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关注诺奖|大道至简,于混沌中窥真理

关注诺奖|大道至简,于混沌中窥真理
2021年10月07日 19:00 新浪网 作者 石头科普工作室

  2021

  10 /5

  THE NOBEL PRIZE

  IN PHYSICS 2021

  2021诺贝尔物理学奖于10月5日公布

  今年的诺贝尔物理学奖颁给了三位不同领域的物理学家,以表彰他们“对我们理解复杂系统的开创性贡献”。其中1/2由日裔美国气象学家真锅淑郎(Syukuro Manabe)和德国马克斯-普朗克研究所前所长Klaus Hasselmann共享,奖励他们“用于地球气候的物理建模、量化可变性和可靠地预测全球变暖”方面的工作。

  这是诺贝尔物理学奖第一次授予大气物理学研究,在此我们简要介绍获奖者的研究领域——大气和气候模式研究

  对大气中发生的物理化学过程进行模拟,就是大气模式(下面简称模式)

  为什么要用模式?

  大气科学核心的研究逻辑是观测-模拟-理论三者结合,这里的模拟指的就是数值模拟。

  大气科学是一个应用学科,需要使用数学、物理、计算机的理论和方法来进行研究,而大气数值模拟就是利用数学物理方法来描述大气的状态、成分和运动,从而能够在宏观上预测大致的天气与气候变化

  数值模拟需要输入初始值,初始值的来源就来自观测。大气科学家们由各种数学、物理定律出发,对大气中的物理化学过程进行简化处理后推导得出理论,再应用到模式中,利用计算机推算出大气未来的变化之后得出预报结论,再与实际观测结果进行对比,验证其可靠性。

  大气是个混沌系统,不可能得到100%精确的预报结果。

  大气层的空间范围和气候变化的时间范围太大,即便是每日天气变化的尺度也很难用实验室模拟的方法进行研究,因此就需要用数值模式的方法替代实验室做实验。只有在很小的尺度范围内我们才能利用风洞实验模拟局部大气运动的情况和一些比较精细的过程,如云凝结过程等等。

  数值模拟往往涉及包含许多变量的方程组,计算量很大,因此往往需要超级计算机来运行。

天河二号超级计算机,图源:谷歌图片

  模式里有什么内容?

  模式本身是将大气中发生的物理化学过程化作方程组,用计算机进行推算。

  物理最美妙的地方就是将大自然中一些现象或过程用简单的表达式(语言或数学的)总结出来,比如牛顿三大定律、麦克斯韦方程组,这个过程就叫做参数化

  而对大气这样复杂的系统中的运动,我们需要考虑的因素很多,因此需要的表达式要多一些,这就产生了不同的模块(也叫参数化方案),如动力学模块、微物理模块、边界层模块、积云模块、化学模块等等;由于实际系统的复杂性,我们在进行计算的过程中需要对各个模块中的方程组作简化处理,使得非线性方程组成为近似线性的方程组,这样就可以求出解析解,得到明确的结论而不是一团混沌。

  大气运动基本方程组

  式的框架

  模式有一个主程序main,根据用途(不同的预测内容)在主程序中调用合适的模块

  可以这么理解:运行模式的本质是要知道大气中各种物质经过一段时间后是如何分布的,各个气团是怎样运动的,这需要动力模块;在大气运动过程中,物质可能会发生相态变化,比如水汽、云水/雨、雪/冰/霰之间的转变,这样就会影响到大气中物质分布,这是微物理模块;大气层外有太阳辐射,地表也会散发红外辐射,为了维持气温稳定,需要计算大气层中的能量平衡过程,这就是辐射模块;同时,物质会发生化学变化,比如氧气合成臭氧、二氧化氮溶于水变成硝酸等等,这就是化学模块

  各种模块分属于动力、物理、化学三大类型。目前较为完备的模式如WRF-Chem都包含几十个不同的模块,涵盖了大气中绝大部分变化过程和成分。

  按照尺度的不同,大气模式也有很多类型。

  我们日常天气预报中广泛使用的模式属于短期模式可预报1到3天天气变化,精度比较高

  中期模式的精度就要差很多,只能从上千公里的大尺度范围给出预报,预报范围可达一周到一个月

  而气候模式就更加复杂,往往需要作非常多的简化才能计算出结果,预报的时间范围多以年计算,空间范围则是整个地球大气层,这就是全球气候模式(Global Climate Model)。它也叫环流模式(General Circulation Model),两者缩写恰好都是GCM。其中不仅包括大气环流,也包括海洋环流,因为海洋的热容非常大,海洋表面层的温度变化对大气运动的影响非常显著。

  GCM的创造者正是本届诺贝尔物理学奖得主之一的真锅淑郎。

全球气候模式示意图

  真锅淑郎

  颁给地球科学的1/2诺奖

  ——来之不易

  20世纪60年代,真锅淑郎和科克·布莱恩等在普林斯顿大学的地球物理流体动力学实验室主导开发了有史以来的第一个全球气候模式,用于预测十年乃至百年后的气候变化。

  这一开创性工作为后来蓬勃发展的各种大气模式提供了思路。

  真锅淑郎的模式相比如今的模式来说较为简单,只考虑了辐射能量平衡水汽的平衡受限于当时计算机水平,真锅淑郎得到的结论非常粗糙,但却开辟了一个潜力无穷的领域。

  后来真锅又做了大量模拟,加入二氧化碳等因素,定量计算了二氧化碳浓度翻倍带来的升温效应。

  地球大气的能量平衡,来自IPCC第五次报告。

  真锅的模式主要包含的就是这一块内容。

  德国科学家Klaus Hasselmann则“回答了为什么气候模型在天气多变且混乱的情况下依然可靠”

  虽然大气的运动混沌而难以精确预测,我们却可以通过一些适当的简化来进行模拟,从而预测出与实际情况相符合的大致结论。

  他还开发出了区分自然和人类活动对气候影响的方法,而这种区分方法是非常重要的。

  大道至简。两位前辈在混沌之中摸索出气候变化的规律,所做的工作切实有力地证明了全球变暖以及人类活动在其中扮演的关键角色,为全球合作节能减排提供了坚实的科学基础。希望人类能够及时抑制全球变暖,为了子孙后代可持续的发展而合作!

  END

  参考文献:

  [1]https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/hasselmann/facts/

  [2]https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/popular-information/

  [3]http://finance.eastmoney.com/a/202110052129171040.html

  [4]Manabe, S., J. Smagorinsky, and R.F. Strickler, 1965: Simulated climatology of a general circulation model with a hydrologic cycle. Monthly Weather Review, 93(12), 769-798.

  [5]Hasselmann K. Stochastic climate models part I. Theory[J]. tellus, 1976, 28(6): 473-485.

  撰稿:麦李婷、思空

  美编:江陵

  石头科普工作室

   

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