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title: "지구와 기후 · 시뮬레이션 · 시뮬레이션 가설"
url: https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/earth-climate
description: "날씨, 기후, 바다, 얼음, 지진, 홍수, 화재: 서로 결합된 방정식의 집합으로서의 행성. 사람들이 실제로 돌리는 시뮬레이션 분류의 일부예요."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, 시뮬레이션 가설(simulation-hypothesis.com)"
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[시뮬레이션](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations)영역 18개 중 3번째

# 지구와 기후

날씨, 기후, 바다, 얼음, 지진, 홍수, 화재: 서로 결합된 방정식의 집합으로서의 행성.

지구는 대기, 바다, 얼음, 암석, 생물권이 서로 맞물린 시스템이에요. 이 시뮬레이션들은 그것을 격자 셀로 나누고 시간에 따라 앞으로 적분해요. 가장 익숙한 쓰임은 일기 예보예요.

## 기후

### 지구계 모델

대기, 해양, 해빙, 육지, 탄소 순환을 전 지구 격자에서 결합해 수 세기 동안 돌려요.

답하는 질문: 주어진 배출 경로에서 지구는 얼마나 따뜻해질까요?

빠진 것: 구름은 여전히 매개변수화로 표현되며, 이것이 모델 사이 불일치의 가장 큰 단일 원천이에요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 국가 슈퍼컴퓨터의 상당 부분, 몇 달 동안. 처음 등장: 1969 마나베와 브라이언의 최초의 해양-대기 결합 기후 모델 시뮬레이션 트리에서: [해양-대기 결합](https://simulation-hypothesis.com/ko/trees/simulations?n=p-manabebryan)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 고기후

같은 모델을 빙하기와 아득한 과거에 돌려요. 대륙, 궤도, 대기가 지금과 달라요.

답하는 질문: 무엇이 빙하기를 불러왔고, 과거는 기후가 얼마나 민감한지에 대해 무엇을 말해 줄까?

빠진 것: 고대의 해안선, 얼음, 식생을 드문 증거로 복원한 다음, 알려진 입력처럼 다뤄요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 최신 기후 실행과 비슷하게, 슈퍼컴퓨터의 일부를 몇 달 동안. 처음 등장: 1977 마나베와 한의 빙기 기후에 대한 최초의 대순환 모델 시뮬레이션

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 빙상과 해수면

빙하와 빙상이 흐르고, 녹고, 바다로 떨어져 나가요.

답하는 질문: 빙상은 이번 세기에 해수면을 얼마나 빨리 높일 수 있을까요?

빠진 것: 얼음이 갑자기 갈라지고 미끄러지는 물리는 아직 잘 담아내지 못해요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 시뮬레이션한 한 세기당 며칠에서 몇 주. 처음 등장: 1976 마하피의 초기 유한 차분 빙상 컴퓨터 모델

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 통합 평가 모델

에너지, 경제, 토지 이용, 기후를 하나의 모델로 연결해 정책 경로를 비교해요.

답하는 질문: 에너지와 토지 이용을 어떻게 섞어야 온난화를 정해진 한계 아래로 묶어 둘 수 있고, 비용은 얼마일까?

빠진 것: 경제 전체와 기후를 몇 개의 방정식으로 줄여서, 답이 선택한 할인율에 크게 좌우돼요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 노트북, 한 번 실행에 몇 초에서 몇 분이면 돼요. 처음 등장: 1992 노드하우스의 DICE 모델, 널리 쓰인 최초의 기후-경제 모델

[시스템 다이내믹스](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-system-dynamics)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 개체군

### 지역 기후 상세화

전 지구 기후 모델의 거친 출력을 써서 한 나라나 산맥 위의 더 세밀한 지역 모델을 구동해요.

답하는 질문: 지구 온난화는 이 계곡의 날씨에 실제로 무엇을 뜻할까?

빠진 것: 더 높은 해상도일 뿐, 자신이 들어 있는 전 지구 모델의 편향을 그대로 물려받아요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 국가 클러스터, 지역 추산 하나에 몇 주. 처음 등장: 1989 제한된 지역에서 돌린 초기 중첩 지역 기후 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 태양 지구공학

상층 대기에 반사 입자를 뿌리는 것 같은 의도적 개입을 더해 돌린 기후 모델로, 무엇이 달라지는지 봐요.

답하는 질문: 들어오는 햇빛을 일부러 줄이면 온난화를 상쇄할 수 있을까요, 그리고 어떤 부작용이 있을까요?

빠진 것: 이런 종류의 개입은 대규모로 시행된 적이 없어서, 모든 결과는 그런 식으로 배치된 적 없는 에어로졸을 모델이 얼마나 잘 나타내느냐에 달려 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 국가 슈퍼컴퓨터의 상당 부분, 몇 달 동안. 처음 등장: 1992 가상의 화산식 개입을 시험한 초기 기후 모델 실험.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 세계-지구 모델

인간 행동의 단순한 동적 표현과 결합한 기후 모델로, 배출, 정책, 사회 변화가 행성의 상태에 반응해요.

답하는 질문: 사회적 티핑과 기후 되먹임은 수 세기에 걸쳐 어떻게 서로 작용할까요?

