Нобелевская премия по физике - 2021 (популярный обзор научных результатов)

Прошло время с даты объявления о присуждении Нобелевских премий. На АШ немного традиционно поёрничали,  см. 

https://aftershock.news/?q=node/1020565&full

https://aftershock.news/?q=node/1020663&full

https://aftershock.news/?q=node/1040585&full .

Появились адекватные популярные обзорчики. Для тех, кто любит более длинные тексты:

Рис. 1. Лауреаты Нобелевской премии по физике 2021 года. Слева направо: Клаус Хассельманн (Klaus Hasselmann), Джорджо Паризи (Giorgio Parisi) и Сюкуро Манабэ (Syukuro Manabe). Изображение с сайта nature.com

В этом году Нобелевская премия по физике была присуждена троим ученым «за фундаментальный вклад в наше понимание сложных физических систем». Половина премии (5 млн шведских крон) досталась климатологам Клаусу Хассельману и Сюкуро Манабэ «за моделирование физики климата Земли, математическое описание изменчивых систем и точное предсказание глобального потепления». Манабэ был одним из первых исследователей, указавших на влияние увеличивающейся концентрации углекислого газа в атмосфере на земной климат. Он же в 1960-х годах руководил разработкой первых компьютерных физических моделей климата. Спустя примерно десять лет после первых результатов Манабэ, Клаус Хассельманн создал свою модель, связавшую воедино хаотичную и сложно предсказуемую локальную погоду, и глобальный климат, а также предложил методику, позволившую доказать ключевую роль человека в происходящих сейчас быстрых климатических изменениях. Вторую половину премии получил Джорджо Паризи «за открытие взаимосвязей в хаосе и флуктуациях в физических системах от атомарных до планетарных масштабов». В 1980-х годах Паризи открыл ряд закономерностей в материалах, казавшимися исследователям того времени полностью неупорядоченными, таких как спиновые стекла и разработал математический аппарат для их описания.

Мир, в котором мы живем, состоит из множества компонентов, какой масштаб не возьми: будь то нуклоны, электроны, молекулы или же воздушные потоки, океанические течения, материки. Часто поведение и влияние этих компонентов друг на друга абсолютно случайно. Эта сложность кажется непостижимой — человеческое сознание не умеет представлять одновременно миллион непредсказуемо ведущих себя элементарных частиц или явлений. Более того, даже для самых мощных суперкомпьютеров симуляция поведения «всего лишь» миллиона атомов является в большинстве постановок задачи невозможной. Однако благодаря работам лауреатов этого года ученые стали гораздо лучше понимать общие закономерности в таких пугающе сложных системах и даже научились в некоторых случаях неплохо предсказывать их состояние в будущем.

Среди всех сложных и хаотических систем, которые нас окружают, Нобелевский комитет особенно выделил одну — климат Земли и, в особенности, его быстрое изменение. Это не первая Нобелевская премия за работы изучающие изменение климата и его последствия: так, в 2007 году Межправительственная группа экспертов по изменению климата ООН (МГЭИК, IPCC) и бывший вице-президент США Альберт Гор удостоились Нобелевской премии мира «за усилия по обобщению и распространению знаний о вызванном человеком изменении климата и заложению основ разработки мер противодействия ему». В 2007 вышел четвертый доклад МГЭИК (именно эта работа и предшествовавшие ей и были отмечены премией) а 9 августа 2021 года — шестой (IPCC AR6). Также в 2018 году американец Уильям Нордхаус получил премию по экономике «за интеграцию изменения климата в долгосрочный макроэкономический анализ». Однако обе эти премии в некотором роде вторичны — МГЭИК не проводит оригинальных исследований, а только обобщает данные, а Нордхаус занимался изучением глобальных экономических процессов. Таким образом, нынешнее решение Нобелевского комитета наконец-то наградить непосредственно ученых, заложивших основы нашего современного понимания закономерностей функционирования планетарного климата, является давно ожидаемым и, в некотором роде, восстанавливает справедливость.

