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契忍可夫輻射|科學史上的今天:10/23

張瑞棋_96
・2015/10/23 ・1007字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 555 ・八年級

玻璃瓶內一小塊鈾鹽泡在清澈透明的液體中。契忍可夫(Pavel Cherenkov, 1904-1990;或譯切侖科夫)關上燈,只見黑暗中玻璃瓶內的液體泛著藍色的光芒;待眼睛完全適應黑暗後,契忍可夫記下光芒的範圍,打開燈,換上別種液體繼續實驗。

圖片來源:Oak Ridge National Laboratory@flickr

契忍可夫是於1933年在教授伐維洛夫(Sergey Vavilov)的建議下開始這項實驗。其實早在世紀初,居禮夫人就曾在黑暗中看到這奇異的藍色光芒,但並未深究;伐維洛夫猜測那是放射性物質的γ射線擊中液體的電子後,所輻射出來的光,但為什麼總是藍色的?契忍可夫做了二、三年實驗,始終沒有進展。

直到1936年,契忍可夫有了關鍵的發現:藍光並不是均勻對稱的。如果是電子散射,那應該平均分布在每個方向,但實際上藍光每次都是出現在γ射線的行進方向上。伐維洛夫的猜測因此被否決了,然而契忍可夫仍無法提出適當解釋;不過第二年,這個謎很快就由與他同一實驗室的兩名同事破解。

今天生日的法蘭克(Ilya M. Frank, 1908-1990)專長是數學與理論物理,他與另一名資深的理論物理學家塔姆(Igor Tamm, 1895-1971)於1937年找到發光的原因:帶電粒子在液體中的行進速度超過光速。

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等等,相對論不是說沒有任何物體的速度能超越光速嗎?是的,但那是指真空中的光速(c)。事實上光在介質中的行進速度會減慢(例如在水中的速度就只有0.75c),而一旦帶電粒子在水中的速度大0.75c時,就會導致類似超音速飛機產生的音爆現象。帶電粒子穿越介質時,它會改變附近介質的電場;一般狀況下,介質的電場在粒子離去時就會很快恢復平衡,但如果帶電粒子的速度大於介質中的光速時,帶電粒子行進路徑上的電場還來不及依序恢復平衡,就會「堆積」成震波,而釋放出電磁輻射。這就是「契忍可夫輻射」,頻率範圍從藍光到無線電波,因此我們肉眼看到的就是藍光;這也是為什麼包圍著核子反應爐的水池會泛著藍色光澤。

契忍可夫、法蘭克與塔姆三人因為此一發現而共同獲頒1958年的諾貝爾物理獎。如今契忍可夫輻射的現象還成為研究粒子物理的重要方法;例如微中子幾乎沒有質量又不帶電,因此難以偵測,一項我國也有參與的ARA計畫就在南極冰層底下就埋了許多偵測器,捕捉來自宇宙的微中子自地球另一端穿過厚厚冰層時,所產生的契忍可夫輻射。

本文同時收錄於《科學史上的今天:歷史的瞬間,改變世界的起點》,由究竟出版社出版。

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張瑞棋_96
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1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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2021 諾貝爾物理獎得主真鍋淑郎——地表模型開山始祖,研究地表模式都要引用他的論文
Y.-S. Lu
・2021/10/14 ・2990字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 作者|盧彥森,目前任職於 德國于利希研究中心 能源與氣候研究所

第一個地表模型的開發者——真鍋淑郎

在大氣科學領域中,有一部份專業領域統稱為「氣象模擬」,其中,有一門名為「地表模式」的領域,是專門算地表上各種物理、化學、生物作用的行為。

在做這些模擬的研究者中,有個很有名的日本名字,叫做 Manabe,他的論文會一直出現在大家眼前,也就是(只有我們在乎的)《 Manabe 1969, CLIMATE AND THE OCEAN CIRCULATION I : THE ATMOSPHERIC CIRCULATION AND THE HYDROLOGY OF THE EARTH’S SURFACE 》[1]最近因為大量的報導,我才知道原來他名字的漢字是——真鍋淑郎,也就是第一個地表模型的開發者,而在 2021 年時,他拿下了諾貝爾獎。

