比如研究员庄会超的发言：“最近我们小组里遇到了一个问题，采用半拉格朗日方法计算平流项以及在空间离散化时，若采用二阶精度的中央差，会导致格朗日上游点的求解困境，以及上游点变量插值造成的守恒性缺失问题，如再提高精度，目前我们机房里的服务运算能力就跟不上了，需要申请神威太湖之光的超算来计算数据……”
秦克翻了下资料，发现课题组里的数据量每年的新增量已超过30TB，而且还呈不断加速增长的趋势。
难怪要用到超算了，这样的数据量，普通服务器群组根据处理不过来。
秦克匆匆翻罢资料便放到了一边，继续认真听着，顺手记下一些他认为有必要继续查找资料或者值得重视的问题。
报告交流还在继续。
“最近我们尝试利用雷达回波数据，来进行短时降水预报测试……”
“现在我们的实验数据越来越庞大，光靠人工编写算法来提取信息效率太低了，我建议引入人工智能，实现数据分析、信息提炼的自动化……”
人工智能分析海洋数据？这倒是个好方向。
秦克想起到了LV3的微光，以微光此时的数据分析筛选能力，应付这么大规模的数据还是很吃力，估计要升到LV4才有可能勉强达到目前课题组的要求，想要游刃有余、高智能地作出数据分析、数据画图和数据预测预警，怕得要到LV5了。
秦克正想着，姜为先老院士忽然开口道：“秦克，你之前写过极端天气下气候现象的论文，你说说影响到气候的都有哪些因素，能想到多少就说多少。”
秦克怔了怔，这怎么就忽然提问起来了？
不过这应该也算是研究生学习的一环，凭秦克这时的物理知识储备，这样简单的问题张口就能回答，更别说当初为了写论文，他还翻阅过大量的文献。所以他几乎想也没想便直接答道：
“影响气候的条件有很多，不同地域不同地形在不同条件下，都会对气候产生不同的影响，这些都属于自然地理因素。此外就是全球气候变暖、冰川融化、厄尔尼诺现象、海平面上升等世界性的因素，也会在一定程度上影响我国的气候。人类活动产生的物理化学因素，同样会对当地气候产生明显的影响，比如汽车尾气排放、化学污染物的排放、人类改造地形地貌等。此外大气运动在地表产生的湍流效应，也会对气候产生不可预知的影响。”
姜为先老院士微微点头，又转向宁青筠道：“湍流是在大雷诺数下发生的，小宁你简单说说雷诺数与湍流的关系？”
宁青筠略一思索答道：“雷诺数小的时候，为层流，因为黏滞力对流场的影响大于惯性力，使得流体流动相对稳定。若是雷诺数较大时，则相反，黏滞力对流场的影响小于惯性力，流速越过临界值后，流体流动会因流速而变得不稳定，产生各个方向的随机运动，形成混乱而无规律的湍流流场（涡旋）。”
姜为先院士再次点头，他当然知道这两个学生能答得出来，只是想让众人亲眼见识下自己弟子扎实的基本功。他看向两人：“你们应该已熟悉这个课题组的情况了，课题组内部也分为五个小组，你俩从今天起，就专门去跟进湍流小组的研究吧。”
周围响起了一片轻微的骚动，但很快就安静下来，只是看向秦克和宁青筠的目光都变得复杂起来，有惋惜，有同情，也有期盼和羡慕。
会议结束，众人散去，回到座位，旁边的博士后邓兆亮便悄眯眯地对秦克道：“姜老院士看来对你们期许很高啊，居然让你们去研究湍流。”
所谓的湍流，是指时间和空间上强烈变化、多尺度的、不规则的复杂非线性流体运动状态。
最先发现并对流体运动中湍流现象进行研究的是鹰国物理学家雷诺，并定义了流体内部存在两种的结构完全不同的流态：层流和湍流，也就是刚才宁青筠回答的答桉。
如果说流体力学里哪个部分最难最复杂，除了横跨数学物理方面的N-S方程外，那就要数湍流了。
因为湍流是无规则、混沌的，如果你把一小段河流的湍流分别用函数来表示并画成图形，你会看到……什么叫一团乱麻，就像小朋友不懂事乱涂乱画的一堆线条，看得人头皮发麻。
如果说流体力学是个坑，那湍流就是看不见底的深渊。
当初得国着名物理学家、量子力学的创始人、诺贝尔物理学奖大老沃纳·卡尔·海森堡，就曾说过：“如果我见到上帝，我会问他两个问题：相对论是什么鬼？湍流是什么鬼？我觉得他会知道前一个问题的答桉。”
这位量子力学的大物理学家，在研究量子力学之前就是研究湍流的，他的博士论文题目叫《论流体流动的稳定性与湍流》，然而一年后，他就英明地发现湍流是个难出成果的深渊，果断地改行研究起量子力学，并在八年后因为量子力学的研究成果获得了诺贝尔物理学奖。到他老年后，功成名就，又得志意满地尝试回归湍流研究，但依然没什么大的进展，最终再次放弃，于是才有了上面的感慨之言。
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