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尼爾·斯圖爾特看到“雷暴雪”這種天氣現象，其中包含雷聲、閃電和雪的 необычное 組合，至今已超過 30 年——確切地說是在 1978 年的暴風雪期間。這位美國國家氣象局 (NWS) 的氣象學家當時 10 歲，住在波士頓附近。這場風暴——他說這場風暴“在氣象界非常有名”，並影響了他的職業道路——在兩天內傾瀉了 27 英寸（67 釐米）的雪。然而，最大的降雪發生在持續六小時的雷暴雪期間，在這六小時內降下了一英尺的雪。*
斯圖爾特說，看到雷暴雪降臨“就像觀看雪堆積的延時電影，因為它下得太快了”。
雪暴期間的雷聲和閃電與普通的雪暴不同；它非常罕見——根據 1971 年 NSW 的一項研究，觀測到的雪暴中只有不到 1% 會釋放雷暴雪。但對這種現象的記錄觀測可以追溯到公元前 250 年，古代中國記錄顯示，這些記錄在 1980 年由大氣科學家王保貫翻譯，他現在在威斯康星大學麥迪遜分校工作。
今天，研究人員對雷暴雪的預測價值感興趣。密蘇里大學大氣科學副教授帕特里克·馬基特表示，一項為期 30 年的降雪研究發現，當在雪暴期間觀察到閃電時，在閃電發生地點 70 英里（113 公里）範圍內，至少有 86% 的可能性會降下 6 英寸（15 釐米）的雪。研究人員正試圖確定產生雷暴雪所需的大氣條件組合，以幫助他們更好地預測大雪——他們將大雪定義為至少 8 英寸（20 釐米），降雪速度為每小時 3 到 4 英寸（7.5 到 10 釐米）——並在危險天氣來臨之前釋出警告，讓人們有時間做好準備、躲避和離開道路。（美國國家公路交通安全管理局估計，2007 年有超過 800 人死於與雪有關的交通事故。）
馬基特說：“如果我們談論的是雷暴雪的觀測，那麼其預測價值在幾分鐘到幾小時之間。” 到雷暴雪期間閃電閃爍時，通常已經太晚了，無法讓當地居民為即將到來的白茫茫天氣做好準備。
*更正（2009 年 4 月 6 日）：本文最初宣告 27 英寸的積雪是在六小時內積累的，而不是兩天。
雷暴雪與夏季雷暴有一些共同特徵。在這兩種情況下，相對溫暖的空氣區域都會導致水分凝結成雲。然後形成溫度梯度，上方空氣較冷，靠近地球表面的空氣較暖。如果相對溫暖的空氣開始上升，湍流會導致一些水分子失去電子，另一些水分子獲得電子，從而在大氣中形成電荷，導致電氣化（以閃電形式釋放）和空氣的突然加熱和膨脹。科學家認為，雷暴雪是獨特的，因為由於零度以下的溫度，過冷液態水、冰晶和較大的冰顆粒之間的相互作用也會產生閃電。在這兩種型別的風暴中，雷聲都是由閃電過熱的空氣快速冷卻和收縮產生的聲波引起的。
在美國，雷暴雪最有可能在山區形成，例如落基山脈（這要歸功於海拔突然變化引起的暖空氣袋），以及在相對溫暖和大型水體附近，例如五大湖。雪需要寒冷的環境、形成雲的充足水分和上升的空氣；當新增第四種成分時，雷暴雪就會出現：熱不穩定，這是透過新增相對溫暖的空氣產生的。（馬基特估計，當暖空氣向上移動以產生所需的湍流時，溫度需要每英里海拔至少降低 7 華氏度（4 攝氏度）。斯科特·斯泰格是紐約州立大學奧斯威戈分校的助理氣象學教授，他最近發現，在五大湖下游（伊利湖和安大略湖）地區，每年大約發生六次雷暴雪，其中大多數發生在 11 月和 12 月。
他說：“這些風暴不會移動，因此它們可以在一天內傾瀉多達七英尺[兩米]的雪。” “它們是非常強烈的暴風雪，但它們非常區域性。”
斯圖爾特說，當雷暴雪發生在遠離山區和湖泊的地方時，它的熱源不是在地面附近，而是在海拔 10,000 英尺（3,000 米）以上的地方。正是這些不太頻繁發生的事件——在人口更稠密的地區，如大平原和美國東北部，就像 1978 年的暴風雪期間那樣——這種型別的風暴最有可能造成破壞。斯圖爾特說，在 3 月 1 日襲擊佐治亞州、南卡羅來納州和北卡羅來納州部分地區的雷暴雪中，每小時降雪量為 2 到 3 英寸（5 到 7.6 釐米），這在該國該地區極為罕見。哈茨菲爾德-傑克遜亞特蘭大國際機場報告說，當天中午前後，能見度在一個多小時內僅為約 1,320 英尺（402 米），佐治亞州北部的一些地區因潮溼的大雪而停電，他補充說。
馬基特上個月加入了一個由伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的研究人員組成的追風暴團隊，他們使用各種雷達來檢查風暴雲內部發生的情況，以確定降雪的原因。該團隊正在調查印第安納州、伊利諾伊州和威斯康星州幾個地點的 атмосферные условия。地面電場儀是一種測量地面附近電場的裝置，將用於確定上方雲層中是否積累了帶電冰粒子。該團隊計劃明年乘坐 NWS 飛機飛入暴風雪，並投放包含溫度計、氣壓計和其他裝置的包裹，這些裝置就像氣象氣球一樣，將在下降過程中測量溫度。如果該團隊在研究過程中遇到雷暴雪，他們或許能夠確認產生雷暴雪所需的條件，從而更容易預測這種冰冷的暴風雨。
斯圖爾特說：“如果提前一些時間，[無論是]幾個小時甚至一兩天，我們就可以看到一場大的風暴，並預測哪些地區會迎來極端降雪。”