Учёные из Каталонии применили метод компьютерной томографии (КТ) для исследования внутренней структуры градин, что позволит лучше понять процессы их образования и прогнозировать их появление. Результаты работы, опубликованные в журнале Frontiers in Environmental Science, открывают новые горизонты в изучении градообразования.
Градины образуются во время гроз, когда капли дождя замерзают в более холодных слоях облака и начинают расти, образуя ледяные частицы. Эти частицы, став достаточно тяжёлыми, падают на Землю, причиняя ущерб людям и имуществу. Однако до сих пор изучение их внутренней структуры было затруднено, поскольку для этого часто приходилось разрушать образцы.
В 2022 году, после мощной грозы, исследователи собрали гигантские градины, обрушившиеся на северо-восток Пиренейского полуострова, и применили КТ для анализа. Используя оборудование, обычно применяемое в стоматологии, учёные получили подробные 3D-изображения градин, что позволило изучить их внутреннюю структуру без разрушения образцов.
Карме Фарнелл Барке, научный сотрудник Метеорологической службы Каталонии и ведущий автор исследования, отметила: «Мы впервые получили возможность наблюдать всю внутреннюю структуру градин, что поможет улучшить прогнозирование градообразования».
Результаты исследования показали, что структура градин может быть значительно сложнее, чем считалось ранее. Внутри некоторых из них обнаружены нерегулярности, несмотря на то, что снаружи они выглядели почти идеально круглыми. В некоторых случаях ядра камней были расположены не по центру, что свидетельствует о неоднородном росте градин в разных направлениях.
«До сих пор считалось, что крупные градины могут иметь только неправильную форму, но наши данные опровергли это», — пояснил профессор Хавьер Мартин-Виде из Университета Барселоны. Он добавил, что различия между внешней и внутренней структурой камней могут помочь понять процессы, способствующие их образованию.
Метод КТ оказался полезным для изучения плотности различных слоёв градин и их роста на разных стадиях. Эти данные могут стать важным вкладом в разработку более точных моделей прогнозирования сильных гроз и градовых бурь, что поможет минимизировать ущерб от подобных явлений.