直击全球变暖：详解奖给复杂随机系统研究的2021物理诺奖_风闻
返朴-返朴官方账号-关注返朴（ID：fanpu2019）,阅读更多！2021-10-05 20:31
撰文 | 返朴
瑞典当地时间2021年10月5日11时45分（北京时间10月5日17时45分），诺贝尔物理学奖揭晓，奖项的一半由美国日裔气象学家Syukuro Manabe（真锅淑郎）和德国海洋学家、气候建模师Klaus Hasselmann二人共享，以表彰他们“对地球气候进行物理建模，量化可变性，并可靠地预测了全球变暖”；另一半授予意大利理论物理学家Giorgio Parisi，以表彰他“发现了从原子到行星尺度的物理系统中的无序和涨落的相互影响”。
其中，Parisi出生于1948年，是罗马一大物理系教授（University of Roma I ‘‘La Sapienza’’）。他的研究领域主要集中在量子场论、统计力学以及复杂系统。迄今为止，Parisi载誉无数，包括1999年Dirac奖、2002年费米奖、2005年Heineman数学物理奖和2021年沃尔夫奖等等。
在诺贝尔奖新闻发布会上，记者现场提问Parisi是否期待得到诺贝尔奖，Parisi的回答说“possibility nonnegligible”，这一回答可谓非常“统计物理”。
麻省理工学院教授、《返朴》总编辑文小刚介绍说，在物理学中，Parisi最有名的贡献就是他和Mezard，Virasoro发展的复型方法（replica method）。一个复杂系统常常处于一个随机（random）的环境中。比如说水从山上流下来，地形就是一个很复杂随机的环境。半导体中的磁性杂质，其磁矩就有一个随机的相互作用，因为杂质之间的距离是随机的。有时候，这些磁矩因为相互作用会排列成一个有序态，有时候又会形成一个无序态（也称为自旋玻璃态）。为了理解这些物理现象，我们必须知道如何处理随机的相互作用。复型技巧是处理随机的相互作用一个标准技巧。处理随机的相互作用的另一个技巧是应用有些局限的超对称技巧（但这里的超对称和粒子物理中的超对称，虽然名字相同，但不是一个东西）。
复型技巧可以应用于任何随机的相互作用。可复型技巧为什么可以得出一个正确的结果，直到今天还是一个谜。因为复型技巧是一个很奇怪的方法。它把一个随机系统复制成N个副本，然后再对随机相互作用做平均。可物理结果要取N趋于0的极限才能得到。第一眼看来，这几乎是一个不可能对的技巧。可有趣的是，复型技巧当用于一些严格可解模型的时候，所得到的结果都是正确的。现在这一技巧被广泛接受，并应用于各种各样的复杂随机系统，并成为这一领域的一块基石。
以下是诺奖委员会的官方介绍：
所有复杂系统都由许多相互作用的不同部分组成。物理学家已经对它们进行了几个世纪的研究，并且很难用数学来描述它们——它们可能有大量的组成部分，或者受偶然支配。它们也可能是混沌系统，就像天气一样，初始值的小偏差会导致后期的巨大差异。今年的获奖者都为我们加深对这类系统及其长期演化做出了贡献。
地球的气候是复杂系统的众多例子之一。真锅淑郎和Hasselmann因他们在开发气候模型方面的开创性工作而被授予诺贝尔奖。Parisi因其对复杂系统理论中大量问题的理论解决方案而获奖。
真锅淑郎演示了大气中二氧化碳浓度的增加如何导致地球表面温度的升高。20世纪60年代，他领导了地球气候物理模型的开发，是第一个探索辐射平衡和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，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能够可靠，尽管天气是多变和混沌的。他还研究出了识别自然现象和人类活动在气候中留下印记的特定信号和指纹的方法。他的方法已经被用来证明大气温度的升高是由于人类排放的二氧化碳。
大约在1980年，Giorgio Parisi在无序的复杂材料中发现了隐藏的规律。他的发现是对复杂系统理论最重要的贡献之一。它们使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，不仅在物理领域，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·傅里叶（Joseph Fourier）研究了地面吸收太阳辐射和发出辐射之间的能量平衡。他明白大气在这种平衡中所起的作用;在地球表面，入射的太阳辐射转化为向外的辐射——“暗热”——被大气吸收，从而加热。大气的保护作用现在被称为温室效应。这个名字来自于它与温室的玻璃的相似之处，这种玻璃允许太阳的加热光线通过，但将热量困在里面。然而，大气中的辐射过程要复杂得多。
这项任务与傅里叶的任务相同——研究射向地球的太阳短波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，许多气候科学家补充了这些细节。当代的气候模型是非常强大的工具，不仅有助于理解气候，也有助于理解人类造成的全球变暖。
