日本21年共出现20位诺贝尔奖得主

2021-10-05 | 来源: 知识分子 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

　　制图 | 王若男

　　编者按

　　2001年，日本号称要在50年获得30个诺贝尔奖。有人指出此前一百年日本只有九个诺奖，从而批评这一说法为 “口出狂言”。

　　

　　结果，21年来，20位日本或日裔科学家已经获奖，批评日本的人可能才是“口出狂言”。让我们看看诺奖委员会为什么第一次奖励与全球变暖有关的大气物理。

　　

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　　刚刚，瑞典皇家科学院决定将 2021 年诺贝尔物理学奖授予真锅淑郎（Syukuro Manabe）、克劳斯·哈塞尔曼（Klaus Hasselmann）和乔治·帕里西（Giorgio Parisi），以表彰他们对 “理解复杂物理系统的开创性贡献”。

　　其中，Syukuro Manabe 和 Klaus Hasselmann 因“对地球气候的物理建模、量化可变性和可靠地预测全球变暖”，而共同获得 2021 年诺贝尔物理学奖的一半。

　　奖项的另一半则归属于乔治·帕里西 (Giorgio Parisi) ，“因为他发现了从原子到行星尺度的物理系统中的无序和波动之间的相互作用。”

　　

　　“复杂系统的特点是随机性和无序性，难以理解。今年的奖项表彰描述它们和预测它们长期行为的新方法。” 瑞典皇家科学院在新闻稿中说。Syukuro Manabe和Klause Hasselmann的工作致力于解释地球气候这个复杂系统，而Giorgio Parisi在物理领域的工作则能延展到数学、生物、神经科学和机器学习等领域。

　　“今年获奖的发现表明，我们对气候的了解建立在坚实的科学基础之上，基于对观测的严格分析。”诺贝尔物理学委员会主席Thors Hans Hansson 说，今年的获奖者都为我们更深入地了解复杂物理系统的特性和演化做出了贡献。

　　“首先是意外，因为之前没有给过大气或者气候的人（之前IPCC评估报告获得过诺贝尔和平奖）。” 中科院大气物理所成里京副研究员告诉《知识分子》，“但又在情理之中，因为气候系统是一个超级复杂的系统，对气候系统及其变化的理解是非常重要的研究领域，非常（高兴）这个领域的奠基人之一获得诺贝尔奖。”

　　中科院大气物理所研究员俞永强说，Manabe是最早基于数值模式定量估计二氧化碳对气候的影响的先驱。“以前的诺贝尔物理学奖都主要颁给基础做基础物理的工作的人，这一次是颁给做数值模式的人，所以整个学界非常惊喜。”

　　“这次Manabe得诺贝尔物理学奖，主要还是反映了整个世界对气候问题的重视，而数值模拟是研究社会问题非常非常重要的一个工具。” 他说，Manabe对于气候敏感度的估计大概是3度左右，而从第一次IPCC报告到第六次报告，对于气候敏感度的结论跟Manabe的结论，没有非常大的出入。俞永强认为，Manabe六七十年代的工作非常有先见，且影响非常深远的。

　　撰文 | 施郁知识分子

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　　获奖者简介

　　克劳斯·哈塞尔曼

　　（Klaus Hasselmann ）

　　

　　1931年出生于德国汉堡，1957年从德国哥廷根大学博士毕业，在德国马克斯普朗克气象研究所任职。1964-1975，他在汉堡大学担任理论地球物理教授以及地球物理所的主管。1975年2月到1999年11月，马克斯普朗克气象所的创始董事。1988年1月到1999年11月，德国气候计算中心的科学主管。目前Klaus Hasselmann是欧洲气候论坛的副主席。欧洲气候论坛是 Carlo Jaeger教授和他在2001年9月建立的。

　　Klaus Hasselmann创建了一个将天气和气候联系起来的模型，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。

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　　真锅淑郎

　　（ Syukuro Manabe）

　　

　　真锅淑郎是美籍日本气象学家，1931年9月21日出生于日本爱媛县。1953年毕业于东京大学理学院。1958年在东京大学研究生院完成博士课程。真锅淑郎开发了一种新的大气-海洋耦合模型，将海洋环流视为大气环流，并将其应用于气候变化研究。他是地球科学领域引入数值模拟的先驱。尤其以对全球变暖的研究而闻名于世，1988年宣布北半球气候变暖而引起关注。1968年起任普林斯顿大学客座教授，1997年回到日本。之后，他于2001年返回美国，成为普林斯顿大学的研究员。

　　地球气候是一个对人类来说至关重要对复杂系统。大气动力学家真锅淑郎证明了大气中二氧化碳含量对增加如何导致地球表面温度升高。1960年代，他领导了地球气候物理模型的开发，并且第一个探索辐射平衡与气团垂直输送之间相互作用。

　　1975年，美国地球物理流体动力学实验室（GFDL）的真锅淑郎发展了一个理想海陆分布下垫面的三维大气环流模式，并模拟了二氧化碳加倍情景下气候状况的变化。根据他的模拟，二氧化碳若增加一倍（300ppm加至600ppm），全球平均温度将上升2.93摄氏度。