빠진 것: 행동 규칙은 가설이고, 공간적 기후 세부는 거칠어요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 대규모 앙상블로 돌리는 축소 복잡도 모델 처음 등장: 2018 Earth system modelling with complex dynamic human societies: the copan:CORE framework (2018) [출처](https://doi.org/10.5194/esd-2017-126)

[시스템 다이내믹스](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-system-dynamics)[행위자 기반](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-agent-based)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 전 지구 구름 분해 모델

심층 대류를 전 지구에서 직접 표현할 만큼 격자가 몇 킬로미터로 촘촘한 대기 모델.

답하는 질문: 열대 구름계를 매개변수 없이 직접 시뮬레이션할 수 있을까요?

빠진 것: 실행이 짧고, 난류와 구름 미세물리는 여전히 근사해요.

돌아가는 곳: 약 10^18 FLOPS 대략 가장 큰 기계에서 시뮬레이션 시간으로 몇 주 처음 등장: 2007 A Madden-Julian oscillation event realistically simulated by a global cloud-resolving model (2007) [출처](https://doi.org/10.1126/science.1148443) 시뮬레이션 트리에서: [전지구 구름 분해 모델](https://simulation-hypothesis.com/ko/trees/simulations?n=p-miura)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 초매개변수화

거친 전 지구 모델의 각 기둥 안에 작은 구름 분해 모델을 넣어, 보통의 대류 방식을 대신해요.

답하는 질문: 명시적인 구름 물리가 전 지구를 촘촘한 격자로 덮지 않고도 기후 모델을 개선할 수 있을까요?

빠진 것: 안에 박힌 모델은 작고 이웃한 기둥과 정보를 주고받지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 내장된 2차원 구름 모델은 비용을 여러 배로 키워요 처음 등장: 2001 Coupling cloud processes with the large-scale dynamics using the cloud-resolving convection parameterization (2001) [출처](https://doi.org/10.1175/1520-0469%282001%29058<0978:CCPWTL>2.0.CO;2)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 극한 사건 기여도 분석

인간의 영향이 있을 때와 없을 때의 대규모 기후 앙상블 실행으로, 각 세계에서 특정 폭염, 홍수, 폭풍이 일어날 확률을 구해요.

답하는 질문: 인간이 낸 배출은 이 특정한 사건의 가능성을 얼마나 바꿨을까요?

빠진 것: 결과는 모델이 그 규모의 사건 유형을 얼마나 잘 재현하느냐에 달려 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 수백에서 수천 개의 앙상블 구성원 처음 등장: 2004 Human contribution to the European heatwave of 2003 (2004) [출처](https://doi.org/10.1038/nature03089)

[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 자원자가 계산하는 섭동 물리 앙상블

기후 모델 수천 개 복사본을 물리 매개변수를 조금씩 다르게 해서, 기부받은 가정용 컴퓨터에서 돌려요.

답하는 질문: 불확실한 모델 물리와 맞는 온난화의 범위는 얼마나 넓을까요?

빠진 것: 모델 구조는 고정되어 있고, 매개변수만 바꿔요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 수만 번의 모델 실행 처음 등장: 2005 Uncertainty in predictions of the climate response to rising levels of greenhouse gases (2005) [출처](https://doi.org/10.1038/nature03301)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)해상도: 장

### 초기 조건 대규모 앙상블

기후 모델 하나를 조금씩 다른 시작점에서 수십 번 돌려, 강제된 변화와 내부 변동성을 분리해요.

답하는 질문: 지역 추세 가운데 어디까지가 기후 자체의 잡음일까?

빠진 것: 한 모델 안의 변동성은 담아내지만, 모델 사이의 차이는 담아내지 못해요.

돌아가는 곳: 약 10^18 FLOPS 대략 수 세기에 걸친 결합 실행 수십 번 처음 등장: 2015 The CESM Large Ensemble Project (2015) [출처](https://doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00255.1)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)해상도: 장

### 학습된 기후 에뮬레이터

기후 모델 출력으로 훈련한 신경망이 아주 적은 비용으로 대기를 수십 년이나 수 세기 앞으로 진행시켜요.

답하는 질문: 훈련된 대리 모델이 수십 년 기후 통계를 빠르게 재현할 수 있을까요?

빠진 것: 훈련에 쓴 모델의 편향을 물려받고, 본 적 없는 기후에서는 실패할 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 모델 아카이브로 학습한 뒤 긴 계산을 저렴하게 처음 등장: 2023 A fast, skillful learned global atmospheric model for climate prediction (2023) [출처](https://arxiv.org/abs/2310.02074)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)해상도: 장

### 지구계 디지털 트윈

관측으로 계속 갱신되고, 사용자의 '만약 \~라면' 질문에 답하도록 만든 행성의 고해상도 모델.

답하는 질문: 어떤 결정이나 사건이 일어나면 한 지역은 어떻게 될까?

빠진 것: 트윈은 모델과 자료만큼만 충실하고, 상호작용하는 시나리오에는 한계가 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^19 FLOPS 대략 킬로미터 규모 전 지구 모델과 자료 동화 처음 등장: 2021 The digital revolution of Earth-system science (2021) [출처](https://doi.org/10.1038/s43588-021-00023-0)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[실시간](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-real-time)해상도: 장

### 복사-대류 기후 모델

복사와 대류가 균형을 이루는 대기 기둥 하나로, 이산화탄소나 습도가 바뀔 때 행성이 얼마나 따뜻해지는지 알아내요.

답하는 질문: 온실가스가 두 배가 되면 공기 기둥은 얼마나 따뜻해질까요?

빠진 것: 바람도 구름도 해양 수송도 없어서, 예보가 아니라 기준이 되는 온난화를 줘요.

