#苏比游记#
DAY5&6
青岛的两天时间过得飞快，可能是因为大部分时间都是在室内度过的缘故吧。
那天早上苏比第一次被冻醒了，因为睡衣就是一件薄的裙子，室内超级冷外加最后被子可能没盖好吧，反正醒来的时候感觉自己和空气一样冷冰冰的，外面依然是灰不拉机的阴雨天。于是赶紧洗漱完换上卫衣下去拿热水捂着又躲进被子里，想着不出门了，我可以不看济南。但毕竟出来一趟不容易，而且不出意外应该不会再来一趟济南的，所以得做好防冻措施出去呀！还好我们民宿楼下就是一家很大的商场，我们三个人让男生们在房间等自己出去逛街买衣服去了，随便转了一圈买了一身很随意的衣服，再上去跟男生们会合吃饭。那天中午吃的是一家鲁菜，怎么说呢，后来才得知没有一个人吃的满意，就是大家都觉得不太好吃。我根本就没吃几口，然后慢悠悠吃到了三点好像，就去了那天的唯二景点——大明湖。
活了二十三年，说实话我对济南唯一的印象或者说提到济南唯一能联想到的事情就是———大明湖畔的夏雨荷了。我们到的时候风非常大，可以把人吹走的那种。然而为了快速转完我们上了观光车（大风中上这种车真的贼酸爽[嘻嘻]）。一路上的风景还是很不错的，来得及拍就随手拍了两三张，来不及就尽量用眼睛看记住这个景，丝丝应该是录了不少视频的片段的。由于四个人是湖北的，所以大家还聊起了东湖以及东湖大道，在看我看来都差不多（指风景），他们觉得这景差别还是挺大的。
酸爽完了去了另一个景点（什么泉），他们本说是很近的，结果在大风中又走了将近两公里才到目的地。等我们到那里天都快黑了。有泉水的地方景色确实很不错，于是大家一起拍了几张标准游客照，就去吃晚饭啦！那天吃了北京涮羊肉！超级好吃！男生一直为我们服务涮肉夹肉（顺便看个什么游戏直播）！吹了半天的冷风再吃这样的热气腾腾的火锅真的很幸福！吃完饭那几个男生又要去玩儿密室逃脱，我们依然无情拒绝了！哼 害怕害怕害怕！（而且我脑子也不好使 不喜欢探案 更别提在吓人的环境下探案了 更不可能）
途中还陪思思逛了会儿商场，到家了发现见见已经给我们烧好了热水，喝了两口暖身以后轮流去洗个澡然后就在客厅里一起看电影啦！好久好久没有像那天晚上那样几个人一起看电影了！氛围很好！（本来看的是邱泽演的当男人恋爱时，然后看到差不多三分之一的时候思思说这电影真不太好看，见见很表示知道结局了也不想看了，然后我和丝丝就认同那就换电影吧，于是大家一起讨论该看啥，找了半天的片子终于要换掉时思思突然来了句：我刚看进去了的！不看了嘛⊙▽⊙ 我们三个在那儿大笑 就是太好笑了）反正最后又换了一个悬疑片（又突然忘了名字），看到后面见见下去吃宵夜，思思早早的进房间，而我竟坐在那儿困的半死于是就进房间衣服也没换就睡着了。可怜的丝丝一个人在那儿害怕，就叫小陈让他上来陪他一起看才看完的。哦对，中途中思思点的零食到了，瓜子，西梅干 ，芒果干还有柠檬片等等，还有我点的水果切盘，大家半夜又吃了一大堆零食 ，反正电影讲啥我不太记得了（因为很多画面都比较阴森吓人，我就害怕一直光顾着吃没怎么认真看）但那天的美好融洽的氛围估计会记很久很久。
旅行的最后一天也就是6号，上午苏比要参加一个线上的会议，于是一个人早早地八点多就起来认真做记录，会开到了十点半，结束以后呢就开始化妆然后收拾箱子准备退宿了（反正最后又是十二点出的门）。房间退完了然后就把行李放在另一个房间后去了曲水亭街，可能是济南真的一点都不欢迎我们吧，雨越下越大，我们就先找了一家吃饭的地方，那家店什么菜系的菜都有，且都很好吃 ，后来见见说那是他来山东以来吃过的最好吃的一顿餐（苏比当然不是，我还是喜欢在青岛吃到的海鲜餐）
吃完大家只能找个附近的KTV去避避雨了。本来他们还想着要去那里玩儿游戏，丝丝还带了阿瓦隆一路说今天一定要玩儿，结果啥也没玩儿上，因为他们唱歌太好听了[泪][泪][泪][泪]
