Làm thế nào để sẵn sàng cho mùa bão Các mảnh vỡ trong một xưởng đóng thuyền ở Mexico Beach, Fla., Vào ngày 10 tháng 10 11, 2018, sau khi cơn bão Michael tàn phá nặng nề thị trấn. Ảnh AP / Gerald Herbert,

Mùa bão Đại Tây Dương chính thức bắt đầu vào tháng 6 1, ngay cả khi nhiều cộng đồng vẫn đang hồi phục sau một năm tàn phá ở 2018. Bão Florence tràn ngập nhiều Carolina trong tháng 9, sau đó là Bão Michael, đã đánh bại Florida Panhandle chưa đầy một tháng sau đó. Cùng nhau, hai cơn bão đã giết chết ít nhất 113 người và gây ra thiệt hại hàng tỷ đô la.

Dự báo sớm cho 2019 đã dự đoán một mùa dưới mức bình thường, với 13 được đặt tên là bão dự kiến ​​sẽ hình thành và hai trong số chúng phát triển thành những cơn bão lớn. Nhưng như các nhà dự báo cảnh báo, chỉ cần một cơn bão đổ bộ để biến nó thành một mùa hoạt động cho những người gây hại. Dưới đây là năm chuyên gia chuẩn bị cho bất cứ điều gì mà cơn bão 2019 mang lại.

KHAI THÁC. Làm thế nào các nhà dự báo đưa ra dự đoán

Chúng tôi dựa vào các nhà dự báo chuyên gia để cho chúng tôi biết những cơn bão sẽ mạnh đến mức nào, tỷ lệ chúng sẽ đổ bộ và nơi chúng có khả năng sẽ lên bờ. Nhưng làm thế nào để những người gây bão phát triển các phán đoán từ số lượng dữ liệu khổng lồ?

Như các nhà khí tượng học của Đại học bang Florida Mark Bourassa và Vasu Misra giải thích, các mô hình - gói phần mềm phức tạp chạy trên máy tính lớn - là rất cần thiết. Nhưng kết quả của các mô hình không phải lúc nào cũng đồng ý với nhau. Đó là lý do tại sao các nhà dự báo sử dụng bộ sưu tập mô hình bão thay vì chỉ một. Và họ có thể điều chỉnh một số giả định được xây dựng trong các mô hình để giải thích sự không chắc chắn về các điều kiện trong một cơn bão cụ thể.


đồ họa đăng ký nội tâm


Dự báo theo dõi bão đã trở nên chính xác hơn nhiều trong những thập kỷ gần đây, nhưng dự đoán về cường độ bão đã thay đổi rất ít. Đó là bởi vì thật khó để nắm bắt tất cả các biến xác định cường độ bão. Các mô hình của Keith không chính xác trong các mô tả của họ về toàn bộ trạng thái của khí quyển và đại dương tại thời điểm bắt đầu của mô hình, Mitch Bourassa và Misra thừa nhận - một điểm đáng nhớ nếu một cơn bão đi theo hướng của bạn.

Cải thiện dự báo bão có nghĩa là thử nghiệm các cơn bão lịch sử với các mô hình và siêu máy tính tinh vi ngày nay.

{vembed Y = uf-BouoxPCA}

KHAI THÁC. Tôi nên ở lại hay tôi nên đi?

Nếu một cơn bão đang đến gần, bạn có nên rời đi? Đó là một câu hỏi phức tạp, đặc biệt là khi sơ tán được khuyến nghị nhưng không bắt buộc. Người dân phải cân nhắc chi phí kinh tế và cảm xúc khi di dời so với dự báo thiệt hại có thể thay đổi hàng giờ.

Các quan chức chính phủ cảm thấy áp lực khi họ phải quyết định có nên ra lệnh cho người ra khỏi thị trấn. Nhà địa lý học của Đại học Nam Carolina Susan Cutter gọi những quyết định này là khoa học một phần, kỹ năng một phần dựa trên kinh nghiệm và một phần may mắn. .

Các nhà hoạch định quyết định sơ tán căn cứ vào nhiều yếu tố ngoài dự báo bão, ông Cutter viết. Họ cũng xem xét mạng lưới đường bộ, nhân khẩu học, và liệu cư dân có khả năng tuân theo các đơn đặt hàng nhanh hay không. Thật khó để dự đoán đường đi của bão, và thậm chí còn hơn thế nữa là hành vi của mọi người khi đối phó với họ, cô ấy lưu ý.

