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대기물리(1) Team project

지구평면설은 진실인가?

- 유효온도의 관점에서 -

8조 (이예강, 유형준, 이동민, 장수빈)

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2024. 5. 28.

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지구평면설 시나리오

목 차

평면지구에서의 유효온도

03

유효온도 보정을 위한 천문학적 변수 설정

04

지구평면설 검증 결론

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지구평면설 시나리오 - Assumptions

 

Source: https://wiki.tfes.org/Flat_Earth_Maps

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지구평면설 시나리오

북극

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지구평면설 시나리오

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평면지구에서의 유효온도?

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Remind:

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평면지구에서의 유효온도

평면지구

 

 

 

 

 

Teff = 253.9K

T ♭ eff = 301.94K

♭

구형지구

 

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평면지구에서의 유효온도

평면지구

 

 

 

 

 

Teff = 253.9K

T ♭ eff = 301.94K

♭

구형지구

 

평면지구설이 진실이라면

유효온도가 구형 지구의 것과 같아야 한다!

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평면지구에서의 유효온도

    • 태양 온도
    • 지구 Albedo
    • 태양 – 지구 거리
    • 태양 반지름

 

 

 

 

 

= 0.8408

 

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평면지구에서의 유효온도

    • 태양 온도
    • 지구 Albedo
    • 태양 – 지구 거리
    • 태양 반지름

 

 

 

 

 

= 0.8408

 

Need Optimization to be Plausible

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최적의 평면지구 T, a, r, A 찾기

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평면지구에서의 유효온도

구형지구

보정

평면지구

♭

 

 

 

변화율 계수 도입

  • A0=0.3일 때, 여전히 변수 4개 존재

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구형지구

평면지구

관측하는 태양 시직경이 같다고 가정

유효온도 보정을 위한 천문학적 변수 설정

  • A0=0.3일 때, 여전히 변수 4개 존재

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  • 변수 a, r 제거

구형지구

평면지구

관측하는 태양 시직경이 같다고 가정

 

유효온도 보정을 위한 천문학적 변수 설정

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유효온도 보정을 위한 천문학적 변수 설정

 

 

Solution

T와 A의 TRUE 값과 평면지구설의 Modified 값의 차이에 대한 Cost function 최소화 조건 구하기

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유효온도 보정을 위한 천문학적 변수 설정 - 비용함수

TRUE 값의 손실을 계산

 

 

 

T’= 0.8449 A’ = 1.0143

15.5% ↓

1.5% ↑

비용함수 Cost function

​

* A Cost function is used to gauge the performance of the (Machine Learning) model.

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Remind:

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평면지구에서의 태양온도를 적용하면?

 

 

 

 

구형지구

* 0.8449

평면지구

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평면지구에서의 태양온도를 적용하면?

 

 

National Renewable Energy Laboratory

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태양 시직경이 구형 지구와 다르다면?

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변수 최적화

 

변수 4개

 

 

변수 3개

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변수 최적화 - T, R(a/r), A

 

 

 

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Conclusions 결론

  • 평면 지구 세계관을 유지하기 위해 많은 물리적 가정이 필요
  • 태양의 일주기, 연주기 변화를 설명하기 어려움
  • 극지방의 복사 에너지 과대
  • 유효온도를 기반으로, 평면지구 세계의 이론적 태양이 실측치와 큰 차이가 있음

Limitations

Summary

  • 유효온도의 관점에서 평면지구설을 검증
  • 지구 Albedo, 태양 온도 변화 : 태양의 색과 가시광선을 설명할 수 없음
  • 태양 시직경 변화 : 평면지구에서는 조건을 최적 값으로 제시할 수 있음

태양 온도 0.87배

각 반지름 변화계수 0.94배

Albedo 1.01배

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감사합니다

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Appendix 1. Cost function (#18)

비용함수 Cost function

​

* A Cost function is used to gauge the performance of the (Machine Learning) model.

TRUE 값의 손실을 계산

 

 

 

Cost function 수정 필요

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Appendix 1. Cost function (#17)

Source: The COMET Program

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Appendix 2. Coding information in Python (#22)

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Appendix 3. Optimizing variables (#23)

 

 

Eq 1 =

Eq 2 =

  1. Eq1의 잔차계산

Eq2의 잔차계산

  1. 두 잔차를 제곱한 후 합산 = 최소화할 값
  2. 최적화 수행

: BFGS 알고리즘 사용 (비선형 함수에 많이 쓰는 알고리즘 중 하나)

 

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Appendix 4. Flat Earth Society (#3)

Source: https://www.tfes.org/