돌아가는 곳: 약 10^4 FLOPS 대략 1차원 기둥, 노트북에서 빨라요. 처음 등장: 1967 Manabe and Wetherald's thermal equilibrium of the atmosphere with a given distribution of relative humidity. [출처](https://doi.org/10.1175/1520-0469%281967%29024<0241:teotaw>2.0.co;2)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 에너지 수지 기후 모델

지구를 열을 흡수하고 내보내고 수송으로 주고받는 위도 띠로 줄여서, 얼음-알베도 되먹임과 기후 상태 사이의 티핑을 보여 줄 만큼 단순화해요.

답하는 질문: 얼음 덮개의 폭주가 행성 전체를 얼릴 수 있을까요?

빠진 것: 이 그림은 역학과 날씨를 무시하기 때문에, 알려 주기는 해도 예보하지는 못해요.

돌아가는 곳: 약 10^3 FLOPS 대략 방정식 몇 개, 어떤 컴퓨터에서든 몇 초. 처음 등장: 1969 Sellers's global climatic model based on the energy balance of the earth-atmosphere system. [출처](https://doi.org/10.1175/1520-0450%281969%29008<0392:agcmbo>2.0.co;2)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[시스템 다이내믹스](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-system-dynamics)해상도: 규칙

### 동적 전 지구 식생과 탄소 순환 모델링

전 지구에서 식물, 토양, 그리고 그들의 탄소 교환을 시뮬레이션하며, 기후가 변하면서 식생 유형이 경쟁하고 이동해요.

답하는 질문: 기후가 따뜻해지면 육지는 탄소를 얼마나 흡수하거나 내놓을까요?

빠진 것: 식물 유형은 몇 개의 기능 분류로 뭉뚱그려져 있고, 영양염과 교란 되먹임은 거칠어요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 대개 거친 격자에서 하는 여러 세기에 걸친 전 지구 실행. 처음 등장: 1996 Foley와 동료들의 육지 표면 과정, 육상 탄소 수지, 식생 동역학의 통합 생물권 모델. [출처](https://doi.org/10.1029/96gb02692)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[시스템 다이내믹스](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-system-dynamics)[규칙과 상태](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-rules)해상도: 장

### 탄소 순환과 기후의 결합 시뮬레이션

육지와 해양의 탄소 순환을 안에 넣은 기후 모델로, 온난화가 지구의 흡수량을 바꾸고 다시 스스로에게 되먹임할 수 있어요.

답하는 질문: 온난화는 땅과 바다를 탄소 흡수원에서 배출원으로 바꿀까?

빠진 것: 토양과 식생에 대한 가정 때문에 육지 탄소 반응은 모델마다 크게 달라요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 슈퍼컴퓨터에서 여러 세기에 걸친 결합 기후 실행. 처음 등장: 2000 Cox, Betts, Jones, Spall, Totterdell의 결합 기후 모델에서 탄소 순환 되먹임에 의한 지구 온난화의 가속. [출처](https://doi.org/10.1038/35041539)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 해양 생태계와 생지화학 모델링

영양염, 플랑크톤, 부유물이 바다를 따라 이류하고 순환하는 과정을 다뤄서, 생산성과 심해로 가는 탄소를 예측해요.

답하는 질문: 해양 생물은 얼마나 많은 탄소를 심해로 실어 나를까요?

빠진 것: 플랑크톤 집단은 맞춘 속도를 가진 몇 개의 뭉뚱그린 구획이에요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 해양 대순환 모델 안의 생물지구화학 모듈. 처음 등장: 1990 Fasham, Ducklow, McKelvie의 대양 혼합층 플랑크톤 동역학의 질소 기반 모델. [출처](https://doi.org/10.1357/002224090784984678)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[시스템 다이내믹스](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-system-dynamics)해상도: 장

### 학습된 격자 이하 규모 매개변수화

구름 분해 모델로 훈련한 신경망이, 거친 전 지구 기후 모델에는 너무 작은 폭풍과 구름에 대한 손으로 쓴 규칙을 대신해요.

답하는 질문: 거친 기후 모델이 더 세밀한 모델에서 배워 작은 규모의 구름을 제대로 낼 수 있을까요?

빠진 것: 기후가 학습한 조건 밖으로 벗어나면 네트워크가 불안정하거나 물리적으로 불가능한 상태로 흘러갈 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 소수의 정밀 시뮬레이션으로 학습한 뒤, 기후 모델 안에서 저렴하게 써요. 처음 등장: 2018 Rasp, Pritchard, Gentine의 기후 모델 속 격자 이하 과정에 대한 딥러닝 표현 [출처](https://doi.org/10.1073/pnas.1810286115)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

## 날씨와 공기

### 수치 일기 예보

오늘 관측된 대기를 몇 시간에서 며칠 앞으로 진행시키는데, 보통 조금씩 다른 출발점들의 앙상블로 돌려요.

답하는 질문: 목요일에 여기 비가 올까, 그리고 얼마나 확신할 수 있을까?

빠진 것: 격자가 아무리 촘촘해도 약 10일이 지나면 예측 실력이 무너져요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 국가 기상 센터의 슈퍼컴퓨터, 그중 몇 퍼센트를 몇 시간 동안. 처음 등장: 1950 Charney, Fjortoft, von Neumann의 첫 수치 예보. 시뮬레이션 트리에서: [최초의 컴퓨터 예보](https://simulation-hypothesis.com/ko/trees/simulations?n=p-eniac)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 장

### 기계 학습 날씨

수십 년의 과거 날씨로 훈련한 신경망이 몇 시간이 아니라 몇 초 만에 예보를 내놓아요.

