Existem armas para interferir artificialmente no clima? (Quais são as terríveis consequências do controle humano do clima?)

O meteorologista americano Edward Lorenz acreditava em 1963 que uma borboleta na floresta amazônica na América do Sul poderia ocasionalmente bater as asas e causar um tornado no Texas duas semanas depois.

Desde então, o termo “efeito borboleta” sempre foi usado para descrever o fenômeno do caos filosófico, ou seja, existem “variáveis” imprevisíveis no desenvolvimento de qualquer coisa, e muitas vezes uma pequena mudança pode afetar o desenvolvimento de tudo, a direção das coisas.

O escritor de ficção científica Liu Cixin escreveu uma vez um romance de ficção científica " Chaos Butterfly" ", o protagonista é um cientista iugoslavo que ama sua pátria.

Ele usou o princípio do efeito borboleta e usou o software de modelo atmosférico que construiu para encontrar "pontos sensíveis à atmosfera" ao redor do mundo para criar perturbações, controlando assim o clima em sua terra natal para que sua terra natal não ser vulnerável aos ataques aéreos dos EUA. No entanto, no final, o cientista falhou.

No mundo real, os países estão competindo para investir pesadamente na construção de um "supercérebro meteorológico". O Reino Unido está prestes a construir o supercomputador de previsão do tempo mais rápido do mundo.

Para este fim, o governo britânico anunciou que investirá 1,2 mil milhões de libras nos próximos dez anos para desenvolver os supercomputadores mais avançados para melhorar a capacidade de prever condições meteorológicas e climáticas severas.

Por outro lado, a fim de melhorar a precisão das previsões, a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) dos Estados Unidos triplicou seu poder de supercomputação; o novo sistema de supercomputador construído pela Agência Meteorológica do Japão da Agência Meteorológica O Instituto também começou a funcionar.

Na verdade, a aplicação e o valor das tecnologias digitais acima mencionadas estão há muito estabelecidos no campo da meteorologia. Já na segunda vaga de inteligência artificial, foram desenvolvidas tecnologias como sistemas especializados de previsão meteorológica, sistemas inteligentes de recolha de informações meteorológicas e sistemas inteligentes de previsão.

É importante notar que na primeira década deste século, a exploração de tecnologia inteligente no campo meteorológico permaneceu principalmente na fase de pesquisa. Apenas menos de 20% dos sistemas puderam ser testados na prática, e menos ainda serão usados ​​nos negócios.

Por um lado, não havia um mecanismo suficientemente completo para integrar a tecnologia meteorológica inteligente e também faltava suporte de ambiente informático independente, pelo que o custo era naturalmente ainda mais esticado.

Portanto, por enquanto, os humanos não podem prever o clima com precisão, muito menos encontrar "pontos sensíveis" na atmosfera para controlar o clima. Afinal, existem muitas variáveis ​​que afetam o clima e são muito complexas. O público tem dois estereótipos relativamente restritos sobre a previsão do tempo:

Primeiro, é imprevisível.

A incerteza do clima em si tem limitações que não podem ser previstas com 100% de precisão, e as tecnologias anteriores não foram capazes de resolver bem este problema.

A "previsão meteorológica de 3 dias" convencional pode atingir no máximo 70% a 80% de precisão em escala global. Isto resulta em muitas catástrofes naturais e emergências que não podem ser avaliadas antecipadamente, e é difícil para as cidades fornecerem apoio de emergência suficientemente eficiente.

O segundo é o valor baixo.

Como os grandes desastres são imprevisíveis, o papel que as previsões meteorológicas podem desempenhar nos serviços diários parece um pouco embaraçoso. Porque na maior parte do tempo normal, as pessoas não têm necessidades rígidas indispensáveis ​​sobre se precisam de adicionar roupa extra, se podem lavar os seus carros, se são adequados para correr ao ar livre, se devem ligar o ar condicionado, etc.

Com o desenvolvimento do aprendizado de máquina, a inteligência artificial começou a ser invencível no lado da aplicação e os serviços meteorológicos começaram a passar por mudanças qualitativas. No passado, as previsões meteorológicas eram insatisfatórias.Uma das limitações era que os dados meteorológicos eram demasiado complexos e a quantidade de dados não podia ser processada de forma eficiente.

Isso inclui dados ao vivo, ou seja, dados de observação de estações meteorológicas globais, satélites meteorológicos e radares a milhares de metros acima do nível do mar, e as observações artificiais mais primitivas em tempo real.

Além disso, também são necessários "dados de modelo", ou seja, os valores iniciais necessários para previsão e geração por diversas operações de programas de computador. A superposição dos dois pode garantir a possibilidade de uma previsão precisa.

Uma quantidade tão grande de dados está chegando, exigindo uma série de processamento, análise, dedução, previsão e outras operações. Além disso, as pessoas exigem cada vez mais precisão espacial e temporal das previsões meteorológicas, e a magnitude computacional necessária e complexidade Também é muito grande e muitas vezes todo o processo precisa ser concluído em meia hora.

A previsão meteorológica é, em última análise, utilizada para servir a sociedade e a subsistência das pessoas, mas as limitações à sua utilização incluem não apenas as limitações técnicas do próprio sistema, mas também as necessidades complexas e imprevisíveis dos utilizadores.

Com tanto investimento, quão valioso é prever o tempo com precisão? Resumindo, existem três pontos:1. Melhorar a eficiência da produção da indústria primária. 2. Garantir ao máximo a segurança urbana. 3. Compreender a Terra e estabelecer um sistema ecológico líder.