标题:他们在气候和 其他复杂现象中发现了隐藏的模式
详解:


三位获奖者因对复杂现象的研究而分享了今年的诺贝尔物理学奖。Syukuro ManabeKlaus Hasselmann为我们了解地球气候以及人类如何影响它奠定了基础。Giorgio Parisi因其对无序和随机现象理论的革命性贡献而获奖。

所有复杂的系统都由许多不同的相互作用的部分组成。几个世纪以来,物理学家一直在研究它们,并且很难用数学方法来描述它们——它们可能有大量的组件或受到偶然性的支配。它们也可能是混乱的,比如天气,初始值的微小偏差会导致后期的巨大差异。今年的获奖者都为我们获得有关此类系统及其长期发展的更多知识做出了贡献。

地球气候是复杂系统的众多例子之一。Manabe 和 Hasselmann 因其在开发气候模型方面的开创性工作而获得诺贝尔奖。帕里西因其对复杂系统理论中大量问题的理论解决方案而获奖。

地球


Syukuro Manabe展示了大气中二氧化碳浓度的增加如何导致地球表面温度升高。在 1960 年代,他领导了地球气候物理模型的开发,并且是第一个探索辐射平衡与气团垂直输送之间相互作用的人。他的工作为气候模型的发展奠定了基础。

大约十年后,克劳斯·哈塞尔曼Klaus Hasselmann)创建了一个将天气和气候联系在一起的模型,从而回答了为什么气候模型在天气多变且混乱的情况下仍然可靠的问题。他还开发了识别特定信号、指纹的方法,自然现象和人类活动都在气候中留下印记。他的方法已被用来证明大气温度升高是由于人类排放的二氧化碳。

1980 年左右,乔治·帕里西Giorgio Parisi)在无序的复杂材料中发现了隐藏的模式。他的发现是对复杂系统理论最重要的贡献之一。它们使得理解和描述许多不同的、显然完全随机的复杂材料和现象成为可能,不仅在物理学中,而且在其他非常不同的领域,如数学、生物学、神经科学和机器学习。

温室效应对生命至关重要

200年前,法国物理学家约瑟夫·傅立叶研究了太阳对地面的辐射和地面辐射之间的能量平衡。他了解大气在这种平衡中的作用;在地球表面,入射的太阳辐射转化为出射的辐射——“暗热”——被大气吸收,从而加热大气。大气的保护作用现在称为温室效应。这个名字来源于它与温室的玻璃板的相似性,它允许通过太阳的加热射线,但将热量困在里面。然而,大气中的辐射过程要复杂得多。

该任务与傅立叶所承担的任务相同——调查进入我们星球的短波太阳辐射与地球发出的长波红外辐射之间的平衡。在接下来的两个世纪里,许多气候科学家添加了细节。当代气候模型是非常强大的工具,不仅可以用于了解气候,还可以用于了解人类对全球变暖负责。

这些模型基于物理定律,并从用于预测天气的模型发展而来。天气由气象量(如温度、降水、风或云)描述,并受海洋和陆地上发生的事情的影响。气候模型基于天气的计算统计属性,例如平均值、标准偏差、最高和最低测量值等。他们无法告诉我们明年 12 月 10 日斯德哥尔摩的天气如何,但我们可以大致了解 12 月斯德哥尔摩的平均温度或降雨量。

确定二氧化碳的作用

温室效应对地球上的生命至关重要。它控制温度,因为大气中的温室气体——二氧化碳、甲烷、水蒸气和其他气体——首先吸收地球的红外辐射,然后释放吸收的能量,加热周围的空气和它下面的地面。

温室气体实际上只占地球干燥大气的一小部分,主要是氮气和氧气——它们占体积的 99%。二氧化碳仅占体积的 0.04%。最强大的温室气体是水蒸气,但我们无法控制大气中水蒸气的浓度,而我们可以控制二氧化碳的浓度。

大气中的水蒸气量高度依赖于温度,从而形成反馈机制。大气中的二氧化碳越多,温度越高,空气中含有更多的水蒸气,从而加剧温室效应并使温度进一步升高。如果二氧化碳水平下降,一些水蒸气会凝结,温度会下降。

