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　　此外，迫在眉睫的铀短缺与底特律电动汽车转型逆转的代价

　　气候科学中最大的不确定性 ，是那些白色
、蓬松的东西。

　　云层将阳光反射回太空，锁住热量
，并传递能量
。它们的复杂性困扰着用于模拟气候演变的计算机模型。如今，特朗普政府拆分一家关键研究中心的计划 ，给这项旨在打造更优模型的努力蒙上了阴影 。

　　云层难题
，是温室气体排放导致全球变暖幅度存在巨大不确定性的主要原因之一
。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）指出，大气中二氧化碳浓度较工业化前翻倍（目前已上升约 50%） ，可能会导致全球升温 2 至 5 摄氏度。

　　这种不确定性至关重要
，例如在规划雨水排放基础设施时，需要明确应防范何种强度的风暴 。在升温幅度较低的情景下 ，相关影响相对可控；但如果达到升温上限呢？

　　加州理工学院教授塔皮奥?施耐德表示：“我不愿使用‘灾难性’这样的词
，但结果很可能就是灾难性的
。 ”

　　施耐德带领一支约 30 人的研究团队，正在开发一种全新的气候模型 ，以期降低这种不确定性。目标之一
，就是深化人类对云层的理解 。

　　气候模型将物理规律应用于计算机构建的地球模拟系统
。它们无法还原每一阵微风与每一个海洋涡流，因此将地球划分为三维网格 ，为每个网格单元生成从土壤温度到海洋盐度等海量变量。这些网格单元的跨度通常超过 100 公里 。

　　云层无法被精准捕捉
。研究人员并未直接模拟云层行为，而是通过反复试错
，为关键参数设定合理数值 —— 例如海洋上空云层转化为降雨的速率。

　　施耐德团队是开发下一代模型的多个团队之一，他们转而利用海量真实世界数据训练机器学习算法 。同时 ，他们将网格单元缩小至约 10 公里
，以更精细地模拟地球。

　　这项研究依赖于一台位于怀俄明州的超级计算机，它配备 328 块英伟达芯片 ，每秒可完成近 20000 万亿次 计算
。这台名为Derecho的机器由美国国家大气研究中心（NCAR） 运营
，供众多气候研究者使用。

　　动荡突变

　　去年 12 月，特朗普政府的预算主管拉塞尔?沃特称 ，NCAR 将被解散
，并称该机构是气候恐慌论的源头 。美国国家科学基金会发言人表示，已邀请怀俄明大学提交运营这台超级计算机的方案 ，该校表示有意承接
。

　　即便没有这一不确定性
，施耐德团队也已面临时间压力。他们希望在下个月于日本举办的会议上展示模型，并为 IPCC 下一次气候评估报告提供数据 。这需要完成超过 1000 年的气候模拟 ，并在今年提交研究成果发表
。

　　如今，团队成员通宵达旦、周末无休
，全力使用 Derecho 开展运算。施耐德表示，一旦失去这台机器 ，他不确定还能在哪里完成如此大规模的计算任务 。

　　“就我们所需的计算规模而言
，目前没有可替代的同等设备
。
”