这里有一些闲聊想谈一谈。
关于理论的部分，这里想聊聊 AI 与气象学习。在自学过程中，我们使用了AI 辅助理解公式原理和物理定义，如果不这样进展会慢很多，理解肯定也会不这么深刻。在与目前 AI （我使用的是 Hunyuan ）对话的过程中，我们有如下几点经验可以分享。
① AI 的知识边界。对于目前市面上的免费模型，它们通还远未达到 AGI （通用语言模型）的水准，处理例如台风的业务分析的问题时确实存在知识边界。这是因为目前中文的气象学内容主要以中纬度气象学为主，这常常意味着西风波动和斜压大气，对热带正压大气的理解是不足的。另外，大气物理作为一门小众学科， AI 在前沿知识（如 TC 激发的尺波波列）的范畴常常会混淆概念（如用涡旋 Rossby 波偷换 R 波波列的概念），以及虚构系统的AI幻觉。不过，对于基本的物理量和物理概念，如浮力频率（Brunt–Väisälä频率）、 Ertel 位涡等， AI
是可以辅助我们完成理解的。我想这会对我们了解科学的动力气象学提供帮助。
② AI 的逻辑构建。文字方面，目前市面上的 AI 不知为何非常喜欢使用奇异的比喻，并且分点非常碎，一段话基本不超过300字，用它来写作一般的科普性文章尚可，但作严肃分析时给出很多提示词也不太管用（可能是它识别我是手机版的缘故吧）。而数学运算和公式推导方面，我的建议是最好自己验算一次，因为大语言模型（ LLM ）的数学能力不太过关，一共简单的代入计算也会调用数学公式工具的能力很差，一些简单的代入计算也会调用出冗长的步骤，上下文一多就会出错。所以到头来，还需我们自己的逻辑能力和物理直觉与想象过关才能良好地借助 AI学习。
③ AI 的情绪价值。虽然有人对所谓的" AI 谄媚"颇有微词，但在这种研究性学习具备一定思考性的研究性学习语境中，如果 AI 会"夸夸"，我觉得还是挺不错的。适度的情绪价值可以帮助我们快速进入心流状态，获得更好的学习效果。当然，进入心流状态的时间成本就需要我们自己权衡了。

另外这里谈谈我们对高中身份的理解。
我们把类似创作作品，或是研习专著的行为归类到研究性学习，或是拓展（创新）性学习，我认为这是学生时代的一项特权，真正参加专门研究时，有绩效、进度考核（或考试）的限制，参加工作后，学习到的知识基本上只为工作服务了，很难谈得上真正的创新；而更多的是对已有知识的应用转化和架构统合。学生时代，当我们遇到新知识时，从生理学角度看，我们的大脑更加容易建立新的神经链接。这种新生链接还没有被固化，处于不稳定的活跃状态，更容易与其他知识或表达相关联，这正是我们研究创新的关键所在。而且，就兴趣爱好的发展而言，我们学习一项兴趣爱好并不会首先从教科书等前人总结好的理性材料中获取认知，而是先从实践（如观察云图）获得大量的感性认知。我们在自己总给这些感性材料，升华成为理性表述时，我们自己的理性认识就是我们作为个体获得的全新概念；尔后我们才会把自己的概念映射到应用上，并整合他人的观念，实现做认识的扬升。我认为，高中-本科称得上发展兴趣的黄金时段，这段时间我们的学力是充沛的，而且一般来说不会有人生的重大转折或经济上的问题，我们除了基本学科之外尚对知识的"拓展""开拓"保有充分的热情。所以，这段时间我们的身处在能力突飞猛进的良好环境，一切决定于我们能否遇到那个触发源或契机。
而风吧恰好活跃着这样一群人，他们不仅因为共同的爱好而云集，更有前人积累的大量经验的涓滴效应惠泽，还处在年轻活跃的年龄层。可以说，这样的一个充满活力与经验的平台就是孕育纯粹科学精神的应许之地。虽然处在不同年龄，但是所谓闻道有先后，高中学段不代表只有高中学力，良好的节奏、一致的目标能让我们获得超乎想象的成长。就让我以20天鹅为例吧。它一开始同样也是小小东风波一枚，后面的大家伙艾莎尼看似马上就能吞掉它。但它没有浪费掉拉尼娜年西太的 TUTT 和超高海温，用自身绝佳的中尺度结构实现了能量转换效率的最大化，完成了超顶超逆袭的壮举。
所以，人为定义的分级从不重要。和对talim的分析一样，希望本帖能有所启发。

这里有一些问题留待思考。
1.95W与96W分裂时，是什么阻止了它们的藤原互旋？
2.我们知道，ERW一般表现为赤道镜像对称结构。为什么MSAC没有在南半球形成“镜像反气旋”呢？
3. Sinlaku命名当天（4.10），上午对流和降压非常强烈，引起了很多看好的声音；下午对流却出现卷云化。有人认为这是受到了风切影响，实际上这里风切影响的占比有多大呢？傍晚的对流卷云化对TC的作用是什么？
4.4月11日给Sinlaku带来风切的系统是什么，可以称之为“副高带来风切”吗？
学业关系，我们无法及时回复，希望这能引起您的一些思考。

针对水货的研究真的不多见，我要是能像楼主那样分析就好了……