关于二氧化碳影响的重要谜题的第一部分来自瑞典研究人员和诺贝尔奖获得者Svante Arrhenius顺便提一下,是他的同事、气象学家 Nils Ekholm 在 1901 年第一个使用温室这个词来描述大气的热量储存和再辐射。

Arrhenius 在 19 世纪末了解了造成温室效应的物理学——向外辐射与辐射体的绝对温度 (T) 的四次方 (T⁴) 成正比。辐射源越热,射线的波长越短。太阳的表面温度为 6,000°C,主要发射可见光谱中的射线。地球表面温度仅为 15°C,会重新辐射我们看不见的红外辐射。如果大气不吸收这种辐射,地表温度几乎不会超过 –18°C。

Arrhenius 实际上是在试图找出导致最近发现的冰河时代现象的原因。他得出的结论是,如果大气中的二氧化碳水平减半,这足以让地球进入一个新的冰河时代。反之亦然——二氧化碳量增加一倍会使温度升高 5-6°C,这个结果在某种程度上与目前的估计值惊人地接近。

二氧化碳影响的开创性模型

1950年代,日本大气物理学家真锅秀郎是东京的一位年轻而有才华的研究人员,他离开了饱受战争蹂躏的日本,在美国继续他们的职业生涯。与大约 70 年前 Arrhenius 的研究一样,Manabes 的研究目的是了解二氧化碳水平的增加如何导致温度升高。然而,虽然 Arrhenius 专注于辐射平衡,但在 1960 年代,真锅领导了物理模型的开发工作,以结合对流引起的气团垂直输送以及水蒸气的潜热。

为了使这些计算易于管理,他选择将模型缩小到一维——一个垂直的柱子,距离大气层 40 公里。即便如此,通过改变大气中的气体水平来测试模型还是花费了数百个宝贵的计算时间。氧气和氮气对地表温度的影响可以忽略不计,而二氧化碳则有明显的影响:当二氧化碳水平翻倍时,全球温度升高了 2°C 以上。

真锅的气候模型


二氧化碳加热大气

资料来源:Manabe 和 Wetherald (1967) 给定相对湿度分布的大气热平衡,大气科学杂志,卷。5 月 3 日,24 日。

该模型证实,这种加热确实是由于二氧化碳的增加,因为它预测了靠近地面的温度升高,而高层大气变冷。如果太阳辐射的变化是导致温度升高的原因,那么整个大气应该同时加热。

60 年前,计算机比现在慢了几十万倍,所以这个模型相对简单,但 Manabe 正确地掌握了关键功能。他说,你必须始终简化。你无法与自然界的复杂性竞争——每一滴雨滴都涉及到如此多的物理学,以至于永远不可能计算出所有的东西。来自一维模型的见解导致了三个维度的气候模型,Manabe 于 1975 年发表了该模型;这是了解气候秘密道路上的又一个里程碑。

天气混乱

在真锅之后大约十年,克劳斯·哈塞尔曼成功地将天气和气候联系起来,找到了一种方法来战胜快速而混乱的天气变化,这些变化对计算来说是如此麻烦。我们星球的天气发生了巨大变化,因为太阳辐射在地理上和时间上的分布如此不均匀。地球是圆的,因此到达高纬度地区的太阳光线比赤道附近的低纬度地区少。不仅如此,地球的地轴也倾斜了,从而产生了传入辐射的季节性差异。暖空气和冷空气之间的密度差异导致了不同纬度之间、海洋和陆地之间、高低气团之间的巨大热量传输,从而推动了我们星球上的天气。

众所周知,对未来十天以上的天气做出可靠的预测是一项挑战。200 年前,法国著名科学家皮埃尔-西蒙·德·拉普拉斯 (Pierre-Simon de Laplace) 说,如果我们只知道宇宙中所有粒子的位置和速度,就应该可以计算出在我们的宇宙中发生了什么和将要发生的事情。世界。原则上,这应该是正确的;牛顿三个世纪以来的运动定律,也描述了大气中的空气传输,完全是确定性的——它们不受偶然的支配。

然而,就天气而言,没有什么比这更糟糕的了。部分原因是,在实践中,不可能足够精确——说明大气中每个点的气温、压力、湿度或风况。此外,方程是非线性的;初始值的微小偏差可以使天气系统以完全不同的方式演变。基于蝴蝶在巴西扇动翅膀是否会在德克萨斯州引起龙卷风的问题,这种现象被命名为蝴蝶效应。在实践中,这意味着不可能产生长期的天气预报——天气混乱;这一发现是 1960 年代由美国气象学家 Edward Lorenz 发现的,他奠定了当今混沌理论的基础。