这些模型是基于物理定律，并从预测天气的模型发展而来。天气是由诸如温度、降水、风或云等气象量来描述的，并且受到海洋和陆地上发生的事情的影响。气候模型是基于天气计算的统计属性，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情况，但我们可以了解到12月斯德哥尔摩的平均气温和降雨量。
建立二氧化碳的作用
温室效应对地球上的生命至关重要。它控制温度是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，加热周围的空气和下面的地面。
温室气体实际上只占地球干燥大气的很小一部分，大气成分主要是氮气和氧气——按体积计算，它们占99%。二氧化碳的体积只占0.04%。最强大的温室气体是水蒸气，但我们不能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。
大气中水蒸气的数量高度依赖于温度，这导致了一种反馈机制。大气中二氧化碳越多，气温就越高，空气中就会有更多的水蒸气，这就增加了温室效应，使气温进一步上升。如果二氧化碳浓度下降，一些水蒸气就会凝结，温度就会下降。
关于二氧化碳影响的谜题的第一个重要部分来自瑞典研究人员、诺贝尔奖得主斯万特·阿雷尼乌斯（Svante Arrhenius）。顺便说一句，他的同事，气象学家尼尔斯·埃克霍姆（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。
阿雷尼乌斯在19世纪末就理解了造成温室效应的物理学原理——辐射与辐射源的绝对温度(T)的4次方(T4)成正比。辐射源越热，射线的波长就越短。太阳表面温度为6000°C，主要发射可见光光谱。地球表面温度只有15°C，它会辐射出我们看不见的红外辐射。如果大气不吸收这种红外辐射，地表温度将仅仅-18°C。
阿雷尼乌斯实际上是在试图找出最近发现的冰河期现象的原因。他得出的结论是，如果大气中的二氧化碳含量减半，就足以使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将使温度升高5-6°C，这一结果，多少有点幸运，与目前的估计惊人地接近。
二氧化碳影响的开创性模型
上世纪50年代，日本大气物理学家真锅淑郎离开被战争摧毁的日本，作为东京年轻有为的青年学者之一，他前往美国继续其职业生涯。真锅淑郎研究目的，就像大约70年前阿雷尼乌斯的研究一样，是为了了解二氧化碳水平的增加是如何导致气温升高的。当阿雷尼乌斯专注于辐射平衡时，真锅淑郎在20世纪60年代领导了物理模型的发展，将空气团因对流而产生的垂直输送以及水蒸气的潜热纳入其中。
为了使这些计算易于进行，他选择将模型缩减为一维——一个垂直的圆柱体，延伸至大气层40公里。即便如此，还是花费了数百个宝贵的计算时间，通过改变大气中气体的浓度来测试模型。氧和氮对地表温度的影响可以忽略不计，而二氧化碳的影响则很明显：当二氧化碳水平翻倍时，全球温度上升超过2°C。
该模型证实，这种升温确实是由于二氧化碳的增加造成，因为它预测了靠近地面的温度上升，而上层大气变冷。如果太阳辐射的变化是温度升高的原因，那么整个大气应该在同一时间被加热。
60年前，计算机的速度比现在慢几十万倍，所以这个模型相对简单，但真锅淑郎正确地掌握了关键特征。他说，你必须总是简化。你无法与自然界的复杂性竞争——每一滴雨都涉及到如此多的物理，因此不可能完全计算出一切。一维模型的见解导致了一个三维气候模型，真锅淑郎在1975年发表了这个模型，这是了解气候秘密道路上的又一个里程碑。
天气是混沌的
在真锅淑郎的结果大约十年后，Klaus Hasselmann成功地将天气和气候联系在一起，他找到了一种方法解决了快速而混乱的天气变化，对计算来说，这些变化非常麻烦。由于太阳辐射在地理和时间上的分布极不均匀，我们星球的天气有着巨大的变化。地球是圆的，所以到达高纬度地区的太阳光线比到达赤道附近低纬度地区的光线要少。不仅如此，地球的地轴是倾斜的，从而产生了传入辐射的季节性差异。暖气团和冷气团之间的密度差异导致了不同纬度之间、海洋和陆地之间、较高和较低气团之间巨大的热量传输，这驱动了我们星球上的天气。
众所周知，对未来十天的天气做出可靠的预测是一项挑战。两百年前，著名法国科学家拉普拉斯曾说，如果我们知道宇宙中所有粒子的位置和速度，就有可能计算出我们的世界已经发生了什么和将要发生什么。原则上，这应该是正确的，牛顿三百年来的运动定律，也能描述大气中的空气运输，是完全确定性的——它们不是由偶然决定的。
