Científicos del ‘Instituto de Tecnología de California (Caltech)’ han logrado detectar y determinar las propiedades atmosféricas de las franjas de nubes que rodean la enana marrón Luhman 16A situada en la constelación de Vela a 6,5 años luz de nuestro sistema solar, reza un comunicado de esa institución.

Esas formaciones nubosas se han podido identificar usando la técnica de la polimetría, que consiste en medir las rotaciones angulares en que se tuerce o distorsiona la luz que emiten las nubes. A pesar de que no se han podido obtener imágenes de este objeto subestelar, la medición de la cantidad de luz polarizada que proviene de ella permitió a los científicos deducir la presencia de dos bandas de nubes, usando modelación atmosférica. Los modelos también muestran que algunas áreas de esas nubosas tendrían un clima tormentoso similar al de Júpiter.

“Creemos que estas tormentas pueden llover cosas como silicatos o amoníaco. En realidad, es un clima bastante horrible”, dice el coautor del estudio, Julien Girard, del Instituto de Ciencia del Telescopio Espacial. En el futuro, el equipo espera aplicar este método en mediciones de planetas alrededor de otras estrellas. La polarimetría es muy sensible no solo a las propiedades atmosféricas, sino también al tipo de superficie que tiene un planeta, por lo que puede ser empleada algún día para detectar agua superficial líquida, un signo de habitabilidad, destaca el astrónomo de Caltech Maxwell Millar-Blanchaer.

Aunque ya se habían hallado evidencias de bandas de nubes en otras enanas marrones, esta es la primera vez que se infieren tras el empleo de la técnica de polarimetría, método que “está recibiendo una atención renovada en astronomía”, según el astrónomo Dimitri Mawet de Caltech y del Laboratorio de Propulsión a Chorro que trabaja para la NASA. La técnica se utiliza para estudiar objetos tan distintos como agujeros negros supermasivos, estrellas recién nacidas e, incluso, objetos tan pequeños como exoplanetas o, como en este caso, enanas marrones. “[Es] un arte muy difícil, pero las nuevas técnicas y métodos de análisis de datos lo hacen más preciso y sensible que nunca,” explicó Mawet.