我晕！之前说思思是我在显示生活中唱歌最好听的一个！没想到今儿又遇见了一个！耗子唱歌太惊艳了！疯狂心动（歌声）！其他小陈和Z唱歌也很棒！很好听！结果他一开口已经看不到其他人了！怎么可以唱的这么好！中间我点了一首王嘉尔的《I LOVE YOU 3000》，我问有人如果会唱的话唱男声呗！但没注意到有人回我还想着算了反正我自己乱哼吧！结果到男声时他拿起话筒跟我一起唱了！！！！！（当然，苏比的声音跟他完全不配，他的不管是音准还是情感都好到位！最最最少是个KTV麦霸的水平）哦好像我还跟见见一起唱了《后来》 就是大家点了一大堆歌，谁会唱或者谁想唱就上！见见好像算是他们几个之中唯一唱的不咋地的（但还是比苏比好一百倍），我唱的时候也没怎么注意到他
到了高潮部分，我们走之前听到的最后一首歌是耗子唱的五月天的《第一天》❤️，怎么说呢前面如果只是好听心动，那这首歌就是真的被感动到了！哈哈哈哈哈哈我还好，听完发现坐在旁边的丝丝竟哭了[悲伤]，就是有那种真的在听演唱会的感觉！这首歌很适合他的音色，他唱又的非常好！就是所有人都融入到他歌声的那种感觉！（就好可惜，大家都没录一小段，我觉得至少值得我反复观看个100遍的）
因为我们的票是六点多的，所以我们最先回去了，跟他们说了声再见。心里突然落空，从小每次跟别人一起玩儿几天再说再见时我都会很失落，所以我真的是一个不喜欢说再见的人。
急急忙忙去拿了行李打了车去了机场，刚刚赶上飞机没来及的换衣服。两个小时不到的时间过得很快，着落后门还没开苏比就热的不行了，全身都流汗。在去拿丝丝行李的路上我去星巴克买了杯拿铁，说也奇怪平时我是不太爱拿铁的人（也不讨厌，偶尔喝，但很少会有喝到说好爽的那种，咖啡苏比虽喝得多，但唯爱摩卡），昨天可能是真的很热吧，第一口就被爽到了觉得超级好喝！然后买的牛肉三明治也很好吃！我大口大口的吃很快就吃完了。
到家了，穿着那么厚的衣服搬行李搬到六楼也是一个很艰辛的过程，第n次恨住在一个楼梯房。开门一瞬间仿佛觉得从未离开过，从未出过门，好像是做了一场美好又短暂的梦。
DAY5&6
青岛的两天时间过得飞快，可能是因为大部分时间都是在室内度过的缘故吧。
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吃完大家只能找个附近的KTV去避避雨了。本来他们还想着要去那里玩儿游戏，丝丝还带了阿瓦隆一路说今天一定要玩儿，结果啥也没玩儿上，因为他们唱歌太好听了[泪][泪][泪][泪]
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【自制辣椒油】1、干红辣椒剪成小圈。2、油锅放大料，香叶，花椒，小茴香，桂皮，姜片，中小火炒香，姜片炸至干瘪焦黄时转小火，放辣椒圈炒1分钟。3、在耐高温容器中放辣椒面，盐，糖搅匀，再铺上一层白芝麻。4、炒好的油滤掉里面所有香料，再次烧热，离火，5秒钟后将油倒入辣椒面里，用筷子拌匀即可。https://t.cn/A6IclGGW
【深夜长文 #诺贝尔物理学奖为什么颁给他们# 】#2021诺贝尔物理学奖揭晓#，获奖研究直观告诉我们：人类真的正让地球变暖！我们不能再说自己对气候变化一无所知了，因为这些气候模型的结果是非常明确的。地球正在变暖吗？是的！地球变暖是大气中温室气体含量增加导致的吗？是的！这一切能仅仅用自然因素来解释吗？不能！人类活动所排放的气体是气温升高的原因吗？是的！
温室效应对生命至关重要
200年前，法国物理学家约瑟夫·傅里叶对太阳向地表发出的辐射、以及从地表向外发出的辐射之间的能量平衡展开了研究，弄清了地球大气在这一平衡中扮演的角色：在地球表面，地球接收的太阳辐射会转化为向外发出的辐射，这些辐射会被大气吸收从而对大气起到加温作用。大气发挥的这种保护作用如今被称作“温室效应”。太阳的热量可以透过大气到达地表，但会被困在大气层内部。不过大气中的辐射过程还远比这复杂得多。