然而，谈到天气，没有什么比这更糟糕的了。这在一定程度上是因为在实际运算中，不可能做到足够精确——即对大气中每一点的空气温度、压力、湿度或风况进行表述。方程是非线性的，初值的微小偏差可以使天气系统以完全不同的方式演化。在巴西一只拍打着翅膀的蝴蝶，是否能在德克萨斯州引起龙卷风———这一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——天气是混沌的；这一发现是由美国气象学家爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）在20世纪60年代提出的，他奠定了今天的混沌理论的基础。
让嘈杂的数据有意义
尽管天气是一个混沌系统的经典例子，我们如何能建立未来几十年或数百年的可靠气候模型？1980年左右，Klaus Hasselmann证明了如何将混乱变化的天气现象描述为快速变化的噪音，从而为长期气候预报奠定了坚实的科学基础。此外，他开发了一种方法来确定人类对观测到的全球温度的影响。
20世纪50年代，作为一名年轻的物理学博士，Hasselmann在德国汉堡从事流体力学研究，然后开始发展海浪和洋流的观测和理论模型。之后他搬到了加州，继续从事海洋学研究，并遇到了同行，如查尔斯·大卫·基林(Charles David Keeling)，Hasselmann夫妇与基林组建了一个狂欢合唱团。基林的传奇之处在于，早在1958年，他就在夏威夷的莫纳罗亚天文台开始了到目前时间最长大气二氧化碳测量。Hasselmann并不知道，在他后期的工作中，他会经常使用基林曲线，它显示了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用遛狗来说明：狗不听话，前后左右地跑，左右绕着你的腿跑。你怎么能用狗的足迹来判断你是在走路还是站着不动呢？或者你走得快还是慢？狗的足迹是天气的变化，而你的散步是经过计算的气候。是否有可能利用混乱和嘈杂的天气数据得出气候长期趋势的结论?
另一个困难是，影响气候的波动随时间变化很大——它们可能是快速的，如风力或空气温度，或非常缓慢的，如冰层融化和海洋升温。例如，对海洋来说，均匀增加一度可能需要一千年的时间，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声纳入计算，并展示这些噪声是如何影响气候的。
Hasselmann创建了一个随机气候模型，这意味着模型中包含了随机性。他的灵感来自爱因斯坦的布朗运动理论，也被称为随机漫步。利用这个理论，Hasselmann证明了快速变化的大气实际上会导致海洋的缓慢变化。
识别人类影响的痕迹
一旦气候变化模型完成，Hasselmann开发了识别人类对气候系统影响的方法。他发现，这些模型以及观测和理论上考虑，包含了关于噪声和信号特性的充分信息。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，这些信号可以被分离出来。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。Hasselman因此为进一步的气候变化研究扫清了道路，这些研究通过大量的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。模型清楚地显示了温室效应的加速：自19世纪中期以来，大气中的二氧化碳含量增加了40%。地球的大气已经有几十万年没有容纳这么多的二氧化碳了。相应地，温度测量显示，在过去150年里，地球温度上升了1°C。
真锅淑郎和Hasselmann本着阿尔弗雷德·诺贝尔的精神为人类作出了最伟大的贡献，为我们了解地球气候提供了坚实的物理基础。我们不能再说我们不知道了——气候模型是明确无误的。地球正在变暖吗？是的。是因为大气中温室气体数量增加的原因吗？是的。这能仅仅用自然因素来解释吗？不行。人类的排放是气温升高的原因吗？是的。
随机系统的标准方法
大约在1980年，Giorgio Parisi提出了他的发现，关于随机现象是如何被隐藏的规则支配的。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。
对复杂系统的现代研究植根于19世纪下半叶由麦克斯韦、玻尔兹曼和吉布斯发展起来的统计力学。吉布斯在1884年将该领域命名为统计力学。统计力学源于这样一种认识，即需要一种新的方法来描述由大量粒子组成的系统，如气体或液体。这种方法必须考虑到粒子的随机运动，因此其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，气体中的温度是对气体粒子能量平均值的测量。统计力学是一个巨大的成功，因为它为气体和液体中的宏观属性，如温度和压力，提供了一个微观的解释。
气体中的粒子可以看作是小球，其运动速度随着温度的升高而增加。当温度下降或压力增加时，这些球首先凝结成液体，然后凝结成固体。这种固体通常是晶体，其中的球是有规则的模式组织。然而，如果这种变化发生得很快，即使液体进一步冷却或挤压在一起，这些球也可能形成一种不规律的模式。如果重复这个实验，小球会呈现出一种新的模式，尽管变化是以完全相同的方式发生的。为什么结果不同?
