Vastaus:
Meteorologia
Selitys:
"Ennuste" on hyvin epätarkka. Ikkunasta katsominen yrittää arvioida lämpötiloja tai sademäärä 50 vuotta sitten riippuu aina niin paljon tietoa ilmakehän ja maan rajapinnasta kuin mahdollista. Se tarkoittaa, että sillä on aina huomattava määrä sisäänrakennettua virhettä, joka lisää "ennusteen" tekemistä.
Joten käsitellä asiaa sääennusteiden tekeminen on parhaiten yhteenvetona meteorologian tiedettä. Se ei koskaan pysähdy, se ei koskaan riitä, mutta jos sinulla ei ole sitä, olet vain arvaus.
"Meteorologia on ilmakehän tieteellinen tutkimus, joka keskittyy sääprosesseihin ja ennustamiseen."
Mitkä ovat näiden ennusteiden vahvuudet ja heikkoudet?
Katso selitys. Kartografiassa ei voisi olla luetteloa karttaprojektioista, viittaus elliptiseen (19. vuosisadalla) Mollweide-projektioon. , molempien (napojen mukaan lukien) puolipallojen kohdalla ellipsin yli. Ellipsin puolet ovat suhteessa a = 2b. sopivassa mittakaavassa (sanoa 1,2 "- 10 ^ 8", a = 3 ") ei ole vääristymää pituudeltaan 2piR: n pituisella ympyrällä, jossa on edustava piR. Vaihtoehtoisesti voimme tehdä kokonaispinta-alan 4piR ^ 2 täällä, ellipsin alue piab = pia ^ 2/2 - 4piR ^ 2 edustavaan 2sqrt 2R: een 20. vuosisadan AH Robinson.s kartta on sa
Mikä on maapallon elinaika tieteellisten ennusteiden ja ihmisten huomioiden?
Maa on jäljellä noin 5 miljardia vuotta. Maan elinikä on täysin riippuvainen auringon vanhenemisesta. Noin 5–6 miljardissa vuodessa auringosta tulee piste, jossa sen ydin ei enää voi ylläpitää ydinfuusiota, ja se kasvaa punaiseksi jättiläiseksi. Se tarkoittaa sitä, että aurinko voi kasvaa tarpeeksi, jotta maa itsestään sietää itsensä, mutta vaikka se ei olisi, elämä lakkaa olemasta maan päällä jossakin vaiheessa auringon kasvun aikana punaiseksi jättiläiseksi.
Miksi lineaarinen interpolointi ja ekstrapolointi eivät ole hyödyllisiä ennusteiden tekemisessä?
Lineaarinen interpolointi ei ole hyödyllinen ennusteiden tekemisessä, koska se ehdottaa vain datan arvoja jo tunnetulla alueella (tyypillinen ajan kuluessa). Jos esimerkiksi tiesit vuosien 1980, 1990, 2000 ja 2010 datan arvot, interpolointia voitaisiin käyttää määrittämään todennäköiset arvot vuosina 1980 ja 2010 (mikä on interpolointiväline). Lineaarinen ekstrapolointi ei tavallisesti ole hyödyllistä ennusteiden tekemisessä, koska niin hyvin harvat aikapohjaiset funktiot ovat luonteeltaan lineaarisia, ja jopa "lähitulevaisuudess