2011 年夏天，当飓风艾琳（Irene）袭击东海岸时，本以为会是一场大灾难。地铁停运，人们疏散，商店关门停业。然而，尽管造成了重大损失，但这场风暴的强度远未达到预测。但一年后，当飓风桑迪（Sandy）于 2012 年 10 月 29 日在纽约州登陆时，科学家们意识到他们面临的是一个相反的问题：他们严重低估了它将带来的水量。
尽管气象学家们竭尽全力准确预测风暴（甚至驾驶飞机直冲风暴收集数据），但预测飓风和热带风暴仍然是一门不精确的科学。特别是当涉及到预测风暴登陆时的强度时，我们还有很长的路要走。但是，风暴追踪机器人，无论是在风暴之上还是之下，都可以为我们提供观测数据来改变这一点。
在罗格斯大学（Rutgers University），沿海海洋观测实验室（Coastal Ocean Observation Lab，简称 COOL）正在通过部署一群相对便宜的、由浮力驱动的水下滑翔器来提高飓风模型的准确性。这些滑翔器可以直接进入风暴的中心，收集关于下方海洋实时数据，例如不同深度的温度变化。研究人员正在分析这些滑翔器在艾琳和桑迪期间收集的数据，试图找出相对较弱的飓风和超级风暴之间的区别。
“总体的想法是利用这些[数据]来验证一些模型，因为在风暴期间，海洋中的观测数据确实非常有限，”罗格斯大学博士生 Travis Miles 告诉我。传统上，在风暴期间收集海洋数据的少数方法之一是在风暴来临前布设系泊浮标，并希望风暴会经过它们。或者你可以驾驶飞机进入风暴，并将传感器放入水中。或者你可以在飓风期间待在船上（开玩笑的，别这么做）。这些技术成本高昂，而且收集数据的量有限，因为传感器无法移动到不同位置和深度进行观测。“用高时间分辨率收集海洋数据的方法不多，”Miles 说。
“在风暴期间，海洋中的观测数据确实非常有限。”
这就是滑翔器的用武之地。这些长 6 英尺、重 115 磅的自主水下航行器（AUV）携带仪器，可以测量水温、深度、盐度和更多参数，并且可以运行数月，从所有不同深度持续收集数据流，每次浮出水面时都通过卫星电话将信息传回实验室。它们由电池供电，通过浮力变化驱动，利用机翼模仿水下飞行的机制，而不是像潜艇那样通过推进器前进。
工作原理（视频解释在此）：滑翔器前端的活塞向后拉，让少量水进入头部。这增加了头部的重量，使其向下倾斜朝向海底。身体上的机翼将下行运动转化为前向滑翔，就像一只俯冲向地面的鸟。要回到水面，活塞将水推出去，使滑翔器更具浮力，并将其推向水面。
通过这种前后摆动的运动，滑翔器在水中既可以水平也可以垂直移动，速度虽然缓慢但效率很高，每天大约可以行驶 10 到 20 公里。与去年美国国家海洋和大气管理局测试的一些其他水下机器人传感器（例如只能在距离水面 23 英尺处记录水温的机器人）相比，这些滑翔器可以深入到数百英尺的深度。结合传统的定点浮标等数据采样方法，它们可以更详细地描绘风暴前、中、后的海洋状况的 3D 图景。
“所有这些东西的真正威力在于它们都有不同的时空采样方式，”COOL 的联合主任之一 Scott Glenn 告诉我。“正是将它们整合在一起的力量，让我们能够深入这个看不见的世界。”
该实验室目前正在分析飓风艾琳和桑迪的数据，以试图改进飓风模型如何纳入海洋对风暴的响应。“目前许多模型的运作方式是，它们对海洋的实际状况做出了某种假设，”Miles 解释说。“我们试图做的是，将经过观测验证的真实海洋物理学纳入这些大气模型中，以实际提高它们的强度预测。”
例如，了解风暴经过时海洋深处的温度变化，可以告诉科学家这些水是否会成为加强风暴的“引擎”，还是会“踩刹车”。“海洋是你的热量驱动源。它是飓风的引擎，”Miles 说。
“在飓风桑迪期间，你可以看到新泽西州海岸线附近的底部温度从 10 摄氏度上升到近 18 摄氏度，”他解释说。在桑迪期间，COOL 的一个滑翔器就在风暴中心下方。“这相当于在两个小时内从夏季条件变为冬季条件。”相比之下，在飓风艾琳期间，滑翔器的数据显示海水急剧降温，削弱了风暴。“在艾琳期间，我们看到了风暴潮有一个逃逸路径，”Glenn 解释说。由于仍是夏天，海水是分层的，表层是较暖的水，底层是较冷的水。被飓风搅动后，大陆架底部较冷的水冷却了表层较暖的水，从而削弱了风暴，减小了风暴潮——即在飓风期间堆积在海岸上的风驱动的海水。
然而，如果没有这种指示海洋温度如何变化的具体数据，预报员就无法判断会发生什么。“如果你不考虑这个过程，你就会假设这个过程是温暖的，”他说，这可能导致对风暴强度的过度预测。
目前，从新斯科舍到佐治亚州，大西洋沿岸部署了几架滑翔器，参与“Gliderpalooza”活动，这是美国综合海洋观测系统（U.S. Integrated Ocean Observing System）下，多个大学为期两个月的一项合作项目。它们计划在本月月底——大西洋秋季风暴高峰期——收集数据，以进一步改进飓风强度模型。
通过提供来自海洋深处的更高分辨率的数据，这些滑翔器可以帮助我们区分下一场大风暴和一次虚假警报。
