GPS傳感器網絡助力洪水預警

GPS傳感器網絡助力洪水預警

在美國西南部和墨西哥西北部，雨季的降雨量占全年降雨量的一半以上，這些雨季降雨通常強度大且難以預測。在雨季到來的時候，來自加利福尼亞灣和墨西哥灣等海洋上的濕潤氣流經常會給太陽炙烤的土地帶來暴雨的突襲。這種突發強降雨可能會沖毀道路，在短時間內誘發泥石流等自然災害，不僅會對農業和生態系統造成重大影響，也嚴重威脅著人類的生命及財產安全。此外，暴雨天氣還經常伴隨著強風、冰雹、閃電等惡劣天氣。但是，雨季的突發強降雨可能是目前研究人員了解較少，并且沒有規律可循的天氣類型。為了對突發強降雨等潛在的災害天氣，以及地震等地質災害事件進行預警，美國國家航空航天局（NASA）地球科學技術辦公室資助實施了一項為期4年的項目，目的是開發一種可實時進行測量的傳感器網絡。

▲ GPS監測站

該項目始于2012年中期，基于在全球定位系統（GPS）計算位置的過程中必須考慮由濕度引起的信號延遲這一事實，將位置測算過程中獲得的水蒸氣含量的數據應用于對天氣的預測。2013年，美國國家氣象局圣地亞哥氣象預報辦公室和洛杉磯/奧克斯納德氣象預報辦公室開始從中受益，可更加精確地對雨季突發性強降水進行預測。

N A S A噴氣推進實驗室（JPL）、美國國家氣象局氣象預報辦公室、斯克里普斯海洋研究所，以及美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的地球系統研究實驗室合作開展了該項目的研究工作。其中，斯克里普斯海洋研究所長期致力于地震學研究；NOAA地球系統研究實驗室位于科羅拉多州博得市，從21世紀初期開始向天氣預報研究員提供每半個小時的基于全國范圍內的GPS網絡估算獲得的空氣濕度情況，并將這些數據集成到NOAA的天氣模型中。

在該項目的支持下，南加利福尼亞州的NOAA的氣象學GPS網絡增加至37個GPS監測站，這些站點或其附近區域都配備了氣象傳感器。這些GPS監測站可基于GPS衛星網絡發出的時間戳信號傳輸到達GPS監測站的時間間接地計算空氣濕度。時間戳信號采用兩種載波頻率，與大氣對流層和電離層會產生不同的相互作用，其中，對流層中含有水分，電離層電離活動頻繁，這些因素都會導致信號的延遲。帶電的電離層具有色散作用，會導致兩種頻率產生不同的延遲，而在不帶電的對流層，不會發生色散作用，對于兩種頻率的延遲作用則是相同的。在對數據進行后處理時，研究人員可進行計算，分辨出兩種頻率信號延遲的不同，然后進一步計算出空氣濕度情況。將通過GPS信號延遲計算獲得的空氣濕度與觀測站點收集到的氣溫和氣壓數據相結合，即可進行降水量的預測，稱為“大氣總水汽量”估算。通常，大氣總水汽量每半小時發布一次，目前，研究人員正在努力使其預報時間間隔縮短至5min。

安吉琳·穆爾（A n g e l y n Moore）是NASA噴氣推進實驗室地球動力學和航天測量學研究組的科學家，她說：“NASA，特別是地球科學辦公室一直都在努力開發有助于預測和應對自然災害的技術。NASA希望開發一種既能為NASA服務，也能服務于其它用戶的技術，因此，NASA啟動了大氣總水汽量估算技術開發項目。”

整個項目基于20世紀90年代安裝的用于開展地震運動研究，以及某些氣象數據收集的GPS觀測站網絡而開展。斯克里普斯海洋研究所開發的測地模塊能夠現場計算大氣總水汽量并將數據傳輸給用戶，而不是將原始數據傳輸回數據處理中心進行集中處理。這樣，每個GPS監測站點能夠獨立地計算其位置和水汽信息，并直接發送給用戶，能夠提供更為及時的預警信息。目前，該系統仍處于原型階段，處于對技術開發和驗證的測試階段。未來，該系統進一步完善后，可以更緊密地與當地的天氣預報工具，以及美國國家海洋和大氣管理局的先進氣象交互處理系統集成起來，為人們提供更新、更快、更準確的氣象預報服務。

