À partir de données radar, des scientifiques ont pu identifier et caractériser la couche de paléo-régolithe lunaire, enfouie sous une épaisse couche de matériaux volcaniques. Cette découverte pourrait permettre de mieux comprendre le passé tumultueux de notre satellite, notamment le bombardement météoritique qu’elle a subi.
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En sciences planétaires, le terme de régolithe fait référence à la couche de poussières présente à la surface des planètes rocheusesplanètes rocheuses sans atmosphèreatmosphère ou de satellites naturels. Cette couche est produite par l'érosion des roches sous-jacentes sous l'action des impacts météoritiques et du vent solaire. Sur la Lune, la composition de cette couche de régolithe est bien connue, grâce à des échantillons prélevés par les missions Apollo : elle est composée à moitié de composés vitreux, puis d'éléments riches en silicessilices, en fer, en calcium et en magnésium.
Entretenue par l'exposition de la surface lunaire au vide interplanétaire, et aux bombardements successifs au fil des millions d'années, la couche de régolithe recouvre actuellement la surface de notre satellite sur une épaisseur variant de 3 à 5 mètres pour les mers lunaires, et jusqu'à 10, voire 20 mètres, pour les hauts plateaux.
Un paléo-régolithe enfoui sous d’épaisses couches de laves ?
En exploitant des données radar collectées par le rover Yutu de la mission chinoise Chang’e 3, une équipe de scientifiques, dirigée par Tieyuan Zhu de l'Université de l'État de Pennsylvanie, a réussi à confirmer la présence d'une couche de régolithe lunaire, non pas à sa surface, mais enfouie sous d'épaisses couches de laveslaves.
Le radar à la surface de la Lune envoie des ondes électromagnétiquesondes électromagnétiques en direction du sous-sol, et mesure les ondes renvoyées vers la surface lorsque les ondes initialement émises rencontrent un changement de milieu, à l'origine d'un changement de permittivitépermittivité diélectriquediélectrique (propriété physiquephysique décrivant la réponse d'un milieu donné à un champ électriquechamp électrique donné).
C'est exactement ce qu'a observé l'équipe de Zhu dans les données de Chang'e 3 : la permittivité diélectrique du sous-sol lunaire varie entre une zone présentant de faibles valeurs (susceptibles de caractériser une couche de régolithe, avec une forte porositéporosité) et deux zones, de part et d'autre de la première, présentant de plus fortes permittivités -- susceptibles de correspondre à des coulées de laves --, amenant les scientifiques à confirmer la présence d'un paléo-régolithe coincé entre deux couches de matériaux volcaniques.
Une épaisseur qui soulève des questions quant à l’histoire de notre système solaire
Coincée entre deux couches de laves âgées de 2,3 et 3,6 milliards d'années, cette couche de paléo-régolithe se serait formée sur une période d'1,3 milliard d'années, et serait restée intacte depuis son enfouissement il y a 2,3 milliards d'années. D'après l'analyse des données de Chang'e 3, les scientifiques ont pu déterminer l'épaisseur du paléo-régolithe, variant d'environ 5 à 9 mètres, soit des valeurs bien plus élevées que ce qui était précédemment proposé : les scientifiques lunaires utilisent habituellement le comptage de cratères, couplé à des modèles informatiques, pour déterminer le taux de bombardement météoritique sur une surface, et en déduire ainsi le taux de formation d'un régolithe.
D'après Tieyuan Zhu, les précédentes études estimaient le taux de formation du régolithe lunaire entre -2,3 et -3,6 milliards d'années à environ 2 mètres par milliard d'années (2m/Ga), en se basant sur l'estimation du taux de bombardement météoritique estimée pour cette époque. Mais l'épaisseur de paléo-régolithe tend à doubler, voire tripler, cette valeur, indiquant un taux de bombardement météoritique potentiellement bien plus élevé que ce que l'on pensait sur cette période, et globalement une activité météoritique dans le système solairesystème solaire plus importante que précédemment estimé.
L'équipe de scientifiques travaille désormais à améliorer son outil d'analyses de données radar en le couplant à de l'intelligence artificielleintelligence artificielle et à des méthodes de machine learning, et espère pouvoir l'appliquer dans un futur proche à des données martiennes, ou d'autres astresastres du Système solaire.
