近实时获取羽流质量喷发率方法的有效性验证：以2021年圣文森特岛拉苏弗里埃尔火山的喷发为例

《Geochemistry, Geophysics, Geosystems》：Validation of Near Real-Time Retrieval of Plume Mass Eruption Rates: The Case of the 2021 Eruption of La Soufrière, St Vincent

火山喷发质量喷发率估算基于改进的1-D火山柱模型PPM，结合卫星图像分析火山柱几何演变与风场条件，实现喷发源MER的快速反演。研究通过2021年圣文森特岛拉苏弗里埃火山和埃特纳火山10次喷发事件验证模型有效性，平均误差达0.23，并集成至HOTVOLC系统实现近实时监测。

　　在火山喷发过程中，火山灰云的形成和扩散是自然现象中极具破坏力的一部分，其对航空、农业、环境和公共健康等方面的影响不容忽视。为了更精确地评估这些喷发对人类社会的影响，科学家们一直在努力改进估算喷发源参数（Eruption Source Parameters, ESPs）的方法。其中，质量喷发率（Mass Eruption Rate, MER）是衡量喷发强度的关键参数之一，因为它不仅影响火山灰云的垂直高度，还决定了其水平扩散范围和持续时间。然而，目前的估算方法在面对弱喷发或强风条件下的喷发时，往往显得不够准确，这些情况在自然界中尤为常见。

本文研究了通过卫星观测数据来估算MER的新方法，并基于一个改进的1D火山柱模型（Paris Plume Model, PPM）进行分析。该模型可以预测火山灰云的几何形态，并将这些远距离的观测结果与喷发源的参数联系起来。通过对2021年圣文森特岛La Soufrière火山喷发期间GOES-16卫星图像的分析，研究人员发现，他们估算的MER与文献中已有的数据具有良好的一致性，平均误差约为-0.23。此外，该方法还被应用于Mt Etna的10次喷发事件，通过HOTVOLC系统进行近实时估算，结果显示该模型在预测火山喷发的MER方面具有较高的准确性和实用性。

火山喷发的几何形态主要由喷发源的MER和风速决定。当喷发强度较高且风速较小时，火山灰云通常会形成“强”喷发，能够超越中性浮力高度（Neutral Buoyancy Height, NBH），并形成圆形的湍流扩散区。而在喷发强度较低或风速较高的情况下，火山灰云则会形成“弱”喷发，其扩散方向受到风力的显著影响，表现为侧向的湍流扩散。此外，还存在一种称为“扭曲”喷发的中间状态，其形态介于强喷发和弱喷发之间。这种喷发形态的形成通常与喷发源和风速之间的相互作用有关，因此，模型需要考虑风速对火山灰云几何形态的影响。

PPM模型是基于之前的火山柱研究进行改进的，它不仅考虑了火山灰云的垂直发展，还纳入了侧向扩散的模拟，从而能够在喷发源较远的地方进行预测。为了提高模型的准确性，研究人员引入了一个新的参数，该参数基于实验室实验结果，能够更精确地描述火山灰云从弱到强的转变过程。通过对不同风速分布（均匀、线性、复杂）和不同MER值的模拟，研究者发现，风速和MER是影响火山灰云几何形态变化的两个主要因素。当风速增加时，火山灰云的侧向扩散会变得更加显著，而在较低的风速条件下，火山灰云的形态则更接近于垂直上升的“强”喷发。

此外，研究还探讨了火山灰云中颗粒大小分布（Grain Size Distribution, GSD）对火山灰云高度和扩散范围的影响。通过比较不同颗粒大小分布对火山灰云几何形态的预测，研究人员发现，颗粒大小分布对火山灰云的侧向扩散影响较小，但对火山灰云的垂直发展具有一定的作用。这表明，在估算火山灰云的形态时，需要综合考虑喷发源的颗粒大小分布和风速等参数。

为了验证模型的准确性，研究者利用GOES-16卫星图像对La Soufrière火山喷发期间的33次喷发事件进行了观测和分析。通过比较模型预测的火山灰云宽度和实际观测数据，研究发现，PPM模型在估算MER方面具有较高的准确性，特别是在喷发的前两个阶段。对于第三个阶段，由于火山灰云的形态较为复杂，模型预测的MER与观测数据之间存在一定的偏差，但总体上仍处于相同的数量级。

HOTVOLC系统作为一项卫星监测工具，已经能够提供实时的火山灰云数据，包括最大高度、颗粒大小分布等。本文提出的新方法将PPM模型与HOTVOLC系统相结合，利用GIS技术进行火山灰云的测量，从而实现对火山喷发源参数的近实时估算。这种方法不仅提高了估算的准确性，还降低了估算过程中的不确定性，使得火山喷发对环境和人类活动的影响能够更快地被识别和评估。

通过与之前的方法（如Pouget等人的方法）进行比较，研究者发现，PPM模型在估算MER方面具有显著的优势。特别是在喷发的第三阶段，PPM模型能够提供更为准确的估算结果，而Pouget等人的方法则存在一定的偏差。这种偏差可能源于模型对喷发过程的不同假设和参数选择。因此，改进模型对喷发过程中各种因素的考虑，有助于提高估算结果的准确性和适用性。

研究结果表明，PPM模型能够有效地估算火山喷发的MER，并且在不同风速和颗粒大小分布条件下具有较好的适应性。这一模型的改进为火山监测和灾害预警提供了重要的工具，尤其是在需要快速响应的火山喷发事件中。此外，该模型的实施还可以为火山灰扩散模型的输入参数提供更为可靠的数据支持，从而提高火山喷发预测的精度和时效性。

总的来说，这项研究通过改进火山柱模型，结合卫星观测数据和GIS技术，提供了一种更为准确和实用的方法来估算火山喷发的质量喷发率。这种方法不仅能够应用于La Soufrière火山喷发的分析，还可以推广到其他火山的监测中，为火山灾害的预防和应对提供科学依据。研究还强调了对火山喷发过程中各种参数的深入理解的重要性，以及通过进一步的实验和观测来优化模型的必要性。未来的工作可以集中在更广泛的数据集上，以验证模型在不同环境条件下的适用性，并进一步提高估算的精度和可靠性。