2013年7月18日下午，氣象探測氣球發出警報，攜帶來自墨西哥灣的大量濕氣的季風已經到達美國科羅拉多州尤馬和亞利桑那州，形成了暴雨。但是，此時，季風尚未抵達圣地亞哥。美國南加利福尼亞州的雨季通常是從7月到9月中旬，此次預報正處于雨季的早期。

艾佛瑞·斯莫爾（Ivory Small）是圣地亞哥氣象預報辦公室國家氣象服務中心的科學與運營主任。他說：“在氣象學中，我們試圖通過研究大氣中的水汽含量來確定降雨量。當基于GPS數據計算獲得的大氣總水汽量開始增加時，我們就可以對降雨量進行估算，作出預報，并決定是否要發布洪災預警。”

此前，無論這種水汽是來自墨西哥灣還是加利福尼亞灣，由于在墨西哥獲得的氣象觀測數據較少，因此，對于突發強降雨等惡劣天氣的預警也較少。在地球系統研究實驗室導入從GPS監測網絡獲得的氣象數據之前，南加利福尼亞州的氣象預報主要依賴于來自設立在圣地亞哥、尤馬、鳳凰城和拉斯維加斯等的4個氣象氣球獲得的數據，每天進行兩次預報。不過現在，在尤馬和圣地亞哥之間的墨西哥邊境建立了5個GPS觀測站，每隔半個小時便更新一次數據。

7月19日上午，位于圣地亞哥的氣象氣球探測結果顯示，降雨云已經到達，但是由于尚未獲得來自尤馬的數據，很難確定水汽的運動軌跡和影響范圍。但是，利用GPS監測系統獲得的氣象數據，氣象預報系統能夠實時跟蹤水汽分布情況。例如，數據顯示，圣迭戈和尤馬之間加利福尼亞州埃爾森特羅市周圍的水汽含量處于峰值，高于其它城市。根據這些信息，氣象預報機構發布了該區域的洪災預警。隨后，該區域確實發生了多次洪災，并且洪水還引發了泥石流，損壞了道路交通。其中，兩次洪水導致圣地亞哥東北部的78號公路上30多名司機被困，一次洪水使得圣地亞哥東部的“日出”高速公路受阻。

安吉琳·穆爾說：“對這些洪水的態勢感知能力歸功于能夠顯示水汽運動情況的數據，以及對洪水的預測提供了充分的數據支撐。”艾佛瑞·斯莫爾說：“傳感器網絡密度的增加，以及預報頻率的提高，顯著提高了氣象預報機構對洪水等自然災害的預警能力，改善了其公共服務功能，使其能夠對快速變化、難以預測的氣象情況進行預測，如雨季的強降雨等。人們可以根據天氣預報決定是否適合出行或者開展某些戶外活動。”

▲ 2013年7月圣地亞哥波瑞戈泉南部的78號公路因洪水遭到破壞

利用GPS獲得的數據，氣象預報辦公室能夠做出更準確的預報，而公眾可通過當地的電視臺和廣播電臺獲取這些預警信息。目前，氣象預報機構正在與大氣總水汽量估算技術開發項目的科學家合作，進一步優化數據的處理技術，并研發應用這些數據的工具，包括計劃用于修正美國國家海洋和大氣管理局的天氣處理系統的大氣總水汽量估算工具等。

除天氣預報外，利用GPS網絡中的加速計傳感器還能探測地震活動，NASA噴氣推進實驗室和斯克里普斯海洋研究所希望開發一種能夠在地震中挽救生命的技術。該技術能夠預測地震發生的時間和強度，利用地震波間隔時間（30s～90s，依人口密集區與地震中心的距離而定），采取緊急救援措施，如關閉電梯和天然氣、暫停動車、停止外科手術等。雖然時間很短，但或許也能挽救很多人的生命。

（唐甜）

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