第五百八十六章 湍流与纳维-斯托克斯方程(2/4)
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有十个左右，多数都是博士生或者博士后。
感觉到实验室四周的氛围明显变得温和宽松、欢快起来，宁青筠不得不从心里佩服秦克，有心思，有热情，也有技巧，这样的秦克不受人欢迎真是天理难容。
这一天是周五，课题组每周一次的总结报告交流会议就在六层的会议室里召开。
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这样的总结报告交流会只要在实验楼里的课题组成员，都必须出席，在会议上主要分享各人近期的研究成果，以及遇到的问题。
会议纪录一般由实习生来担任，再由一个研究员作复核，作为新人的宁青筠很自然地就担负起记录的工作来。
她记录得很是轻车熟路，让配合她的研究员于晓庆颇为惊讶，庆姐悄声问：“小宁，以前你做过记录？”
“嗯，以前也在其他课题组里做过类似的工作。”宁青筠点了点头。
庆姐朝她竖起了大拇指。
这样的会议秦克和宁青筠都听得很认真，也能学到许多书本上接触不到的细节。
比如研究员庄会超的发言：“最近我们小组里遇到了一个问题，采用半拉格朗日方法计算平流项以及在空间离散化时，若采用二阶精度的中央差，会导致格朗日上游点的求解困境，以及上游点变量插值造成的守恒性缺失问题，如再提高精度，目前我们机房里的服务运算能力就跟不上了，需要申请神威太湖之光的超算来计算数据……”
秦克翻了下资料，发现课题组里的数据量每年的新增量已超过30TB，而且还呈不断加速增长的趋势。
难怪要用到超算了，这样的数据量，普通服务器群组根据处理不过来。
秦克匆匆翻罢资料便放到了一边，继续认真听着，顺手记下一些他认为有必要继续查找资料或者值得重视的问题。….
报告交流还在继续。
“最近我们尝试利用雷达回波数据，来进行短时降水预报测试……”
“现在我们的实验数据越来越庞大，光靠人工编写算法来提取信息效率太低了，我建议引入人工智能，实现数据分析、信息提炼的自动化……”
人工智能分析海洋数据？这倒是个好方向。
秦克想起到了LV3的微光，以微光此时的数据分析筛选能力，应付这么大规模的数据还是很吃力，估计要升到LV4才有可能勉强达到目前课题组的要求，想要游刃有余、高智能地作出数据分析、数据画图和数据预测预警，怕得要到LV5了。
秦克正想着，姜为先老院士忽然开口道：“秦克，你之前写过极端天气下气候现象的论文，你说说影响到气候的都有哪些因素，能想到多少就说多少。”
秦克怔了怔，这怎么就忽然提问起来了？
不过这应该也算是研究生学习的一环，凭秦克这时的物理知识储备，这样简单的问题张口就能回答，更别说当初为了写论文，他还翻阅过大量的文献。所以他几乎想也没想便直接答道：
“影响气候的条件有很多，不同地域不同地形在不同条件下，都会对气候产生不同的影响，这些都属于自然地理因素。此外就是全球气候变暖、冰川融化、厄尔尼诺现象、海平面上升等世界性的因素，也会在一定程度上影响我国的气候。人类活动产生的物理化学因素，同样会对当地气候产生明显的影响，比如汽车尾气排放、化学污染物的排放、人类改造地形地貌等。此外大气运动在地表产生的湍流效应，也会对气候产生不可预知的影响。”
姜为先老院士微微点头，又转向宁青筠道：“湍流是在大雷诺数下发生的，小宁你简单说说雷诺数与湍流的关系？”
宁青筠略一思索答道：“雷诺数小的时候，为层流，因为黏滞力对流场的影响大
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