氣象學的案例
天氣預報技術這些年有沒有發展？什么時候才能準一點？
在英國，BBC天氣預報APP的用戶最多，然后是英國氣象局的APP。2月份，BBC改變策略，APP不再使用英國氣象局的數據，轉而使用MeteoGroup的數據，這是一家天氣預報公司，所有者是美國PE企業，為什么這樣做？因為BBC認為它的服務質量更好，價格更便宜。
ForecastWatch創始人Eric
Floehr提供一份數據統計，它們來自12個提供商，覆蓋英國29個地點，數據是2017年的。在精準度綜合評測中，Weather
Channel和Weather
Underground表現最好，AccuWeather排第五、MeteoGroup排第六、BBC排第九（數據來自英國氣象局）。如果只看降雨預測精準度，MeteoGroup排在第四位，BBC排在第十位。
如果預測不準，到底相信哪個？相信許多天氣APP用戶都會覺得難以選擇。最近幾年，預測精準度的確有所提升，既然如此，為什么不同提供商給出的結果還是不同呢？
有些預報商拿到的觀測數據更多，它們使用不同的算法計算，這些算法是以不同的模型作為基礎的，它們的細節等級也不同。有些APP只是簡單提取計算機模型預測結果，還有一些APP會聘請氣象學家審查數據，修正錯誤，如果是非正常或者極端天氣，氣象學家的作用更明顯。
AccuWeather副總裁Jonathan
Porter解釋說：“我們與政府、企業建立了獨特的關系，可以拿到最相關的實時數據，我們使用的預測模型數量超過125個，有全球、局部、國家或者地方預測模型。我們還在努力，將新數據庫放進去，增強算法。必要的時候，人類氣象學家會給出專業意見。”
有時，算法所使用的原始數據完全一樣，被不同的預報者使用，但是最終給出的結果卻是不同的。英國氣象局公共氣象服務主管Derrick
Ryall說：“APP之間有一個很大的不同：它們要做出選擇，到底展示怎樣的信息。
展開 大西洋上空的天然高速，為何成為所有飛機的必經之路？
這還要從一位氣象學家的發現說起。
100多年前，飛行員約翰·阿爾科克和亞瑟·惠滕·布朗從紐芬蘭直飛愛爾蘭，完成了第一次跨大西洋飛行。1919年的這次首航長達16小時，期間糟糕的視線、惡劣的天氣始終干擾著飛行，飛行員也沒有任何導航工具可以使用。快進一個世紀后，飛越大西洋已成為家常便飯，每天有超過1750架次的航班穿越大西洋到達歐洲。科技的進步顯然是促成這一變化的一個重要因素，但一位氣象學家的發現也起到了不可替代的作用。
日本氣象學家大石和三郎在天空中發現了一條“高速公路”，這條路能夠使飛機以更快的速度和更大的運量出行。
在1923年到1925年間，荒川秀俊通過發射氣象氣球，跟蹤它們的位置和速度，對他所說的高空氣流進行了近1300次觀測，得到了新的發現。不幸的是，由于成果是用世界語（1887年發明創立的一種人造語言，旨在消除人類國際交往語言溝通障礙）發表的，他的發現并沒有被世界所注意，當時大多數人并不知道天空中“河流”（后來被稱為急流，jet stream）的存在。
從日本到美國的急流路徑
（圖片來源：http://blog.sciencenet.cn）
日本另一位氣象學家荒川秀俊也注意到了這個現象，氣象氣球在到達約萬米高空處，會進入一個風速極快的區域，在此區域內能夠以高達300公里每小時的速度飛行，只需3天左右時間就能到達美國本土。