Сюкуро Манабэ (Syukuro Manabe) родился в Японии в 1931 году. Получив докторскую степень по метеорологии в Токийском университете в 1957 году, талантливый молодой ученый уехал из опустошенной войной Японии в США, где занялся изучением физики атмосферы. Основным направлением его работы в этот период был поиск взаимосвязей между растущей концентрацией углекислого газа в атмосфере и ростом глобальных температур. Среди прочего Манабэ разрабатывал новую группу моделей, учитывавших вертикальные движения воздушных масс (конвекцию) и тепловой вклад глобального круговорота воды. Чтобы компьютеры того времени справились с вычислениями, Манабэ упростил свою модель до одномерного случая, выглядевшего как 40-километровая колонна воздуха (рис. 2). Даже несмотря на это упрощение, сотни часов компьютерного времени и килограммы перфокарт ушли на то, чтобы рассчитать множество случаев, в каждом из которых рассматривались различные концентрации газов в атмосфере. Результаты оказались настораживающими — изменение содержания азота и кислорода мало влияло на температуру, а вот всего лишь удвоение количества CO₂ (содержание которого по последним данным составляет 413 частей на миллион) приводило к росту температуры сразу на 2°C.

Рис. 2. Схематическая иллюстрация модели Манабэ, учитывающей радиационный баланс и конвекцию воздуха, а также круговорот воды. Земля, нагреваемая солнечным светом, отдает тепло в виде ИК-излучения (красные пунктирные стрелки). Частично оно поглощается атмосферой, нагревая воздух, частично уходит в космос. Теплый воздух легче холодного, поэтому он поднимается, а холодных опускается (красная и синяя стрелки), — возникает конвекция. Теплый воздух несет с собой от поверхности водяной пар — важный парниковый газ. Чем теплее воздух, тем больше он может «вместить» молекул воды. Поднимаясь и остывая, пар конденсируется — так формируются облака. При этом запасенное в паре тепло высвобождается. Рисунок с сайта nobelprize.org

Модель подтверждала предположение, что в потеплении виновен именно CO₂: она показывала рост температуры в приповерхностных слоях и ее понижение — в высотных. Если бы нагрев происходил за счет увеличения потока энергии, идущей от Солнца (что тоже было одной из исходных гипотез), расслоения бы не наблюдалось — атмосфера прогревалась бы равномерно. Успех одномерной модели предопределил разработку полноценной трехмерной модели (рис. 3), предсказания которой были опубликованы в 1975 году (S. Manabe, R. T. Wetherald, 1975. The Effects of Doubling the CO₂ Concentration on the climate of a General Circulation Model). Работы Манабэ заложили основу современного климатического моделирования, в настоящее время девяностолетний ученый занимает позицию старшего метеоролога в Принстонском университете в США. Комментируя присуждение премии, на вопрос о том, что же делать с теми, кто не верит в изменение климата, он ответил так: «Они — проблема в миллион раз сложнее чем понимание причин изменения климата. Такие люди для меня большая загадка».

Рис. 3. Вертикальный профиль температуры в атмосфере в зависимости от концентрации CO₂, согласно модели Манабэ, опубликованной в 1967 году (S. Manabe, R. T. Wetherald, 1967. Thermal equilibrium of the atmosphere with a given distribution of relative humidity). Увеличение концентрации диоксида углерода ведет к росту температуры в нижних слоях атмосферы, при этом более высокие слои охлаждаются. Исследования Манабэ подтвердили, что этот эффект вызывается именно CO₂, а не увеличивающимся потоком тепла от Солнца. При уменьшении концентрации диоксида углерода в два раза расчетная приповерхностная температура падает на 2,28°C (синяя линия), при увеличении в два раза — поднимается на 2,36°C (красная линия). 300 ppm (черная линия) — модельное содержание двуокиси углерода в атмосфере на ~1950 год (см. рис. 4). Современная концентрация — 410–420 ppm. Рисунок с сайта nobelprize.org, с изменениями

