象多普勒雷达为例。

国内第一台气象多普勒雷达型号叫做714sd，它单次采集的数据多达1400万组，周期十五分钟一次。

不过在真正计算的时候，电转换元件过滤了98%的雷同数值。

所以真正需要人工导入的数据也就小几十万组罢了——注意，导入和计算是两码事，实际计算的数据依旧是1400万组。

眼下5000万组数据虽然看起来多，但真正需要手工录入的大概也就百万组上下。

如今机房内有五十多个人，每位操作员实际上要录入的数据差不多是三万组左右吧。

接着很快。

众多操作员便开始输入起了数据。

“气温26.7c.....”

“湿度27%.....”

“经向风18.5m/s.....”

“散射辐射220w/m^2.......”

很早以前提及过。

不同于后世计算天气时的rf-cmaq等一众模型。

此时的气象学依旧处于一个非常原始的阶段。

因此即便有茫茫多的数据，也仍然只能通过解大气方程的方法进行预测。

也就是此前说过的将地球表面格点化，然后将各气象要素的值进行插值运算，得到未来某一个时刻的值。

因此实际的模型推导还需要叶笃正他们那边进行，中科院的这台104机主要是把各种数据拟合成更精确的参数而已。

用后世的话来说就是......

加工成半成品？

当然了。

这个年代虽然科技比较落后，但终究脱离了近代史早期。

加之计算机所也好歹是兔子们最前端的一处技术中枢，因此此时104机倒也没原始到特别凄惨的地步。