展開 科氏加速度實際是科里奧利加速度
運動學中與科里奧利相關的有三個概念：科里奧利效應，科里奧利加速度，科里奧利力，科里奧利效應是通過科里奧利加速度和科里奧利力來體現的。在理論力學中，主要討論科里奧利加速度，科里奧利力似乎在氣象學中用的多。
1835年，科里奧利在研究水輪車中發現除了離心力還有另外一種“復合離心力”，就是我們現在所說的科里奧利力，有人把這種現象稱為科里奧利效應。不過，人們對這種效應的認識最初來自對地球是否自轉的爭辯。
我們知道基督教篤信地心說，而日心說一直是地心說最大的挑戰，他們各自都在在尋求證據以證明自身理論的正確性。
為了支持地心說，1651年意大利天文學家和天主教神父Giovanni Battista Riccioli 和他的助手Francesco Maria Grimaldi進行了反證法。他們假設如果地球是自轉的，那么向北發射的炮彈會偏轉（因為地球轉動了），不可以命中目標；而向東/西發射的炮彈（順著地球轉動的方向）就可以命中目標。然后指出在實際中顯然缺少這樣的證據，從而反對日心說，堅持地球在宇宙中心保持不動的觀點。
Riccioli批駁：水平的炮打向東可命中目標，豎直炮打向北極不能命中目標
https://en.wikipedia.org/wiki/Giovanni_Battista_Riccioli#The_"Coriolis_Effect"_Argument
另外一個比較著名的例子是，法國牧師、數學家1674年Claude Fran?ois Milliet Dechales 在他的Cursus seu Mundus Mathematicus中反駁說如果地球自轉的話必然會可以引起的落體和炮彈軌跡偏轉。
展開 NOAA計劃使用更多的郊狼無人機用于颶風相關研究
該機將配備整合了氣象學/海洋學相關設備的負載。
今年7月，雷神公司在范保羅航展宣布，美國陸軍選擇了“郊狼”無人機及其KFRS雷達組成的反無人機武器系統，以應對日益上升的敵對無人機威脅。在該武器系統中，“郊狼”無人機配裝一個先進的導引頭和一個戰斗部，與工作在Ku波段、能夠捕獲并精確跟蹤各種尺寸無人機威脅的KRFS有緣相控陣雷達一起，能夠識別和消滅威脅無人機。
除了執行軍事任務，該機已經被NOAA選用，用于颶風跟蹤與建模。2017年9月，NOAA的颶風研究部門在洛克希德WP-3D“颶風獵人”上部署了6架“郊狼”無人機，測量颶風瑪麗亞內部的風速、風向、大氣壓力、溫度及濕度等。
這份新的合作合同，將支持颶風預報的改進研究，其中包括工程化的智能探測技術，該公告稱，“這項工作對了解影響颶風強度的地面空氣/海洋相互作用的過程，具有重要意義。”
一次性使用的“郊狼”無人機將從P-3颶風獵人上管式發射，在風暴中進行測量。
“我們在颶風瑪利亞中部署的‘郊狼’無人機，在颶風的較低部位收集了關鍵的連續觀測資料，而這個部位是有人駕駛飛機無法到達的區域。”NOAA大西洋海洋學和氣象實驗室的“郊狼”無人機項目首席科學家喬·西奧恩表示。
從WP-3D中進行管式發射，無人機可以飛行一個多小時，從其主機平臺開始至少飛行50英里，其飛行的高度低，對于載人飛機來說是不安全的。2014年，NOAA首次部署了“郊狼”無人機，當時該機構將4架無人機發射到愛德華颶風中。
展開 
冬奧會和高性能計算的關系我藏不住了...
