#广州暴雨# #微博科普# #微博公开课# #感觉全世界都在下暴雨#
全人类的锅,为什么广东人却最先遭殃???
1960年代,真锅淑郎通过“大气-海洋-陆地”耦合循环模型,预测了CO2浓度和全球变暖的关系,并预言:二氧化碳浓度每增加一倍,全球气温将上升2.5 ℃。随后几十年,真锅淑郎的预言不幸被言中,我们眼睁睁看着全球不可逆转地变暖。
不过,哈塞尔曼提出的哈塞尔曼模型,也让我们对天气有了短期预测的能力。哈塞尔曼模型又被称为“最优指纹法”,这种方法可用快速变化的数据噪声,描述混沌变化的天气。通俗来说,自然现象和人类活动就像在气候中留下的指纹,通过这些指纹建模,就可以预测天气。
复旦物理系黄吉平教授,曾用通俗的比喻解释了最优指纹法,从嘈杂数据得到气候模型,其实就和遛狗一样。人牵着狗走路,狗东跑西跑,它的脚印是不可预测的,但如果统计这些脚印,却能预测人行走的轨迹。变化多端的大气终究不是狗,它带来的是空前的自然灾害。
如果我们对环境的态度不加以改变。即便我们未来有了预测气候更准确的能力,最终预测到的可能是我们走向灭亡的结局。
全人类的锅,为什么广东人却最先遭殃???
1960年代,真锅淑郎通过“大气-海洋-陆地”耦合循环模型,预测了CO2浓度和全球变暖的关系,并预言:二氧化碳浓度每增加一倍,全球气温将上升2.5 ℃。随后几十年,真锅淑郎的预言不幸被言中,我们眼睁睁看着全球不可逆转地变暖。
不过,哈塞尔曼提出的哈塞尔曼模型,也让我们对天气有了短期预测的能力。哈塞尔曼模型又被称为“最优指纹法”,这种方法可用快速变化的数据噪声,描述混沌变化的天气。通俗来说,自然现象和人类活动就像在气候中留下的指纹,通过这些指纹建模,就可以预测天气。
复旦物理系黄吉平教授,曾用通俗的比喻解释了最优指纹法,从嘈杂数据得到气候模型,其实就和遛狗一样。人牵着狗走路,狗东跑西跑,它的脚印是不可预测的,但如果统计这些脚印,却能预测人行走的轨迹。变化多端的大气终究不是狗,它带来的是空前的自然灾害。
如果我们对环境的态度不加以改变。即便我们未来有了预测气候更准确的能力,最终预测到的可能是我们走向灭亡的结局。
#isu#国际滑联高光时刻[doge]pcs五大项删掉合乐和衔接,花滑变成冰上蹦跳了喂[鼓掌]从羽生2015年把花滑评分天花板掀翻的那一刻,掌控花滑打分标准的高贵国籍们就一步一步骚操作让花滑悲剧注定了吧,所以很多人支持羽生并不仅仅是支持他,支持他的坚持和斗争代表着以后亚洲花滑还有希望,但isu 确实真心实意的想让花滑走向灭亡吧[摊手]
【管理中的陷阱,管理者引以为戒】
陷阱1:你必须掌握公司所有的事情。
只有暴君才是控制狂。既然公司的一切不可能在你的掌控之中,那么你需要学会放权
陷阱2:你可以独自力挽狂澜。
不要认为领导者都是才华横溢、孤军奋战的英雄。实则不然,没有团队,就没有领导力
陷阱3:拥有绝佳战略的老板才会获胜。
管理就是把工作做好,你需要有明确的目标,并做好规划和部署。但不能拘泥于远大目标
陷阱4:高层人员不可能灵活工作。
持续每周工作100小时以上是不正常的,也不应该以此为目标。灵活的工作制度,才能让更多的员工尽心尽力工作
陷阱5:薪资必须保密。
公司开放性越强,越利于管理。薪资透明制或许难以实施,但它优点颇多
陷阱6:在管理中,心理学没有存在的必要。
人类是复杂的,我们需要借助于心理学,来研究员工的行为方式及其原因,辅助做一些管理决策
陷阱7:顺从会导致成功。
谨慎行事的人承担了极大风险,敢于尝试新事物的人才更有安全感。跟在别人身后亦步亦趋,就是一点点的走向灭亡
陷阱8:富有同情心是弱者的表现。
管理者要设法实现情绪和能力之间的平衡,对同事怀有同理心,与此同时对工作要求一丝不苟,激励员工作出最好的业绩
陷阱1:你必须掌握公司所有的事情。
只有暴君才是控制狂。既然公司的一切不可能在你的掌控之中,那么你需要学会放权
陷阱2:你可以独自力挽狂澜。
不要认为领导者都是才华横溢、孤军奋战的英雄。实则不然,没有团队,就没有领导力
陷阱3:拥有绝佳战略的老板才会获胜。
管理就是把工作做好,你需要有明确的目标,并做好规划和部署。但不能拘泥于远大目标
陷阱4:高层人员不可能灵活工作。
持续每周工作100小时以上是不正常的,也不应该以此为目标。灵活的工作制度,才能让更多的员工尽心尽力工作
陷阱5:薪资必须保密。
公司开放性越强,越利于管理。薪资透明制或许难以实施,但它优点颇多
陷阱6:在管理中,心理学没有存在的必要。
人类是复杂的,我们需要借助于心理学,来研究员工的行为方式及其原因,辅助做一些管理决策
陷阱7:顺从会导致成功。
谨慎行事的人承担了极大风险,敢于尝试新事物的人才更有安全感。跟在别人身后亦步亦趋,就是一点点的走向灭亡
陷阱8:富有同情心是弱者的表现。
管理者要设法实现情绪和能力之间的平衡,对同事怀有同理心,与此同时对工作要求一丝不苟,激励员工作出最好的业绩
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