답하는 질문: 학습된 에뮬레이터가 훈련에 쓴 물리만큼 잘 예보할 수 있을까요?

빠진 것: 과거 날씨의 패턴을 학습해서, 본 적 없는 종류의 극단적인 사건에는 약해요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 고성능 GPU 한 장, 예보가 몇 시간이 아니라 몇 초 만에. 처음 등장: 2022 물리 기반 예보 수준에 맞춘 최초의 학습된 날씨 모델.

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)해상도: 장

### 열대 저기압

높은 해상도의 허리케인과 태풍: 경로, 강도, 강우

답하는 질문: 폭풍은 어디로 상륙하고, 얼마나 강할까?

빠진 것: 태풍의 눈과 눈벽은 아직도 대부분의 모델이 제대로 풀어내기에는 너무 작아요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 국가 예보 센터의 클러스터, 활동 중인 폭풍마다 실행. 처음 등장: 1969 오오야마의 초기 허리케인 발달 수치 모델

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 대기질과 확산

오염 물질, 연기, 화산재가 바람에 실려 퍼지고, 섞이고, 화학적으로 변해요.

답하는 질문: 연기 기둥은 어디로 가고, 그 공기는 숨 쉬거나 날아서 지나가도 안전할까?

빠진 것: 전체 예보가 의존하는 입력인 배출량 목록은 흔히 오래됐거나 추정치예요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 오염 사건당 몇 시간. 처음 등장: 1970 굴뚝 오염을 위한 초기 전산 가우시안 연기 기둥 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[입자와 N체](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-particles)해상도: 장

### 계절 예보

오늘의 해양과 대기에서 시작한 기후 길이의 모델 실행 앙상블로, 하루가 아니라 한 계절 전체의 확률을 겨냥해요.

답하는 질문: 올겨울은 평년보다 따뜻하거나 습할까?

빠진 것: 어느 날의 날씨가 어떨지는 말해 주지 못하고, 확률이 어떻게 달라지는지만 말해 줘요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 국가 예보 센터의 슈퍼컴퓨터, 시즌마다 앙상블 실행. 처음 등장: 1986 해양을 결합한 모델을 쓴 초기 동역학적 계절 예보.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 장

### 심한 대류 폭풍

뇌우 하나나 슈퍼셀 하나를 상승 기류와 하강 기류 규모까지 분해해, 토네이도가 생기는지 큰 우박이 떨어지는지 봐요.

답하는 질문: 이 폭풍은 토네이도를 만들어 낼까, 만든다면 어디서?

빠진 것: 토네이도를 볼 수 있을 만큼 촘촘한 격자가 필요한데, 폭풍이 생길 수 있는 모든 곳에서 돌리기에는 너무 비싸요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 국가 클러스터, 아주 높은 해상도의 폭풍 하나에 몇 시간. 처음 등장: 1975 뇌우 하나의 초기 3차원 컴퓨터 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 생성형 앙상블 일기 예보

확산 모델이 앞으로 2주간 그럴듯한 날씨 미래를 많이 뽑아, 전 지구 규모에서 변수마다 확률을 줘요.

답하는 질문: 학습된 모델이 보정된 예보 불확실성을 적은 비용으로 줄 수 있을까요?

빠진 것: 재분석 데이터에 묶여 있고, 드문 극단 사건에 대해서는 물리적 보장을 주지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 수십 년 치 재분석 자료로 학습, 앙상블 구성원 하나에 몇 분 처음 등장: 2023 GenCast: diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather (2023) [출처](https://arxiv.org/abs/2312.15796)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)해상도: 장

### 앙상블 일기 예보

조금씩 다른 시작 상태에서 예보를 여러 번 돌려, 퍼짐을 통해 날씨가 얼마나 불확실한지와 각 결과의 가능성을 보여 줘요.

답하는 질문: 일기 예보는 얼마나 믿을 수 있고, 대신 어떤 일이 일어날 수 있을까요?

빠진 것: 초기 상태를 흔들어도 모델 오차는 일부만 반영돼서, 퍼짐이 너무 좁은 경우가 많아요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 매일 수십 건의 전 지구 예보, 하나하나가 큰 실행. 처음 등장: 1974 Leith's theoretical skill of Monte Carlo forecasts. [출처](https://doi.org/10.1175/1520-0493%281974%29102<0409:tsomcf>2.0.co;2)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 장

### 대기 재분석

고정된 최신 예보 모델을 수십 년의 과거 관측에 돌려, 관측을 섞어 빈틈없이 일관된 대기 기록으로 만들어요.

답하는 질문: 과거의 모든 장소, 모든 시각에 바람, 기온, 기압은 어땠을까?

빠진 것: 시간에 따른 관측 체계의 변화가 기록에 인위적인 추세를 남겨요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 슈퍼컴퓨터로 수십 년의 동화 주기. 처음 등장: 1996 Kalnay와 동료들의 NCEP/NCAR 40년 재분석 프로젝트 [출처](https://doi.org/10.1175/1520-0477%281996%29077<0437:tnyrp>2.0.co;2)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 대기 경계층 대형 에디 시뮬레이션

대기의 가장 아래 1킬로미터, 난류 소용돌이가 열, 수분, 오염 물질을 섞는 곳이에요. 큰 소용돌이는 풀어내고 작은 것은 모델링해요.

답하는 질문: 난류 소용돌이는 땅에서 열과 수분을 어떻게 위로 실어 나를까요?