真鍋淑郎,2021年諾貝爾物理學獎得主之一。圖/維基百科

地表模式(Land Surface Model)在大氣模擬中有舉足輕重的地位,可以算地面是怎麼跟大氣作反應的,像是降水是怎麼被樹冠層截流、土壤水是怎麼變成地表逕流跟地下水、水是怎麼靠蒸散發回到大氣中;還有太陽光怎麼被地面或葉面吸收、能量怎麼被蒸散發作用給吸收、地面上的溫度增加或減少了多少,還有太陽輻射是有多少返回大氣層。

而真鍋淑郎的地表模式,則涵蓋了一大部份的物理反應,供美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)的 Geophysical Fluid Dynamics Laboratory 的全球大氣模型使用。

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Geophysical Fluid Dynamics Laboratory 圖/Geophysical Fluid Dynamics Laboratory

不過學界是殘酷的。在那個電腦比房子貴的年代(房價在 1960 年的中位數約為$11,900,CNBC報導),真鍋順便背了個學界的鍋,像是:你的模型是不夠真實的、你的土壤濕度估算不夠物理……等因為電腦計算跟理論發展還不夠成熟,所以尚未發展的物理與計算方法。

後來的論文也會稱真鍋的地表模式是水桶模型(因為其計算土壤濕度的方法宛如水桶一樣,滿了就去除,而非經土壤中水流方法流走的)。但無論如何,第一個地表模型,基本上就是真鍋與他在普林斯頓的好夥伴們發展出來的。因此,真鍋的地表模型也在後來的論文中,尊稱為第一代的地表模式,建立起祖師爺等級的封號(Sellers et al., 1997)。

水桶模型後,百家爭鳴的地表模式大戰

雖然第一代的地表模式,土壤當做水桶,地上也沒有植物,更不要說可以進行光合作用或是碳排放來研究二氧化碳是怎麼搞壞我們的人生,但也讓後續的第二代地表模型有了出發點。

1980年後,在個人電腦逐漸普及後,地表模式也開始百家爭鳴,其中真鍋的身影也就只存在各家論文的引用中了。後來再出現時,則是在地表模式大戰——PILPS(Project for the Intercomparison of Land-surface Parametrization Schemes)[2]。這個計畫中,以水桶模型這個稱號出現。基本上始於 1995 年的 PILPS 計畫,就是利用荷蘭的 Cabauw 量測站測到的氣象狀況,來驗證各家第二代的地表模式中,誰才是最強的。

荷蘭 Cabauw 村莊。圖/維基百科

當然結果就是,沒有誰家最強。

更重要的是,雖然地表模式都比真鍋的模型更複雜了一點,但是有個東西是沒有人考慮到的:光合作用

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當時各家的蒸散發公式,主要都是用Jarvis的葉面氣孔參數化公式做考量[3],所以也沒有真的考慮到二氧化碳、水、太陽之間的直接關聯。而做出這個關連性主要公式——Farquhar等人[4] 的二氧化碳同化作用公式,才在 1980 年時正式發表,離他同事 Berry 拿去演化成植物氣孔跟光合作用的連動公式[5],還有七年。而在地表模型大戰中發表的模型,其實都長得 87% 像。

在 1997 年時,NASA 的 Sellers等人[6],與多位同樣是地表模式的作者與植物氣孔模擬專家,在《Science》期刊中,登高一呼:我們要有能夠計算生態跟複雜物理的模型!畢竟在 PILPS 的大戰中,沒有真正的勝者,也沒有真正的輸家,甚至我們的真鍋大哥在水文計算上也沒有輸[2]

所以在 2003 年,集合了 PILPS 大戰中和解的部份朋友們,第一支集眾人之力誕生的通用地表模式(Common Land Model)上線了[7],這支從 1998 年開始寫的程式,過了近五年後才發表,算是第三代地表模式的代表作