科学家的任务与傅里叶当年差不多——弄清向地球发出的短波太阳辐射与地球向外发出的长波红外辐射之间的平衡关系。在接下来200年间，多名气候科学家纷纷贡献了更多的细节信息。当代气候模型更是为科学家提供了极为强大的工具，不仅帮助我们进一步理解了地球的气候，还让我们得以了解由人类导致的全球变暖。
这些模型都是建立在物理定律的基础上的，由天气预测模型发展而来。天气通过温度、降水、风或云等气象物理量描述，受海洋和陆地活动影响。气候模型则建立在通过计算得出的天气统计特征基础之上，如平均值、标准差、最高与最低值等等。这些模型虽无法准确告诉我们明年12月10日斯德哥尔摩的天气如何，但可以让我们对斯德哥尔摩在12月的气温和降水情况获得一定了解。
确定二氧化碳的作用
温室效应对地球上的生命至关重要。它控制温度，因为大气中的温室气体——二氧化碳、甲烷、水蒸气和其他气体——会首先吸收地球的红外辐射，然后释放该吸收的能量，加热周围和下方的空气。
温室气体实际上只占地球干燥大气的一小部分。地球的干燥大气中99%为氮气和氧气，二氧化碳其实仅占0.04%。最强大的温室气体是水蒸气，但我们无法控制大气中水蒸气的浓度，而二氧化碳的浓度则是可以控制的。
大气中的水蒸气含量高度依赖于温度，进而形成反馈机制。大气中的二氧化碳越多，温度越高，空气中的水蒸气含量也就越高，从而增加温室效应，导致温度进一步升高。如果二氧化碳含量水平下降，部分水蒸气会凝结，温度也随之下降。
关于二氧化碳影响的一块重要拼图来自瑞典的研究人员和诺贝尔奖获得者Svante Arrhenius。顺便提一下，他的同事、气象学家Nils Ekholm，在1901年，率先使用温室这个词来描述大气的热量储存和再辐射。
Arrhenius通过十九世纪末的温室效应弄清楚了该现象背后的物理学原理——向外辐射与辐射体的绝对温度（T）的四次方（T⁴）成正比。辐射源越热，射线的波长越短。太阳的表面温度为6000°C，主要发射可见光谱中的射线。地球表面温度仅为15°C，会再次辐射我们看不见的红外辐射。如果大气不吸收这种辐射，地表温度几乎不会超过–18°C。
Arrhenius实际上是想找出导致最近发现的冰河时代现象的背后原因。他得出的结论是，如果大气中的二氧化碳水平减半，这足以让地球进入一个新的冰河时代。反之亦然——二氧化碳量增加一倍，会使地球温度升高5-6°C，这个结果在某种程度上与目前的估计值惊人地接近。
开创性的二氧化碳效应模型
20世纪50年代，日本大气物理学家Syukuro Manabe和东京大学其他一些年轻而有才华的研究人员一样，选择离开被战争摧毁的日本，前往美国继续其职业生涯。他的研究目的和70年前的瑞典科学家斯万特·阿伦尼乌斯一样，都是为了理解二氧化碳水平的增加如何导致气温的上升。不过，彼时的阿伦尼乌斯专注于辐射平衡，Manabe则在20世纪60年代领导了相关物理模型的发展，将对流造成的气团垂直输送以及水蒸气的潜热纳入其中。
为了使这些计算易于进行，Manabe选择将模型缩减为一维，即一个垂直的圆柱体，进入大气层40公里。即便如此，通过改变大气中的气体浓度来测试模型还是花费了数百小时的宝贵计算时间。氧和氮对地表温度的影响可以忽略不计，而二氧化碳的影响非常明显：当二氧化碳水平翻倍时，全球温度上升超过2摄氏度。
该模型证实，这种升温确实是由二氧化碳浓度增加导致的；它预测了靠近地面的温度上升，而上层大气的温度变低。如果太阳辐射的变化是温度升高的原因，那么整个大气应该在同一时间被加热。