Примерно через десять лет после успеха первой модели Манабэ, Клаусу Хассельману удалось обнаружить способ описания связи между погодой и климатом. Погода — это локальное краткосрочной состояние атмосферы, определяемое неисчислимым множеством факторов, тогда как климат — долгосрочное и, как правило, более глобальное состояние, складывающееся из совокупности погодных данных. Сама же погода — вещь достаточно изменчивая и хаотическая, лучшей иллюстрацией чему является вероятностный характер даже лучших современных прогнозов. Основной фактор, определяющий погоду, — вариации в количестве солнечных лучей, достигающих поверхности Земли в каждой конкретной точке, что определяется как временными, так и географическими факторами. Земля имеет примерно сферическую форму, поэтому на экватор попадает больше солнечных лучей нежели на полюса. Кроме того, ось вращения Земли наклонена — из-за этого год делится на четыре сезона. Воздушные массы разной температуры перемещаются между широтами, сушей и океанами, горами и долинами, создавая изменчивую и сложную погоду.

Клаус Хассельман (Klaus Hasselmann) родился в Гамбурге в 1931 году. Он работал над своей диссертацией, успешно защищенной в 1957 году, в Геттингене, занимаясь в основном гидродинамикой. В центре его исследований были математические модели волновых процессов в океане и течений. Позже он переехал в Калифорнию и продолжил работу уже как океанолог в Институте океанографии Скриппса (Scripps Institution of Oceanography). Там он встретил своего будущего друга и коллегу Чарльза Дэвида Килинга, вместе с которым основал мадригальный хор. Килинг — легендарный климатолог, являющийся автором графика (рис. 4), на который опирался Хассельманн во многих дальнейших исследованиях. На нем показана ведущаяся с 1958 года серия непрерывных наблюдений изменения концентрации CO₂ в воздухе на вершине горы Мауна-Лоа на Гавайских островах, где расположена погодная обсерватория. Недавние обсуждения этого графика см. https://aftershock.news/?q=node/1042559 и комментарии там.

Рис. 4. График Килинга по состоянию на 10 сентября 2021 года. По вертикальной оси указана концентрация CO₂ в ppm, по горизонтальной — время в годах. Рисунок с сайта nobelprize.org

Главной заслугой немецкого ученого была догадка, что погода и климат очень похожи на элементарные частицы и то, что из них состоит. А значит — для установления связи между частью и целым в этом случае можно применять схожие стохастические методы, такие как случайное блуждание (random walk). Чаще всего этот метод описывают как поведение любопытной собаки на поводке — она бегает в разные стороны, путается под ногами и слабо представляет куда движется хозяин. Однако обобщая след, оставленный собакой, возможно восстановить траекторию движения хозяина и его скорость. Собака в этой аналогии — погода, а хозяин — климат. Используя данный алгоритм Хассельман, вдохновленный эйнштейновским описанием броуновского движения, создал свою стохастическую модель климата, учитывающую случайный «шум», возникающий из-за непредсказуемо меняющейся погоды.

Продолжая работать с этой моделью в дальнейшем, он установил, что различные природные явления, такие как извержения вулканов или изменение солнечной активности, влияют на результаты расчетов характерным образом. Таким образом у каждого явления, включая разные рода человеческой деятельности, был свой «отпечаток пальцев» и, воспроизводя метеорологические наблюдения, можно было понять, какой из факторов больше влиял на тот или иной результат.

Рис. 5. Результаты климатического моделирования, показывающие отклонение среднегодовой температуры относительно среднего значения для 1901–1950 годов с учетом только природных (синий график) и природных и антропогенных факторов (красный график). Рисунок с сайта nobelprize.org

Хассельман был одним из основателей Института метеорологии Макса Планка в 1975 году и работал одним из его директоров до 1999 года. В настоящее время он занимает пост профессора там же и все еще активно занимается научной работой.

Во многих своих работах Хассельман обращался к данным Килинга и график его имени является чуть ли не неофициальным символом антропогенного изменения климата, однако самого Чарльза нет в числе нобелевских лауреатов этого года. Килинг умер в 2005 году, а Нобелевская премия не вручается посмертно (исключением является лишь ситуация, когда номинант был жив на момент информирования о получении награды, но не дожил до вручения). Однако можно сказать, что награда этого года, врученная Хассельману, элегантно увековечивает научные достижения обоих друзей.