　　诺贝尔奖委员会评价说，他的工作为当前气候模型的发展奠定了基础。

　　中科院大气物理所研究员俞永强与真锅教授曾有过多次接触，“Manabe来中国做过很多次报告，来过中科院大气物理研究所访问，对他的印象主要有两点，第一点是他有一个口头禅，就是 ‘每次只改动一件事情’，因为数值模式非常非常庞大，如果多个参数改变多次的话，很难去定量地估计每个参数变动的影响，所以他每次只对数值模式，其中一个部分做一点改动。”

　　“第二点呢，是Manabe在评估气候敏感度的时候，数值模式中一直用观测的云，也就是将云的辐射强迫效应，作为一个外强迫放到模式中。因为对云的模拟非常困难。当然这个有一定的争议，但是体现了Manabe很早很早就意识到了，云的不确定性是对气候敏感度估计最重要且不确定性最大的一个问题。” 俞永强说。

　　

　　复旦大学施郁教授在开奖前成功预测了帕里西获奖，以下是他对帕里西获奖的解读。

　　乔治·帕里西 (Giorgio Parisi)

　　

　　帕里西1948年出生于意大利罗马，1970 年博士毕业于罗马萨皮恩扎大学并留校任教。

　　帕里西在量子色动力学的框架中，和Altarelli提出关于部分子密度与动量关系的积分微分方程（Altarelli-Parisi 方程）[2]，解释了深度非弹性散射的标度违反，给出了量子色动力学对部分子模型的改进。他还提出与超导磁通禁闭类似的夸克禁闭简单解释。

　　帕里西也对无序和复杂系统做出重要贡献。其中最重要的是，他分析自旋玻璃理论的复制方法，提出复制对称破缺 [3]。帕里西还给出湍流多分形分析，将超对称方法用于统计力学，提出无规聚集生长的随机微分方程（Kardar–Parisi–Zhang方程）。他还研究免疫网络、鸟群现象等等复杂性问题。

　　帕里西是意大利理论物理学家，罗马大学 La Sapienza 分校教授，生于1948年8月4日。帕里西的工作横跨理论物理的若干领域，体现了极强的处理理论物理难题的能力。他敢于突破数学的常规。虽然数学上不严格，解决无序系统问题时，引进了 “半个物体” 的想法，二十多年后，数学家同意这是正确的。

　　他的爷爷和父亲都是建筑工人，希望他成为工程师。但是他通过阅读科普书，培养了对更抽象的科学的兴趣，发现科学演讲有挑战性，因此希望从事科学研究。在选择物理还是数学时，发生了纠结。但是他看到二十世纪物理学的辉煌成就，而数学比较神秘。因此决定学习物理。很快，他又希望从事物理学的研究工作。当时意大利的最高学位是在本科毕业后做一年研究所获得的博士学位。当时粒子物理被认为时最具挑战性、最重要的，而卡比博（Nicola Cabibbo）被认为是当时意大利最优秀的粒子理论家。因此他在卡比博指导下获得博士学位。然后去罗马附近的Frascati国家实验室工作了10年，然后成为罗马大学Tor Vergata分校教授，1992年成为La Sapienza分校教授。

　　帕里西的自旋玻璃和复杂系统工作

　　1978年12月，在Frascati国家实验室，帕里西当时在研究高维度规范理论，需要使用叫做复制方法的一种理论方法。他了解到，这个方法也用于研究自旋玻璃问题，但是所得到的结果不自洽。自旋玻璃是一种特殊的磁性合金。帕里西去研究了为什么这个方法不能成功用于自旋玻璃问题，发现其中有错，从而提出自己的理论。

　　自旋玻璃是最简单的玻璃系统。是研究非平衡统计物理的理想系统。在自旋玻璃研究中积累的方法可以用到其他的无序和复杂系统，也可以用来检验在其他系统中发展的方法。

　　自旋玻璃的一个特性是阻错效应。在某种金属中掺进磁性原子，如锰。锰原子无规地占据了一些位置。这些锰原子的磁性方向是无规的，耦合常数随机。

　　1970年代时，安德森和Sam Edwards提出一个平均场方法。然后David Sherrignton和Scott Kirkpatrick用类似的方法研究了无穷远相互作用的自旋玻璃模型，发现有问题，在极低温的情况下，熵成为负的。

　　人们考虑系统的很多复份，然后又根据对称性，将这些复份分成若干组，得到了表征系统性质的序参量，但是也导致了负熵这一不自洽的结果。这个方法有奇怪的一点，就是要求复制份数趋向于零，这提示对称性可能可以以无穷多种分解方法。

　　帕里西将所有复份分成若干组，每组又分成若干子组，如此无限分下去。这样导致无穷多序参量，而且，系统的熵在零温下趋向于零。后来，人们认为帕里西的结果是严格解。这是无序系统领域的最重要的成就之一。复份及其对称破缺又应用到计算机科学的组合优化问题，后者是在约束条件下求极值的问题。