60年前，计算机的速度比现在慢了几十万倍，因此这个模型相对简单，但Manabe掌握了正确的关键特征。他指出，模型必须一直简化，你无法与自然界的复杂性竞争——每一滴雨都涉及到如此多的物理因素，因此不可能完全计算出一切。在一维模型的基础上，Manabe在1975年发表了一个三维气候模型，这是揭开气候系统奥秘道路上的又一个里程碑。
混乱的天气
在Manabe之后大约十年，Klaus Hasselmann通过找到一种方法来战胜快速而混乱的天气变化（这些变化对计算而言极其麻烦），成功地将天气和气候联系在一起。我们地球的天气发生巨大变化，是因为太阳辐射在地理上和时间上的分布十分地不均匀。地球是圆的，所以到达高纬度地区的太阳光比到达赤道附近低纬度地区的太阳光要少。不仅如此，地球的地轴也是倾斜的，从而在入射辐射中产生季节性差异。暖空气和冷空气之间的密度差异导致了不同纬度之间、海洋和陆地之间、高低气团之间的巨大热量传输，从而形成了我们地球上的天气。
众所周知，对未来十天以上的天气做出可靠的预测是一大挑战。二百年前，法国著名科学家皮埃尔-西蒙·德·拉普拉斯曾说，如果我们知道宇宙中所有粒子的位置和速度，就应该可以计算出在我们世界中发生了什么和将要发生的事情。原则上，应该是这样；牛顿三个世纪以来的运动定律（也描述了大气中的空气传输）是完全确定的——不受偶然的支配。
然而，就天气而言，就完全是另一回事了。部分原因在于，在实践中，我们不可能做到足够精确——说明大气中每个点的气温、压力、湿度或风况。此外，方程是非线性的；初始值的微小偏差可以让天气系统以完全不同的方式演变。基于蝴蝶在巴西扇动翅膀是否会在德克萨斯州引起龙卷风这个问题，这种现象被命名为蝴蝶效应。在实践中，这意味着不可能给出长期的天气预报，也就是说天气十分混乱；这是在上世纪六十年代由美国气象学家Edward Lorenz发现的，他为今天的混沌理论奠定了基础。
理解嘈杂数据
尽管天气是一个典型的混乱系统，但我们如何才能建立能够预测未来数十年、甚至数百年的可靠气候模型呢？1980年前后，Klaus Hasselmann提出了如何将不断变化的混沌天气现象描述为快速变化的噪音，从而为进行长期气候预测奠定了坚实的科学基础。此外，他还提出了一些确定人类对全球温度造成的影响的方法。
上世纪50年代，Klaus Hasselmann在德国汉堡攻读物理学博士，专攻流体力学，随后开始建立海浪和洋流的观测与理论模型。后来他迁居至美国加州，继续开展海洋学研究，并且认识了查尔斯·大卫·基林等同事。基林从1958年开始在夏威夷的莫纳罗亚天文台持续测量大气中的二氧化碳含量。Klaus Hasselmann当时还不知道，自己在日后的工作中会频繁用到体现二氧化碳水平变化的“基林曲线”。
从充满噪声的天气数据中建立气候模型就像遛狗一样：狗有时会挣脱牵引绳，有时会跑在你前面、或者跑在你后面，有时会与你并肩前行，有时则会绕着你的腿跑。你能从狗的运动轨迹中看出你是在走路还是站立不动吗？或者能看出你是在快步行走还是小步慢走吗？狗的运动轨迹就像天气变化，你的行进轨迹就像通过计算得出的气候。我们能否用这些混乱的、充满噪声的天气数据，总结出气候的长期趋势呢？
还有一大难点在于，影响气候的波动情况极易发生变化，这些变化可能很快，比如风的强度或空气温度；也可能很慢，比如冰盖融化和海洋温度升高。例如，海洋整体温度需一千年才能上升一度，但大气只需几周即可。关键在于，要将快速的天气变化作为噪声整合进对气候的计算中，并体现出这些噪声对气候的影响。
Klaus Hasselmann创造了一套随机气候模型，将这些变化的可能性都整合进了模型中。其灵感来自爱因斯坦的布朗运动理论。他利用该理论说明，大气的快速变化其实可以导致海洋的缓慢变化。
识别人类影响的痕迹
