飓风的狂暴程度令人咋舌，就连专门穿越风眼收集数据的有人驾驶飞机也可能在毫无预警的情况下骤降数百米。迈阿密大学飓风科学家张军曾随美国国家海洋和大气管理局（NOAA）多次飞入风暴执行任务，他回忆起2021年的一次飞行经历："就是一个下沉气流，飞机上所有东西都飞了出去。"那次飞机急坠约500米。相比之下，商业航班遭遇严重颠簸时下沉距离通常不超过30米。
这类极端风暴会剧烈震动大气层，其强度甚至能被地震传感器记录下来。这一现象启发了斯坦福大学的科学家们。本月初，一项发表于《科学》杂志的研究指出，地震传感器揭示的飓风数据远比此前认知的更为详尽，尤其能获取飓风"边界层"这一难以研究区域的信息——而边界层对于预判飓风是否会增强至关重要。
飓风边界层是风暴大气的最低层，通常延伸至地球表面以上1至2千米的高度。2003年的一次飞行任务中，张军的导师驾机飞入该层，飞机俯冲得过低，含盐空气导致四台发动机中的一台失灵。张军说："此后我们基本不再飞入边界层了。"他补充道，NOAA科学家目前仍借助无人机、无人水面载具和降落伞传感器来研究这片混沌地带。
这项新研究或许能为张军这样的科学家提供一种新工具。斯坦福研究团队分析了路易斯安那州海岸附近地震传感器的历史数据——这些传感器恰好位于2012年一场飓风的路径上。这些传感器属于地震声学类型，除能探测低频次声波外，还可拾取机械振动。低频次声波通常由火山爆发等事件产生，研究人员发现飓风湍流同样会释放此类信号。他们认为，这些声学数据有望深化科学界对飓风边界层运作机制的认识。
"边界层对于模型预报非常重要，同时它也是飓风中观测最为匮乏的部分。"大气科学家伊普希塔·戴伊说。她曾在斯坦福大学求学期间参与该项目，现供职于英国国家大气科学中心。
2012年这场名为艾萨克的飓风登陆路易斯安那州传感器网络覆盖区域时，风力仅被评定为五级制中的一级。但这并不意味着湍流不够强烈。对于研究团队而言，这已是"一次非常强烈的事件"。曾参与该项目的吉庆说，他现为德克萨斯大学奥斯汀分校的博士后研究员。
飓风产生低频次声波，源于其湍流风场。混乱的气流造成气压波动，压力变化席卷地面，地震声学传感器得以捕捉到这片"嘈杂"的信号。
起初，科学家以为路易斯安那州的传感器会记录下飓风中所有气压波动混杂在一起的"噪音"图像。毕竟，飓风横跨数百公里，各层气压变化产生的声波信号可能相互叠加。然而，传感器实际捕获的却是"非常局部"的信号，斯坦福大学地球物理学教授埃里克·邓纳姆表示，这些信号反映的气压波动范围仅在数十至数百米之间。
"这真的改变了我们的思路——从宏观的整体飓风尺度，缩小到数公里乃至更小的尺度，于是我们将研究焦点转向了这个范围内的湍流。"邓纳姆说。
由于有人驾驶飞机飞入飓风边界层存在极大危险，目前对该层的研究通常借助以下几种方式：从风暴高层飞机上投放降落伞传感器、远程操控无人机，或利用浮标和风速观测塔等地面工具。每种方式各有利弊：空中工具无法提供连续测量数据，地面工具主要探测大气低层的变化，且往往只能间歇性记录。而要直接观测湍流，测量频率必须足够高，这大大限制了科学家的选择空间。
张军表示，地震声学传感器不会取代他团队现有的工具，但可以作为现有数据采集方法的有益补充。
"如果他们论文中呈现的规律能在更多飓风中得到验证……这些观测数据将对模型评估和物理改进大有裨益。"张军说。他还指出，出于安全考量，飞机对陆地上空飓风的观测难度较大，因此地震声学传感器有望在飓风登陆后提供独特的数据支撑。
研究团队同样表示，下一步工作是在更多风暴中研究这一现象，以验证地震声学信号与大气湍流气压信号之间的对应关系是否真实可靠。他们还认为，研究非飓风信号也有助于回答这一问题。
"在美国，很多地震站也配备了气压传感器，"吉庆指出，"我认为我们的机会之一是将研究范围扩展到飓风以外的一般大气状况，因为这些地震站始终在持续运行。"
Q&A
Q1：飓风边界层是什么？为什么难以研究？
A：飓风边界层是飓风大气的最低层，通常位于地球表面以上1至2千米的高度范围内。它极难研究，主要是因为这片区域湍流极为剧烈，有人驾驶飞机进入风险极大——曾有飞机因飞入边界层导致发动机损坏。目前科学家主要依赖降落伞传感器、无人机和地面工具进行观测，但这些方法各有局限，难以实现连续、高频率的直接测量。
Q2：地震传感器是如何探测飓风信号的？
A：飓风的湍流风场会产生气压波动，这些波动以低频次声波的形式传播并作用于地面，地震声学传感器能够拾取这类机械振动信号。斯坦福大学研究团队分析了2012年飓风艾萨克过境路易斯安那州期间地震传感器记录的数据，发现传感器捕捉到的是范围仅数十至数百米的"局部"气压波动信号，而非整个飓风尺度的混杂噪音，这为研究边界层湍流提供了新的数据来源。
Q3：地震声学传感器能取代现有的飓风观测工具吗？
A：目前不会取代，但可以作为重要补充。飓风科学家张军表示，地震声学传感器不会替代无人机、降落伞传感器等现有工具，而是能与之互补。尤其是在飓风登陆后，由于飞机的空中观测受安全限制较多，陆地上已有的地震传感器网络便具备提供独特观测数据的潜力。研究团队下一步将在更多风暴中验证这一方法的可靠性。
