第131章（第2/6页）

不仅时间紧迫，更可怕的是模型系统极其复杂，环环相扣，一步出错，满盘皆输。

庄颜神情淡然：“工作量很大吗？”

她一个月就能水出五篇论文。

系统痛心疾首，人类就是有你，论文才会发大水。

庄颜假装听不到，一声令下：“开始！”

两人那点忐忑和担忧，被庄颜随之而来密集的任务指令驱散，根本没时间焦虑。

“首先必须确认关键数据是可获取、可用的，并且能用几个基础子模型复现近几年的水位变化趋势。”庄颜指出，“如果数据找不到，一切免谈。”

娜塔莉亚，“除此之外，如果连基础模型无法校正，后续复杂模型就更没指望。”

换言之，开局不顺，必须立刻调整策略。

伊万沉重地点头。

“那么，立刻分工。”庄颜语速飞快，“我们需要长时间序列、高一致性的数据，包括五大湖水位、流域降水……人为取水与调控记录等。”

娜塔莉亚立刻响应：“明白，我去联系北美地质调查局、NOAA和各州环境部门，申请、查找并下载数据。”

伊万：“我协助数据查找，并同步开始预处理和初步质检。”

“注意单位统一和标准化，以及异常数据剔除。”庄颜特别强调。

两人领命，迅速投入工作。

庄颜没有介入数据搜集，这段时间的特训已让二人熟能生巧，她加入反而可能影响效率。

她投入到多过程耦合建模中。

庄颜在笔记本上飞速勾勒出整个模型系统的骨架，将其分解为四个相互作用的核心子系统，大气过程、陆地过程、水文过程、人为调控。

最复杂的是人为子系统，需要优化水资源分配并模拟闸坝控制逻辑。

然而这对庄颜而言并不困难。

她不假思索地写下关键公式与方法，比如用彭曼联合公式估算湖面蒸发，用温度指数模型估算融雪……

并计划引入IPCC气候情景叠加随机模拟进行预测……

思路清晰得惊人。

评委观察室里。

几位评委看着庄颜飞速写满的白板，忍不住低声赞叹。

“不可思议，她这就抓住了所有关键过程，并且给出了恰当的数学表述。”

“看，庄颜连人为调控的反馈控制都考虑进去了，这不是普通学生会触及的深度。”

“如果她真能带领团队在四天内实现这个框架……那恐怕我们的冠军已经出现了。”

与此同时。

画面切到几支仍在激烈争论、迟迟未能统一方向的队伍。

评委见状，轻轻摇头：“内部存在根本分歧，且无法快速确立技术路线……这样的组，基本上可以提前判定出局了。”

电视屏幕上，这些队伍被实时打上了一个显著的交叉红标，含义不言而喻。

根据题目的综合难度，比赛方将六道赛题大致划分为上、中、下三档。

难度最高的无疑是五大湖问题，最简单的则是披萨烘焙优化，而减少非法野生动物贸易等题居于中游。

这时，一位嘉宾提出了许多观众的疑问：“评分是否会根据题目难度进行加权？选择难题，是否享有更高的分数潜力？”

评委纠正了这种误解：“这恰恰是许多队伍的思维误区。大家请看，选择最难那七道题几支顶尖队伍中，已经有两组在数据预处理和子模型构建上显露出了错误。”

镜头适时给到那两支陷入混乱的种子队特写。

“一旦核心架构出错，在复杂模型里纠错的成本极高，导致最终分数不如简单题目队伍。”

伊萨贝拉进一步解释：“难题意味着容错率极低。如果简单题能做到拟合出色，完全能获得超越难题的分数。”

观众懂了，也就是说，选择最难题目的那七支队伍，要不就拿最高分，要不就跌落最低，玩的就是刺激，玩的就是心跳。