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viernes, 30 de marzo de 2012

Un animal exclusivo de Nuestra Isla


El almiquí paradójico (Solenodon paradoxus), también conocido como agouta osolenodonte, es un mamífero que se encuentra exclusivamente en la isla de la Española, compartida por Haití y la República Dominicana. Es considerado un fósil viviente ya que evolucionó hace aproximadamente 60 millones de años. Sus parientes más cercanos son los topos y zarigüeyas de Norteamérica.

Descripción
El Solenodon paradoxus se parece mucho a una musaraña, con la excepción de que es mucho mayor. Suele pesar entre 1.3 libras y 2.2 libras, y medir entre 11 y 13 pulgadas (la cola le suma otras 10 pulgadas). Tiene pelaje marrón-rojizo en la mayor parte del cuerpo, siendo más pálido en la parte inferior.
La cola, patas, hocico y las puntas de las orejas están desprovistas de pelo. Las patas delanteras están notablemente más desarrolladas que las traseras, aunque todas poseen garras igualmente aptas para excavar.
Todas especies de solenodonte pertenecen al orden Insectívora y a la familia Solenodontidae.

Reproducción
Ambos sexos son semejantes. Los machos tienen el pene oculto y testículos que yacen dentro de la cavidad abdominal. La hembra, aunque tiene un período de estro (al período de disponibilidad sexual) irregular y que aparentemente no esta relacionado con las estaciones, puede tener dos camadas al año de 1 a 3 crías.
Lo normal es que sobrevivan sólo 2 de las crías, que pueden pesar de 1.4 a 1.9 onzas, dado que la hembra solo posee dos mamas, la cuales están ubicadas extrañamente casi a los lados de la base de la cola del animal.
Las crías son amamantadas por unos 75 días, aunque los jóvenes a veces permanecen con los padres mientras nacen y se crían posteriores camadas, llegando a cohabitar 8 animales en una misma madriguera.

Mecanismo de defensa
Además de tener una mordida venenosa, el solenodonte tiene glándulas en las ingles y axilas, que emanan un olor parecido al de las cabras. Sin duda se defiende de miembros de su misma especie. Aparentemente no es inmune a su propio veneno ya que se ha presenciado la muerte de ejemplares luego de haber peleado y recibido heridas leves.

domingo, 18 de marzo de 2012

Cassini detecta oxígeno en la atmósfera de una luna de Saturno

La sonda Cassini ha detectado oxígeno en una baja concentración en Dione, una de las lunas de Saturno, lo que indica que tiene una tenue atmósfera, aunque mucho menos densa que la de la Tierra, informó la NASA.

"La sonda Cassini ha detectado iones de oxígeno molecular en la helada luna de Saturno Dione por primera vez", anunció en un comunicado el equipo encargado de la misión.

No obstante, los iones de oxígeno están muy dispersos -uno por cada 11 centímetros cúbicos-, lo que hace esta concentración equivalente a la de la atmósfera de la tierra a una altura de 480 kilómetros.

"Ahora sabemos que Dione, al igual que los anillos de Saturno y su luna Rhea, es una fuente de moléculas de oxígeno", indicó Robert Tokar, un miembro de la misión Cassini en el Laboratorio Nacional de Los Álamos.

En su opinión, este hallazgo confirma que el oxígeno es común en el sistema de lunas de Saturno y que puede ser originado en procesos que no implican a formas de vida.

El oxígeno, elemento básico para la vida en la tierra donde su concentración es la atmósfera es de cerca del 21 por ciento, podría originarse en las lunas de Saturno debido a fotones solares o partículas de energía que impactan contra la superficie de agua helada del satélite.

Los científicos no pensaban que Dione, debido a su pequeño tamaño, pudiera albergar una atmósfera, y el nuevo descubrimiento convierte para los científicos a este pequeño satélite en un objeto de estudio mucho más interesante.

