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第263章 新的课题,改变世界的开始

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构建,但现在,他显然没有这个条件,于是,他就想到了这个方向。

不过他现在要专心攻克黎曼猜想,为下一个自由属性点努力,将这个课题交给埃琳娜无疑是个不错的选择。

天气预报模型通过将大气离散为三维网格,基于纳维-斯托克斯方程模拟空气流动,欧洲中期天气预报中心的IFS模型使用9公里网格和137层垂直结构,通过迭代计算未来10天的天气演变。

但由于直接求解方程在计算上不可行,气象模型需对小尺度过程,如云微物理、湍流进行参数化,这会导致最后得到的只能是一个近似结果。

当前天气预报就只能显示某某时间点有多少概率会下雨,而不是精确的,某时某分某秒某地,会下多大的雨。

并且因为方程的非线性特性导致蝴蝶效应,初始误差随时间指数级放大,比如2012年飓风“桑迪”的路径预测因初始气压场微小偏差产生显著分歧,最终误差超过24小时。

理论研究表明,即使初始条件完美,受湍流和误差累积限制,天气预测的奇异极限为14天。

但现在,纳维斯托克斯方程的全局存在性与光滑性得到严格证明。

以往天气预测的核心矛盾之一是,NSE的局部解存在性已被证明,但全局解的存在性与光滑性仍是未解之谜。

这意味着,理论上可能存在某些初始条件,如极端天气对应的剧烈气流,导致方程的解在有限时间内“爆破”(出现无穷大的速度或压力梯度),从而使数值模拟失效。

现在,模型的合法性将被彻底确立,气象学家无需再担心解突然崩溃的理论风险,所有基于NSE的数值模型的模拟结果将具备严格的数学可靠性。

目前天气预测的10-14天有效窗口源于混沌效应,也就是众所周知的蝴蝶效应,导致的误差指数放大,但光滑解的存在意味着流体运动在大时间尺度下仍保持结构稳定,可能延长可预测的时间范围,例如从2周扩展至1个月甚至更长。

陈辉的目的就是精准预测天气,并且延长可预测的时间范围。

比如,通过一系列的计算,预测到半年后某地会发生高烈度地震,那么,就可以提前进行相应的搬迁工作,避免造成损失。

“interesting!”

埃琳娜双眼明亮,她本就对偏微分方程感兴趣,能够将偏微分方程应用到如此有趣的课题上,那无疑是件很酷的事情。

尤其是还能有一位如此


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