这些压缩球是普通玻璃和颗粒状材料，如沙子或砾石的简单模型。然而，Parisi的原始工作的主题是一种不同的系统-自旋玻璃。这是一种特殊类型的金属合金，例如，铁原子被随机混合到铜原子的网格中。即使只有几个铁原子，它们也会以一种令人费解的方式彻底改变材料的磁性。每个铁原子都像一个小磁铁或自旋，受其附近其他铁原子的影响。在普通的磁体中，所有的自旋都指向同一个方向，但在自旋玻璃中，它们会受挫；一些自旋对想要指向相同的方向，而另一些则指向相反的方向——那么它们如何找到最佳方向呢?
Parisi在他那本关于自旋玻璃的书的序言中写道，研究自旋玻璃就像观看莎士比亚戏剧中的人类悲剧。如果你想同时和两个人交朋友，但是他们互相讨厌对方，这可能会令人沮丧。在经典悲剧中更是如此，在舞台上，感情强烈的朋友和敌人相遇。怎样才能把房间里的紧张气氛降到最低?
自旋玻璃及其奇异的性质为复杂系统提供了一个模型。20世纪70年代，许多物理学家，包括几位诺贝尔奖得主，都在寻找一种方法来描述这种神秘而令人沮丧的自旋玻璃。他们使用的一种方法是复型技巧，一种数学技巧，在同一时间内处理系统的许多复型。然而，从物理学的角度来说，最初的计算结果是不可行的。
Parisi还研究了许多其他现象，在这些现象中，随机过程在结构的形成和发展过程中起着决定性的作用，并解决了以下问题:为什么我们会周期性地出现冰川期?混沌和紊流系统是否有更一般的数学描述?或者——在成千上万只椋鸟的低语中，模式是如何产生的?这个问题似乎与自旋玻璃相去甚远。然而，帕里西说，他的大多数研究都是关于简单的行为如何导致复杂的集体行为，这适用于自旋玻璃和椋鸟。
Giorgio Parisi于1948年出生于意大利，1970年获得意大利罗马大学学位，曾任意大利弗拉斯卡蒂国家实验室（1971–1981）研究员，哥伦比亚大学、法国高等科学研究所、巴黎高师访问学者。现任罗马第一大学量子理论教授。Parisi是意大利国家科学院院士，法国科学院外籍院士和美国国家科学院外籍院士。
Parisi曾获1986年度1992年度玻尔兹曼奖、1999年狄拉克奖、2002年度恩里科·费米奖、2005年丹尼·海涅曼数学物理奖，2009年拉格朗日奖、2011年马克斯·普朗克奖章，2015年度高能和粒子物理奖、2016年度拉斯·昂萨格奖。
Syukuro Manabe（真锅淑郎），1931年生于日本爱媛县，自1953年到1958年在日本东京大学取得学士、硕士和博士学位。此后，他来到美国，先后在美国气象局、美国国家海洋和大气管理局从事气象学研究工作。1997-2002年在日本全球变化前沿研究中心担任全球变暖研究项目主任。现为普林斯顿大学高级研究员。
真锅淑郎在 1960年代开发出可以根据物理定律在计算机上再现和预测整个地球气候的数值模型，首次明确证明了大气中二氧化碳浓度对气候的影响，使国际社会的目光转向全球变暖，促成了联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）的成立。
Syukuro Manabe曾获1992年度蓝色星球奖，首位获奖者；1995年度朝日奖、1997年度度沃尔沃环境奖、2015年本杰明富兰克林奖章、2016年度BBVA只是前沿奖，2018年瑞典皇家科学院颁发的克拉福德奖，2009年入选京都地球名人堂。
Klaus Hasselmann，1931年出生于德国汉堡，在汉堡大学学习物理和数学，于1955年获得Diplom学位（相当于本硕连读），1957年从哥廷根大学和马克斯普朗克流体动力学研究所获得物理学博士学位。1964年到1975年在汉堡大学工作，成为地球物理研究所理论地球物理学正教授。1975 年 2 月至 1999 年 11 月，Hasselmann 担任马克斯普朗克气象研究所创始主任。目前，Hasselmann是欧洲气候论坛的副主席。
Hasselmann是德国领先的海洋学家和气候建模师。他最出名的工作是开发了气候变率的Hasselmann模型，解释了气候中无处不在的红噪声信号。1996年，Hasselmann获海洋学国际终身成就奖，2002年被授予欧洲地球物理学会 Vilhelm Bjerknes 奖章，2007年获国际统计气候学会议颁发的IMSC成就奖，2010 年获 BBVA 基金会知识前沿奖。