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=='''我们的目标'''== 气候模型预测在未来的世纪里地球气候的重大的变化。但他们预言的范围非常巨大——我们应该怎么应付这不确定性? 如果他们过高估计气候变化速度和规模,最后我们也许会因为模型所估计的(实际上并不会发生的)问题而产生多余地恐慌并为设法避免而投入巨额资金。相对的,如果模型低估变化,最后我们将会因为错误地相信变化将是易处理、很小和很慢的,而错失良机。 对于这个问题我们需要估计我们的气候模型预测的可信度。换句话说我们需要确定这些预测的不确定参数。通过参加实验,您能帮助我们完成这个几乎不可能完成的任务。 因为气候模型必须包括小规模物理过程的作用(譬如云彩),即使有着让人难以置信的速度的现代巨型计算机也只能通过简单化(参数化)才能胜任。许多参数使用的精确值有一定的误差范围——我们不知道什么数值是最合理的。有时这个范围可能非常巨大! 这意味着,任何一种预测只能代表气候变化的一个可能的发展方向。 我们怎样评估和减少这些误差? 对这个问题有二种补完方法: *减小参数误差的范围。这是一个长期过程。要求: **改进模型,尽量使用最新的巨型计算机。 **收集(主要通过卫星)大范围的大气参量(譬如风速,云量,温度……)数据。 *在参数现有误差范围内运行大量的模型。放弃那些失败的模型,利用剩下的进行更进一步的研究。 第二个设想是climateprediction.net。我们想通过运行上万个最新版的物理参数有些许不同的气候模型来确定参数的误差。这个技术,以规模大著名,需要很大的计算量,远比现代超级计算机大的多。唯一可行的方案是使用结合数以万计的普通的计算机计算量的分布式计算,各台计算机解决这个全球性问题的一个小但同样关键的部份。
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