Python è un linguaggio divenuto popolare in questo ultimo decennio per l’elaborazione, analisi e presentazione di dati allo scopo di sviluppare strategie e modelli per aiutare le decisioni aziendali. Per questo, assieme ad altri tool, è diventato uno standard de facto in Data Science, una materia interdisciplinare che si occupa di analisi statistica per migliorare i processi decisionali. Il linguaggio python possiede molte librerie ed è utilizzato in molti campi della scienza, come ad esempio l’astronomia.

In questo articolo vedremo come estrarre semplici conoscenze (insight) dall’analisi dei dati orbitali degli asteroidi di alcune famiglie, in particolare:

• Troiani di Giove: questa famiglia di asteroidi si muove sulla stessa orbita di Giove e sono sotto classificati in:
  • Troiani: situati nel punto lagrangiano L4 e precedono Giove
  • Greci: situati nel punto lagrangiano L5 e seguono Giove

Già predetti da Gauss nel 1772 come possibili punti orbitali stabili, solo nel 1906 Max Wolff scoprì il primo asteroide Troiano e lo chiamò 588 Achille, in onore dell’eroe greco Achille: probabilmente sono stati catturati da Giove in epoca della sua formazione.

• Hilda: questa famiglia di asteroidi possiede un’orbita compresa fra Marte e Giove all’esterno della fascia principale. Non sono classificati come pericolosi, la loro distanza dal sole varia fra 3.42 AU e 4.53 AU. Si trovano in risonanza di moto medio 3:2 con Giove, tali da avere una certa stabilità orbitale da almeno 2 miliardi di anni. Visti dall’alto formano un triangolo vicino ai punti L3, L4 ed L5. La famiglia prende il nome dall’oggetto principale: 153 Hilda

• Hungaria: sono una famiglia di asteroidi che orbita tra Marte e Giove entro la fascia principale; anch’essi non sono classificati come pericolosi, la loro distanza dal sole varia da 1.80 AU a 2.09 AU. Hanno un diametro di circa 8.9 Km. La famiglia prende il nome dall’oggetto principale: 434 Hungaria

L’obiettivo è di arrivare a conclusioni comuni a quelli della comunità scientifica basandosi dall’elaborazione amatoriale dei dati astronomici disponibili dai siti degli enti di ricerca.

A tal scopo i dati orbitali di queste famiglie sono liberamente disponibili e scaricabili dal sito del Minor Planet Center (MPC): dato che i file hanno dimensioni enormi, il MPC offre diversi formati a seconda dell’utilità. Il sito è il seguente: https://cgi.minorplanetcenter.net/data: quindi selezionare “Orbits for all asteroids in the MPC database” (formato dat.gz)

Una volta scaricato si ottiene un file csv di 320 Mb circa. Non tutti i campi del file sono necessari per l’analisi: vengono utilizzati solo un sotto insieme. Tramite python possiamo effettuare un’ispezione del contenuto e visualizzare le prime righe del file:

Il Data Format Manual dell’MPC riporta il significato di ogni colonna, eccone le principali:

• H: magnitudine assoluta
• G: inclinazione
• Num_obs: numero di osservazioni
• M: anomalia media
• U: incertezza dei parametri
• a: semiasse maggiore
• e: eccentricità dell’orbita

Il file contiene 38 campi (colonne) e 1243630 record (ad Agosto 2023). Prima di proseguire con l’analisi effettuiamo una pulizia dei dati eliminando le colonne che non interessano all’analisi, si rinominano alcune colonne e si elencano tutte le differenti tipi di famiglie che il dataset contiene. La lista di tutte le possibili famiglie è la seguente:

1. MBA (Main Belt Asteroid)
2. Phocaea
3. q < 1.665 AU
4. Hilda
5. Amor
6. Hungaria
7. Trojan
8. Apollo
9. Distant Object
10. Aten
11. Atira

Il dataset riporta 11 tipi di orbite differenti a cui sono associate famiglie di asteroidi differenti. Filtriamo quindi solo sulle tre famiglie che ci interessano, ovvero: Troiani, Hungaria e Hilda. Una seconda fase di post-processing è necessaria per eliminare gli outliers (σ > 10) ed i record per i quali MPC non ha assegnato dei valori (Nan o Null).  A questo punto possiamo tracciare un primo grafico che, basandosi sull’anno di prima osservazione, mette in evidenza il numero cumulativo di asteroidi individuati per ogni anno.

Dai dati dell’MPC si verifica che::

• la popolazione degli Hungaria supera di molto le alter due famiglie: l’ultima osservazione visuale di un asteroide appartenente a tale famiglia risale alla fine degli anni ’90.

Analogamente possiamo vedere la distribuzione statistica di ogni famiglia, in particolare le nostre tre di analisi:

Utilizzando un diagramma di dispersione (scatter) possiamo vedere a che distanza media dal sole orbitano gli asteroidi di queste tre famiglie rispetto all’eccentricità dell’orbita e all’inclinazione dell’orbita sull’eclittica.

Alcune considerazioni sugli asteroidi della famiglia Hilda:

• Si trovano all’esterno della fascia principale degli asteroidi (a ≈ 4 U.A), con un’orbita variabile tra la fascia e Giove (per i dettagli si rimanda al prossimo articolo).
• Hanno l’orbita più eccentrica delle tre classi, ed è quella che fra le tre classi ha un’inclinazione sul piano del Sistema Solare minore di tutti (minore di 20°)

Alcune considerazioni sugli asteroidi della famiglia Hungaria:

• Si trovano all’interno della fascia principale degli asteroidi: infatti possiedono un semi asse maggiore compreso fra 1.7 U.A. e 2 U.A
• Hanno orbite mediamente più inclinata, compresa fra 12° e 40°

Essi appartengono alla famiglia di asteroidi più vicini alla Terra che si trovano attualmente in un’orbita stabile, ma su lunghi periodi la loro stabilità dipende dalle variazioni di eccentricità dell’orbita di Marte.

• Gli Hungaria sono gli asteroidi più luminosi con H ≈ 19. In tale fascia appartengono circa 3500 asteroidi su un totale di circa 5000. Essi sono classificati come asteroidi di tipo E, con un albedo elevata, seguiti dagli Hilda (H ≈16) ed infine i Troiani (H≈14,5).
• Gli Hilda essendo composti da carbonati sono meno luminosi, quindi hanno in media una magnitudine assoluta minore.
• I Troiani sono asteroidi classificati di tipo D composti da silicati e carbonio con luminosità molto bassa,  quindi sono quelli con magnitudine assoluta minore fra le tre famiglie.

Nonostante le considerazioni fatte in questo articolo sono già note nella letteratura scientifica, si è voluto dimostrare come, utilizzando conoscenze di base di programmazione ed i dati messi a disposizione al pubblico dagli enti ricerca, sia possibile raggiungere le stesse conclusioni. Si tratta di un esempio di Citizen science: il coinvolgimento di cittadini ad una semplice ricerca scientifica.

Successivamente verrà effettuata un’analisi più approfondita di alcuni di questi oggetti mettendo in evidenza alcune caratteristiche orbitali e risonanze con altri oggetti.

 Biografia

• https://minorplanetcenter.net/Extended_Files/Extended_MPCORB_Data_Format_Manual.pdf
• Foglio di lavoro Jupyter dell’autore: https://github.com/alexfum75/Jupiter_Asteroids/blob/main/Jupiter_object.ipynb