現在、雪崩の予測は、地元の気象観測所からのデータとスキーおよびクロスカントリースキーオペレーターからの現地観測、輸送および産業用の雪崩モニター、およびスノーパックを手動でテストするボランティアを使用して専門家によって行われています。
新しい研究によると Cold Regions Science andTechnologyジャーナルに掲載されました、カナダの研究者のチームによって開発されたシミュレートされた積雪モデルは、雪の薄層を検出および追跡できます。 これにより、雪崩のリスクを独自の方法で検出できます。また、ローカルデータが不十分または利用できない場合に、予測担当者に信頼性の高い追加のツールを提供できます。
自然災害の中で、雪崩の危険は依然として回避可能な死を引き起こします。 すでに数十年前から予測モデルがあり、絶えず改善されていますが、効果的に適用されていません。 今日、研究者によって開発されたシミュレーションは、あらゆるタイプの問題について、自然および人工の両方の雪崩のリスクを決定することができました。 新雪、湿った雪、突風、持続的な弱い層、すべて。
雪崩を予測し、命を救う
「遭遇する可能性のある典型的な状況を説明することは、雪崩のリスクを伝えるための優れた方法です」と気象学者は言います。 サイモン・ホートンしかし、多くの状況では、これらのタイプの現象がどのような現象であるかについての人間の評価についてはかなりの不確実性があります。 景色 彼らは「」を生み出すことができるでしょう。
これは、潜在的な危険を予測するのに役立つより自動化されたソリューションがあると、予測者がより正確で正確な予測を準備するのに役立つ場合があります。 研究の結果は、開発されたモデルが過去16年間にカナダで実際に観測された雪崩頻度と一致していることを示しました。 そして何よりも、このアプローチが将来の雪崩予測をサポートする可能性があることを示しています。
