Ученые из Лаборатории реактивного движения при агентстве НАСА, Национальной администрации по океану и атмосфере США и Института океанографии имени Скриппса объединили свои усилия для того, чтобы использовать возможности сети из нескольких сотен GPS-станций в Южной Калифорнии. Основным предназначением станций станет измерение тектонических движений, мониторинг и прогнозирование землетрясений и ливней.
GPS-станции могут фиксировать мельчайшие изменения местоположения при помощи спутниковых сигналов, а так как время прохождения сигнала через атмосферу напрямую зависит от водяного пара, то его количество при этом можно измерить с высокой степенью точности. Полученные данные о количестве водяного пара можно использовать, например, для прогнозирования таких погодных явлений как «атмосферные реки».
Если же данные совместить с данными барометров и термометров, можно с высокой вероятностью предсказать ливни и паводки. По словам ученых, сейчас у них есть приблизительно 40 станций, предоставляющих данные о количестве водяного пара каждые полчаса. На данный момент ученые могут видеть результаты только через веб-интерфейс, но в скором времени эту информацию можно будет интегрировать в стандартные дисплеи прогнозистов.
Сеть в Южной Калифорнии состоит из 475 GPS-станций, при этом 175 станций работают в режиме реального времени, а 17 из них оснащены акселерометрами. И если GPS-данные можно использовать для измерения заметных перемещений во время землетрясения, то акселерометры помогают измерять мельчайшие движения. Что еще более важно, акселерометры могут улавливать первичные волны, которые помогают сейсмологам прогнозировать приближение вторичных волн, сигнализирующих о фазе сильной тряски во время землетрясения. А так как первичные волны проходят через землю быстрее вторичных, их данные можно использовать для системы раннего оповещения.
Пока плотность GPS-станций на территории США недостаточна для корректной работы систем, разрабатываемых учеными, однако, по мере развития сети их можно будет объединить, улучшив при этом качество прогнозирования природных катастроф.
30.01.2014