การติดตามลูกโป่งที่ไม่ปรากฏชื่อและกลุ่มควันที่ตกรางรถไฟ

ในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา มีกิจกรรมที่ผิดปกติเล็กน้อยบนท้องฟ้าของสหรัฐอเมริกา บอลลูนที่ไม่ปรากฏชื่อกำลังทะลุน่านฟ้าของเรา และควันอันตรายได้พ่นออกมาจากอุบัติเหตุทางรถไฟที่น่าสยดสยองในรัฐโอไฮโอ แบบจำลอง HYSPLIT ของ National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) ถูกนำมาใช้ในการประเมินทั้งสองแบบ มันคืออะไรกันแน่?

พวกเราหลายคนในชุมชนวิทยาศาสตร์บรรยากาศคุ้นเคยกับแบบจำลอง HYSPLIT แต่ก็ไม่มีเหตุผลใดที่คุณควรจะเป็นเช่นนั้น ตามเว็บไซต์ของ NOAA Air Resources Laboratory HYSPLIT คือ "ระบบที่สมบูรณ์สำหรับการคำนวณวิถีการเคลื่อนที่ของพัสดุทางอากาศอย่างง่าย ตลอดจนการขนส่งที่ซับซ้อน การกระจายตัว การเปลี่ยนแปลงทางเคมี และการจำลองการสะสม" กล่าวอีกนัยหนึ่ง เป็นแบบจำลองที่สามารถใช้เพื่อประเมินการขนส่งและการกระจายตัวในชั้นบรรยากาศ เว็บไซต์กล่าวต่อไปว่า “HYSPLIT ยังถูกนำมาใช้ในการจำลองที่หลากหลายเพื่ออธิบายการขนส่งในชั้นบรรยากาศ การกระจายตัว และการสะสมของสารมลพิษและวัสดุอันตราย…. ตัวอย่างของการใช้งาน ได้แก่ การติดตามและการคาดการณ์การปล่อยสารกัมมันตภาพรังสี ควันไฟป่า , ฝุ่นที่ถูกลมพัด, สารมลพิษจากแหล่งปล่อยก๊าซทั้งที่อยู่นิ่งและเคลื่อนที่ได้, สารก่อภูมิแพ้และเถ้าภูเขาไฟ”

โมเดลมีความสามารถในการวิเคราะห์เส้นทางการเคลื่อนที่ย้อนกลับหรือไปข้างหน้า ด้วยความสามารถนี้ทำให้เราสามารถสืบหาที่มาของมวลอากาศหรือที่ไปของมันได้จริง เมื่อวันที่ 3 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2023 ไฟไหม้ครั้งใหญ่เกี่ยวข้องกับรถไฟตกรางในปาเลสไตน์ตะวันออก รัฐโอไฮโอ ตามรายงานของ NOAA รถยนต์ประมาณ 50 คันตกราง และบรรทุกวัตถุอันตราย เช่น ไวนิลคลอไรด์ ภาพถ่ายดาวเทียมสภาพอากาศด้านล่างเผยให้เห็นเมฆปกคลุมและขอบเขตของควันที่เกี่ยวข้องกับไฟ

NOAA Air Resources Laboratory โพสต์ข้อความนี้บน เว็บไซต์ – “สำนักงานพยากรณ์อากาศในพื้นที่ได้ใช้การวิ่ง HYSPLIT เพื่อติดตามสถานการณ์และผลที่ตามมาคือการเพิ่มขึ้นของไวนิลคลอไรด์” พวกเขายังตั้งข้อสังเกตอีกว่าไวนิลคลอไรด์เป็นภัยคุกคามที่สำคัญต่อสุขภาพของมนุษย์ การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการขนส่งหรือการแพร่กระจายของขนนกเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในสถานการณ์นี้

พวกเราหลายคนสามารถใช้แบบจำลอง HYSPLIT เพื่อติดตามบอลลูนที่เข้าสู่น่านฟ้าอเมริกาเหนือในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา บางคนใช้แบบจำลองเพื่อพยายามระบุที่มาของวัตถุ (เส้นทางย้อนกลับ) ในขณะที่คนอื่นใช้วิถีการเคลื่อนที่ไปข้างหน้าเพื่อประเมินว่าพวกเขาจะไปที่ไหน ทวีตด้านล่างจาก วอชิงตันโพสต์ แก๊งสภาพอากาศเมืองหลวง เป็นตัวอย่างที่ดี

อย่างไรก็ตาม HYSPLIT ใช้โฮสต์ของข้อมูลจากแบบจำลองสภาพอากาศเชิงตัวเลขที่ให้การพยากรณ์อากาศของเรา ข้อมูลดังกล่าวมาจากโมเดล GFS, NAM และ HRRR สำหรับรายการที่สมบูรณ์นี้ ลิงค์ เป็นทรัพยากรที่ดี สำหรับฉัน สิ่งที่น่าขันก็คือแบบจำลองสภาพอากาศของเราอาศัยข้อมูลจากบอลลูนเพื่อวินิจฉัยสภาวะแนวตั้งของชั้นบรรยากาศ เหล่านี้ บอลลูนอากาศ มีการเปิดตัววันละสองครั้งเป็นอย่างน้อยโดยมีการเปิดตัวพิเศษในช่วงที่สภาพอากาศเลวร้าย

บอลลูนทั้งหมดบนท้องฟ้าไม่ใหญ่ เลวร้าย และน่ากลัว