Hailsondes, 소리를 내기 위해 뇌우 속으로 출발

1996년 블록버스터 영화 트위스터에서 영감을 받은 우박 모양의 새로운 센서가 뇌우의 눈 속에서 돌진하여 우박 성장 뒤에 숨겨진 미스터리를 밝힐 수 있습니다.

글로벌 보험회사인 Swiss Re에 따르면 심각한 대류성 폭풍으로 알려진 대규모 뇌우는 2023년 상반기 전 세계적으로 보장된 자연재해 손실의 거의 70%에 해당하는 미화 350억 달러에 달합니다. 전국 보험 감독관 협회(National Association of Insurance Commissioners)에 따르면 이러한 강력한 폭풍으로 인한 보험 손실의 약 60~80%가 우박으로 인한 피해로 인한 것입니다.

"hailsondes"라고 불리는 새로운 센서는 실제 우박처럼 행동하기 위해 폭풍 속에서 자유롭게 날아다니도록 설계되었습니다.

동시에, 이러한 격렬한 폭풍과 관련된 모든 종류의 강수량에 관해서는 우박에 대한 이해가 가장 적습니다. 이는 이러한 얼음 덩어리가 각 폭풍의 다양한 영역 내에서 어떻게 움직이고 성장하는지에 대해 많은 것이 아직 알려지지 않았기 때문입니다.

영화 트위스터(Twister)에서 연구자들은 재난에 대해 더 자세히 알아보기 위해 토네이도 중심부에 기상 센서를 배치하려고 했습니다. 실제 생활에서 과학자들은 폭풍을 분석하기 위해 다양한 센서를 배치했습니다. 예를 들어 드론과 고속 카메라를 지상이나 최대 수백 미터 높이에 설치했다고 호주 천둥 폭풍 과학자인 조슈아 소더홀름(Joshua Soderholm)은 말합니다. 새로운 센서 개발을 도운 멜버른의 기상학.

1996년 영화 트위스터에서 헬렌 헌트(Helen Hunt)와 빌 팩스턴(Bill Paxton)이 연기한 폭풍 추적자는 데이터 수집 티끌 떼가 토네이도로 빨려 들어가 데이터를 다시 전송하도록 하기 위해 거의 모든 것을 희생합니다. 현재 호주와 캐나다 과학자들은 뇌우에 대해 비슷한 아이디어를 테스트하고 있습니다. 유니버설 픽처스/알라미

그러나 폭풍 구름 내에서 데이터를 수집하는 것은 "믿을 수 없는 바람, 큰 우박, 극심한 결빙 조건으로 인해 훨씬 ​​더 어려워집니다"라고 Soderholm은 설명합니다. 폭풍 속에 센서를 배치하려는 이전의 두 가지 시도에는 현재 퇴역한 사우스 다코타 광산 및 기술 학교의 장갑 T-28 항공기와 "스웜슨데(swarmsondes)"라고 알려진 풍선 연결 센서가 포함됩니다.

이와 대조적으로, "hailsondes"라고 불리는 새로운 센서는 실제 우박처럼 행동하기 위해 폭풍 속에서 자유롭게 날아다니도록 설계되었습니다. 각 프로브는 우박 모양입니다. 너비가 6.5cm인 24그램의 구형으로 스웨덴 린셰핑에 있는 Sparv Embedded의 Windsond S1을 수정한 버전입니다. 풍선을 통해 발사되기는 하지만 폭풍 내 상승 기류가 센서를 높이 유지할 수 있을 만큼 강해지면 우박이 방출됩니다.

우박은 실제 우박의 궤적이나 상태를 측정하지 않습니다. 대신에 그들은 폭풍 속의 실제 우박처럼 행동하며 "우박이 어떻게 자라는지, 바람과 낙하로 인해 움직이는지에 대한 정보를 수집합니다"라고 Soderholm은 말합니다. "Hailsonde 쉘의 신중한 설계와 센서의 최적화를 통해 이러한 조건에서 생존할 수 있을 뿐만 아니라 귀중한 측정값을 수집할 수도 있었습니다."

hailsonde는 폴리스트렌 껍질에 싸인 3D 프린팅 부품, 배터리 및 전자 장치로 구성됩니다.Joshua Soderholm/호주 기상청

Soderholm은 새로운 기술이 자신의 뇌우 과학 분야에 어떻게 도움이 될 수 있는지 조사하는 것을 좋아한다고 말하면서 헤일손데라는 아이디어를 생각해 냈습니다. "특히 사람들이 이전에 기술 장벽으로 인해 달성할 수 없다고 생각했던 프로세스를 측정할 때"라고 그는 말합니다. 여기에는 우박이 폭풍 내에서 어떻게 진화했는지, 레이더에서 어떻게 보이는지 밝히기 위한 3D 스캐닝 우박이 포함됩니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 우박의 단면을 분석하여 우박이 어떻게 성장했는지 추론합니다. 드론을 사용하여 공중에 떠 있는 우박의 모양을 조사합니다.

Soderholm은 “우박 궤적을 시뮬레이션하는 동료 Matt Kumjian의 새로운 연구 결과를 본 후 우박 아이디어가 시작되었습니다.”라고 말했습니다. "시뮬레이션이 현실적인지 알고 싶었지만 전혀 알 수 없었기 때문에 측정값을 수집하는 방법을 고민하기 시작했습니다."

“저는 제 연구가 이전에는 불가능하다고 생각했던 데이터 격차를 메울 수 있는 관찰의 놀라운 잠재력을 강조한다고 믿습니다.... 3D 프린팅, Python, 사물 인터넷, 단일 보드 컴퓨터와 같은 최신 도구를 사용하면 박사 학위 없이도 신속한 프로토타이핑이 가능합니다. . 공학에서요.”