Loading...

NOAA

Японские ученые из Нагойского университета предложили новый метод, позволяющий более быстро прогнозировать цунами. В основу способа легли наблюдения после извержения вулкана Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай. Исследование опубликовано в журнале Earth Planets and Space.

При предупреждении населения о надвигающемся цунами каждая минута на счету. Это можно увидеть на примере подводного землетрясения в Индийском океане, которое произошло в 2004 году. После него цунами достигло Шри-Ланки меньше чем за 2 часа, а Кении  за 8 часов. Если бы на тот момент можно было заранее предупредить население этих регионов, можно было бы избежать многих жертв.

Японские ученые вели наблюдения после извержения вулкана Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай, которое произошло в январе 2022 года. Они обнаружили, что при формировании цунами в нижних слоях атмосферы образуются звуковые и гравитационные волны. Они вызывают волнения электронов в верхних слоях атмосферы  ионосфере. Из-за этого также происходят помехи радиоволн, которые используются в GPS и при передаче спутниковых данных. Следовательно, ученые могут засечь ошибки в таких сведениях. Извержение вулкана Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай привело к подобному явлению — в нижних слоях ионосферы появились упругие волны, которые достигли Австралии и Японии. При этом сопутствующие электронные помехи ученые засекли примерно на 3 часа раньше, чем упругие волны.

Волнения, которые дошли до Австралии и Японии, были симметричны и практически одновременны. Ученые также рассчитали скорость движения волн. Для электромагнитных волн, которые двигались по магнитным линиям Земли и затронули Австралию и Японию, она составила 1000 км/сек, тогда как упругие волны двигались со скоростью звука (315 м/сек).

Ученые уверены, что их результаты могут быть использованы для более раннего прогнозирования цунами. Для этого необходимо проводить статистический анализ волнений в ионосфере, которые происходят из-за извержений вулканов и других сейсмических явлений.


Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.