“噩夢(mèng)情景”:極端風(fēng)暴現(xiàn)在突破了最壞的情況

在破壞性的颶風(fēng)奧蒂斯之后,我們發(fā)現(xiàn)自己正處于天氣預(yù)報(bào)史上的關(guān)鍵時(shí)刻。颶風(fēng)以每小時(shí) 165 英里的風(fēng)速和暴雨咆哮著上岸,猛烈襲擊墨西哥沿海城市阿卡普爾科并奪走了至少 48 人.

奧的斯愈演愈烈的速度是前所未有的。在12小時(shí)內(nèi),它從普通的熱帶風(fēng)暴變成了“5級(jí)”颶風(fēng),這是最強(qiáng)大的颶風(fēng),每年可能在世界范圍內(nèi)只發(fā)生幾次。

這一罕見(jiàn)且令人震驚的事件,被美國(guó)國(guó)家颶風(fēng)中心描述為”噩夢(mèng)場(chǎng)景“,打破了東太平洋12小時(shí)內(nèi)最快增強(qiáng)速度的記錄。奧的斯不僅讓居民和當(dāng)局措手不及,還暴露了我們當(dāng)前預(yù)測(cè)工具的局限性。

我專長(zhǎng)自然災(zāi)害研究目的是提高我們預(yù)測(cè)它們并最終挽救生命的能力。至關(guān)重要的是,我們必須解決與我們用于預(yù)測(cè)這些災(zāi)難性事件的工具相關(guān)的緊迫問(wèn)題,同時(shí)認(rèn)識(shí)到快速的重大影響氣候變化關(guān)于我們的預(yù)測(cè)能力。

我們依賴的預(yù)測(cè)工具

天氣預(yù)報(bào)的核心是計(jì)算機(jī)程序或“模型”,它將溫度、濕度、風(fēng)和壓力等大氣變量與基礎(chǔ)物理學(xué)相結(jié)合。

由于大氣過(guò)程是非線性的,初始大氣條件中的小程度不確定性可能導(dǎo)致最終預(yù)報(bào)的較大差異。這就是為什么現(xiàn)在的一般做法是預(yù)測(cè)一組可能的場(chǎng)景,而不是預(yù)測(cè)最有可能發(fā)生的單一場(chǎng)景。

颶風(fēng)奧的斯在10月25日襲擊阿卡普爾科時(shí)達(dá)到最大強(qiáng)度。(ABI/NOAA 的 GOES-16 衛(wèi)星/公共領(lǐng)域/維基共享資源)

但是,盡管這些模型有助于發(fā)布預(yù)警和疏散命令,但它們具有根本的局限性,并且具有很大程度的不確定性,尤其是在處理罕見(jiàn)或極端天氣時(shí)。這種不確定性源于各種因素,包括從根本上說(shuō),系統(tǒng)的混沌性質(zhì).

首先,歷史數(shù)據(jù)不完整,因?yàn)橄駣W的斯這樣的颶風(fēng)可能幾千年才發(fā)生一次。我們不知道東太平洋風(fēng)暴上一次在一夜之間變成5級(jí)颶風(fēng)是什么時(shí)候——如果有的話——但肯定是在現(xiàn)代衛(wèi)星和氣象浮標(biāo)出現(xiàn)之前。我們的模型很難解釋這些“千年一遇的事件”,因?yàn)槲覀円郧案緵](méi)有觀察到它們。

在這些預(yù)測(cè)模型中,控制天氣的復(fù)雜物理場(chǎng)也必須得到簡(jiǎn)化。雖然這種方法對(duì)常見(jiàn)情況有效,但在處理涉及罕見(jiàn)變量和因素組合的極端事件的復(fù)雜性時(shí),它就不足了。

然后是未知的未知數(shù):我們的模型無(wú)法解釋的因素,因?yàn)槲覀儧](méi)有意識(shí)到它們,或者它們沒(méi)有被整合到我們的預(yù)測(cè)框架中。各種氣候驅(qū)動(dòng)因素之間意想不到的相互作用可能導(dǎo)致前所未有的加劇,就像颶風(fēng)奧蒂斯一樣。

氣候變化的作用

除此之外,我們還可以加上氣候變化及其對(duì)極端天氣的影響。特別是颶風(fēng),受到海面溫度上升的影響,這為風(fēng)暴的形成和加劇提供了更多的能量。

氣候變化與颶風(fēng)加劇之間的聯(lián)系,加上高降水或漲潮等其他因素,是變得更清晰.

隨著既定天氣模式的改變,預(yù)測(cè)風(fēng)暴的行為及其加劇變得更加具有挑戰(zhàn)性。歷史數(shù)據(jù)可能不再作為可靠的指南。

四. 前進(jìn)的道路

挑戰(zhàn)是艱巨的,但并非不可克服。我們可以采取一些措施來(lái)加強(qiáng)我們的預(yù)測(cè),并為未來(lái)的不確定性做好更好的準(zhǔn)備。

首先是開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的預(yù)測(cè)模型,整合更廣泛的因素和變量,并考慮最壞的情況。人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以幫助我們更高效地處理龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。

但為了獲得這些額外的數(shù)據(jù),我們將不得不投資于更多的氣象監(jiān)測(cè)站、衛(wèi)星技術(shù)、人工智能工具以及大氣和海洋學(xué)研究。

由于即使是世界專家和他們的模型也可能被突如其來(lái)的極端天氣所困擾,我們還需要教育公眾了解天氣預(yù)報(bào)的局限性和不確定性。

我們必須鼓勵(lì)做好準(zhǔn)備,對(duì)警告作出積極主動(dòng)的反應(yīng),即使預(yù)測(cè)似乎不確定。當(dāng)然,我們?nèi)匀恍枰徑鈿夂蜃兓旧恚哼@是天氣事件加劇的根本原因。

颶風(fēng)奧的斯(Otis)立即提醒我們,面對(duì)快速的氣候變化和日益極端的天氣事件,我們目前的預(yù)測(cè)工具是不夠的。在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域進(jìn)行適應(yīng)和創(chuàng)新的緊迫性從未如此迫切。

我們有責(zé)任迎難而上,開(kāi)創(chuàng)一個(gè)新的預(yù)測(cè)時(shí)代,以跟上地球氣候不斷變化的動(dòng)態(tài)。我們的未來(lái)取決于它。

拉文德拉·賈亞拉特內(nèi), 海岸工程讀者,東倫敦大學(xué)

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