云化氣象監測，賦予
超強計算能力
氣象數據的特點之一是龐雜且數據量大。所以經常會受到可用計算能力的限制。想要提高氣象監測的精確度，算力就成了非常重要的一環。
早在2019年，中國氣象局曾提出的“計算”需求就包括：高性能計算系統峰值運算速度要不低于8000萬億次每秒、在線存儲容量要大于12.6PB、全系統可用度超過99%等等。
如果在本地自建機房，就無法避免大量成本的投入。后續也沒有足夠的專業IT人員對基礎設施進行及時的運營和維護。
面對這些問題，使用云端高性能計算或許就成了更好的選擇。
北鯤云一站式云超算平臺
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基于MOM5全球海洋-海冰模式，中國某局開發了海洋資料EnOI同化系統，可實現對衛星海表溫度資料和衛星高度計資料的同化。
中國某局使用北鯤云一站式超算平臺最新的960個CPU運行該全球同化系統，12個小時即可完成未來一個月的海洋預報工作。
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展開 天氣對環境噪聲測量有什么影響？
一系列隨時間變化的氣象與大氣因素共同影響聲音的傳播。實際上，任何指定測量點的測量結果均取決于測量時的天氣條件。
本文通過現場實際測量來描述天氣條件對噪聲級的影響，從而提高對氣象學在噪聲測量中的重要性的認識。
噪聲傳播理論
噪聲本質上是一種聲波，如果具有各向同性，將從聲源向所有方向均勻輻射。由于存在幾何彌散，收聲位置離聲源越遠，收到的噪聲級越小。在無任何大氣變化的情況下，距離每增大一倍，收到的噪聲級將減小6 dB。在下列因素開始影響聲音的傳播之前，該規律始終正確。
圖1
接收者與聲源的距離
需考慮的最重要因素是接收者與聲源的距離。在許多室外噪聲評估中，噪聲敏感型接收者與聲源較近，在這種情況下，氣象因素對測量的影響可忽略。但怎樣的距離才算較近？這在目前還沒有固定的規則，但ISO 1996-2:2007標準提供了利用聲源和接收者的高度與聲源和接收者之間的距離計算結果不確定度的公式與參考表格。
風速與風向
風速與風向是影響測量的重要因素，即使測量時間較短。從噪聲源向測量位置流動的風會增大噪聲級，風力越大，影響越大，直至風本身成為主要噪聲源。因此，法律規定了可接受的風速與風向限值或就可接受的風速與風向提供了建議。
風速梯度
風速梯度由地面與風之間的摩擦造成，因此，海拔越高，風速越大，使聲音“集中”在聲源的順風側，而在逆風側形成“陰影”。在順風側，聲壓級可能會增大幾分貝，具體取決于風速，但在逆風或側風處測量時，聲壓級會下降20 dB以上，具體取決于風速和距離。因此，最好順風測量 即偏差較小，測量結果代表保守的“最差狀況”。
溫度梯度
距離較長時，溫度梯度同樣會影響聲音的傳播（圖3）。
展開 簡說：非線性及其有限元分析
當時，這類方程較多地出現在空氣動力學方程與流體力學方程之中。而法國數學家龐加萊則是最早研究此類方程的人，由此，他得出結論：自然界從廣義上講是由非線性構成的，線性只是一個特例。
公認的對現代非線性理論做出杰出貢獻的是荷蘭的一位氣象學家，叫洛倫茲，正是他開啟了人類認識非線性世界的大門。在非線性世界中，結果對初始條件有著很大的依賴性，只要初始條件有一點微小的變化，隨著時間的推移，結果會越來越發生質的變化，洛倫茲將非線性世界的這一特征稱為“混沌效應”。
因此，線性只是我們對復雜物理現象的簡化，非線性才是客觀世界的常態。
將非線性狀態抽象分類出來主要是三類:
? 材料非線性
? 幾何非線性
? 邊界非線性
材料非線性