在完成气候变化模型之后，Hasselmann又开发了识别人类对气候系统影响的方法。他发现，这些模型，连同观测结果和理论结果，都包含了关于噪声和信号特性的充分信息。例如，太阳辐射、火山颗粒或温室气体水平的变化都会留下独特的信号，即“指纹”，而且这些信号可以被分离出来。这种识别指纹的方法也可以应用于人类对气候系统的影响。Hasselman因此为进一步的气候变化研究铺平了道路。通过大量的独立观测，这些研究展示了人类对气候影响的大量痕迹。
随着气候系统中复杂相互作用的过程被更彻底地绘制出来，尤其是有了卫星测量和天气观测的帮助，气候模型变得越来越完善。这些模型清楚地显示出温室效应正在加速：自19世纪中期以来，大气中的二氧化碳含量增加了40%。地球的大气已经有几十万年没有如此多的二氧化碳了。相应地，温度测量显示，在过去150年里，地球温度上升了1摄氏度。
Syukuro Manabe和Klaus Hasselmann为人类作出了巨大贡献，为我们了解地球气候提供了坚实的物质基础，这也正体现了阿尔弗雷德·诺贝尔的精神。
针对无序系统的方法
1980年左右，Giorgio Parisi展示了他的发现，即随机现象显然受隐藏规则支配。他的工作如今被认为是对复杂系统理论最重要的贡献之一。
复杂系统的现代研究基于十九世纪下半叶由James C。 Maxwell、Ludwig Boltzmann和J。 Willard Gibbs提出的统计力学，他们在1884年将这一领域命名为“统计力学”。统计力学从下面这一见解发展而来，即需要一种新的方法来描述由大量粒子组成的系统，例如气体或液体。这种方法必须考虑到粒子的随机运动，所以其基本思想是计算粒子的平均效应，而不是单独研究每个粒子。例如，气体中的温度是气体粒子能量平均值的量度。统计力学取得了巨大的成功，因为它为气体和液体的宏观特性（如温度和压力）提供了微观解释。
理解物理系统的复杂性
这些压缩球体是普通玻璃和颗粒状材料（如沙子或砾石）的简单模型。然而，Parisi的原始模型的对象是另一个截然不同的系统——自旋玻璃。这是一种特殊的磁性金属合金亚稳定状态，其中某种金属原子，比如铁原子，会被随机混合到铜原子的网格中。即使只有几个铁原子，它们也会以一种令人费解的方式彻底改变材料的磁性。每个铁原子的行为——或者称为“自旋”——表现得就像一个小磁铁，受其附近其他铁原子的影响。在普通的磁体中，所有的自旋都指向同一方向，但在自旋玻璃中，情况就不一样了：一些自旋对会指向相同的方向，另一些则指向相反的方向——那么它们是如何找到最佳方向的呢？
Parisi在关于旋转玻璃的著作的序言中写道，研究旋转玻璃就像观看莎士比亚戏剧中的人类悲剧。如果你想同时和两个人交朋友，但他们互相讨厌对方，结果就可能令人沮丧。在经典悲剧中，感情强烈的朋友和敌人在舞台上相遇，情况就更是如此。那么，怎样才能把房间里的紧张气氛降到最低？
自旋玻璃及其奇异的性质为复杂系统提供了参考模型。20世纪70年代，许多物理学家，包括几位诺贝尔奖得主，都在寻找某种方法来描述这种神秘而令人沮丧的旋转玻璃。他们使用的方法之一是“副本方法”，是一种研究无序态体系时所用的数学技巧，可以在同一时间内处理系统的许多副本。然而，从物理学的角度来说，最初的计算结果并不可行。
1979年，Parisi取得了决定性的突破，他展示了如何巧妙地利用副本方法来解决自旋玻璃问题。他在这些副本中发现了一个隐藏的结构，并找到了一种描述它的数学方法。在很多年之后，Parisi的解才在数学上被证明是正确的。此后，他的方法被用于许多无序系统，成为复杂系统理论的基石。#2021诺贝尔奖#
温室效应对生命至关重要