而這個第三代中,植物終於開始有了它的意義,這植物的葉子終於可以隨四季生長了,也會行光合作用了,土壤也增厚到兩公尺多了,土壤也會依不飽和水流公式往下滲流,也可以計算堆雪了。其中最重要的,就是那光合作用公式的應用。

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持續再精進與貢獻

之後的地表模式,就一直著重在地面植物的改良,讓植物越來越真,從一開始的沒有植物,到會蒸發水,再到會跟二氧化碳互動,以及跟氮交互作用,計算植物的農作產出,一步步朝著更精細的方向前進。

當然地表模式也有很多需要改良的地方,首先是地表模型是假設地表跟大氣是一維方向的互動,而土壤中水流也是只會向下滲流,如果要計算真正的水流,就必須要進行三維的地下水流動,這就是另外一個耗資源的計算。另外植物也不是真的植物,植物被假設只有四片葉子,還只有一層。

英國的「JULES」模型曾報告說他們做了個多層葉冠層的模型,最後只能淡淡的說因為計算資源耗太兇,所以沒算完 [8]。更甚者,地底下的根是「死」的,一年四季,不生不滅、不垢不淨,持續地在只有兩公尺厚的土裡,把水吸到植物中行光合作用(Pitman, 2003)[9]

所以無論如何,地表模型不僅不死,其勢更烈,因為有太多的東西可以靠地表模式來計算,像是人類對地球表面的影響、化合物排放,也都可以靠地表模式計算其對大氣的影響,就連地下水模型也都要拜託地表模式處理複雜的地表水文狀況[10]

從 1969 年到 2021 年,無數的改良與改版,還有兩次的超級地表模式大戰(第二次利用 Rhône 流域量測結果[11]),都增加了人們對大氣系統的了解,並且一步步改善天氣預報的準確度,而其中的功臣之一,當然是真鍋博士在 1969 年,比 Unix 更早發表的地式模型,所以的確功不可沒,而現在地球科學的眾多估算中,地表模式解決了很多的水文與能量問題,更遑論對氣候變遷的計算,才能在1975年提出二氧化碳加劇溫度上升的研究[12]。拿下諾貝爾獎,不僅僅是贊同真鍋博士的功勞,更是對大氣模擬界的慰勞吧。

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參考資料

  1. Manabe S. (1969). CLIMATE AND THE OCEAN CIRCULATION 1: I. THE ATMOSPHERIC CIRCULATION AND THE HYDROLOGY OF THE EARTH’S SURFACE. Mon. Weather Rev. 97:739–774.
  2. Pitman, A. J., Henderson-Sellers, A., Desborough, C. E., Yang, Z. L., Abramopoulos, F., Boone, A., … & Xue, Y. (1999). Key results and implications from phase 1 (c) of the Project for Intercomparison of Land-surface Parametrization Schemes. Climate Dynamics, 15(9), 673-684.
  3. Jarvis PG. (1976). The Interpretation of the Variations in Leaf Water Potential and Stomatal Conductance Found in Canopies in the Field. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 273:593–610.
  4. Farquhar, G. D., von Caemmerer, S. V., & Berry, J. A. (1980). A biochemical model of photosynthetic CO 2 assimilation in leaves of C 3 species. Planta, 149(1), 78-90.
  5. Ball JT., Woodrow IE., Berry JA. (1987). A model predicting stomatal conductance and its contribution to the control of photosynthesis under different environmental conditions. In: Progress in photosynthesis research. Springer, 221–224.
  6. Sellers PJ., Dickinson RE., Randall DA., Betts AK., Hall FG., Berry JA., Collatz GJ., Denning AS., Mooney HA., Nobre CA., Sato N., Field CB., Henderson-Sellers A. (1997). Modeling the Exchanges of Energy, Water, and Carbon Between Continents and the Atmosphere. Science 275:502–509
  7. Dai Y., Zeng X., Dickinson RE., Baker I., Bonan GB., Bosilovich MG., Denning AS., Dirmeyer PA., Houser PR., Niu G. (2003). The common land model. Bull. Am. Meteorol. Soc. 84.
  8. Best MJ., Pryor M., Clark DB., Rooney GG., Essery RLH., Ménard CB., Edwards JM., Hendry MA., Porson A., Gedney N., Mercado LM., Sitch S., Blyth E., Boucher O., Cox PM., Grimmond CSB., Harding RJ. (2011). The Joint UK Land Environment Simulator (JULES), model description – Part 1: Energy and water fluxes. Geosci Model Dev 4:677–699
  9. Pitman AJ. (2003). The evolution of, and revolution in, land surface schemes designed for climate models. Int J Clim. 23:479–510.
  10. Kollet SJ., Maxwell RM. (2006). Integrated surface-groundwater flow modeling: A free-surface overland flow boundary condition in a parallel groundwater flow model. 29:945–958.
  11. Boone A., Habets F., Noilhan J., Clark D., Dirmeyer P., Fox S., Gusev Y., Haddeland I., Koster R., Lohmann D. 2004. The Rhone-Aggregation land surface scheme intercomparison project: An overview. J. Clim. 17:187–208.
  12. Manabe, S., & Wetherald, R. T. (1975). The effects of doubling the CO2 concentration on the climate of a general circulation model. Journal of Atmospheric Sciences, 32(1), 3-15.


