Главная / Железо / Предсказывать цунами по звуковым волнам

Предсказывать цунами по звуковым волнам

Предсказывать цунами по звуковым волнам

Предсказывать цунами по звуковым волнам

Когда происходят события, провоцирующие цунами, например, подводные землетрясения, звуковые волны, также известные как акустико-гравитационные волны (AGWs), начинают распространяться на огромные километры под водой. Ученые из Кардиффского университета разработали метод математического анализа этих волн, чтобы предсказать, насколько сокрушительным будет цунами.

Скорость акустико-гравитационных волн превышает более чем в 10 раз скорость самого цунами и двигаются они во всех направлениях от эпицентра землетрясения. Даже когда AGWs фиксируются одним гидрофоном, можно определить такие характеристики землетрясения, как его местоположение, продолжительность, масштаб и направленность. Анализируя эти данные, Кардиффские исследователи могут вычислить амплитуду и потенциальную разрушительную силу предстоящего цунами, гораздо раньше, чем это было возможно ранее.

В настоящее время, системы предупреждения состоят из буев, которые измеряют изменения давления в океане, вызванные цунами. Однако если эти устройства закреплены относительно близко к берегу, они не могут предоставить точных данных относительно приближающейся катастрофы – цунами должно непосредственно достичь буя, чтобы исследователи смогли обнаружить губительную водную стихию. Кроме того, для этого требуется целая сеть из буев, расположенных по всему миру, что очень дорого.

Система на основе AGWs не будет иметь таких недостатков.

«Проводя измерения акустико-гравитационных волн, мы фактически имеем все, что нам нужно», — говорит ведущий ученый исследования Усама Кадри : «Наша цель состоит в том, чтобы иметь возможность получать сигнал о скором цунами в течение нескольких минут после записи звуковых сигналов в гидрофонной станции.»

В предыдущем исследовании, Усама Кадри также рассматривал возможность использования искусственно созданных AGWs для предотвращения оползней, вызванных цунами.

По материалам reired

Про Aleksiy77

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Яндекс.Метрика
Яндекс.Метрика