빠진 것: 지표면 교환과 격자 이하 혼합은 매개변수로 처리해서, 지면 가까이에서는 정확도에 한계가 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 수십 미터 해상도로 몇 킬로미터 범위. 처음 등장: 1972 Deardorff의 중립 및 불안정 행성 경계층 수치 연구. [출처](https://doi.org/10.1175/1520-0469%281972%29029<0091:nionau>2.0.co;2)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 전 지구 폭풍 분해 시뮬레이션

몇 킬로미터 해상도의 지구 전체 대기 모델로, 대류 매개변수화 없이도 뇌우 무리와 열대 폭풍이 나타나요.

답하는 질문: 폭풍을 근사하지 않고 직접 풀어내면 대기는 어떻게 움직일까?

빠진 것: 몇 킬로미터 이하의 구름 미세물리와 난류는 여전히 매개변수화돼 있고, 실행은 기후를 연구하기엔 너무 짧아요.

돌아가는 곳: 약 10^19 FLOPS 대략 가장 큰 기계에서 시뮬레이션 몇 달 치에 몇 주. 처음 등장: 2008 Satoh and colleagues' nonhydrostatic icosahedral atmospheric model for global cloud-resolving simulations. [출처](https://doi.org/10.1016/j.jcp.2007.02.006)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 광물 먼지 방출과 수송

바람이 사막 먼지를 들어 올려 바다 너머로 나르고 내려놓는 과정을 계산해서, 복사, 해양 영양염, 대기질에 미치는 영향을 알아내요.

답하는 질문: 사막 먼지는 얼마나 공기 중으로 들어가고, 어디로 갈까요?

빠진 것: 방출 임계값은 지도가 잘 안 된 토양과 표면 특성에 달려 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 수년에 걸친 대기 모델 속의 먼지 모듈. 처음 등장: 1994 테겐과 풍의 대기 중 광물 먼지 모델이에요. 발생원, 수송, 광학 두께를 다뤄요. [출처](https://doi.org/10.1029/94jd01928)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 도시 표면 에너지 균형 모델링

거리, 지붕, 벽을 공기와 열, 수분, 운동량을 주고받는 협곡으로 다뤄서, 도시 열섬과 건물 냉방 수요를 예측해요.

답하는 질문: 도시는 왜 주변 시골보다 더 더울까?

빠진 것: 도시를 이상화된 협곡으로 줄여서 건물의 세부와 교통의 열은 근사해요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 대도시 위 대기 모델 안의 협곡 방식. 처음 등장: 2000 Masson의 대기 모델용 물리 기반 도시 에너지 수지 방식 [출처](https://doi.org/10.1023/a:1002463829265)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 열권과 전리층 모델링

100에서 600킬로미터 높이의 상층 대기로, 햇빛과 입자에 데워지고, 위성 항력과 무선 신호를 바꾸는 바람과 전류가 있어요.

답하는 질문: 태양 활동은 상층 대기와 전파 통신 환경을 어떻게 바꿀까요?

빠진 것: 아래쪽 경계와 위에서 들어오는 에너지는 드문 자료로 정해 줘요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 며칠의 우주 날씨에 걸친 결합 상층 대기 시뮬레이션. 처음 등장: 1988 Roble, Ridley, Richmond and Dickinson's coupled thermosphere/ionosphere general circulation model. [출처](https://doi.org/10.1029/gl015i012p01325)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

## 물

### 해양 순환

세계의 바다를 흐르는 해류, 소용돌이, 열, 염분.

답하는 질문: 대서양의 거대한 뒤집힘 해류가 느려질 수 있을까요?

빠진 것: 열과 탄소를 섞는 소용돌이는 대부분 격자보다 작아서, 그 효과를 매개변수로 처리해야 해요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대형 클러스터, 수십 년 분량 실행에 몇 주. 처음 등장: 1969 Bryan의 최초의 전 지구 해양 순환 컴퓨터 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 쓰나미와 폭풍 해일

지진이나 폭풍이 일으킨 파도가 바다를 건너 해안으로 밀려 올라가요.

답하는 질문: 물은 얼마나 높이 차오르고, 어느 거리부터 잠길까요?

빠진 것: 해안 방어와 배수는 보통 처오름 자체의 해상도보다 훨씬 낮게 단순화돼 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션, 해안 경보 실행에 몇 분. 처음 등장: 1969 쓰나미를 모델링한 아이다의 초기 수치 실험.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 강과 홍수

유역에 내린 비가 스며들거나 흘러내려 개울, 강, 범람원으로 들어가요.

답하는 질문: 이 폭풍은 얼마나 큰 홍수를 일으키고, 어디에서 일어날까요?

빠진 것: 토양과 토지 이용은 유역 전체로 평균을 내기 때문에, 실제로 침수되는 밭이나 도랑 하나는 가려져요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 노트북, 유역 실행은 몇 분이면 돼요. 처음 등장: 1966 Crawford와 Linsley의 스탠퍼드 유역 강우-유출 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[시스템 다이내믹스](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-system-dynamics)해상도: 장

### 지하수

대수층의 토양과 암석 속을 천천히 움직이는 물.

답하는 질문: 우물이 마르기 전까지 이 대수층의 물을 얼마나 오래 퍼 올릴 수 있을까요?

