Nat. Rev. Phys.速递：基于哈塞尔曼研究工作深入理解气候危机

关键词：复杂系统，统计物理，气候危机

论文题目：Theoretical tools for understanding the climate crisis from Hasselmann’s programme and beyond论文地址：https://www.nature.com/articles/s42254-023-00650-8

作为典型且重要的复杂系统，气候系统是多尺度的，因为它在广泛的尺度范围内具有变异性。其底层机制是由于各种不同的驱动力、不稳定性和反馈机制的相互作用。在不同的时间和空间范围内，不同的子系统起着主导作用，其中包括大气层、水圈、冰圈、生物圈和陆地表面。这些子系统在物理化学特征、主导动力学过程和特征时间尺度上存在差异，并通过一系列复杂的过程相互耦合，交换质量、动量和能量。

克劳斯·哈塞尔曼（Klaus Hasselmann）是2021年诺贝尔物理学奖得主，其研究贡献是提出了理解地球气候及人类活动对气候影响的基础模型，进而推动了对复杂系统的理解。20世纪后期，克劳斯·哈塞尔曼提出了一个关于气候系统的统一模型，旨在理解气候变异、检测和解释气候变化信号，并表征气候模型的行为。

近期发表在Nature Review Physics的一篇论文，使用现代统计物理和应用数学的工具，总结了哈塞尔曼气候科学模型的主要内容，并进一步延展原有模型，尤其是在系统中构建参数化来对模型执行严格的数据驱动简化。文章概述了一个通用理论框架，用于解释气候变率和气候变化之间的关系，并进行气候变化预测，尤其强调自上而下和自下而上方法之间的联系和集成。

图1 多时间尺度视角下对气候变化的定性表示

编译｜刘培源

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地球系统科学读书会启动：统计物理与深度学习交叉前沿

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