La sonda Cassini, lanzada en 1997, es una misión en la que participan la NASA, la Agencia Espacial Europea (ESA) y la Agencia Espacial Italiana cuyo objetivo es estudiar los cambios climáticos en Saturno y en sus lunas. 

lunes, 12 de marzo de 2012

El campo magnético protege a nuestra atmósfera

El paso de una ráfaga de viento solar durante una alineación planetaria ha permitido comparar cómo afectan estos fenómenos a las atmósferas de la Tierra y Marte. El resultado es evidente: el campo magnético de nuestro planeta es fundamental para mantener a la atmósfera en su sitio. 


Las misiones europeas Clúster y Mars Express midieron cuánto oxígeno perdían las atmósferas terrestre y marciana, respectivamente, al paso de una ráfaga de viento solar. Al comparar los resultados, se pudo comprobar hasta qué punto el campo magnético protege a nuestra atmósfera. 


Los científicos observaron que si bien la presión de radiación solar aumentaba una cantidad similar en ambos planetas, la atmósfera de Marte perdía diez veces más oxígeno que la terrestre. 

Esta diferencia tendría consecuencias catastróficas a lo largo de miles de millones de años, y podría explicar, al menos en parte, porqué Marte presenta una atmósfera tan tenue hoy en día.

Este estudio demuestra la eficacia del campo magnético terrestre para desviar al viento solar y proteger a nuestra atmósfera. 


martes, 6 de marzo de 2012

El efecto mariposa y la teoría del caos.


Hacia 1960, el meteorólogo Edward Lorenz se dedicaba a estudiar el comportamiento de la atmósfera, tratando de encontrar un modelo matemático, un conjunto de ecuaciones, que permitiera predecir a partir de variables sencillas, mediante simulaciones de ordenador, el comportamiento de grandes masas de aire, en definitiva, que permitiera hacer predicciones climatológicas.


Lorenz realizó distintas aproximaciones hasta que consiguió ajustar el modelo a la influencia de tres variables que expresan como cambian a lo largo del tiempo la velocidad y la temperatura del aire. El modelo se concretó en tres ecuaciones matemáticas, bastante simples, conocidas, hoy en día, como modelo de Lorenz.


Pero, Lorenz recibió una gran sorpresa cuando observó que pequeñas diferencias en los datos de partida (algo aparentemente tan simple como utilizar 3 ó 6 decimales) llevaban a grandes diferencias en las predicciones del modelo. De tal forma que cualquier pequeña perturbación, o error, en las condiciones iniciales del sistema puede tener una gran influencia sobre el resultado final. De tal forma que se hacía muy difícil hacer predicciones climatológicas a largo plazo. Los datos empíricos que proporcionan las estaciones meteorológicas tienen errores inevitables, aunque sólo sea porque hay un número limitado de observatorios incapaces de cubrir todos los puntos de nuestro planeta. esto hace que las predicciones se vayan desviando con respecto al comportamiento real del sistema.
Lorenz intentó explicar esta idea mediante un ejemplo hipotético. Sugirió que imaginásemos a un meteorólogo que hubiera conseguido hacer una predicción muy exacta del comportamiento de la atmósfera, mediante cálculos muy precisos y a partir de datos muy exactos. Podría encontrarse una predicción totalmente errónea por no haber tenido en cuenta el aleteo de una mariposa en el otro lado del planeta. Ese simple aleteo podría introducir perturbaciones en el sistema que llevaran a la predicción de una tormenta.


De aquí surgió el nombre de efecto mariposa que, desde entonces, ha dado lugar a muchas variantes y recreaciones.


Se denomina, por tanto, efecto mariposa a la amplificación de errores que pueden aparecer en el comportamiento de un sistema complejo. En definitiva, el efecto mariposa es una de las características del comportamiento de un sistema caótico, en el que las variables cambian de forma compleja y errática, haciendo imposible hacer predicciones más allá de un determinado punto, que recibe el nombre de horizonte de predicciones.

Resumiendo, el comportamiento caótico de un sistema físico nos lo podemos encontrar prácticamente en todas partes y es una representación real de la naturaleza. La representación y modelización de estos  sistemas complejos puede ser complicada, sin embargo, su tratamiento no es imposible y abre una  muy interesantes perspectivas a la investigación científica en todos los campos.

Se pueden simular muy fácilmente situaciones de caos mediante una hoja de cálculo o, simplemente, con una calculadora. Puedes ver algunos ejemplos en Simulando el Caos