На первый взгляд, «замедление ураганов» звучит как весьма недурная перспектива. Вот только речь в данном случае идет не о снижении скорости ветра внутри шторма, а о замедлении распространения самого катаклизма. Это означает, что он будет бушевать на одном месте гораздо дольше, причиняя все больше разрушений, прежде чем двинется дальше.
Новое исследование основано на метеорологических данных, собранных с 1950 года, а также на наблюдениях за ураганами за последние несколько лет. Кроме того, в дело пошли прогнозы на основе моделей, созданных с помощью компьютерного моделирования. Ученые изучили «поступательное» движение ураганов по территории, а не скорость штормовых ветров — поскольку, вне зависимости от скорости ветра, шторм может распространяться и быстро, и крайне медленно.
Например, в 2019 году ураган Дориан вызывал порывы ветра со скоростью до 295 километров в час, но за час проходил лишь несколько километров. На практике это значит, что у вихря было больше времени, чтобы уничтожать имущество и проливать больше осадков в конкретной небольшой области. Если будущие ураганы будут продолжать следовать модели урагана Дориан, то они, вероятно, будут еще более разрушительными.
«Наши расчеты показывают, что будущее антропогенное потепление может привести к значительному замедлению движения урагана, особенно в некоторых населенных районах средних широт», рассказал климатолог Ган Чжан из Принстонского университета.
Используя детальные климатические модели, Чжан и его коллеги
В результате моделирование показало, что сильные потоки ветра в средних широтах, известные как «западные ветры», будут продвигаться дальше к полюсам, задавая ураганам меньший импульс для движения. Модели предполагают, что наиболее сильно пострадает Азия и Северная Америка вдоль широт, близких к Нью-Йорку. Однако скорость урагана в тропиках не изменится из-за повышения температуры.
Исследование не смогло найти четкую связь между изменением климата, вызванным деятельностью человека, и недавним замедлением ураганов: в настоящее время нет достаточного количества данных, чтобы исключить случайные изменения или некоторые локальные причины.