1。フローダイナミクス：
雪崩内に配置されたセンサーは、雪の速度、加速、および流れパターンを測定できます。流れのダイナミクスを研究することにより、科学者は雪崩が雪の開始、伝播、堆積方法をよりよく理解することができます。この情報は、脆弱な領域のハザードマッピングと識別に役立ちます。
2。圧力と衝撃力：
センサーは、流れる雪によって及ぼす巨大な圧力と衝撃力を記録できます。これらの測定値は、研究者が雪崩の影響に耐えることができる雪崩の破壊力と設計構造とインフラストラクチャを決定するのに役立ちます。
3。雪の密度と構成：
センサーは、雪崩内の雪の密度と組成を測定できます。密度の変動と異なる雪の種類（たとえば、新鮮な粉末、湿った雪、氷など）の存在は、雪崩の行動に影響を与える可能性があります。
4。温度と湿度：
温度と湿度センサーは、雪崩内の環境条件に関する洞察を提供します。これらの要因は雪の特性に影響を与え、雪崩のダイナミクスに影響を与えます。
5。音響排出量：
一部のセンサーは、雪崩中に生成された音響排出量（音波）をキャプチャするように設計されています。これらの音を分析することで、研究者が雪崩の種類、速度、雪崩パスに障害物や構造の存在を特定するのに役立ちます。
6。破片輸送：
センサーは、雪崩内の岩、木、インフラストラクチャを含む破片の輸送を検出できます。破片輸送を理解することは、雪崩によって引き起こされる潜在的な損傷を評価するために重要です。
7。雪崩トリガー：
戦略的な場所に配置されたセンサーは、スノーパックの不安定性、地震活動、人間の介入など、雪崩のトリガーを特定するのに役立ちます。この情報は、雪崩のリスク管理と公共の安全に不可欠です。
8。早期警告システム：
センサーネットワークを使用して、雪崩条件が好ましい場合に雪崩が発生しやすいエリアを監視し、リアルタイムでコミュニティに警告する早期警告システムを開発できます。
さまざまなセンサーを採用し、収集されたデータを分析することにより、研究者は雪の雪崩で発生する複雑なプロセスをより深く理解しています。この知識は、雪崩予測の改善、ハザード評価、および緩和戦略に貢献し、最終的には公共の安全性を高め、これらの自然災害に関連するリスクを軽減します。