材料非線性是指材料屬性會隨某些變量變化時，顯示出非線性特征。所有的工程材料本質上都是非線性的，因為無法找到單一的本構關系滿足不同的條件，比如加載、溫度和應變率。
材料非線性的簡單分類：
1、非線性彈性
2、超彈性
3、理想彈-塑性
4、彈性-時間無關塑性
5、時間相關塑性（蠕變）
6、應變率相關彈-塑性
7、溫度相關的彈性和塑性
幾何非線性
幾何非線性可能與以下幾種情況有關：a、大應變；b、大轉角；c、大變形
這個并不是由于材料特性發生了變化，而是由于幾何形狀變化，造成剛度矩陣需要跟隨幾何形狀變化，從而影響最終結果。當形變非常大，造成應變非常高的時候，也有可能同時存在材料高度非線性。
邊界非線性
最典型的邊界非線性就是力學分析中的接觸。包括摩擦，碰撞等等。
展開 NASA準備發射火星登陸器，6個月太空巡航之旅充滿危機
目前，負責監督范登堡空軍基地發射任務的美國空軍部門氣象學家預測，發射當天遇到好天氣的概率只有20%。洞察號的發射窗口直到6月8日，這段時間地球和火星開始排成直線，有利于其進行快速而直接的旅程。
但在經歷另一場可怕的下降之前，美國宇航局必須經歷六個月的等待。在漫長的太空巡航中，洞察號的科學家、工程師以及其他負責實際操作、測試命令序列的工作人員，都需要保持巨大的耐心。旅程開始的時候，人們對洞察號成功脫離地球引力進入太空兒感到如釋重負。
當洞察號到達發射臺的時候，幾乎所有的零部件都都已經經過了各種測試，包括低溫、猛烈搖晃以及巨大噪音折磨。雖然洞察號是由重金屬拼合而成的，但它也包含了研發人員的血汗和眼淚。美國宇航局科學任務理事會的次席技術專家弗羅倫斯·譚（Florence
Tan）說“當洞察號最終進入太空時，你終于松了口氣。”
弗羅倫斯是好奇號探測器樣品分析單元的首席電氣工程師。她還參與了去年墜入土星的“卡西尼號”（Cassini）任務，這個探測器花了7年時間才到達目的地。弗羅倫斯表示：“你對此無能為力，而且你也不能帶什么東西回來。”
在發射后的幾天內，洞察號團隊必須對探測器的硬件進行檢查，以確保它能經受住發射的壓力。他們會做更多的檢查，監測儀器和各種系統的健康狀況。大部分巡航都是一次巨大的彩排，員工經受了一連串的操作準備測試。他們進行操作、數據收集和分析練習，為探測器將來到達火星做好準備。他們模擬從設備部署到規劃等所有過程，測試如何以及何時發送指令，以確保某個團隊的操作不會干擾其他團隊的任務。
在好奇號為期9個月的太空巡航中，美國宇航局在新墨西哥州的沙漠上部署了一個仿造探測車，讓科學家和工程師們回到實驗室利用其練手。他們會研究地貌照片，并計劃探測車的路徑，以及在哪里鉆探土壤樣本等。弗羅倫斯說：“當探測器終于到達火星的時候，我們不必再覺得手足無措。”
展開 你和室友的空調度數為啥合不來？
從物理學的角度出發，溫度是表示物體冷熱程度的物理量，微觀上來講是物體分子熱運動的劇烈程度。溫度是一個統計意義上的概念，它是一個系統中全部分子的平均動能。
溫度與系統中分子的動能有密切關系
從氣象學的角度出發，表示空氣冷熱程度的物理量被稱為空氣溫度，簡稱氣溫。天氣預報中所說的氣溫，指在野外空氣流通、不受太陽直射下測得的空氣溫度。
天氣實況氣溫分布圖（圖片來源于中央氣象臺）
而體感溫度是指人體所感受到的冷暖程度，會受到氣溫、風速、相對濕度、日照、穿衣、甚至心情等因素的綜合影響，因此與氣象溫度有所出入。當風速增加時，與人體表面相接觸的空氣會增加，其帶來或帶走的熱量亦相應增加；當濕度過高時，會影響人體的皮膚散熱。所以在計算體感溫度時，往往要考慮到“風寒指數”和“酷熱指數”。
溫度是如何被感受到的？
人類并不直接感受氣溫，如果我們感覺到冷，實際上感覺到的是皮膚表面的溫度。皮膚對溫度的感知能力來自于溫度感受器，它存在于皮膚、粘膜、內臟和下丘腦，是一類特殊的離子通道，響應的溫度范圍包含了冷、涼爽、溫暖、熱四種主要感受。