200年前，法国物理学家约瑟夫·傅里叶对太阳向地表发出的辐射、以及从地表向外发出的辐射之间的能量平衡展开了研究，弄清了地球大气在这一平衡中扮演的角色：在地球表面，地球接收的太阳辐射会转化为向外发出的辐射，这些辐射会被大气吸收从而对大气起到加温作用。大气发挥的这种保护作用如今被称作“温室效应”。太阳的热量可以透过大气到达地表，但会被困在大气层内部。不过大气中的辐射过程还远比这复杂得多。
科学家的任务与傅里叶当年差不多——弄清向地球发出的短波太阳辐射与地球向外发出的长波红外辐射之间的平衡关系。在接下来200年间，多名气候科学家纷纷贡献了更多的细节信息。当代气候模型更是为科学家提供了极为强大的工具，不仅帮助我们进一步理解了地球的气候，还让我们得以了解由人类导致的全球变暖。
这些模型都是建立在物理定律的基础上的，由天气预测模型发展而来。天气通过温度、降水、风或云等气象物理量描述，受海洋和陆地活动影响。气候模型则建立在通过计算得出的天气统计特征基础之上，如平均值、标准差、最高与最低值等等。这些模型虽无法准确告诉我们明年12月10日斯德哥尔摩的天气如何，但可以让我们对斯德哥尔摩在12月的气温和降水情况获得一定了解。
确定二氧化碳的作用
温室效应对地球上的生命至关重要。它控制温度，因为大气中的温室气体——二氧化碳、甲烷、水蒸气和其他气体——会首先吸收地球的红外辐射，然后释放该吸收的能量，加热周围和下方的空气。
温室气体实际上只占地球干燥大气的一小部分。地球的干燥大气中99%为氮气和氧气，二氧化碳其实仅占0.04%。最强大的温室气体是水蒸气，但我们无法控制大气中水蒸气的浓度，而二氧化碳的浓度则是可以控制的。
大气中的水蒸气含量高度依赖于温度，进而形成反馈机制。大气中的二氧化碳越多，温度越高，空气中的水蒸气含量也就越高，从而增加温室效应，导致温度进一步升高。如果二氧化碳含量水平下降，部分水蒸气会凝结，温度也随之下降。
关于二氧化碳影响的一块重要拼图来自瑞典的研究人员和诺贝尔奖获得者Svante Arrhenius。顺便提一下，他的同事、气象学家Nils Ekholm，在1901年，率先使用温室这个词来描述大气的热量储存和再辐射。
Arrhenius通过十九世纪末的温室效应弄清楚了该现象背后的物理学原理——向外辐射与辐射体的绝对温度（T）的四次方（T⁴）成正比。辐射源越热，射线的波长越短。太阳的表面温度为6000°C，主要发射可见光谱中的射线。地球表面温度仅为15°C，会再次辐射我们看不见的红外辐射。如果大气不吸收这种辐射，地表温度几乎不会超过–18°C。
Arrhenius实际上是想找出导致最近发现的冰河时代现象的背后原因。他得出的结论是，如果大气中的二氧化碳水平减半，这足以让地球进入一个新的冰河时代。反之亦然——二氧化碳量增加一倍，会使地球温度升高5-6°C，这个结果在某种程度上与目前的估计值惊人地接近。
开创性的二氧化碳效应模型
20世纪50年代，日本大气物理学家Syukuro Manabe和东京大学其他一些年轻而有才华的研究人员一样，选择离开被战争摧毁的日本，前往美国继续其职业生涯。他的研究目的和70年前的瑞典科学家斯万特·阿伦尼乌斯一样，都是为了理解二氧化碳水平的增加如何导致气温的上升。不过，彼时的阿伦尼乌斯专注于辐射平衡，Manabe则在20世纪60年代领导了相关物理模型的发展，将对流造成的气团垂直输送以及水蒸气的潜热纳入其中。
为了使这些计算易于进行，Manabe选择将模型缩减为一维，即一个垂直的圆柱体，进入大气层40公里。即便如此，通过改变大气中的气体浓度来测试模型还是花费了数百小时的宝贵计算时间。氧和氮对地表温度的影响可以忽略不计，而二氧化碳的影响非常明显：当二氧化碳水平翻倍时，全球温度上升超过2摄氏度。
该模型证实，这种升温确实是由二氧化碳浓度增加导致的；它预测了靠近地面的温度上升，而上层大气的温度变低。如果太阳辐射的变化是温度升高的原因，那么整个大气应该在同一时间被加热。