빠진 것: 지하 암석과 토양의 성질은 수백 미터씩 떨어진 시추공에서 그려 내기 때문에, 대수층 대부분은 추정이에요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 노트북 또는 워크스테이션, 대수층당 몇 분에서 몇 시간. 처음 등장: 1968 Pinder and Bredehoeft's early finite-difference aquifer model.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 해빙

바다 표면의 떠 있는 얼음이 바람, 파도, 온기 아래서 갈라지고, 솟고, 떠다니고, 녹아요.

답하는 질문: 여름이 끝날 무렵에도 북극해의 얼마만큼이 얼음으로 덮여 있을까요?

빠진 것: 금이 가고 솟아오른 부빙들이 이질적으로 섞인 밭을 매끄럽고 연속적인 판으로 다뤄요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 또는 국가 클러스터, 해양 실행과 결합해 몇 주. 처음 등장: 1969 떠다니는 북극 해빙의 초기 컴퓨터 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 해양 파랑 예보

탁 트인 바다 위로 부는 바람이 너울과 물결을 일으키고 이끄는 과정을 따라가서, 선박과 해안을 위한 파고와 파향을 예보해요.

답하는 질문: 내일 이곳의 바다는 얼마나 거칠까요?

빠진 것: 해양 안전에 가장 중요한 가장 가파르게 부서지는 파봉에서는 성능이 떨어져요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 국가 예보 센터의 클러스터, 하루에 여러 번 실행. 처음 등장: 1956 전시 너울 예측 방법에 이은 초기 수치 파랑 예보.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 홍수 범람 모델링

강이나 폭풍의 물이 범람원으로 퍼지는 모습을 지형 격자에서 계산해서, 보험과 계획에 쓸 침수 깊이와 범위를 지도로 그려요.

답하는 질문: 홍수가 나면 어떤 거리와 밭이 물에 잠길까?

빠진 것: 오차를 좌우하는 것은 수치 해법이 아니라 지형의 정확도와 유입 수문곡선이에요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 하천 유역의 2차원 천수 모델 또는 래스터 모델. 처음 등장: 2000 베이츠와 더 루의 홍수 범람 시뮬레이션을 위한 단순한 래스터 기반 모델. [출처](https://doi.org/10.1016/s0022-1694%2800%2900278-x)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[세포 자동자](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-cellular-automata)해상도: 장

### 연안과 하구 순환 모델링

조석, 강, 바람이 만과 하구를 따라 물, 염분, 퇴적물을 옮기는 과정을 지형을 따라가는 격자에서 계산해요.

답하는 질문: 조수와 강은 해안을 따라 물을 어떻게 섞을까요?

빠진 것: 작은 규모의 혼합과 수심 측량 오차 때문에 해안 가까이에서는 정확도가 떨어져요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 1년 치를 도는 3차원 지역 모델. 처음 등장: 1987 블룸버그와 멜러의 3차원 연안 해양 순환 모델 기술. [출처](https://doi.org/10.1029/co004p0001)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 해양 쓰레기와 라그랑주 표류 모델링

시뮬레이션했거나 관측한 해류에 실려 가는 가상 입자로, 떠다니는 플라스틱, 기름, 유생이 어디로 가는지 찾아요.

답하는 질문: 해안에서 떠내려간 플라스틱은 어디로 갈까?

빠진 것: 바람 영향, 파랑 표류, 입자가 가라앉거나 부서지는 과정은 잘 알려져 있지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 1년 치 바다 흐름 동안 이류되는 수백만 개의 입자. 처음 등장: 2012 판 세빌, 잉글랜드, 프로일란트가 관측된 표층 표류부이로 바다 쓰레기 지대의 기원, 동역학, 진화를 연구한 논문이에요. [출처](https://doi.org/10.1088/1748-9326/7/4/044040)

[입자와 N체](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-particles)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 석유 및 가스 저류층 시뮬레이션

석유, 가스, 물이 암석 저류층의 구멍을 지나 유정으로 흐르는 과정으로, 시추를 계획하고 얼마나 회수할 수 있는지 예측해요.

답하는 질문: 유전 하나에서 기름이 얼마나 나오고, 유정은 어디에 둬야 할까요?

빠진 것: 유정 사이의 암석 물성은 드문 데이터에서 추론하므로, 불확실성이 보통 수치 계산보다 커요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 수백만 개의 셀로 이루어진 지질 모델에서의 다상 흐름. 처음 등장: 1955 Peaceman and Rachford's numerical solution of parabolic and elliptic differential equations, the basis of early reservoir simulators. [출처](https://doi.org/10.1137/0103003)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 빙하 지각 평형 조정과 해수면 지문

빙상이 녹고 바다가 재분배되면서 지각이 되튀는 과정을 계산해서, 지역별 해수면 변화와 중력장을 예측해요.

답하는 질문: 얼음이 녹을 때 해수면은 왜 어떤 곳에서는 내려가고 어떤 곳에서는 올라갈까?

빠진 것: 판 아래의 맨틀 점성은 제대로 규명되지 않았고 지역마다 달라요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 구 위에서 푸는 점탄성 지구 모델. 처음 등장: 1976 Farrell과 Clark의 후빙기 해수면 계산. [출처](https://doi.org/10.1111/j.1365-246x.1976.tb01252.x)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 지질 이산화탄소 저장 시뮬레이션

주입된 이산화탄소가 염수 암층에서 퍼지고, 떠오르고, 녹는 과정과, 덮개암, 모세관 현상, 광물 반응에 의한 포획을 수 세기에 걸쳐 따라가요.

답하는 질문: 가스는 지하에 머물까, 그리고 어디로 갈까?