KHAI THÁC. Rủi ro mở rộng trong đất liền

Một cơn bão đang giáng xuống bờ biển Đại Tây Dương hoặc Vịnh, nhưng bạn đang đi nghỉ ở vùng núi. Bạn nên theo dõi các dự báo?

Nhà địa lý học của Đại học bang Louisiana, câu trả lời của Craig Colten là có. Như Colten đã tìm thấy trong nghiên cứu về nước ở miền Nam Hoa Kỳ, nguy cơ lũ lụt thảm khốc trong và sau cơn bão kéo dài nhiều dặm nội địa. Tuy nhiên, các cộng đồng ở xa bờ thường không được chuẩn bị tốt cho những trường hợp khẩn cấp này.

Địa lý làm cho vùng biển phía đông Hoa Kỳ rất dễ bị lũ lụt do bão nhiệt đới, Colten cho thấy:

Từ New England đến Georgia, một mạng lưới sông ngòi dày đặc chảy từ phía đông Appalachia băng qua vùng Piemonte - một cao nguyên rộng, trải dài từ những ngọn núi đến đồng bằng ven biển - và chảy ra Đại Tây Dương. Dốc dốc di chuyển nước nhanh chóng xuống sườn núi.

Khi những cơn bão và bão nhiệt đới di chuyển vào đất liền, họ gặp mặt dốc của dãy núi Blue Ridge và trỗi dậy, làm mát và giải phóng lượng mưa lớn. Những con vượn này đã phễu vào mạng lưới sông và lao ra biển, thường tràn qua bờ kênh tràn ngập.

Mô hình này đã dễ dàng xuất hiện vào tháng 9 2018 khi cơn bão Florence đổ bộ 20 đến 30 inch của mưa trên nhiều vùng của Bắc Carolina, thiết lập hồ sơ lũ lụt tại 28 địa điểm khác nhau.

Làm thế nào để sẵn sàng cho mùa bão Lũ lụt ở Nam Carolina sau cơn bão Florence, tháng 9 21, 2018. Vệ binh quốc gia Hoa Kỳ / Phi công cao cấp Megan Floyd

KHAI THÁC. Mạng xã hội của bạn có thể giúp hoặc làm tổn thương bạn

Phương tiện truyền thông xã hội có thể cực kỳ hữu ích trong một thảm họa. Ứng dụng cung cấp cập nhật thời tiết, thông báo dịch vụ công cộng và chỉ đường đến trạm xăng gần nhất vẫn còn nhiên liệu. Mọi người có thể sử dụng Facebook hoặc Twitter để gọi trợ giúp khi họ bị cắt khỏi đường hoặc mất điện và các nhà quản lý khẩn cấp sử dụng chúng để tổ chức và cung cấp thực phẩm và vật tư y tế.

Nhưng khi nhà khoa học chính trị của Đại học Đông Bắc Daniel Aldrich phân tích cách thức mạng xã hội của bạn bè và người thân ảnh hưởng đến lựa chọn di tản, anh tìm thấy nhiều kết quả sắc thái hơn. Những người có mạng xã hội mở rộng, lan rộng có nhiều khả năng sơ tán trước một cơn bão sắp tới, Aldrich nhận xét:

Ngược lại, chúng tôi thấy rằng việc có mối quan hệ ràng buộc mạnh mẽ hơn - đó là gia đình và bạn bè - khiến mọi người ít có khả năng sơ tán dẫn đến một cơn bão. Theo quan điểm của chúng tôi, đây là một cái nhìn sâu sắc quan trọng. Những người có mạng lưới gần gũi, mạnh mẽ có thể cảm thấy được hỗ trợ và chuẩn bị tốt hơn để vượt qua cơn bão.

Mạng lưới mạnh mẽ là vô giá cho bất cứ ai vượt qua căng thẳng của một thảm họa lớn. Tuy nhiên, nghiên cứu của Aldrich cho thấy rằng một người nhìn thấy những người khác trong mạng lưới gần gũi, ngay lập tức của mình có thể chọn không di tản, khi cảnh báo từ các quan chức công cộng sẽ là lựa chọn tốt hơn, mặc dù ít tự nhiên hơn.

Giới thiệu về Tác giả

Jennifer Tuần, Biên tập môi trường + Năng lượng, Conversation

Bài viết này được tái bản từ Conversation theo giấy phép Creative Commons. Đọc ban đầu bài viết.

Sách liên quan

at Thị trường InnerSelf và Amazon