
يمكن للأقمار الصناعية مثل SWOT أن تساعد في تحسين التوقعات الحالية حول كيفية انتشار موجات تسونامي عبر المحيط - الصورة: NOAA
أُطلق القمر الصناعي SWOT عام ٢٠٢٢ من قِبل وكالة ناسا والمركز الوطني الفرنسي لدراسات الفضاء (CNES)، وهو مصمم لتتبع حركة التيارات الكبيرة والصغيرة حول العالم. بعد سنوات من جمع البيانات حول تيارات المحيطات، التقط SWOT عن طريق الخطأ حدثًا نادرًا: تسونامي في المحيط الهادئ .
في 29 يوليو/تموز، وقع زلزال بقوة 8.8 درجة على مقياس ريختر في منطقة الاندساس في جزر كوريل-كامتشاتكا قبالة الساحل الجنوبي الشرقي لروسيا، مما أدى إلى حدوث تسونامي انتشر بسرعة عبر منطقة في المحيط الهادئ في الوقت الذي كان يحلق فيه جهاز المسح SWOT فوق المنطقة.
وبدمج بيانات أقمار SWOT وثلاث عوامات من مشروع تقييم وإبلاغ تسونامي أعماق البحار (DART)، تمكن الباحثون من التقاط نمط انتشار وتشتت تسونامي بتفاصيل غير مسبوقة، وفقًا لما ذكره موقع ScienceAlert في 3 ديسمبر.

البيانات من عوامات SWOT وDART تساعد في التنبؤ باتجاه حركة تسونامي - الصورة: الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي
تُظهر النتائج أن نموذج التسونامي الفعلي أكثر تعقيدًا مما كان يُعتقد سابقًا. فوفقًا للنماذج التقليدية، تُعتبر موجات التسونامي الكبيرة "غير مشتتة"، أي أنها تحافظ على بنيتها كموجة واحدة أثناء تحركها.
ولكن بيانات SWOT تظهر العكس: فقد انقسم تسونامي 29 يوليو/تموز إلى موجة رئيسية كبيرة نسبيا، تلتها موجات أصغر.
أعتبر بيانات SWOT بمثابة نظارة جديدة. في السابق، لم تُظهر لنا عوامات DART سوى موجات تسونامي في نقاط قليلة وسط المحيط. استطاعت أقمار صناعية أخرى رؤيتها، ولكن جزءًا صغيرًا فقط من التسونامي.
وقال أنجيل رويز أنجولو، المؤلف الرئيسي للدراسة والذي يعمل في جامعة أيسلندا: "يسمح تحليل SWOT بتسجيل مساحة واسعة من سطح المحيط تصل إلى 120 كيلومترًا بدقة عالية غير مسبوقة".
لا يسلط هذا الاكتشاف الجديد الضوء على كيفية انتشار موجات تسونامي فحسب، بل يعد أيضًا بتحسين نماذج التنبؤ وأنظمة الإنذار المبكر.
ويقول الفريق إن SWOT والأقمار الصناعية الأخرى يمكن أن تساعد في مراقبة التسونامي في الوقت الحقيقي في المستقبل، وهو أمر مهم بشكل خاص للمجتمعات الساحلية التي تحتاج إلى مزيد من الوقت للإخلاء قبل وقوع الكارثة.
ونشرت الدراسة في مجلة The Seismic Record .
المصدر: https://tuoitre.vn/ve-tinh-bat-duoc-song-than-khong-lo-tren-thai-binh-duong-phat-hien-dieu-bat-ngo-20251203120031447.htm






تعليق (0)