Комментарий

Игорь Эзау, к. ф.-м. н., старший исследователь климатической группы Нансен-центра (Берген, Норвегия)

К рассказу о заслугах лауреатов «метеорологической» части премии этого года хочется сделать несколько дополнений.

    1. Прогноз погоды как задачу, относящуюся именно к физике, впервые сформулировал Вильгельм Бьеркнес в свой работе 1904 года Das Problem der Wettervorhersage, betrachtet vom Standpunkte der Mechanik und der Physik («Проблема прогноза погоды, рассматриваемая с точки зрения механики и физики», английский перевод доступен здесь). Бергенская школа метеорологии Бьеркнеса получила признание физиков, а сам Бьеркнес был номинирован на Нобелевскую премию 12 раз: впервые — в 1923 году, последний раз — в 1945 году. Однако трения между шведской и норвежской интеллектуальными элитами, как теперь известно, помешали ему получить заслуженную премию (R. M. Friedman, 1981. Nobel Physics Prize in perspective).

    2. Сюкуро Манабэ совместно с Ф. Мёллером в конце 1950-х годов сделал принципиальный шаг вперед в развитии метеорологии, постав перед собой задачу большой сложности. Они предприняли попытку не просто выписать физические законы, которые могли бы как-то влиять на погоду и климат, но и рассчитать реальный вклад различных физических процессов в формирование современного климата Земли. До этих работ климатическая наука воспринимала климат как данность и исследовались лишь малые отклонения от него, причем сильные упрощения в климатических уравнениях, которые были совершенно необходимы при тогдашнем уровне развития вычислительной техники и методов, делались из умозрительных соображений.

Первые результаты были разочаровывающими. Средняя температура оказывалась равной то −18°C (режим планетарного радиационного равновесия), то +33°C (режим равновесия с учетом парникового эффекта). И только включение в расчеты турбулентной конвекции атмосферы — восходящих и нисходящих потоков воздуха — привело к физически верным результатам. Такая физическая модель — модель радиационно-конвективного перераспределения тепла (S. Manabe, R. F. Strickler, 1964. Thermal Equilibrium of the Atmosphere with a Convective Adjustment) — стала уже строгой научной основой для исследований чувствительности климата Земли к вариациям состава и физических свойств атмосферы, колебаниям солнечного излучения, эффектов облачности, загрязнений от вулканических и антропогенных аэрозолей и т. п. Уже тогда, в 1960-х, работы Манабэ позволили обосновать важные упрощения в уравнениях теплового баланса Земли. Эти упрощения были использованы советским климатологом Михаилом Будыко для рассмотрения климатических эффектов развития экономики на основе сжигания ископаемого топлива. В 1972 году М. Будыко впервые получил верный прогноз потепления климата из-за продолжающихся выбросов углекислого газа. На графике, приведенном ниже, показаны предсказания Будыко и наблюдаемые изменения температуры вплоть до 2018 года.

Прогнозы изменения глобальной приповерхностной температуры (слева) и площади арктического льда, представленные М. Будыко в 1972 году. На левом графике по вертикальной оси отложено помноженное на 100 изменение температуры (в °C) по отношению к уровню 1960 года, на правом графике — площадь арктического льда в млн км². Серые сплошные линии — прогноз, черные линии — реальные данные. Рисунок с сайта eos.org

    3. Также нужно отметить, что работы Манабэ привели к понимаю роли динамических процессов перераспределения тепла на Земле, как в вертикальном направлении, так и в широтном, и между континентами и океанами. Для расчетов динамики климата требовалась самая передовая вычислительная техника. Очень немногие страны в то время могли дать своим ученым доступ к такой технике. Долгое время лидировали США и СССР (группа Гурия Марчука в Сибирском отделении Академии Наук). Были произведены многочисленные оценочные расчеты с трехмерными моделями климата (S. Manabe, R. T. Wetherald, 1975. The Effects of Doubling the CO2 Concentration on the climate of a General Circulation Model), однако, роль погоды (то есть быстрых вариаций состояния атмосферы) в формировании климата Земли оставалась неясной. Модели 1970-х еще не позволяли делать климатические расчеты с воспроизведением основных погодных процессов — они стали возможны только в 2000-х годах.