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Y.-S. Lu
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自從來到學界後,便展開了一段從土木人到氣象人的水文之旅。主要專業是地球系統數值模擬,地下水與地表模式的耦合系統,以及大氣氣象模擬。目前是于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)超級電腦中心的博士後研究員。

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【2021諾貝爾物理學獎】如何觀測地球暖化?有「氣候模型」及「複雜物理系統」就搞定!
PanSci_96
・2021/10/05 ・2286字 ・閱讀時間約 4 分鐘

2021 年諾貝爾物理獎於5日下午揭曉!本次獎項由美籍日裔學者真鍋淑郎(Syukuro Manabe)、德國學者哈斯曼(Klaus Hasselmann)及義大利學者帕里西(Giorgio Parisi)等 3 位學者共同獲獎。

真鍋淑郎與哈斯曼,因為地球暖化的研究建立了可預測的物理模型,幫助人類「了解地球氣候」及「地球氣候如何被人類影響」而獲獎;帕里西則是成功用物理系統,描述從原子到行星尺度下的各種無序的(disorder)「相互作用」和「波動」(fluctuations)而獲獎。

人類活動讓二氧化碳劇增,就是地球暖化元兇!

氣候,是一個對人類至關重要的複雜系統,而真鍋淑郎的研究為當前氣候模型的發展奠定了基礎。在 1960 年代, 真鍋淑郎領導了地球氣候物理模型的開發,他也是第一個探討輻射平衡和氣團垂直運運輸之間交互作用的科學家,在那個電腦運算能力比現在慢上幾十萬倍的年代,他建立的模型證實了全球溫度的升高,與大氣中二氧化碳的含量有關。

真鍋淑郎建立的模型證實了全球溫度的升高,與大氣中二氧化碳的含量有關。圖/The Nobel Prize

大約十年後,哈斯曼創建了一個將天氣和氣候聯繫在一起的模型,證實了雖氣候多變且混亂,但氣候模型仍然可靠。自然現象和人類活動都會在氣候中留下痕跡,他開發的模型可以辨識這些活動的特定信號和指紋圖譜,因此可以進一步地觀測人類對於氣候系統的影響。

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哈斯曼創建的模型證實了人類活動加劇了溫室效應;自 19 世紀中葉以來,大氣中的二氧化碳含量增加了 40%。在這數十萬年來,地球的大氣層從未包含如此多的二氧化碳,溫度測量也顯示,在過去的 150 年中,全球溫度升高了 1°C。這證明了大氣溫度的升高,是由於人類活動產生的二氧化碳所導致的。

