lo más cerca que la Tierra y Júpiter pueden estar en sus trayectorias elípticas es de 588 millones de kilómetros. Mi texto de física establece que la velocidad de la luz es de 1002 millones de kilómetros por hora. La división produce horas decimales, luego la multiplicación para obtener minutos: aproximadamente 35 minutos. Dado que la distancia real entre Júpiter y la Tierra el día después de la llegada de Juno es probablemente un poco más que el mínimo con el que comencé, por lo que la conexión por radio es un mínimo de 35 minutos.

Eso suena bien para el mínimo. ¿También dan una distancia máxima ? Solo de 2015.0 a 2020.0, el gráfico anterior muestra una variación de aproximadamente 36 a 53 minutos. Pero parece que la distancia en este momento está más cerca del máximo.
Su texto de física tiene un valor demasiado bajo para la velocidad de la luz. Son 299 792 458 m/s que son 1079 millones de km/h.

Distancia mínima de Júpiter a la Tierra (space.com) 588 10 6 kilómetros

Distancia máxima de Júpiter a la Tierra (space.com) 968 10 6 kilómetros

C 3.0 10 8 metro / s

Tiempo mínimo para que la señal llegue a la Tierra:

588 10 6 kilómetros ( 1000 metro / 1 kilómetros ) ( 1 / C ) ( 1 min / 60 segundo ) 32.67 min

Tiempo máximo para que la señal llegue a la Tierra:

968 10 6 kilómetros ( 1000 metro / 1 kilómetros ) ( 1 / C ) ( 1 min / 60 segundo ) 53.78 min