人類皮膚中的感受器
溫度感受器根據其機能又分為冷感受器和熱感受器，也叫做冷點和熱點。冷點是由克勞斯小體構成的，呈小柱結構，位于皮膚淺層；熱點主要是由游離神經末梢構成的，呈網狀分布在表皮顆粒層毛囊根鞘周圍。冷感受器分布更廣，約為熱感受器的4~10倍，位于人體皮膚更為淺表的位置，放電頻率也遠遠高于熱感受器，因此，我們對于寒冷的刺激更加敏感。
此外，不同的人體部位測量到的皮膚溫度是不同的，一般上半身的溫度會高于下半身。皮膚溫度常在15-42℃范圍內波動，通常頭部溫度高于胸和腰部，胸腰部高于四肢，手、腳趾溫度最低。這就是為什么溫度低時常常會覺得腳尤其冷的原因。
溫度感受器除了感受溫度之外，還和痛覺有關。
展開 仿真APP在波導轉換器設計中的應用
科學研究：在科學實驗中，如天文學、物理學和氣象學，波導轉換器可用于傳輸和接收微波信號，以用于測量和研究。
高頻測量和測試儀器：在實驗室和工業環境中，波導轉換器可以用于連接不同類型的測試儀器，以進行高頻測量和測試。
針對不同的波導轉換器類型，都可建立與之對應的仿真APP，將分析過程進行封裝，實現產品性能的快速分析，完成產品的尺寸設計。
有了仿真APP的協助，工程師不再需要進行繁瑣的建模與分析操作，也不需要過多關注分析原理和計算過程，就可以完成電磁性能符合要求的產品結構設計。同時，本需要專業仿真工程師才能勝任的分析計算工作，可以部分交由設計工程師處理，減少設計部門和分析部門之間的迭代次數，縮短產品研發周期，降低研發成本。歡迎廣大微波電路系統及波導器件生產企業工程師在線使用仿真APP快速完成波導轉換器件設計，輔助產品研發：https://www.simapps.com/v2/engineering-app/all/206267
四、仿真APP賦能每一個工業品
相較于傳統有限元仿真軟件，基于Simdroid開發的仿真APP更加靈活輕便，用戶可以零門檻低成本、跨平臺跨終端隨時隨地訪問云平臺進行仿真分析工作，提升產品研發效率。
同時，Simapps平臺也支持企業產商將仿真APP的在線計算界面內嵌到官方網站產品宣傳頁，或將仿真APP的二維碼植入到產品介紹手冊，為需求端用戶展示產品的科學設計方式及產品性能，提供產品使用場景的仿真分析。仿真APP賦能每一個工業品，助力企業提升產品競爭力。
五、關于Simdroid
Simdroid 是云道智造自主研發的通用多物理場仿真平臺，具備自主可控的隱式結構、顯式動力學、流體、熱、低頻電磁、高頻電磁、多體動力學等通用求解器，支持多物理場耦合仿真。在統一友好的環境中為仿真工作者提供前處理、求解分析和后處理工具。
展開 檢測空氣質量的顆粒物傳感器介紹以及工作原理
目前，激光顆粒物傳感器TF-LP01已廣泛在以下領域得到很好的應用：
1.適用于工礦企業勞動部門生產現場粉塵濃度的測定-煤礦粉塵檢測
2.衛生防疫站公共場所可吸入顆粒物的監測
3.環境環保監測部門大氣飄塵檢測，污染源調查
4.市政監煙
5.科學研究，濾料性能試驗等方面現場測試
6.現場粉塵濃度測定，排氣口粉塵濃度監測
7.藥品制造測試
8.職業健康和安全檢測
9.工廠需要清潔空氣的地方，精密儀器，測試儀器，電子部件，食品，藥品等制造工藝的管理
10.各種研究機構，氣象學，公眾衛生學，工業勞動衛生工程學，大氣污染研究等
11.建筑或爆破的地方的粉塵檢測，工地場所暴露監測
12.室內空氣質量檢測，空氣凈化，例如：空氣凈化器、空調、抽濕機、新風機或系統，甲醛檢測儀、智能家居等
13.車載行業，車內空氣檢測和凈化，移動車載城市空氣檢測站
