5月 3, 2024

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ユタ州の研究により、降雪について私たちが知っているすべてが変わる可能性があります

ユタ州の研究により、降雪について私たちが知っているすべてが変わる可能性があります

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ソルトレイクシティ — ほとんどの人が同じ雪の結晶がほとんどないことをすでに知っていますが、ユタ大学の研究者らによる新しい研究は、個々の雪の結晶がどのように、そしてなぜそのように落ちるのかについて新たな洞察を提供します。

彼らの発見は、 査読付き科学雑誌「流体物理学」に掲載 同氏は先週、「雪片の構造の複雑さと乱流の不規則な性質」にもかかわらず、雪片の加速度、つまり雪が降る速さは数式によって「一意に決定」できると指摘した。

「これは、実際には非常に単純な何かが大気中に潜んでいることを示唆しています。それが何であるかはよくわかりませんが、私たちの結果は、大気科学の最も困難な側面の 1 つを何らかの形で説明する方法があるかもしれないことを示唆しています。」この研究の共著者の一人であるユタ大学の大気科学教授ティム・ギャレット氏は、「おそらくこれは、かなり単純な方法でコンピュータモデルを通じて対処できるかもしれない」と述べた。

この発見により、吹雪や雪崩の理解が深まり、将来の予測が改善される可能性がある。

降る雪と動き

研究結果をまとめるのに10年以上かかりました。 ギャレットさんは、このテーマをさらに深く掘り下げることにしたとき、アルタに雪が降る速度を測定し始めました。 彼は、運動の物理学とユタ州人が一般に雪について話すのが好きなことへの関心を考えると、これは探求するのに最適なトピックだと考えました。

このため、静止空気中の降雪のみを考慮した装置に基づいた従来の気象および気候モデルに基づいて、雪の結晶が想定どおりに降っていないことが初期の観察につながりました。 雪はモデルが提案したよりもユニークな方法で降りますが、これはまったく驚くべきことではありません。

「大気科学者は認めていませんが、もちろん、雪の結晶が空中で回転することは誰もが知っています」と彼はKSL.comにその時のことを思い出しながら語った。

そこで彼は、降雪と大気の乱気流の関係を解決するために、同大学機械工学部の研究者である Dheeraj Singh 氏と Eric Bardjak 氏を採用しました。 彼らは、と呼ばれるツールを発明し、特許を取得しました。 微分放射率測定スケール この科学的な謎を解くために雪の結晶の質量、体積、密度を測定します。

ユタ大学の研究者が、レッドビュートキャニオンで微分放射率画像測定器をテストしています。 この装置は水流星の質量と氷片のサイズと密度を測定します。
ユタ大学の研究者が、レッドビュートキャニオンで微分放射率画像測定器をテストしています。 この装置は水流星の質量と氷片のサイズと密度を測定します。 (写真: ティム・ギャレット、ユタ大学)

米国科学財団の助成金の援助を受けて、チームは2020年から2021年の冬季にリトルコットンウッドキャニオンのサイトに装置を設置した。 彼らは気温、相対湿度、乱気流、その他の気象要因を研究し、50万個以上の雪の結晶を分析しました。 これらすべての情報により、これまでに見たことのない「包括的な全体像」が得られたとギャレット氏は述べた。

これらすべての情報をまとめたときに彼らが発見したのは、フレークのストークス数を使用して雪が降る速度を予測できるということでした。ストークス数は、粒子が大気の乱流などの流れの変化とどのように相互作用するかを科学者が理解するのに役立つ無次元の数です。 通常、ストークス数は雨の場合は高く、雪の場合は低くなります。そのため、降下が異なります。

「その結果、雪は乱気流にさらされる傾向があり、雨は乱気流を直接通過して降る傾向があります」とギャレット氏は言う。 「私たちが最終的に発見したのは、ストークス数、この 1 つの無次元数を知っている限り、私たちが住んでいた雪の結晶の世界は、ある意味、私たちのカキのようなものであるということでした。そして、それは、あるレベルの雪の結晶がどのくらいの頻度で発生するかを説明するのに十分な情報でした。」加速度のこと。

研究者らはまた、数十年前の先行研究を引用し、雲の上昇気流が雪の結晶の形成に影響を与えていると指摘している。 ギャレット氏は、新しい知識の追加により、雲の乱流を測定することで降雪量を完全に判断できる可能性があると説明しています。

なぜそれが重要なのか

これは将来的に多くの影響を与える可能性があります。 例えば、雪の結晶がどのように落ちるかは天気予報にとって「重要なパラメータ」である、とギャレット氏は研究発表前の声明で、伝統的に雲から水分が落ちる速度が嵐がどれくらい続くかを示す尺度であるためだと述べた。

同氏はKSL.comに対し、今回の研究は嵐の長さと強さをより適切に予測する方法について「すぐには答えが得られない」が、降雪と風の関係について新たな洞察をもたらす可能性があると説明した。 これは将来の気象学の進歩につながる可能性があります。

「これが事実であり、これが実際にサポートされていることを将来的に示すことができれば、嵐のモデリングの非常に大幅な改善につながる可能性があります。」と彼は述べた。 「現在、気象モデルが直面している最大の課題の 1 つは、雲の中で形成される雪片の種類を予測することです。私たちの結果は、困難の一部が…最終的には「それほど複雑ではなくなる」可能性があることを示唆しています。」

これは、雲の中の空気の動きの測定のみに限定できます。

一方、この発見につながったツールである差動放出計は、すでに別の影響力のある方法で使用されています。 ユタ州運輸局は、リトル コットンウッド キャニオンのような場所での雪崩の予測に役立ついくつかの装置を購入しました。この装置は、雪崩の要因となることが多い雪の密度を瞬時に測定するためです。

仕事も終わっていない。 ギャレット氏は、彼と彼の同僚が、解読する時間を超えるほど多くのデータを収集したと述べています。 しかし、彼は降雪をより深く理解するために引き続き精査し、実験を行う予定です。

また、彼と他の人たちが雪の秘密を解き明かす中で、この冬、雪の結晶が空中に舞う様子に美しさを感じてもらえることを願っています。

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カーター・ウィリアムズは、受賞歴のある記者で、KSL.com で一般および海外のニュース、歴史、スポーツを担当しています。

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