理解嘈杂的数据

尽管天气是混沌系统的典型例子,但我们如何才能在未来几十年或几百年中生成可靠的气候模型?1980 年左右,克劳斯·哈塞尔曼 (Klaus Hasselmann) 展示了如何将无序变化的天气现象描述为快速变化的噪音,从而为长期气候预测奠定了坚实的科学基础。此外,他开发了确定人类对观测到的全球温度影响的方法。

1950 年代,作为德国汉堡的一名年轻的物理学博士生,Hasselmann 从事流体动力学研究,然后开始开发海浪和洋流的观测和理论模型。他搬到加利福尼亚继续从事海洋学,会见了查尔斯·大卫·基林等同事,哈塞尔曼夫妇与他们一起创办了一个牧歌合唱团。早在 1958 年,基林就具有传奇色彩,这是夏威夷莫纳罗亚天文台目前最长的大气二氧化碳测量系列。哈塞尔曼几乎不知道,在他后来的工作中,他会经常使用基林曲线,该曲线显示二氧化碳水平的变化。

从嘈杂的天气数据中获取气候模型可以通过遛狗来说明:狗跑掉领先,前后,左右并绕着你的腿跑。你怎么能用狗的踪迹来判断你是在走路还是站着不动?或者你是快走还是慢走?狗的踪迹是天气的变化,你的行走是计算出的气候。甚至有可能使用混乱和嘈杂的天气数据得出关于气候长期趋势的结论吗?

另一个困难是影响气候的波动随时间变化极大——它们可能很快,例如风强度或气温,也可能非常缓慢,例如冰盖融化和海洋变暖。例如,将海洋均匀加热一度可能需要一千年,但对大气来说只需几周。决定性的技巧是将天气的快速变化作为噪音纳入计算,并展示这种噪音如何影响气候。

Hasselmann 创建了一个随机气候模型,这意味着模型中内置了机会。他的灵感来自阿尔伯特·爱因斯坦的布朗运动理论,也称为随机游走。使用这个理论,哈塞尔曼证明了快速变化的大气实际上会导致海洋缓慢变化。

辨别人类影响的痕迹

完成气候变化模型后,Hasselmann 开发了识别人类对气候系统影响的方法。他发现这些模型以及观察和理论考虑包含有关噪声和信号特性的足够信息。例如,太阳辐射、火山颗粒或温室气体水平的变化会留下独特的信号,即指纹,可以分离出来。这种识别指纹的方法也可以应用于人类对气候系统的影响。哈塞尔曼因此为进一步研究气候变化扫清了道路,这些研究使用大量独立观测证明了人类对气候影响的痕迹。

随着气候复杂相互作用中包含的过程被更彻底地绘制出来,尤其是通过卫星测量和天气观测,气候模型变得越来越精细。模型清楚地显示了加速的温室效应;自 19 世纪中叶以来,大气中的二氧化碳含量增加了 40%。数十万年来,地球的大气层从未包含如此多的二氧化碳。因此,温度测量表明,在过去的 150 年中,全球温度升高了 1°C。

Syukuro Manabe 和克劳斯·哈塞尔曼本着阿尔弗雷德·诺贝尔的精神,为我们对地球气候的了解提供了坚实的物理基础,为人类的最大利益做出了贡献。我们不能再说我们不知道——气候模型是明确的。地球在升温吗?是的。原因是大气中温室气体含量的增加吗?是的。这可以仅用自然因素来解释吗?不。人类的排放物是温度升高的原因吗?是的。

识别气候中的指纹

资料来源:Hegerl 和 Zweirs (2011) 在气候变化检测和归因中使用模型,WIREs 气候变化。

无序系统的方法

1980 年左右,乔治·帕里西 (Giorgio Parisi) 展示了他的发现,即随机现象显然是受隐藏规则支配的。他的工作现在被认为是对复杂系统理论最重要的贡献之一。

