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“天气预报的核心依赖于初始气象场的精确性,比如温度、气压、风速的分布,然而,实际采集到的数据中,观测站点的空间覆盖有限,就目前公开的数据来看,平均每100公里才仅1个站点,这是远远不够的,根本没办法捕捉到小尺度的气象细节。
并且卫星、雷达的遥感数据的误差会导致初始场的噪声。”
陈辉眉头也皱了起来,他当然明白,即便是初始条件的微小偏差,哪怕只有0.001度的温度误差,也会在计算过程中,因为NSE的非线性项被指数级放大,产生所谓的蝴蝶效应。
即使NSE的全局解存在,初始误差仍会导致预测结果偏离真实大气状态。
如果说计算资源的问题还可以想办法,那么初始数据的问题,就让人头痛了,这甚至都不是单纯的金钱能够解决的问题。
想要完成预测模型的构建,必须要精准的数据,并且这不是一城一池的数据,而是遍布极大范围的数据,才可能让模型尽可能精确。
因为整个地球是一个整体,任何地方的扰动都可能引起其他地方气象的变化,如果数据采集的区域不够大,即便模型再精妙,也不可能真正精准的做到预测。
这个问题几乎是致命的!
“你先改进模型,计算资源和数据的事情,我来想办法。”
陈辉安慰埃琳娜几句后,迈步走出了办公室,满脑子都是如何解决数学问题带来的问号。
不知不觉间,他来到了卡内基湖旁边。
此时正是傍晚,依旧有不少师生在湖边跑步,不少人都热情的跟陈辉打招呼,如今“咖
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