2021諾貝爾物理獎 - Part 1: 大氣科學遲來的榮譽

(2021/10/08發表於個人臉書，然後設公開)

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2021年的諾貝爾物理獎，由普林斯頓大學的日裔美籍氣象學家 Syukuro “Suki” Manabe (真鍋淑郎)，德國Max Planck Institute的氣象學家Klaus Hasselmann，還有義大利理論物理學家Giorgio Parisi三位獲獎。這是氣象學家首次獲頒諾貝爾物理獎，對大氣科學界來說，是個非常高興，非常興奮的一件事。

Manabe和Hasselmann以氣候模式及全球暖化的研究貢獻而獲獎 ("for the physical modelling of Earth's climate, quantifying variability and reliably predicting global warming.")。兩人研究貢獻詳細的描述如下：

“Syukuro Manabe demonstrated how increased levels of carbon dioxide in the atmosphere lead to increased temperatures at the surface of the Earth. In the 1960s, he led the development of physical models of the Earth’s climate and was the first person to explore the interaction between radiation balance and the vertical transport of air masses. His work laid the foundation for the development of current climate models.”

"About ten years later, Klaus Hasselmann created a model that links together weather and climate, thus answering the question of why climate models can be reliable despite weather being changeable and chaotic. He also developed methods for identifying specific signals, fingerprints, that both natural phenomena and human activities imprint in [t]he climate. His methods have been used to prove that the increased temperature in the atmosphere is due to human emissions of carbon dioxide."

看他們獲獎原因和媒體報導，幾乎都偏重在對氣候變遷的研究貢獻，而比較少提到他們對氣象數值模式發展的貢獻 (氣候模式只是其中一員)。氣象數值模式的用途不只有拿來研究氣候變遷，還有拿來做天氣預報，季節預報，研究大氣過程，跟理論和觀測相輔相成。現在能有可靠的一週天氣預報，颱風來襲一週前就能開始追蹤分析，劇烈天氣能提前預警，都跟氣象數值模式息息相關。氣象數值模式也把氣象學從偏主觀的，依靠經驗的學門，轉變成偏客觀的，根據數學物理的學門。今年諾貝爾物理獎首次頒給氣象學家，某種程度上把氣象學跟力學，電磁，量子物理，天文物理等物理學門並列，我覺得是很重大的象徵意義。

氣象數值模式的發展不是只靠Suki Manabe和Klaus Hasselmann兩個人，而是無數的科學家，經過數十年的努力，才有這樣的成就。2021諾貝爾物理獎是頒給Suki Manabe和Klaus Hasselmann兩個人，但我覺得這個獎更像是表彰無數的大氣科學家，數十年努力的研究成果。

Part 1簡單回顧一下氣象數值模式的發展，知道一些歷史緣由，我覺得更能體會這個諾貝爾獎對大氣科學領域的意義。Part 2想筆記一下Suki Manabe榮獲諾貝爾獎當天，出席普林斯頓大學辦的記者會 (https://www.youtube.com/watch?v=lI1kv7blCCw)。一個90歲的諾貝爾獎得主，講到科學仍是眉飛色舞，像小男孩一樣。記者會上他對記者和觀眾提問的回答，充滿了智慧。在場主持人說，這不像是場記者會，而是堂大師課 (master class)。Part 2應該也會筆記一下Suki Manabe的生平。

接下來簡單回顧一下氣象數值模式的發展。

從幾萬年前開始，人類就在觀測天氣，並且試圖預測天氣和描述氣候。氣象的知識主要從生活經驗來，並且用主觀的語言描述，最好的例子應該是氣象諺語。例如，”龜山戴黑帽，若瞇雨就落” (龜山島上有烏雲籠罩的話，蘭陽平原就要下雨了。這是天氣預報); “大暑熱無透，大水風颱到” (大暑的天氣應該很熱，如果不夠熱，當年颱風來襲的機會就會大大增加。這是季節預報); “三月三月，一日剝皮，三日蓋被” (農曆三月，台灣的天氣一下熱、一下子冷，天氣還沒有很穩定，所以一下子熱得穿不住衣服，一下子又冷得要蓋被子。這是描述氣候)。

這些氣象諺語可能很準，但人們不見得了解背後的原因。十七十八世紀以來，物理數學快速發展，人類開始了解很多自然現象背後的原理，像是地球和行星軌道定律。但到二十世紀初期，氣象學只從這些科學進展受惠一絲絲，氣象學基本上還是偏主觀的，依靠經驗的學門，通常也不被認為是所謂的科學。

