美国物理学会 布赖恩·埃尔宾(左)在他的风暴追逐卡车前拿着一个麦克风和风暴追逐者瓦尔·卡斯特(右)，研究人员在卡车上安装了一个次声传感器来监测龙卷风
信用:布莱恩·埃尔宾 每年大约有1000个龙卷风袭击美国，造成数十亿美元的损失，平均大约60人死亡
追踪数据显示，它们在东南部变得越来越常见，而在横跨大平原的“龙卷风道”则不太常见
科学家们对龙卷风是如何形成的缺乏清晰的了解，但是一个更紧迫的挑战是开发更精确的预测和预警系统
这需要一个微妙的平衡:没有警告，人们无法躲避，但是如果他们经历了太多的错误警报，他们会变得习惯
位于龙卷风道中心的斯蒂尔沃特市俄克拉荷马州立大学的机械工程师布莱恩·埃尔宾认为，改进龙卷风预测工具的一个方法是更好地倾听
不过，他并不是指任何人耳能听到的声音
早在20世纪60年代，研究人员就报告了证据，表明龙卷风发出的特征声音的频率超出了人类的听觉范围
人们可以听到大约20赫兹的声音——听起来像是低沉的隆隆声——但是龙卷风的声音可能在1到10赫兹之间
布兰登·怀特是埃尔宾实验室的一名研究生，他在美国物理学会流体动力学分会第73届年会上讨论了他们最近对龙卷风次声信号的分析
埃尔宾说，这些次声信号似乎是一个有前途的研究途径，至少在雷达成为预警系统的领先技术之前是如此
基于声学的方法已经退居二线几十年了
“现在，我们在雷达系统和监控方面取得了很大进步，但仍有局限性
雷达需要视线测量
“但在东南部这样的丘陵地区，视线可能会变得很棘手，那里是龙卷风死亡人数最多的地方
“也许是时候重新审视这些声学方法了，”埃尔宾说
2017年，他的研究小组记录了来自一个超级单体的次声爆发，在俄克拉荷马州帕金斯附近产生了一场小型龙卷风
当他们分析数据时，他们发现振动开始于龙卷风形成之前
研究人员对龙卷风的流体动力学仍然知之甚少
“到目前为止，已经有八个可信的龙卷风内部压力测量值，没有经典理论预测它们，”埃尔宾说
他也不知道声音是如何产生的，但是知道原因并不是警报系统所必需的
基于声学的系统的想法很简单
“如果我在你身后掉了一个玻璃杯，它碎了，你不需要转身就知道发生了什么，”埃尔宾说
“这种声音让你对周围环境有很好的感觉
“次声振动可以通过不同的媒介快速长距离传播
“我们可以在100英里外探测到龙卷风
" 埃尔宾的研究小组成员还描述了一种通过声学检测龙卷风的传感器阵列，并介绍了次声振动如何通过大气传播的研究结果
次声龙卷风特征的研究得到了美国国家海洋和大气管理局的资助
流体动力学分部会议期间的其他会议同样讨论了研究和预测极端事件的方法
在一次关于非线性动力学的会议上，麻省理工学院的工程师王琪琪重温了蝴蝶效应，这是流体动力学中一个众所周知的现象，它问在巴西一只蝴蝶扇动翅膀是否会引发德克萨斯的龙卷风
尚不清楚的是，蝴蝶翅膀是否会导致长期气候统计数据的变化
通过研究小混沌系统中的计算问题，他发现小扰动确实可以影响长期变化，这一发现表明即使很小的努力也可以导致系统气候的持久变化
在同一次会议上，麻省理工学院博士后研究员机械工程师安托万·布兰查德介绍了一种智能采样算法，旨在帮助量化和预测极端事件，例如极端风暴或气旋
他说，极端事件发生的概率很低，因此需要大量数据，无论是计算还是实验，生成这些数据都很昂贵
布兰查德的背景是流体动力学，他想找到一种更经济地识别异常值的方法
“我们正试图使用尽可能少的模拟来识别那些危险的状态
" 他设计的算法是一种黑盒:任何动态状态都可以作为输入，算法将返回该状态危险性的度量
“我们正在努力寻找危险之门
如果你打开那扇特别的门，系统会保持静止，还是会发疯？”布兰查德问道
“有哪些状态和条件——比如天气条件——如果你随着时间的推移进化它们，可能会导致气旋或风暴？” 布兰查德说，他仍在完善算法，但希望很快开始将其应用于真实数据和大规模实验
他还说，在任何产生极端事件的系统中，它的影响可能超越天气
“这是一个非常通用的算法
"
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