火山爆发后，喷射出来的火山灰一般经过五到十分钟就能达到空中11公里左右的高度，而这也差不多是商用飞机正常飞行的高度，所以它们有可能损害飞机的引擎。

现在科学家们已经开发出一种新的算法，可以在火山爆发后不久识别和跟踪爆炸性的火山灰云。研究人员去年11月8日在《地球与空间科学》(Earth and Space Science)网络版上报告说，利用卫星图像，该算法可以在大约三分钟内测量出不断膨胀的云层的温度、高度和轨迹。

通过近实时跟踪这些火山灰羽流，科学家们可以在需要更改火山灰预警或改变飞机飞行路径时向航空当局发出警报。“及时发现是至关重要的，”该研究的合著者、威斯康辛州麦迪逊市的美国国家海洋和大气管理局的物理学家迈克尔·帕沃罗尼斯(Michael Pavolonis)说。

这项新技术对于追踪偏远地区未受监控的火山尤其有用。在全球大约1500座活火山中，只有不到10%的活火山受到监测。

该算法通过扫描NOAA和NASA的合资企业、地球同步运行环境卫星系统(Geostationary Operational Environmental Satellite system)以及日本Himawari-8等气象卫星拍摄的图像来工作。这些卫星环绕赤道飞行，每隔30秒就能拍摄到地球上大片区域的照片。

火山灰分解

在2011年6月的一次喷发中，厄立特里亚的纳布罗火山向天空喷射火山灰(见左图卫星图像)。一种计算机算法分析了喷发15分钟后该地区的一些云。在一项分析中(右图)，深红色表示Nabro上空的化学成分主要是火山灰和二氧化硫，而黑色表示的是充满冰的云。黄色代表高液态水含量的云。

帕沃罗尼斯说，挑战在于区分不同类型的云。例如，为了区分火山灰云的喷发和大雷暴的形成，该算法分析了亮度和温度。当过热的灰云冲向天空时，它们在平流层附近迅速冷却。

研究人员对2002年至2017年卫星数据显示的79次火山爆发进行了算法训练。当该算法使用前几代卫星的数据时，它大约有55%的时间能准确识别火山灰云。利用新卫星的数据，该项目发现了近90%的云层。

英国曼彻斯特大学的火山学家迈克·伯顿(Mike Burton)没有参与这项研究，他渴望看到人工智能被用于监测火山爆发。“这还处于起步阶段，但我认为机器学习的应用潜力巨大。”

（作者：阿川频道）