60年前，计算机的速度比现在慢了几十万倍，因此这个模型相对简单，但Manabe掌握了正确的关键特征。他指出，模型必须一直简化，你无法与自然界的复杂性竞争——每一滴雨都涉及到如此多的物理因素，因此不可能完全计算出一切。在一维模型的基础上，Manabe在1975年发表了一个三维气候模型，这是揭开气候系统奥秘道路上的又一个里程碑。
混乱的天气
在Manabe之后大约十年，Klaus Hasselmann通过找到一种方法来战胜快速而混乱的天气变化（这些变化对计算而言极其麻烦），成功地将天气和气候联系在一起。我们地球的天气发生巨大变化，是因为太阳辐射在地理上和时间上的分布十分地不均匀。地球是圆的，所以到达高纬度地区的太阳光比到达赤道附近低纬度地区的太阳光要少。不仅如此，地球的地轴也是倾斜的，从而在入射辐射中产生季节性差异。暖空气和冷空气之间的密度差异导致了不同纬度之间、海洋和陆地之间、高低气团之间的巨大热量传输，从而形成了我们地球上的天气。
众所周知，对未来十天以上的天气做出可靠的预测是一大挑战。二百年前，法国著名科学家皮埃尔-西蒙·德·拉普拉斯曾说，如果我们知道宇宙中所有粒子的位置和速度，就应该可以计算出在我们世界中发生了什么和将要发生的事情。原则上，应该是这样；牛顿三个世纪以来的运动定律（也描述了大气中的空气传输）是完全确定的——不受偶然的支配。
然而，就天气而言，就完全是另一回事了。部分原因在于，在实践中，我们不可能做到足够精确——说明大气中每个点的气温、压力、湿度或风况。此外，方程是非线性的；初始值的微小偏差可以让天气系统以完全不同的方式演变。基于蝴蝶在巴西扇动翅膀是否会在德克萨斯州引起龙卷风这个问题，这种现象被命名为蝴蝶效应。在实践中，这意味着不可能给出长期的天气预报，也就是说天气十分混乱；这是在上世纪六十年代由美国气象学家Edward Lorenz发现的，他为今天的混沌理论奠定了基础。
理解嘈杂数据
尽管天气是一个典型的混乱系统，但我们如何才能建立能够预测未来数十年、甚至数百年的可靠气候模型呢？1980年前后，Klaus Hasselmann提出了如何将不断变化的混沌天气现象描述为快速变化的噪音，从而为进行长期气候预测奠定了坚实的科学基础。此外，他还提出了一些确定人类对全球温度造成的影响的方法。
上世纪50年代，Klaus Hasselmann在德国汉堡攻读物理学博士，专攻流体力学，随后开始建立海浪和洋流的观测与理论模型。后来他迁居至美国加州，继续开展海洋学研究，并且认识了查尔斯·大卫·基林等同事。基林从1958年开始在夏威夷的莫纳罗亚天文台持续测量大气中的二氧化碳含量。Klaus Hasselmann当时还不知道，自己在日后的工作中会频繁用到体现二氧化碳水平变化的“基林曲线”。
从充满噪声的天气数据中建立气候模型就像遛狗一样：狗有时会挣脱牵引绳，有时会跑在你前面、或者跑在你后面，有时会与你并肩前行，有时则会绕着你的腿跑。你能从狗的运动轨迹中看出你是在走路还是站立不动吗？或者能看出你是在快步行走还是小步慢走吗？狗的运动轨迹就像天气变化，你的行进轨迹就像通过计算得出的气候。我们能否用这些混乱的、充满噪声的天气数据，总结出气候的长期趋势呢？
还有一大难点在于，影响气候的波动情况极易发生变化，这些变化可能很快，比如风的强度或空气温度；也可能很慢，比如冰盖融化和海洋温度升高。例如，海洋整体温度需一千年才能上升一度，但大气只需几周即可。关键在于，要将快速的天气变化作为噪声整合进对气候的计算中，并体现出这些噪声对气候的影响。
Klaus Hasselmann创造了一套随机气候模型，将这些变化的可能性都整合进了模型中。其灵感来自爱因斯坦的布朗运动理论。他利用该理论说明，大气的快速变化其实可以导致海洋的缓慢变化。
识别人类影响的痕迹
