Naukowcy właśnie udowodnili, iż da się przewidywać tornada choćby z godzinnym wyprzedzeniem. To może być rewolucja w ostrzeganiu przed ekstremalną pogodą.
Mieszkańcy amerykańskiej Alei Tornad mają średnio tylko kwadrans na schronienie się lub ucieczkę, gdy meteorolodzy włączają syreny alarmowe. Naukowcy z Uniwersytetu Kansas pokazują, iż ten zegar da się przestawić. I to o całkiem sporo. Eksperymentalny system Warn-on-Forecast potrafi wskazać burzę, która urodzi tornado, choćby godzinę przed tym, zanim lejek dotknie ziemi. A to różnica między chaotyczną ucieczką, a szansą na spokojną ewakuację ludzi, zabezpieczenie szpitali i infrastruktury.
Ostrzegamy dopiero wtedy, gdy zło się już rodzi
Dziś prognozowanie tornad w USA opiera się na zasadzie warn on detection – ostrzegamy, gdy coś już widać. Meteorolodzy śledzą obrazy z radarów, szukając charakterystycznego haczyka świadczącego o rotacji w burzy, zbierają meldunki od łowców burz i lokalnych obserwatorów. Do systemu trafia ostrzeżenie dopiero wtedy, gdy pojawiają się pierwsze oznaki wiru lub pada potwierdzenie z terenu.
To oczywiście działa, ale ma ogromne ograniczenie. Chodzi przede wszystkim o czas. Między momentem, gdy radar zarejestruje silną rotację, a chwilą, gdy tornado wyrządzi pierwsze szkody, często mija zaledwie kilkanaście minut. Średni czas wyprzedzenia ostrzeżeń w USA to ok. 15 min.
Naukowcy od lat wiedzą, iż to zbyt mało. Problem nie polega na tym, iż nie umiemy przewidzieć dnia z burzami, bo takie sytuacje potrafimy wskazać z kilkudniowym wyprzedzeniem. Kłopot zaczyna się, gdy trzeba odpowiedzieć na pytanie, która konkretnie komórka burzowa w tej linii dojdzie do etapu tornada i kiedy?
Ostrzeganie na podstawie prognozy, a nie tylko detekcji
Właśnie tu na scenę wchodzi Warn-on-Forecast System (WoFS), rozwijany w amerykańskim National Severe Storms Laboratory. Zamiast czekać, aż radar pokaże wir, system co kilka minut przelicza atmosferę na nowo, wchłaniając rzeczywiste pomiary, takie jak dane z radarów, sieci stacji meteorologicznych, sondowania atmosfery, a choćby samolotów pomiarowych.
To w uproszczeniu superdokładne prognozy dla kawałka atmosfery, w których widzimy nie tylko jedną burzę na mapie, ale całą strukturę wiatru, wilgotności i prądów wstępujących wokół niej, niemal jak w tomografie komputerowym.
Zespół z Uniwersytetu Kansas wziął pod lupę aż 41 superkomórek burzowych, które w przeszłości dały albo tornada co najmniej kategorii EF1, albo tylko bardzo duży grad. Chodziło o jedno najważniejsze pytanie: czym z punktu widzenia fizyki atmosfery różni się burza, która rodzi tornado, od tej, która kończy się na gwałtownej, ale mniej śmiercionośnej formie?
Okazało się, iż WoFS potrafi uchwycić subtelne sygnały nadchodzącej katastrofy choćby na godzinę przed tym, zanim tornado zostanie wychwycone przez radar czy zgłoszone z terenu.
Jak wygląda tornado od środka?
Najważniejszym wskaźnikiem okazała się tzw. storm-relative helicity. Po polsku można to opisać jako śrubowy ruch powietrza, które wkręca się w burzę niczym rzucona z rotacją piłka. To wiatr, który nie tylko wieje szybko, ale jednocześnie mocno skręca z wysokością, tworząc niewidzialny korkociąg.
Gdy taki korkociąg trafia w silny prąd wstępujący w superkomórce, zaczyna być unoszony w górę i ustawiany pionowo. To właśnie ta pionowa rotacja jest paliwem, z którego tornado może się przyssać do powierzchni.
Badacze odkryli, iż nie chodzi tylko o maksymalną wartość tego parametru. Pojedynczy, rekordowy pik nie mówi zbyt wiele. Istotne są rozległe, dobrze zorganizowane łatki podwyższonej śrubowości w okolicach wlotu powietrza do burzy. Innymi słowy, jeżeli model pokazuje szeroki obszar mocno skręconego wiatru, szanse na tornado rosną dramatycznie.
To nie jest jedyny sygnał. WoFS wychwytywał także:
- niższe podstawy chmur – im niżej zaczyna się burza, tym krótsza jest droga dla wiru do ziemi oraz więcej wilgoci w dolnych warstwach;
- silniejszy ścinanie wiatru przy ziemi – duża różnica prędkości i kierunku wiatru między powierzchnią a wysokością kilku kilometrów sprzyja powstawaniu rotacji;
- niewielkie, ale intensywne wyspy rotacji przy napływie powietrza do burzy – małe zawirowania, które mogą stać się zaczynem większego lejka.
Wszystkie te parametry są przez WoFS liczone w bardzo drobnej siatce – zamiast jednej wartości dla całego regionu dostajemy gęstą mapę, na której widać, jak niebezpieczne strefy rozszerzają się i wchodzą w interakcje z konkretną burzą.
Godzina zamiast 15 minut
Jeśli Warn-on-Forecast wejdzie do codziennej pracy służb meteorologicznych, scenariusz ostrzeżeń może wyglądać zupełnie inaczej niż dziś.
Zamiast nagłego komunikatu tornado już jest, chowaj się, mieszkańcy zagrożonego rejonu dostaną stopniową eskalację: najpierw informację, iż powstaje superkomórka o wysokim potencjale tornad, potem iż modele pokazują rosnącą strefę niebezpiecznych parametrów nad ich powiatem, aż po adekwatne ostrzeżenie, wystawione nie 15, a choćby 45-60 minut przed uderzeniem.
Zobacz także:
Te dodatkowe 30 min to dla zwykłego człowieka możliwość zejścia do piwnicy albo schronu, zabrania ze sobą swoich dokumentów, leków, czy odpowiedniego zabezpieczenia zwierząt. Dla służb kryzysowych to z kolei zupełnie inna skala planowania, niż teraz:
- szpitale i domy opieki mogą przeorganizować dyżury i przygotować się na możliwy napływ rannych;
- straż i policja są w stanie wcześniej rozstawić sprzęt, wyznaczyć objazdy, przygotować punkty ewakuacji;
- operatorzy sieci energetycznych mogą podejmować działania minimalizujące skutki awarii.
Badacze z Kansas podkreślają, iż docelowym użytkownikiem WoFS będą meteorolodzy z National Weather Service, ale produkty systemu mają być dostępne publicznie. To ważne, bo w praktyce z takich danych korzystają także prywatne firmy pogodowe, media, a choćby aplikacje w telefonach.
Czy zatem Warn-on-Forecast sprawi, iż tornado nigdy już nikogo nie zaskoczy? Nie. Atmosfera zawsze pozostanie chaotycznym systemem, w którym będą elementy przypadku. Nowe badania pokazują jednak, iż możemy nauczyć się odczytywać delikatne sygnały ostrzegawcze, zanim jeszcze na radarze pojawi się klasyczny hak.
*Grafika wprowadzająca wygenerowana przez AI