빠진 것: 시추공 아래의 암석은 몇 개의 시추공과 탐사로만 알려져 있어서, 투과도와 단층은 넓은 불확실성 속에서 짐작해야 해요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 수천 년에 걸친 유역 규모 모델을 클러스터에서 몇 주. 처음 등장: 2002 로런스 버클리 연구소의 CO2 지질 처분용 수치 코드 상호 비교. [출처](https://doi.org/10.2172/813566)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 지하의 반응성 수송

물이 암석이나 토양을 지나며 화학물질을 나르고, 광물이 녹고, 침전하고, 이온을 교환하는 과정을 흐름과 함께 풀어요.

답하는 질문: 대수층이나 저장소의 화학과 물길은 시간이 지나면서 서로를 어떻게 바꿀까요?

빠진 것: 실험실에서 측정한 반응 속도를, 땅속에서 반응 표면적을 알 수 없는 암석에 적용해요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 3차원 현장 부지에 클러스터로 며칠. 처음 등장: 1985 Lichtner's continuum model for coupled chemical reactions and mass transport in hydrothermal systems. [출처](https://doi.org/10.1016/0016-7037%2885%2990172-3)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

## 고체 지구와 지형

### 맨틀 대류와 판 구조

수억 년에 걸쳐 행성 내부에서 천천히 흐르는 뜨거운 암석이 그 위의 판을 실어 날라요.

답하는 질문: 이웃 행성에는 없는 판 구조 운동이 왜 지구에는 있을까?

빠진 것: 수백만 년을 한꺼번에 돌리기 때문에, 지진 한 번을 함께 보여 줄 수는 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 긴 실행 하나에 몇 주. 처음 등장: 1974 McKenzie, Roberts and Weiss's first numerical mantle convection model.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 지진과 지진파

단층이 파열하고 파동이 지각을 퍼져 나가 땅을 흔들어요.

답하는 질문: 저 단층이 끊어지면 이 도시는 얼마나 세게 흔들릴까요?

빠진 것: 파열의 시작점과 단층의 정확한 거칠기는 미리 아는 것이 아니라 여전히 가정이에요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 국가 또는 대학 클러스터, 큰 단층 파열에 며칠. 처음 등장: 1968 알터먼과 카랄의 초기 지진파 유한 차분 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 화산 분화와 용암 흐름

마그마가 올라오고, 분출하고, 용암이나 화산재, 빠르게 움직이는 뜨거운 구름이 되어 비탈을 흘러내려요.

답하는 질문: 화산이 분화하면 어느 마을이 그 경로에 놓일까?

빠진 것: 분화가 언제 시작될지는 예측하지 못하고, 이미 시작된 뒤에 어떻게 되는지만 알려 줘요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 시나리오당 몇 시간. 처음 등장: 1980 분출구에서 비탈로 흘러내리는 용암의 초기 컴퓨터 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[세포 자동자](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-cellular-automata)해상도: 장

### 지형 진화

강이 계곡을 깎고, 비탈이 흘러내리고, 해안이 침식되는 과정을 수천 년에서 수백만 년에 걸쳐 다뤄요.

답하는 질문: 이 지형은 어떻게 지금의 모양이 되었을까요?

빠진 것: 수백만 년을 한 번의 실행에 압축하므로, 개별 폭풍이나 낙석은 모두 매끄러워져요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션, 100만 년 분량의 경관에 며칠. 처음 등장: 1991 Willgoose와 동료들의 초기 컴퓨터 지형 진화 모델이에요.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[세포 자동자](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-cellular-automata)해상도: 장

### 산불 확산

불이 연료, 지형, 바람을 가로질러 칸 단위로 움직여요.

답하는 질문: 여섯 시간 뒤 불길의 선두는 어디에 있을까?

빠진 것: 실제 불의 움직임을 가장 크게 좌우하는 바람은 보통 일정한 평균값으로 단순화해요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 노트북, 번지는 화재 전선에 몇 분. 처음 등장: 1972 로더멜의 불 번짐 방정식, 곧 예보를 위해 전산화되었어요

[상호작용 모델 실행하기](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/run#toy-forestfire)

[세포 자동자](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-cellular-automata)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 산사태와 토석류

흙, 바위, 진흙의 비탈이 무너져 내려가며 가속하고, 퍼지고, 아래 지형을 덮치는 과정을 따라가요.

답하는 질문: 이 비탈은 무너지면 얼마나 멀리, 얼마나 빨리 나아갈까요?

빠진 것: 비탈이 실제로 무너지는 순간은 무너진 뒤에 벌어지는 일보다 여전히 예측하기 어려워요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 사면 시나리오당 몇 시간. 처음 등장: 1980 무너지는 비탈의 초기 컴퓨터 유출 거리 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[입자와 N체](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-particles)해상도: 장

### 물리 기반 지진 위험

지진 파열과 파동 전파 시뮬레이션이 경험적 감쇠 규칙을 대신해, 각 지점의 흔들림을 알려 줘요.

답하는 질문: 가능한 각 단층 파열마다 이곳은 얼마나 세게 흔들릴까요?

빠진 것: 속도 모델을 알아야 하고, 높은 주파수는 분해하기 어려워요.

돌아가는 곳: 약 10^18 FLOPS 대략 많은 파열 시나리오, 각각이 3차원 파동 시뮬레이션 처음 등장: 2010 CyberShake: a physics-based seismic hazard model for Southern California (2010) [출처](https://doi.org/10.1007/s00024-010-0161-6)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 지구 다이나모 시뮬레이션

지구 핵 속 액체 철의 대류가 자기장을 만들고 유지하며, 불규칙한 역전까지 일으켜요.