在完成气候变化模型之后，Hasselmann又开发了识别人类对气候系统影响的方法。他发现，这些模型，连同观测结果和理论结果，都包含了关于噪声和信号特性的充分信息。例如，太阳辐射、火山颗粒或温室气体水平的变化都会留下独特的信号，即“指纹”，而且这些信号可以被分离出来。这种识别指纹的方法也可以应用于人类对气候系统的影响。Hasselman因此为进一步的气候变化研究铺平了道路。通过大量的独立观测，这些研究展示了人类对气候影响的大量痕迹。
随着气候系统中复杂相互作用的过程被更彻底地绘制出来，尤其是有了卫星测量和天气观测的帮助，气候模型变得越来越完善。这些模型清楚地显示出温室效应正在加速：自19世纪中期以来，大气中的二氧化碳含量增加了40%。地球的大气已经有几十万年没有如此多的二氧化碳了。相应地，温度测量显示，在过去150年里，地球温度上升了1摄氏度。
Syukuro Manabe和Klaus Hasselmann为人类作出了巨大贡献，为我们了解地球气候提供了坚实的物质基础，这也正体现了阿尔弗雷德·诺贝尔的精神。
针对无序系统的方法
1980年左右，Giorgio Parisi展示了他的发现，即随机现象显然受隐藏规则支配。他的工作如今被认为是对复杂系统理论最重要的贡献之一。
复杂系统的现代研究基于十九世纪下半叶由James C。 Maxwell、Ludwig Boltzmann和J。 Willard Gibbs提出的统计力学，他们在1884年将这一领域命名为“统计力学”。统计力学从下面这一见解发展而来，即需要一种新的方法来描述由大量粒子组成的系统，例如气体或液体。这种方法必须考虑到粒子的随机运动，所以其基本思想是计算粒子的平均效应，而不是单独研究每个粒子。例如，气体中的温度是气体粒子能量平均值的量度。统计力学取得了巨大的成功，因为它为气体和液体的宏观特性（如温度和压力）提供了微观解释。
理解物理系统的复杂性
这些压缩球体是普通玻璃和颗粒状材料（如沙子或砾石）的简单模型。然而，Parisi的原始模型的对象是另一个截然不同的系统——自旋玻璃。这是一种特殊的磁性金属合金亚稳定状态，其中某种金属原子，比如铁原子，会被随机混合到铜原子的网格中。即使只有几个铁原子，它们也会以一种令人费解的方式彻底改变材料的磁性。每个铁原子的行为——或者称为“自旋”——表现得就像一个小磁铁，受其附近其他铁原子的影响。在普通的磁体中，所有的自旋都指向同一方向，但在自旋玻璃中，情况就不一样了：一些自旋对会指向相同的方向，另一些则指向相反的方向——那么它们是如何找到最佳方向的呢？
Parisi在关于旋转玻璃的著作的序言中写道，研究旋转玻璃就像观看莎士比亚戏剧中的人类悲剧。如果你想同时和两个人交朋友，但他们互相讨厌对方，结果就可能令人沮丧。在经典悲剧中，感情强烈的朋友和敌人在舞台上相遇，情况就更是如此。那么，怎样才能把房间里的紧张气氛降到最低？
自旋玻璃及其奇异的性质为复杂系统提供了参考模型。20世纪70年代，许多物理学家，包括几位诺贝尔奖得主，都在寻找某种方法来描述这种神秘而令人沮丧的旋转玻璃。他们使用的方法之一是“副本方法”，是一种研究无序态体系时所用的数学技巧，可以在同一时间内处理系统的许多副本。然而，从物理学的角度来说，最初的计算结果并不可行。
1979年，Parisi取得了决定性的突破，他展示了如何巧妙地利用副本方法来解决自旋玻璃问题。他在这些副本中发现了一个隐藏的结构，并找到了一种描述它的数学方法。在很多年之后，Parisi的解才在数学上被证明是正确的。此后，他的方法被用于许多无序系统，成为复杂系统理论的基石。#2021诺贝尔奖#
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