Lorenz混沌吸引子发现的方法论分析

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1、气象科技进展Lorenz混沌吸引子发现的方法论分析123戴新刚浦一芬汪萍(1中国科学院东亚区域气候—环境重点实验室,大气物理研究所,北京100029;2中国科学院大气物理研究所,北京100029;3中国气象科学研究院,北京100081)摘要:简要回顾了20世纪中叶气象学家洛伦茨(E.N.Lorenz)研究混沌现象的历程,梳理其中主要事件及其发生脉络,剖析他的研究思路和科学方法特点,绘制出他研究发现的技术路线图,分析了科学方法论在其中的作用和意义。结果显示,他发现的技术路线遵循科学方法论原则,以质疑为起点,经过猜想提出假设,依靠数学物理建模,最终用数值试验方法证实了猜想。其中简化与

2、抽象的还原论思想贯穿始终。他的发现既有必然性,也有偶然性,体现了科学研究中偶然性与必然性的辩证关系,可以作为方法论研究的一个范例,对此深入剖析有助于大气科学的创新研究。关键词:创新,方法论,Lorenz混沌吸引子,可预报性,技术路线图引言系统混沌解对初值的敏感性揭示出确定论系统内在的随据说,一只美丽蝴蝶在南半球的巴西煽动翅机性,从根本上否定了单纯决定论的预报方法,理论上膀,不久后有可能在美国德克萨斯引发一场龙卷要求引入概率统计描述,实现动力—统计结合[5]。目前[1]风。这通常被称为“蝴蝶效应”,它源于洛伦茨天气与气候的预报已经从单一初值、单一模式的预报[2](Lorenz)的混

3、沌动力学研究,意味着大气对于小转变为集合预报或多模式超级集合预报。为了减少初的扰动可能是不稳定的。例如,两种大气状态仅在初始场误差,已经发展了基于动力模式的四维变分同始时刻存在一小的差别,但随着时间的进程会不断被化方法及考虑统计平均性质的集合卡尔曼滤波技术放大,一段时间后会导致完全不同的两种天气流型并等。大量数值试验已经证实引入这些动力和统计描述伴有不一样的天气现象。这个问题显然同天气的可预在提高模式预报准确率、延长预报时效方面是有效报性有关。提为初值问题的可预报性与初始误差加倍的。的时间相关联,这个时间越长,可预报性就越大。按混沌理论的发现颠覆了许多传统的观念,对自然洛伦茨的通

4、俗定义,混沌是指对初始状态敏感的不规科学和社会科学产生了意义深远的影响。著名科普作则或貌似随机的行为。一般非线性动力系统可以有混[6]家克雷科甚至认为混沌理论是可以同相对论和量子沌行为或存在混沌解,混沌是和非周期联系在一起力学比肩的20世纪物理学革命,并且正促成整个现代的。洛伦茨发现,动力系统的演变缺乏周期性就意味知识体系成为新科学。然而,洛伦茨发现混沌吸引子着有限的可预报性。大气运动控制方程组是一个非线的过程似乎具有偶然性和神秘感。回顾他的科学人[3]性耗散系统,其数值解是混沌的或非周期的,解对生,剖析其发现过程,探索科学方法论在其中的作用初值极为敏感,同实际大气运动的不规则行

5、为非常相无疑有着重要的科学价值。似,说明大气运动缺乏可预报性。在初始场存在误差的条件下,要仿照短期数值天气预报方法,通过求解1天气预报困境——非周期大气运动原始方程组的初值问题来制作长期天气预报洛伦茨的发现源于对天气预报方法的检验。天气几乎是不可能的。预报向来都是一个充满挑战性的课题。大气的不规则洛伦茨的发现改变了人们对天气或气候可预报性的运动或非周期性给预报天气带来巨大困难。为了制[4]认识。自从1950年第一次成功的数值预报出现后,决定作更准确的天气预报,人们依据每日的天气图发展论方法即数值天气预报方法逐渐占据了统治地位,科了天气学预报方法,根据概率统计理论发展了天气或学家制

6、作出越来越精细的天气或气候预测模式。同气候预报的统计学方法,以及依据动力气象学发展了时,为了提高预报精度设计出多种资料同化方法以减数值预报方法。简单地说,天气学预报方法就是在每少初值的误差。但决定论模式的可预报性期限仍然没日天气图上寻找与天气现象有密切关系的大气特征结有超过洛伦茨指出的2~3周的界限。另一方面,动力构或相干结构,如气旋、反气旋、锋面等,依据最近几张相继天气图观察它们的发生、发展、移动或消亡收稿日期:2011年6月21日;修回日期:2011年7月28日的规律,据此推断未来可能发生的天气现象。统计预第一作者:戴新刚(1958—),Email:daixg@mail.ia

7、p.ac.cn报方法是从历史观测记录中寻找统计规律,如相关系资助信息:科技部创新方法工作专项项目数或回归方程等,借此对未来天气气候做出统计推断(2008IM020500),国家自然科学基金或预测。数值预报方法是根据大气运动满足的物理定(40775048,41075058)律或原理,即大气控制运动方程组,模拟实际大气运26AdvancesinMeteorologicalScienceandTechnology气象科技进展1(2)-2011Progress研究进展动过程,借助高速计算

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