Alphasense PM傳感器
微粒和氣溶膠是劣質空氣中最危險的成分，我們知道這些微粒的大小和成分決定了它們的毒性。在Alphasense，我們率先開發了一系列由氣溶膠科學家設計并由Alphasense設計的光學粒子計數器（OPC），以可承受的價格提供高質量的粒子計數和尺寸。從那時起，該系列不斷發展，以提供市場上質量好、成本低的設備。
經全球研究機構和大學實驗室測試，Alphasense OPC提供PM1、PM2.5和PM10（以及可選PM4.25）的數字輸出以及每種尺寸的顆粒計數直方圖。Alphasense的（正在申請專利的）流量校正確保了穩定的讀數，即使在高粉塵環境中也是如此。
Alphasense OPC在清潔和高度污染的城市環境中廣泛商用，并越來越多的用于工業應用。
展開 
在 COMSOL 中對自適應光學系統進行仿真
古往今來，美麗的星空是詩人和浪漫主義者的靈感來源，但也一直是研究夜空和宇宙的天文學家們面臨的一個挑戰。它使自適應光學得以發展。如今，自適應光學被用來提高光學系統的功率，以消除光學介質所帶來的不良影響。
自適應光學：消除光學介質帶來的不必要影響
當一束來自天文物體（例如恒星）的光，穿過地球大氣層時，大氣層的湍流會導致這些恒星得圖像變得模糊和閃爍（閃光）。當你透過水池中或在火上觀察一個物體時，也會發現類似的效應。這種效應使光學儀器的分辨率受到限制，從而使天文圖像的質量變差。幾個世紀以來，天文學家們一直在嘗試消除或將低這種天文觀測 效應。他們曾嘗試在山頂上建造天文臺和向太空發射望遠鏡來避開這種效應。
為了克服這些困難，美國天文學家 Horace W. Babcock 在 1953 年創新性的提出了自適應光學這一。這個概念最初是為天文學和軍事應用單獨提出的，但直到現代計算機技術的出現，自適應光學才得以實行，被廣泛用于科學和商業應用中。
如今，自適應光學不僅被用于天文望遠鏡，還被用于激光通信和激光材料加工應用；氣象學類應用；監控等軍事和安全類應用；眼科和視覺科學等生物醫學技術類應用；用于提高圖像質量的消費類設備應用；甚至機器人視覺應用。
根據這份報告報道，全球自適應光學應用市場的營業額約有 4000 萬美元，預計 2022 年將增長到約 400 億美元。
一個自適應光學系統的示意圖。波前在頂部進入系統。光線首先照射到端傾斜鏡（TT），然后被引導到可變形鏡（DM）。波前被校正，部分光線被分光鏡（BS）分出。波面由波面傳感器（本例中為 Shack-Hartmann）測量，然后控制硬件向 DM 和 TT 鏡發送更新信號。兩個濾波輪（FW1 和 FW2）只在校準時使用。來源：Wikimedia Commons。
展開 【CAE案例】愛爾蘭西南海岸風暴潮汐預測系統的開發
Met éireann調和模型Harmonie（歐洲氣象局）數據：使用氣象學基本方程表征大氣，并以2.5km的水平分辨率，65層的垂直分辨率生成各種地面參數（風、雨、溫度和降水）的預測數據。在00Z、06Z、12Z和18Z（世界協調時），每天生成四次周期為54小時，時間分辨率為1h的預報。
歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）模型：每天生成四次周期為10天的預報，空間分辨率為0.1°。
在本研究中，TELEMAC-2D模型將采用00Z和12Z的諧波預測，以1小時的時間分辨率提供高達54小時的短期預測；采用00Z的ECMWF預測模型，滿足6天的預測要求，提供的預測模型時間分辨率為3小時，空間分辨率為0.125°。