這兩位得獎者的研究,讓我們清楚的知道,地球溫度的確在上升,原因是因為大氣中的溫室氣體含量增加,而造成這個現象的原因,並不是因為自然因素,很明顯的,人類就是始作俑者。

哈斯曼創建的模型證實了人類活動加劇了溫室效應。圖/The Nobel Prize

複雜系統背後隱藏的規律

1980 年左右,帕里西在無序的複雜材料中,發現了隱藏的規律。 這個發現不只是能成功解釋複雜材料,更是對複雜系統理論中最重要的貢獻之一。帕里西提出的規律,讓理解或描述各式不同的複雜材料和現象成為可能,不僅在物理學中,也在其他如數學、生物學、神經科學和機器學習等領域中被運用。

A 編按:已努力修復,如果有錯或需要補充隨時在線。(20211007)

從物理來談複雜系統,就必須先從統計力學說起。

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微觀下的粒子運動具有隨機性,導致無法精確算出每個粒子確切的運動,為了解決這個問題,統計力學不再看「一個粒子」,而是「一整群粒子」的運動,用統計的方式算出每個粒子的平均效果,這樣算出來的結果也能解釋巨觀現象。最接近生活的例子就是「溫度」,在微觀尺度下,溫度被描述為系統內粒子的平均動能,而在巨觀現象上,溫度這個指標也能解釋固液氣三態變化的原因。

但還有一些狀況是過去統計力學較難解釋的,以下圖為例,下圖的藍色球體是一種微小的氣體粒子,當你不斷對這群氣體粒子降溫或加壓,會讓氣體變成液體,最後結晶成固體。

降溫或加壓後形成的固體結晶,一般情況下會有固定的晶體結構,但如果溫度或壓力快速改變,就會擠壓出不規則的晶體結構,且就算用同樣的方式改變溫度或壓力,也不會出現相同的結構(下圖 a 與 b 所示)。

同樣的氣體分子被相同的方法快速壓縮後,會出現不同的結構。圖/The Nobel Prize

說這是隨機造成的也沒錯,但這結晶問題的背後,難道真的沒有規律可言嗎?

帕里西最初是研究稱為「自旋玻璃(Spin glass)」的材料,自旋玻璃並不是玻璃,是在非磁性金屬中摻入少量磁性金屬的合金,例如在銅裡面摻入少量的鐵,這時,摻入的少量鐵原子會隨機進入銅的結構中,而這些鐵原子的排列方式,卻令物理學家頭疼。

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我們可以把一顆鐵原子當作一塊小磁鐵,而一般常見的磁鐵,是裡頭的鐵原子都往同一個方向排列(自旋方向相同)。但自旋玻璃中的鐵原子,有些會跟旁邊的鐵原子指向同一個方向,有些則相反,這時若有第三顆鐵原子在系統中,第三顆鐵原子就會面臨兩難的局面,不知道要往哪個方向才對,形成所謂「受挫(frustration,如下圖所示)」的狀態。

「受挫」狀態示意圖。圖/The Nobel Prize

針對自旋玻璃的「受挫」狀態,帕里西的書中提到:「就像你想同時跟兩人交朋友,但這兩人卻互相討厭對方。」

1970 年代,許多物理學家都研究過自旋玻璃問題,他們想用統計力學中的「副本方法(Replica method)」來解釋,但最初計算的結果是失敗的,直到 1979 年,帕里西巧妙地運用副本方法解決了自旋玻璃問題,並花了多年時間證明這套方法在數學上的正確性。之後,這套巧妙的副本方法被用於許多無序系統,成為複雜系統的基石。

諾貝爾物理學委員會主席Thors Hans Hansson表示,今年獲獎的研究發現表明,我們對地球氣候變遷的理解建立在堅實的科學基礎上。3位獲獎者基於嚴謹的觀測分析,為我們更深入地了解「複雜物理系統」(complex physical systems)的特性和演化做出了貢獻。

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