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为什么龙卷风难以预报?

知道现在是知道未来的第一步,所以为了预报天气,我们必须知道当前的天气是什么。在以前没有计算机的时代,预报员就能通过汇总上来的风力、气压、温度、降水等观测,在地图上画出天气系统,预报出几天后的寒潮或降水。其中最重要的是识别出一些明显的天气系统,如锋面等,然后根据气流情况来判断出走势,看它们未来的发展状况。但这些气象数据是通过相距几十上百千米的气象站收集上来的,所以只能反映一些尺度大的气象系统,比如绵延上千千米的峰面。与锋面相比,龙卷风平均只有几百米宽,最大也只有三四千米。想要借助相距几十千米的气象网络来了解龙卷风,就好像用捕大鱼的网来捞小金鱼,完全无法实现。

美国地表气象站,对于龙卷风来说太稀疏。图片来源:http://www.uni.edu/

那龙卷风是怎么发现的呢?用雷达。地面站点只是观测固定的一个点,但雷达可以覆盖周围数百千米的距离。一旦龙卷风进入到覆盖区域,那么它的一些特征会影响雷达的信号,就可以发现龙卷风了。最常见的雷达是降水雷达。它的信号遇到空气中的水滴衰弱,从而能在雷达屏幕上现实出周围的降水情况。由于带动空气旋转,龙卷风会在降水雷达上显示出一个“钩形”。但许多强龙卷风并不会在雷达屏幕上显示出这一特征。为了检测这些龙卷风,需要用多普勒雷达。这种雷达可以测量靠近或远离雷达站的风速。对于旋转的龙卷风来说,风是环形的,能在很短的距离内从靠近变成远离。因此,多普勒雷达上贴在一起的两个红绿色块儿(分别代表远离和靠近),就很有可能是龙卷风。

降水雷达与多普勒雷达上的龙卷风。图片来源:spc.noaa.gov

然而,相对于检测龙卷风所需要的网络密度,多普勒雷达站还很稀少。我们前面说了,雷达站覆盖面积是数百千米,而城市与城市的间隔也大概是这个距离。听起来,在每个城市建一个雷达站并不是特别难的事情。但我们要考虑到,地球是一个弯曲的球体,雷达看不到远处的低空。这就好像船只远航时,船身先消失在地平线,我们只能看到耸立的比较高的船帆。同样的道理,雷达监测远处的天空时,也只能看到中高层的天空。可是龙卷风最强烈旋转的部分是在从地面到3千米高度的低空,高空特征并不明显。因此,对于龙卷风这一低空现象来说,雷达的有效监控范围只有几十千米。仅仅是为了看到龙卷风,我们就需要更大密度的建立雷达站。

地球曲度对观测范围的影响。图片来源:news.colostate.edu

美国在中部平原上建了一个密集的雷达网络。毕竟这个地区的龙卷风太过频繁,每年有超过1000次,远远超过中国每年几十次的频率。气象员一旦在雷达上看到龙卷风,能根据基本的气象状况和地形,相对准确的对龙卷风的走向作出预判。警报会通过电视、无线电、网络向公众传播。警报只能比龙卷风早到十分钟左右的时间,但民众可以利用这短暂的时机前往地下室或避难所躲避龙卷风。然而,美国的雷达网络也没能覆盖整个区域,所以每年依然有不少“野生”龙卷风没有被记录。

但对于户外的交通工具来说,短暂的警报时间可能起不了什么作用。户外的汽车很难在短时间内找到一个合格的避难所。很多户外逃生经验对龙卷风也不适用。曾经有这样的案例,车主把车停在水泥桥洞下,自以为安全。但桥洞实际上充当了一个风洞。龙卷风原本超过每小时100千米的风速在这个风洞中进一步加速,把汽车甩出去更远。走出汽车一样不安全,因为龙卷风不但能把人卷走,它所夹杂的高速碎屑能像子弹一样致命。即使航船能下锚固定船身,但这在龙卷风的强风面前微不足道。在龙卷风来袭时,任何交通工具都很危险。

龙卷风肆虐后的车辆。图片来源:blogspot.com

那有没有办法提前预知龙卷风到来,阻止人们交通外出呢?除了对大型的天气系统进行预判,我们现在可以用电脑程序来计算未来的天气。这样的程序被称为天气模型。天气模型的原理很简单,就是利用已知的物理规律,来在电脑中模拟气象状况。这些程序至少需要知道当前天气状况,特别是基本的物理量:风速、气压、温度和湿度。我们已经知道,对于龙卷风这样的“小鱼”来说,这些输入量是很难观测的。

此外还有计算成本的问题。模型实际上把世界分割成许多小格点。格点必须足够小,模型才有能力代表真实世界。这就好像许多电脑图片,你不断放大,总能看到许多小点和锯齿,它们同样是数字格点化的产物。电脑需要计算和储存格点上的信息。格点越小,计算机负担越重。但如果格点过大,那么模型就像是那些“粗糙”的图片,完全无法代表真实世界。对于龙卷风来说,它的尺寸很小,就好像是照片拍到的一个远方小身影。为了看清这个人的脸,我们必须要很高的分辨率,也就是非常密集的格点。为了能模拟几百米宽的龙卷风,模型格点距离可能要在百米甚至更小的量级。即使最强大的超级计算机,也负担不起这样精度的全球模型。

格点化的模型。图片来源:eoearth.org

即使我们能遍地撒网的建立观测网络,电脑的运算能力都不是问题,龙卷风的警报时间也很难达到一个小时以上。天气是一个复杂的非线性系统,有所谓的“蝴蝶效应”:南美洲一只蝴蝶的振翅,能引发北美的一次龙卷风。更加严格的说法是,初始条件的细微不同,能造成未来结果的巨大差别。就拿龙卷风来说,它经常与中尺度的雷暴伴生。美国气象局看到大面积雷暴时,就会发出“龙卷风预警” (Tornado Watch)。但两次看起来几乎一模一样的雷暴,一个造成龙卷风,另一个就可能没有龙卷风的踪影。因此收到预警的地区,真正发生龙卷风的概率不到千分之一。现实世界尚且如此复杂,电脑模型就更容易犯错了。预报龙卷风时,模型可能会因为小数点十位以后的一个细微差别,导致完全不同的结果。(作家刘慈欣所塑造的“三体”世界,同样是一个难以预报的非线性系统。)

横轴为时间,纵轴为温度。初始时的一点小差别,随着时间变大。图片来源:physicscentral.com

如果把物理方程拆开,会发现对于天气系统来说,地球自转是最重要的线性项,能限制误差的增长。但地球自转对天气的影响与天气系统的尺度相关。那些成功的天气预报,都局限于特定的大尺度天气系统。这些可预报的天气系统尺度大,持续时间长,比如延伸数千千米的锋面,或者持续数星期的中纬度风暴。在这些相对持久天气系统中,地球的自转能发挥作用,把这些天气现象组织成有规律的天气系统。但龙卷风尺度小,发生时间短,其“蝴蝶效应”也愈发明显,长期预报难以实现。

中纬度大尺度系统,才有比较强的可预报性。图片来源:hko.gov.hk

其实在讨论龙卷风预报问题时,已经触到了现代科学的极限。复杂系统的预报,无论是龙卷风、地震、金融,都将是难以解决的问题。对天气事故的问责,不应无视基本的科学事实。(编辑:球藻怪)

文章题图:shutterstock友情提供

The End

发布于2015-06-04, 本文版权属于果壳网(guokr.com),禁止转载。如有需要,请联系果壳

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Vamei

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