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你不能。

有两种不同的方法。短期气象和长期的气候。

在短期内,大气的行为可以被描述为理查森的微分方程,但问题是解决这个问题的办法是数学上不稳定。轻微的不准确和不完整的初始和边界条件——即输入测量数据会导致预测未来状态的散度。

所以,将来超过10 - 14天,任何基于当前状态的数值预测迷失在噪音。

长期气候的方法与概率和长期观察到时空行为模式。但它主要集中在预期范围的表面平均温度和降水。

参数也喜欢风的强度方向和温度高可变性。除非是典型的季节性的风像帕萨特或monzunes。

气象和气候预测很大程度上取决于特定的陆地和海洋的布局,海洋温度和流模式。


气象学和气候学几百年寻找答案,你想要在单一课件。或者更确切地说,他们已经知道答案,没有明确的和准确的答案,只是想找到很好的近似。

为特定,定期观察模式,你可以相当可靠的预测。如果有发现一些赛季山脉的风吹向这边,你可以做出这样的预测。但你不能让将军预测变量模式,除非短期的。

所以,目前短期气象预测和长期前景得到可靠的图片如何做出准确的预测。

你不能。

有两种不同的方法。短期气象和长期的气候。

在短期内,大气的行为可以被描述为理查森的微分方程,但问题是解决这个问题的办法是数学上不稳定。轻微的不准确和不完整的初始和边界条件——即输入测量数据会导致预测未来状态的散度。

所以,将来超过10 - 14天,任何基于当前状态的数值预测迷失在噪音。

长期气候的方法与概率和长期观察到时空行为模式。但它主要集中在预期范围的表面平均温度和降水。

参数也喜欢风的强度方向和温度高可变性。除非是典型的季节性的风像帕萨特或monzunes。

气象和气候预测很大程度上取决于特定的陆地和海洋的布局,海洋温度和流模式。


气象学和气候学几百年寻找答案,你想要在单一课件。或者更确切地说,他们已经知道答案,没有明确的和准确的答案,只是想找到很好的近似。

为特定,定期观察模式,你可以相当可靠的预测。如果有发现一些赛季山脉的风吹向这边,你可以做出这样的预测。但你不能让将军预测变量模式,除非短期的。

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在短期内,大气的行为可以被描述为理查森的微分方程,但问题是解决这个问题的办法是数学上不稳定。轻微的不准确和不完整的初始和边界条件——即输入测量数据会导致预测未来状态的散度。

所以,将来超过10 - 14天,任何基于当前状态的数值预测迷失在噪音。

长期气候的方法与概率和长期观察到时空行为模式。但它主要集中在预期范围的表面平均温度和降水。

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为特定,定期观察模式,你可以相当可靠的预测。如果有发现一些赛季山脉的风吹向这边,你可以做出这样的预测。但你不能让将军预测变量模式,除非短期的。

所以,目前短期气象预测和长期前景得到可靠的图片如何做出准确的预测。

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在短期内,大气的行为可以被描述为理查森的微分方程,但问题是解决这个问题的办法是数学上不稳定。轻微的不准确和不完整的初始和边界条件——即输入测量数据会导致预测未来状态的散度。

所以,将来超过10 - 14天,任何基于当前状态的数值预测迷失在噪音。

长期气候的方法与概率和长期观察到时空行为模式。但它主要集中在预期范围的表面平均温度和降水。

参数也喜欢风的强度方向和温度高可变性。除非是典型的季节性的风像帕萨特或monzunes。

气象和气候预测很大程度上取决于特定的陆地和海洋的布局,海洋温度和流模式。


为特定,定期观察模式,你可以相当可靠的预测。如果有发现一些赛季山脉的风吹向这边,你可以做出这样的预测。但你不能让将军预测变量模式,除非短期的。

你不能。

有两种不同的方法。短期气象和长期的气候。

在短期内,大气的行为可以被描述为理查森的微分方程,但问题是解决这个问题的办法是数学上不稳定。轻微的不准确和不完整的初始和边界条件——即输入测量数据会导致预测未来状态的散度。

所以,将来超过10 - 14天,任何基于当前状态的数值预测迷失在噪音。

长期气候的方法与概率和长期观察到时空行为模式。但它主要集中在预期范围的表面平均温度和降水。

参数也喜欢风的强度方向和温度高可变性。除非是典型的季节性的风像帕萨特或monzunes。

气象和气候预测很大程度上取决于特定的陆地和海洋的布局,海洋温度和流模式。


气象学和气候学几百年寻找答案,你想要在单一课件。或者更确切地说,他们已经知道答案,没有明确的和准确的答案,只是想找到很好的近似。

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在短期内,大气的行为可以被描述为理查森的微分方程,但问题是解决这个问题的办法是数学上不稳定。轻微的不准确和不完整的初始和边界条件——即输入测量数据会导致预测未来状态的散度。

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气象和气候预测很大程度上取决于特定的陆地和海洋的布局,海洋温度和流模式。


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