考慮到模型外邊界處可能存在涌浪，調整了施加的潮汐高程以適應由空氣壓力（反向氣壓計效應）產生的靜水壓頭。此外，根據英國海洋科學研究所給出的標準TELEMAC計算公式，引入了風影響系數，從而可以考慮海洋的粗糙度和其他過程。
圖 3 ECMWF和Harmonie模型點位
II. 校準驗證
通過愛爾蘭西海岸和西南海岸的相關觀測潮汐數據對模型計算結果進行校準和驗證，值得注意的是，潮汐實測數據可能存在長時間的中斷（設備維修期）或數據量不夠大，在利用實測數據分析潮汐的時候，并非所有數據均是可用的。
為了校準潮汐和浪涌模型，使用來自ECMWF的TPXO和ERA5-風和壓力數據作為校準數據，并分析了Fenit碼頭的驗潮儀數據，確定了2013年至2017年間發生的五起具有顯著浪涌殘差的事件。模型的校準將包括對河床摩擦、潮汐和大氣壓迫的敏感性測試。
展開 大氣中的流體力學
二．大氣運動
1
大氣運動的主要特點
大氣運動與一般流體運動區別最重要的一點，就是氣象上的運動具有大尺度的特征。
大氣中含有水汽。大氣中的水汽成分在運動過程中發生了相變,而相變的潛熱又反過來供給大氣，促使運動得到支持和發展。
大氣還有其它的一些重要特征，例如大氣的斜壓性，準不可壓縮性[2]。
2
以流體力學為基礎的動力
氣象學與天氣學不同之處
天氣學:從觀測資料出發,經驗性的，總結天氣過程的發生發展規律，(主觀)推斷可能機理。
動力學:從物理定律出發,從理論上,(客觀)揭示天氣過程的發生發展規律和機理[3]
3
熱力環流
1.形成成因：冷熱不均。形成過程：地面受熱不均→空氣做垂直運動（受熱上升，冷卻下降）→同一水平面形成高、低氣壓中心，產生氣壓梯度（上升運動在近地面形成低壓，高空形成高壓。下降運動在近地面形成高壓，高空形成低壓）→大氣做水平運動，形成風，熱力環流形成。可見，大氣運動首先是垂直運動，其運動原因是受熱不均，其次是水平運動，其運動原因是同一水平面上有氣壓差。
2.高氣壓和低氣壓是指同一水平高度的氣壓狀況，如下圖中A′處的高氣壓是相對同一水平高度B′處和C′處的氣壓而言的。
展開 一期一會 | 什么是流體流動？
本專題將以“一期一會”的形式，攜手各領域專家，圍繞Ansys全產品線的技術優勢，帶您深入解析流體、結構、電子設計及電磁仿真、光學、光子學、半導體、自動駕駛、汽車、聲學、航空航天、材料等多個關鍵領域，讓復雜的專業知識觸手可及。
流體流動，是指液體或氣體在外力或壓差作用下的連續變形和運動。流體的流動反映了流體改變形狀或適應其容器的能力，其與保持固定形狀的固體不同。
流體在流動過程中的行為受其粘度的影響；粘度是內部流動阻力的衡量標準之一。根據粘度特性，流體可分為牛頓流體或非牛頓流體。
了解流體流動，在許多工程領域中都至關重要，包括航空航天、土木、機械和生物醫學工程等。此外還在海洋學、氣象學和生物學等科學學科中發揮著重要作用。為了解決復雜的流體流動問題，工程師通常采用計算流體力學（CFD）等先進技術，該技術將強大的計算機硬件與復雜的數值方法相結合。
流體流動的物理原理
流體力學，是根據流動測量得出的經驗定律來研究液體和氣體運動的學科。流體流動問題通常涉及確定以下屬性：
流體速度—描述流體運動的速度和方向的矢量（單位：米/秒）
流體壓力—描述流體對其周圍環境或與之相互作用的表面施加的單位面積力的矢量（單位：帕斯卡，或磅/平方英寸）
流體溫度—表示流體中分子的平均動能，反映流體的冷熱程度（單位：攝氏度、開爾文或華氏度）
流體粘度—衡量流體的流動和變形的阻力，量化流體微團之間在相對運動時的內部摩擦力（單位：帕斯卡秒）
流體力學有許多分支學科，其中包括空氣動力學（涉及研究運動中的空氣和氣體，例如計算飛機機翼上的力）和流體動力學（涉及研究運動中的液體，例如確定石油通過管道的質量流率）。
展開 