复杂系统的现代研究植根于 19 世纪下半叶由 James C. Maxwell、Ludwig Boltzmann 和 J. Willard Gibbs 于 1884 年命名该领域的统计力学。一种方法对于描述由大量粒子组成的系统(例如气体或液体)是必要的。这种方法必须考虑粒子的随机运动,所以基本思想是计算粒子的平均效应,而不是单独研究每个粒子。例如,气体中的温度是气体粒子能量平均值的量度。统计力学取得了巨大的成功,因为它为气体和液体的宏观特性(如温度和压力)提供了微观解释。

气体中的粒子可以被视为微小的球,随着温度的升高而以增加的速度飞来飞去。当温度下降或压力增加时,球首先凝结成液体,然后凝结成固体。这种固体通常是晶体,其中的球按规则排列。但是,如果这种变化发生得很快,球可能会形成不规则的图案,即使液体进一步冷却或挤压在一起也不会改变。如果重复该实验,尽管变化以完全相同的方式发生,但球将呈现出新的模式。为什么结果不同?

复杂无序系统的数学 

理解复杂性

这些压缩球是普通玻璃和颗粒材料(如沙子或砾石)的简单模型。然而,Parisi 原始作品的主题是一种不同的系统——旋转玻璃。这是一种特殊类型的金属合金,例如,铁原子随机混合成铜原子网格。尽管只有几个铁原子,但它们以一种激进且令人费解的方式改变了材料的磁性。每个铁原子的行为就像一个小磁铁或自旋,它受到靠近它的其他铁原子的影响。在普通磁铁中,所有自旋都指向同一个方向,但在自旋玻璃中,它们受阻;一些自旋对想要指向同一个方向,而另一些则指向相反的方向——那么他们如何找到最佳方向呢?

在关于旋转玻璃的书的介绍中,帕里西写道,研究旋转玻璃就像观看莎士比亚戏剧中的人类悲剧。如果您想同时与两个人交朋友,但他们彼此讨厌,那可能会令人沮丧。在古典悲剧中更是如此,在舞台上强烈情绪化的朋友和敌人相遇。怎样才能把房间里的紧张降到最低?

挫折


自旋玻璃及其奇异特性为复杂系统提供了一个模型。在 1970 年代,包括几位诺贝尔奖获得者在内的许多物理学家都在寻找一种方法来描述神秘而令人沮丧的自旋眼镜。他们使用的一种方法是复制技巧,这是一种数学技术,其中同时处理系统的许多副本。然而,在物理学方面,最初的计算结果是行不通的。

1979 年,Parisi 展示了如何巧妙地使用复制技巧来解决旋转玻璃问题,取得了决定性的突破。他在复制品中发现了一个隐藏的结构,并找到了一种用数学方法来描述它的方法。帕里西的解决方案花了很多年才被证明在数学上是正确的。此后,他的方法被用于许多无序系统,并成为复杂系统理论的基石。

旋转玻璃 

挫折的果实多种多样

旋转玻璃和颗粒材料都是受挫系统的例子,其中各种成分必须以一种在反作用力之间折衷的方式排列。问题是他们的行为方式以及结果如何。帕里西是回答许多不同材料和现象的这些问题的大师。他对自旋眼镜结构的基本发现是如此深刻,以至于它们不仅影响了物理学,而且影响了数学、生物学、神经科学和机器学习,因为所有这些领域都包含与挫折直接相关的问题。

帕里西还研究了许多其他现象,在这些现象中,随机过程在结构的创建和发展过程中起着决定性作用,并解决了以下问题:为什么我们会周期性地重复出现冰河时代?是否有更一般的混沌和湍流系统的数学描述?或者——模式是如何在成千上万只椋鸟的喃喃声中出现的?这个问题似乎与旋转玻璃相去甚远。然而,帕里西表示,他的大部分研究都涉及简单的行为如何导致复杂的集体行为,这适用于旋转眼镜和椋鸟。


进一步阅读

关于今年奖项的更多信息,包括英语科学背景,可在瑞典皇家科学院的网站 www.kva.se 和 www.nobelprize.org 上获得,您可以在那里观看新闻视频会议、诺贝尔讲座等。有关与诺贝尔奖和经济科学奖相关的展览和活动的信息,请访问 www.nobelprizemuseum.se


科学编辑:Ulf Danielsson、Thors Hans Hansson、Gunnar Ingelman、Anders Irbäck、John Wettlaufer,诺贝尔物理学委员会