在2017年的飓风季，北大西洋的几次大风暴摧毁了休斯顿、佛罗里达、波多黎各及更广泛的加勒比地区社区。这场浩劫表明，理解和沟通这些风暴带来的严重威胁是多么重要。科学家们在预测风暴的许多方面都取得了长足的进步，但如果处于危险中的人们不了解他们所处的危险，那么这些预测就没有意义。我们是来自宾夕法尼亚州立大学不同领域的研究人员：一位是气象学教授，另一位是音乐技术教授。自2014年以来，我们一直在合作将热带风暴的动力学转化为声音（sonify）。换句话说，我们将环境数据变成音乐。
通过将 卫星视频（就像天气预报中经常看到的那样）转化为声音，我们希望人们能更好地理解这些极端风暴是如何演变的。
数据化为声音
我们大多数人都熟悉数据可视化：图表、图形、地图和动画，它们代表着复杂的数字序列。声音化（Sonification）是一个新兴的领域，它用声音来创建图形。
作为一个简单的例子，一个声音化的图表可能由一个上升和下降的旋律组成，而不是页面上的一条上升和下降的线。
与传统的数据可视化相比，声音化有几个好处。一个好处是可访问性：有视觉或认知障碍的人可能 更容易地接触基于声音的媒体。
声音化也有助于发现。我们的眼睛善于检测 静态属性，如颜色、大小和纹理。但我们的耳朵更善于感知 变化和波动的属性。音高或节奏等质量可能发生非常细微的变化，但仍然很容易被感知。耳朵也比眼睛更擅长同时跟踪多个模式，这正是我们在欣赏一首复杂音乐中交织的部分时所做的。
声音的处理速度 更快，而且 更具感染力。这就是为什么我们会不由自主地跟着喜欢的歌曲跺脚和唱歌。
将风暴变成歌曲
一场飓风的生命周期可能持续一天到几周不等。美国国家海洋和大气管理局等机构会持续测量风暴的各种特征。
我们将飓风不断变化的的特征提炼为每六小时测量一次的四个指标：气压、纬度、经度以及不对称性，不对称性衡量的是围绕风暴中心的风的模式。
为了创建声音化，我们将这些数据导出到音乐合成程序 SuperCollider。在这里，数值可以根据需要进行缩放和转置，以便例如持续数天的风暴可以在几分钟或几秒钟内播放。
然后，每种类型的数据都像乐谱中的一个声部一样被处理。数据被用来“演奏”合成的乐器，这些乐器被创建成能够发出暗示风暴的声音，并且能够很好地融合在一起。
在我们的录音中，气压通过一种盘旋的、呼啸的声音来传达，反映了气压的变化。更强的飓风海平面气压值更低。近地面的风在强风暴中也更强。
随着气压的降低，我们声音录音中盘旋的速度会加快，音量会增加，呼啸的声音会变得更明亮。
风暴中心的经度通过立体声声像（stereo pan）来反映，即声音源在左右扬声器通道之间的位置。
纬度通过盘旋声音的音高以及更高的脉冲声来反映。当风暴从赤道向两极移动时，音高会下降，以反映热带地区以外温度的下降。
更圆的风暴通常更强烈。对称性值通过低沉的背景声音的明亮度来反映。当风暴呈长圆形或椭圆形时，声音会更明亮。
使用声音
到目前为止，我们已经对11场风暴进行了声音化，并绘制了 2005年全球风暴活动。
风暴的声音化可以潜在地惠及那些追踪风暴系统或向公众更新天气活动的人。例如，声音化可以过收音机播放。对于手机带宽有限、更能接收音频内容而非视频内容的人来说，声音化也可能很有用。
即使是气象学专家，通过将相互关联的风暴动力学作为同时进行的音乐声部来感知，也比仅依赖图形更容易。例如，虽然风暴的形状通常与气压有关，但有时风暴的形状会改变而气压不变。虽然这种差异在图形中可能难以察觉，但在声音化的数据中却很容易听到。
我们的目标是将各种图形的声音化引入科学课程，特别是针对低年级学生的课程。声音化正日益成为一种 公认的研究方法，并且 多项研究 已证明其在传达复杂数据方面的有效性。但其推广速度一直很慢。
在全国范围内，科学家、教师和学校管理人员都认识到 艺术， 包括声音和音乐，在教授科学和数学中的重要性。如果一代学生通过更多感官（视觉、听觉和触觉）来体验科学，那么他们可能会觉得科学更具吸引力，也更不令人生畏。
Mark Ballora 是宾夕法尼亚州立大学的音乐技术教授，Jenni Evans 是该校的气象学教授。本文最初发表在 The Conversation。
