
Also known as Exoplanet Characterisation Observatory
The Exoplanet Characterisation Observatory (EChO) was a proposed space telescope as part of the Cosmic Vision roadmap of the European Space Agency, and competed with four other missions for the M3 slot in the programme. On 19 February 2014 the PLATO mission was selected in place of the other candidates in the programme, including EChO.
The Exoplanet Characterisation Observatory (EChO) — космический телескоп, предложенный в рамках программы Cosmic Vision Европейского космического агентства, и в настоящее время (октябрь 2012 г.) находящийся на рассмотрении вместе с тремя другими миссиями категории M3. Окончательный выбор будет осуществлён в мае 2015 года. В случае реализации EChO будет первой специализированной миссией по исследованию атмосфер экзопланет в контексте пригодности этих планет для жизни. Телескоп обеспечит высокое разрешение для спектроскопических наблюдений на разных длинах волн и позволит измерить спектры пропускания, отражения и излучения атмосфер в непрерывном диапазоне длин волны от оптического до инфракрасного. Благодаря подробным измерениям спектрального распределения энергии и спектрального излучения молекул воды (H2O), оксида углерода (CO), диоксида углерода (CO2), метана (СН4) и аммиака (NН3) можно будет установить многие важные атмосферные параметры, в том числе химический состав, тепловой режим и, возможно, временные и пространственные вариации атмосферной структуры. Выборка из около 100 экзопланет, охватывающая широкий диапазон масс (от Юпитеров до суперземель) и температур (от горячих планет с температурой выше 700 К до похожих на Землю с 250—350 К), а также вращающихся вокруг звёзд различных спектральных классов (F, G, K и M-классов) позволит телескопу не только исследовать физику и химию атмосфер экзопланет, но и поможет определить механизмы, управляющие формированием экзопланет. Обсерватория будет выведена на орбиту вокруг точки Лагранжа L2, 1,5 млн км от Земли в направлении от Солнца.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).