在对抗威胁山区安全的雪崩时，了解雪崩的流动动力学对预测其破坏潜力和可动性至关重要。奥地利森林研究中心和因斯布鲁克大学的专家组成的团队采用了一种名为AvaNode的传感器系统，并用其装备合成粒子来获得雪崩粒子级别的见解。这些粒子内含的惯性测量单元（IMU）及全球导航卫星系统（GNSS），在雪崩流动中一同移动，提供了了解雪崩整体行为的宝贵数据。本文将侧重于探究这套流动测量系统的可行性。

在2021-2023年的冬季中，通过在静态积雪和中等规模动态雪崩条件下的实验，得到了粒子流状态的三个阶段：初始快速加速阶段、最快速度的稳定流动阶段、以及伴随最大旋转率的长时间减速阶段。研究还发现，粒子倾向于移向雪崩尾部，速度相对于雷达测量的前段接近速度较低，显示IMU在实验中不仅能测量加速度，还能记录旋转率等重要参数，是研究雪崩动力学的关键工具。

雪崩内部粒子的轨迹和运动状态对于理解雪崩的整体动态至关重要，尤其是在预测其破坏潜力和流动性方面。本研究不仅展现了IMU技术在实际应用中的独特和强大作用，也有助于改善现有雪崩防治策略，并且对于雪崩救援系统的进一步研发具有重要意义。