    4. Эффект быстрых — погодных — изменений состояния атмосферы на медленные — климатические — изменения понял Клаус Хассельман в 1976 году (K. Hasselmann, 1976. Stochastic climate models Part I. Theory). Эта работа позволила поставить на строго научную основу бывшие до того довольно спекулятивными рассуждения о роли океана в земной климатической системе. Стал понятен смысл моделирования глубокого океана: ранее считалось, что в моделях климата океан достаточно заменить влажной поверхностью — болотом. Впоследствии группа Хассельмана воплотила эти идеи в совместных моделях климата «океан—атмосфера», что позволило поставить последнюю точку в спорах о влиянии человека на изменения климата. Важный вклад в понимание роли стохастических процессов в формировании климата внесли и сотрудники группы Марчука. В 1992 году вышла обобщающая работа В. П. Дымникова и А. Н. Филатова «Основы математической теории климата», где математически строго раскрывается связь стохастических (быстрых) и климатических (медленных) процессов.

Третий нобелевский лауреат этого года — Джорджо Паризи (Giorgio Parisi). Он родился в Риме в 1948 году. Учился и получил степень в университете «Сапиенца» в 1970 году. В настоящее время Паризи является профессором того же университета. Он весьма известен в Италии своей публичной критикой недостаточного финансирования итальянской науки. Работы, отмеченные комитетом премии, были опубликованы итальянским физиком в 1980-х годах. Они посвящены принципиально новому математическому описанию неупорядоченных систем.

Исследование сложных неупорядоченных систем, во многом идущее рука об руку с развитием статистической механики, началось во второй половине девятнадцатого века с работ Максвелла, Больцмана и Гиббса, который и ввел термин «статистическая механика» в 1884 году. Это направление возникло в связи с необходимостью описывать поведение систем, состоящих из множества неупорядоченных частиц. Примерами таких систем являются стекла и газы. Так как необходимо учитывать случайное поведение частиц, их параметры при расчетах берутся усредненными. К примеру, в статистической механике температура газа — это метрика средней энергии всех частиц, а не каждой в отдельности.

В начале своей научной карьеры Паризи занимался физикой элементарных частиц. Достаточно известно уравнение Докшицера — Грибова — Липатова — Альтарелли — Паризи, использующееся для описания жестких адронных реакций. Свою работу по этой теме Паризи опубликовал в 1977 году в соавторстве с Гвидо Альтарелли (G. Altarelli, G. Parisi, 1977. Asymptotic freedom in parton language). В 1980 годах Паризи начал работать с интересным классом материалов — так называемыми спиновыми стеклами, — применяя методы статистической динамики для описания их физических свойств. Спиновые стекла — это сплавы немагнитных металлов с включением магнитных примесей. Свое название они получили по аналогии с обычными стеклами. Разница в том, что в обычном стекле в неупорядоченном состоянии находятся сами атомы элементов, а в спиновом стекле — их спины.

Рис. 6. Пример спинового стекла — сплава меди и железа. Рисунок с сайта nobelprize.org

В предисловии к своей книге о спиновых стеклах Паризи пишет, что их изучение — сродни наблюдению за трагедиями Шекспира. Герой хочет дружить сразу с двумя людьми, но они ненавидят друг друга и это огорчает героя. Точно так же ведут себя и спины, которые хотят быть упорядоченными, но не могут, и находятся во фрустрированном состоянии (это термин!), являющимся наиболее энергетически выгодным в такой неприятной ситуации. В то время многие физики, включая нескольких нобелевских лауреатов, искали способ математического описания таких систем, но удалось это только Паризи. В 1979 году он предложил метод, позволяющий объяснить физические особенности спиновых стекол. Его подход оказался верным и пригодился не только в физике, но и в биологии, нейронауке и машинном обучении.