답하는 질문: 지구의 핵은 어떻게 자기장을 만들고, 왜 뒤집힐까요?

빠진 것: 점성과 전도도 값이 실제와 한참 달라서, 흐름이 지구 내부보다 훨씬 매끄러워요.

돌아가는 곳: 약 10^18 FLOPS 대략 여전히 지구와 비슷한 조건과는 거리가 먼 다이너모 하나를 위해 슈퍼컴퓨터로 몇 달. 처음 등장: 1995 Glatzmaier와 Roberts의 지자기장 역전에 대한 3차원 자기 일관 시뮬레이션. [출처](https://doi.org/10.1038/377203a0)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 전파형 지진 역산

시험 지구 모델에 지진파를 거듭 통과시키고, 합성한 파와 기록한 파가 맞을 때까지 모델을 조정해서, 암석 구조를 영상화해요.

답하는 질문: 우리 발밑의 암석은 그곳을 지나간 파동의 눈에는 어떻게 보일까?

빠진 것: 시작 모델이 가깝지 않으면 역산이 잘못된 해에 붙들릴 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 최적화 반복 안에서 도는 수천 번의 파동 시뮬레이션. 처음 등장: 1984 타란톨라의 음향 근사에서의 지진 반사 자료 역산이에요. [출처](https://doi.org/10.1190/1.1441754)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 스펙트럴 요소 지진파 전파

지진파가 지형과 지층을 따르는 고차 요소로 만든 지각이나 지구 전체의 3차원 모델을 통해 퍼져 나가요.

답하는 질문: 파동은 실제의 울퉁불퉁한 지구를 어떻게 지나갈까요?

빠진 것: 지구 모델은 작은 규모의 구조와 감쇠에서 불확실해서, 짧은 주기는 덜 믿을 만해요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 몇 초 주기까지 풀어내는 지구 전체 계산. 처음 등장: 1998 Komatitsch and Vilotte's spectral element method for seismic response of two- and three-dimensional structures. [출처](https://doi.org/10.1785/bssa0880020368)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 지진 주기 시뮬레이션

판의 움직임으로 천천히 하중을 받는 단층에서, 달라붙었다 미끄러지는 마찰로 조용히 쌓이다 갑자기 파열하는 주기를 수없이 시뮬레이션해요.

답하는 질문: 지진은 수백 년에 걸쳐 한 단층에서 어떻게 되풀이될까요?

빠진 것: 마찰 법칙은 실험실에서 얻은 것이라서, 측정된 적 없는 깊이와 속도까지 외삽해서 써요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 수천 년에 걸친 속도-상태 단층 주기. 처음 등장: 1986 Tse와 Rice의 마찰 미끄러짐 성질의 깊이 변화와 관련한 지각 지진 불안정성이에요. [출처](https://doi.org/10.1029/jb091ib09p09452)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 확률론적 지진 목록 모델

충격 하나하나가 여진 가능성을 높이는 통계 모델로 합성 지진 연쇄를 만들어서, 지진의 군집과 위험도를 예측해요.

답하는 질문: 큰 지진 뒤에 여진이 일어날 가능성은 얼마나 될까요?

빠진 것: 모델은 통계적 군집은 잡아내지만, 단층 응력의 물리는 담고 있지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^6 FLOPS 대략 확률론적 목록은 비용이 적게 들고, 긴 앙상블도 워크스테이션 한 대로 돌려요. 처음 등장: 1988 Ogata's statistical models for earthquake occurrences and residual analysis for point processes. [출처](https://doi.org/10.1080/01621459.1988.10478560)

[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 규칙

### 지표면 모델

토양, 식물, 공기 사이의 물, 열, 이산화탄소 교환을 대기·기후 모델의 지표 구성 요소로 적어요.

답하는 질문: 식물과 토양은 땅과 공기 사이를 오가는 열과 물을 어떻게 조절할까요?

빠진 것: 식생은 셀마다 몇 개의 매개변수로 나타내고, 토양 속 물의 이동은 크게 단순화돼 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 기후 모델 안의 격자 칸마다 1차원 기둥 하나. 처음 등장: 1986 Sellers, Mintz, Sud and Dalcher's simple biosphere model for use within general circulation models. [출처](https://doi.org/10.1175/1520-0469%281986%29043<0505:asbmfu>2.0.co;2)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 화재와 대기의 결합 모델

화재 전선과 그것이 만드는 바람을 함께 풀어요. 불의 열이 공기를 끌어들여 흐름을 바꾸고, 그것이 다시 불이 번지는 방식과 불씨와 연기가 날리는 방식을 바꿔요.

답하는 질문: 불은 자신을 몰아가는 바람을 어떻게 바꿀까요?

빠진 것: 연소와 연료는 단순한 속도 법칙으로 표현돼서, 수관화와 비화 같은 극단적 행동은 대략만 담겨요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 수십 미터 해상도의 큰 화재 하나에 클러스터로 며칠. 처음 등장: 1996 Clark, Jenkins, Coen의 화선 동역학에 대한 대기-화재 결합 모델. [출처](https://doi.org/10.1175/1520-0450%281996%29035%3C0875:ACAMCF%3E2.0.CO;2)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

[◂ 천문학과 우주론](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/astronomy-cosmology)[화학과 재료 ▸](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/chemistry-materials)