1900年左右，挪威物理學家Vilhelm Bjerknes (1862-1951) 開始從動力學和熱力學的角度研究大尺度的大氣和海洋運動，想將氣象學變成一門真正的科學。他1904年在Meteorologische Zeitschrift發表的文章，"Das Problem der Wettervorhersage, betrachtet von Standpunkt der Mechanik und Physik" (德文，google翻譯是 ”從力學和物理學的角度看天氣預報問題”)，提出用數學物理定律來建立大氣模式，進而了解大氣和做天氣預報，被認為是現代數值天氣預報的始祖。1917年，Vilhelm Bjerknes教授和他的年輕同事們創立卑爾根氣象學派 (Bergen School of Meteorology)，從動力學和熱力學角度分析天氣現象，他們建立了極鋒理論 (polar front theory)來解釋中緯度氣旋的生成，發展，和消散。這是大氣科學上一個重大的轉捩點。

如果當時有科學家對Bergen School提出的觀點和方法感到興奮，1922年Lewis Fry Richardson (1881-1953; Richardson number是他提出的) 無疑澆了他們一大桶冷水。Richardson嘗試用物理數學方程，配上當時現有的觀測資料，來計算地面氣壓24小時的變化。他用手算，花了六週時間做出了8小時的預報，算出地面氣壓六小時增加了145 hPa (145 hPa/6h)，是不可能出現在現實世界的數值，這個嘗試可說是大失敗。這顯示，用數學物理模式來預報天氣，似乎是一件不可能的事。這樣的觀點至少持續到1940年代， GFDL首位主任Joseph Smagorinsky就回憶他1940年代在MIT進行二戰軍用氣象觀測員訓練時，理論學家和講師Bernhard Haurwitz跟他說數值天氣預報沒前途，不要做：

"That [Richardson's NWP experiment (Richardson 1922)] ended in a fiasco," and... convinced me not to try it myself. And here I was put off. I was told that it was impossible and that's the last I thought about the problem until after the war." (Smagorinsky 1971; took from Lewis 2008, BAMS)

題外話，Richardson (1922) 的嘗試失敗，主要問題不是出在方程式和數值方法，而是如果用他的方程式，需要把初始資料中高頻的重力波雜訊濾掉，長時間積分才有意義。用修正過的初始資料，計算出來的氣壓變化是1 hPa/6hr，合理許多。Richardson的故事可以看Lynch (2006)。

雖然說 Richardson (1922) 的嘗試失敗了，但接下來的二三十年，大氣科學的知識持續發展，數值方法持續改進，氣象觀測資料增加 (很大一部分是因為二戰時對天氣資訊的需求)，二戰時更是訓練出一批氣象人員 (Joseph Smagorinsky, Joanne Simpson, 還有許多人都是受過戰時的氣象人員訓練，戰後才選擇投入氣象研究)，還有電腦的出現。這些積累下來的資本，促成1950年代左右，數值氣象模式重新登場，然後改變整個大氣科學領域，改變整個氣象服務。

1940年代末期，普林斯頓數學家John von Neumann，構想把第一台作為一般用途的電腦，Electronic Numerical Integrator and Computer (ENIAC)，來進行天氣預報的研究。von Neumann徵詢了好朋友氣象大師Carl-Gustaf Arvid Rossby的意見，然後在普林斯頓高等研究院 (Institute for Advanced Study) 開啟了 Meteorology Project，並雇用Jule Charney領導這個計畫。1950年，這個團隊成功用一個單層正壓(barotropic)模式，用ENIAC產出了一個24小時的區域天氣預報 (Charney, Fjortoft, and von Neumann, 1950)。雖然這個模式做了很多簡化，完全不像是真實大氣 (比方說沒有水氣，所以完全沒有降雨)，但是模式結果清楚顯示了跟現實很類似的環流特徵。這代表，即使大氣超級複雜，但透過數學物理方程式，配上電腦和數值方法計算，某種程度上可以重現大氣的特徵。當模式能重現特徵，科學家就可以用模式來研究大氣，氣象單位可以用模式來做天氣預報，還有許多潛力無窮的應用。數值氣象模式的首次成功，不僅開啟了一條全新的研究道路，也把千年以來偏主觀，依靠經驗的傳統氣象學，正式轉變成偏客觀的，根據數學物理的科學氣象學。

