飓风为何如此难以预测

2005 年 8 月 29 日上午 6:10，飓风卡特里娜的风眼在路易斯安那州布拉斯-特里姆夫登陆，随后摧毁了墨西哥湾沿岸的大部分地区。几个月后，美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 在一份报告中称，这是过去 100 年来袭击美国海岸的最强风暴之一。

卡特里娜飓风一开始并不是这样的。进入墨西哥湾后，它迅速增强，2005 年 8 月 25 日经过佛罗里达州南部时，它从 1 级飓风发展为 5 级飓风，随后在那个周末大约一天的时间里，它逐渐增强，从 3 级飓风一路升至 5 级飓风。

由于技术不断发展，包括更优质的卫星数据和更快速的计算机，以及对飓风内部情况的了解不断增加，我们用来预测飓风的计算模型已经变得更好。气象学家已经相当擅长确定热带气旋的去向。我们不太擅长的是确定它到达那里时会有多强。

它不是简单的质量方程，你只要解出 x 就可以得到答案。飓风预测涉及许多不同的计算机生成模型。每个模型都略有不同，并且具有不同的优势。“它不是简单的质量方程，你只要解出 x 就可以得到答案，”NOAA 国家飓风中心的飓风专家 John Cangialosi 解释道。“人们会做出很多假设。没有确切的答案。”

目前的模型在预测飓风的路径（即飓风的去向）方面相当准确。为此，我们可以使用全球动力学模型，该模型从世界各地获取实时大气数据并求解物理方程来预测接下来会发生什么。

“我们可以到达 80 英里左右。这实际上已经相当不错了，”南卡罗来纳大学地理学教授卡里·莫克说。

这些全球模型擅长确定事物的总体走向，但它们无法告诉你有关飓风本身的很多信息。例如，它们无法很好地预测像卡特里娜飓风这样的风暴何时会突然加剧。“它甚至无法告诉你飓风目前有多强，”坎吉亚洛西说。

在对特定风暴的强度进行建模时，我们倾向于使用不太复杂的统计模型。它们将当前风暴的基本信息（如位置和时间）与历史风暴行为进行比较，并得出平均预测。Cangialosi 说，统计模型“并不是试图解决和模拟这场风暴将会带来什么，而是会告诉我们……这场风暴在这个地方和这个环境下，平均而言会产生这样的效果。”它们运行速度更快，不需要那么多数据或计算能力。

它仍然有些神秘。我们观察它们，但实际上我们对它们的了解并不多。有更复杂的预测模型，它们通常比简单的模型更准确。“我很惊讶我们可以把全世界的天气数据塞进电脑里，”莫克说。“15 年前我们做不到这一点。”一个缺点是：它们在超级计算机上运行需要几个小时。因此，当风暴突然出现或迅速变化时，研究人员必须依靠更快的统计模型来快速处理数字。

我们无法对飓风强度运行更精确、更动态的模型的另一个原因是，我们并不完全了解飓风是如何运作的。“这仍然有点神秘，”坎吉亚洛西说。“我们观察它们，但实际上我们对它们的了解并不多。”

例如，直到最近我们才知道，飓风眼周围的墙可能会退化，而新的墙会在其周围形成。这会影响飓风的强度，但影响的方式并不总是相同的。有时它会使飓风更强，有时则更弱。“这些都是我们无法完全模拟的东西。我们无法考虑眼墙的所有动态，”莫克说。

这就是为什么飓风预报仍然不仅仅依赖计算机处理数据，还依赖人工干预——实际的预报员会查看风暴的细节并确定模型是否根据条件绘制了准确的画面。这就是为什么有时被预测为超级风暴的风暴在雷达上几乎不会引起注意，反之亦然。

我们已经开始通过驾驶飞机进入风暴眼来进一步了解飓风动力学。除了听起来很厉害（为了科学，进入风暴！）之外，直接派飞机到风暴源头投放气象气球和传感器来收集风向、气压、水蒸气等方面的数据，可以帮助我们更多地了解风暴是如何形成的。