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吴几康则依旧沉着脸,看起来很严肃。
其实吧。
考虑到这次录入的数据很多,个别数据要是出了错误其实不会太过影响最终结果,因此上头还给了一个3%的容错率。
不过吴几康并没有把这事儿告诉几位操作员,怕他们会因为放松而出现意外。
几分钟后。
每位操作员的手上都拿到了相应的数据,并且开始进行了导入。
早先提及过。
老郭他们原先仪器采集到的数据有五百多组,但后来经过叶笃正的计算发现这些数据完全不够用。
想要完成气象模拟,必须要多出十万倍才可以。
也就是需要的数据足足有五千多万组。
不过这只是计算需要的数据,导入的工作量并没有这么多。
因为在经过静电分析和X双波段这两个关卡后,这些数据会被归类到一个更规范的区间:
这个区间大概一小时刷新一次,其中雷同的数值会被叠加,通过光电转换元件的电信号直接进行录入。
因此传到吴几康他们手中、需要纯手工导入的数据远远没有五千万组那么多。
以兔子们第一台气象多普勒雷达为例。
国内第一台气象多普勒雷达型号叫做714SD,它单次采集的数据多达1400万组,周期十五分钟一次。
不过在真正计算的时候,电转换元件过滤了98%的雷同数值。
所以真正需要人工导入的数据也就小几十万组罢了——注意,导入和计算是两码事,实际计算的数据依旧是1400万组。
眼下5000万组数据虽然看起来多,但真正需要手工录入的大概也就百万组上下。
如今机房内有五十多个人,每位操作员实际上要录入的数据差不多是三万组左右吧。
真·日更三万。
接着很快。
众多操作员便开始输入起了数据。
“气温26.7℃……”
“湿度27%……”
“经向风18.5m/s……”
“散射辐射220W/m^2……”
很早以前提及过。
不同于后世计算天气时的WRF、WRF/Chem、WRF-CMAQ等一众模型。
此时的气象学依旧处于一个非常原始的阶段。
因此即便有茫茫多的数据,也仍然只能通过解大气方程的方法进行预测。
也就是此前说过的将地球表面格点化,然后将各气象要素的值进行插值运算,得到未来某一个时刻的值。
因此实际的模型推导还需要叶笃正他们那边进行,中科院的这台104机主要是把各种数据拟合成更精确的参数而已。
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