自此之後，氣象數值模式在各個國家蓬勃發展，模式種類也蓬勃發展，包括天氣模式，氣候模式，大渦流模擬 (large eddy simulation)，雲模式 (一維，二維，三維，雲微物理等)，海洋模式，陸地模式，植被和逕流模式，生物地球化學模式，以及目前最複雜的地球系統模式等。這些模式的目標和方法不一定相同，但基本精神跟1900年左右Vilhelm Bjerknes提出的概念一樣：用簡化的數學和物理解釋複雜的自然現象，以電腦和數值方法為工具。

諾貝爾獎得主Suki Manabe是氣候模式發展的先驅。氣候模式主要的挑戰是必須涵蓋全球，而且必須模擬夠長的時間 (至少30年以上)，所以空間和時間解析度不得不較粗。即使是現在的超級電腦，氣候模式的空間解析度大概是100公里，時間解析度約半小時。在氣候模式裡，台灣大概就是三個網格點吧。也因為時間和空間解析度較粗，無法解析的次網格過程必須特別處理 (如積雲對流)，稱為次網格參數化 (sub-grid scale parameterizations)。次網格參數化仍是現今氣候模式不確定性的主要來源之一。還有，在氣候尺度下，大氣跟海洋，陸地的交互作用也必須考慮，所以從1960年代開始，氣候模式的耦合 (coupling) 就是一大研究課題。

Suki Manabe對氣候模式的許多方面有顯著貢獻，包含發展一維輻射-對流平衡模式 (1D radiative-convective equilibrium model)，濕對流調整參數法 (moist-convective adjustment scheme)，以及處理地表水循環的水桶模式 (bucket model)。1969年，Suki Manabe和海洋學家Kirk Bryan發表了第一個大氣海洋耦合模式結果，在當時應該是震驚四座。Manabe跟同事也用耦合模式來研究氣候變遷，還有古氣候。現代的氣候模式和地球系統模式當然跟Manabe當時發展的模式完全不同，也複雜許多，但無損於Manabe奠定了氣候模式的基石這個事實。就像是現在的飛機跟1903年萊特兄弟試飛成功的飛機完全不同，仍無損於萊特兄弟對飛機發展的成就，以及試飛成功帶給飛機領域以及全人類的興奮和貢獻。

氣象數值模式也帶動大氣理論和觀測的發展，現在，模式已經是大氣科學領域不可或缺的一部分。模式可以作為一個虛擬實驗室來研究問題，Suki Manabe在1970年代把模式裡頭的二氧化碳濃度變兩倍，來探討氣候可能的變化，就是一個很好的例子。系集模式也是一個很好的工具來研究大氣不確定性和可預報度的問題。此外，氣象數值模式也帶動大型的，全球合作的觀測，像1960年代World Weather Watch (WWW)，1960-70年代的Global Atmospheric Research Program (GARP)，衛星計畫，野外觀測計畫等。這些計畫的目標之一都是驗證模式結果和改進模式。隨著氣象數值模式和觀測技術蓬勃發展，資料同化更是扮演兩者之間的橋樑，觀測資料用來改進模式，模式幫忙找出觀測資料的問題，或是發現哪些地區是需要更詳盡的觀測資料。

最後做個總結。

氣象數值模式的發展，把氣象學從偏主觀，經驗為主的學科，變成偏客觀，依據物理數學的科學，是大氣科學很重要的轉捩點。氣象數值模式的發展和應用，配上理論和觀測的進展，讓人類更了解大氣，也讓天氣預報準確度提高，影響人類生活每個角落。

2007年的諾貝爾和平獎頒給IPCC，我想可視為表揚大氣科學對人類社會的貢獻。2021的諾貝爾物理獎頒給氣象學家Syukuro Manabe和Klaus Hasselmann，我想可視為表揚大氣科學在科學上的成就。這些成就是無數科學家，經過數十年努力得來的，所以我覺得這個諾貝爾獎對大氣科學領域意義非凡。

The Nobel Prize in Physics 2021

Syukuro Manabe, Klaus Hasselmann and Giorgio Parisi.
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/summary/

"FIGURE 1: “Weather Forecasting Factory” by Stephen Conlin, 1986. Based on the description in Weather Prediction by Numerical Process, by L.F. Richardson, Cambridge University Press, 1922, and on advice from Prof. John Byrne, Trinity College Dublin. Image: ink and water colour, c. 50 x 38.5 cm. © Stephen Conlin 1986. All Rights Reserved ´. (Courtesy: Hendrik Hoffmann, School of Mathematics & Statistics, University College Dublin)"

https://www.emetsoc.org/resources/rff/