听说今年的诺贝尔物理学奖“不太物理”？

10 月 5 日，2021 年诺贝尔物理学奖正式揭晓，其中一半授予两位气候学家真锅淑郎（Syukuro Manabe）和克劳斯·哈塞尔曼（Klaus Hasselmann），以表彰他们“对地球气候的物理建模、量化可变性并对全球变暖进行可靠预测”。

这一颁奖结果在各大社交平台引发了一场小型风暴——很多小伙伴问道：

他们是研究地理的吗？

为什么能得物理学奖？

是为了政治正确吗？

清气协的第一篇科普推送，就首先来介绍真锅淑郎和理查德·韦瑟尔德（Richard Wetherald）在上世纪六十年代提出的“辐射—对流平衡模式”（Radiative-Convective Equilibrium Model，后文简称为 RCE model），谈谈它的起源、思想和重要影响，希望可以解答你的疑惑。

在诺贝尔奖的官方网站上，关于 Manabe 的主要贡献图示里包括他所建立的气候模型，以及该模型模拟随着二氧化碳浓度变化的大气温度变化。Manabe 开创性地研究了辐射平衡与对流热通量的相互作用，并且考虑了水循环对加热大气的贡献。该模型显示，随着二氧化碳的加倍，地表平均温度将会上升约 2.4˚C。

第二张图正是出自 Manabe 和 Wetherald 1967 年在《大气科学杂志》上发表的论文《给定相对湿度分布的大气热平衡》，它可能是最伟大的气候学论文之一，此前，在 IPCC 评选最有影响的气候变化文章时，这篇论文获得了 8 次提名，而此外的论文所获提名不超过 3 次。

这项开创性的工作基于非常基础的物理原理，解答了当时气候学界最关心的科学问题。模型采用了当时对于大气复杂辐射传输过程的最新认知、对大气成分分布的最新观测结果，但关键思想非常简洁，可以从短短的一篇推送中略窥一二。

零维能量平衡模型（图源：参考文献 5）

地球系统中的辐射可以粗略的分为两种：来自太阳的短波辐射和来自地球的红外长波辐射，后者根据我们所熟知的黑体辐射定律，与地球中各个成分的温度有关。最简单的能量平衡模型认为，将整个地球系统看做一个整体，它所吸收的太阳能量和以长波辐射形式逃逸的能量相等。

辐射平衡模型的简化示意图（图源：参考文献 6）

单柱辐射平衡（Radiative Equilibrium）模型则稍复杂一些，虽然仍不考虑不同经纬度的差异，却将大气垂直分层，考虑垂直方向的能量分配。每一层大气的被加热或冷却的速率与它所收到的净辐射有关，而这层大气自身传输给其他层的辐射又与自身的温度有关。确定了内部的方程之后，还需要考虑大气层顶和地表的边界条件，例如给定适当的能量通量。在足够的近似时，温度的垂直分布可以被解析求得。类似的模型、包括所用的近似同样被天体物理学家用于计算恒星的辐射传输。

不同质量的恒星结构（图源：参考文献 7）

与真实的大气温度垂直分布相比，辐射平衡给出的分布在大气高层吻合较好，但在大气低层偏离较大，具体的问题是温度的垂直梯度过大，也就是说下层的气团总比正上方的气团热很多；地表则更加炙热，达到了 60˚C 左右，低层大气就像开水壶里的水，从下方被加热，下层流体的密度变低，从而受到向上的浮力。真实大气中这种情况是不可能存在的，而是会发生对流过程。因此，Manabe 等在模式中引入了对流调整。

对流调整是对模型施加限制，使得下层空气的密度不高于上层。大气密度受到温度、水汽含量等多种要素的影响，但早期的版本只考虑了温度的影响。在实际计算中，采用逐步迭代的方法，一旦温度梯度大于规定值时，认为发生对流调整，使温度分布回到规定值。如此一来，对于任一高度层上的大气，短波辐射、长波辐射和对流造成的热通量达到平衡，称为辐射对流平衡。根据大气的真实情况，最终的模型规定在平流层满足辐射平衡，在对流层满足辐射对流平衡。

基于当时对温室气体垂直分布的最新观测，模型成功给出了与观测极为相近的大气温度垂直分布曲线。此外，Manabe 等还做了几组试验，包括是否考虑水汽随温度响应造成的气候反馈，以及改变臭氧、水汽、二氧化碳这几种具有辐射效应气体的浓度甚至有无，紧随其后的研究还进一步模拟了云的辐射效应。

随着大气温度的升高，能容纳的水汽含量也就越高，而水汽同样是一种重要的温室气体，反过来可以可以改变大气的温度及热力结构，这种复杂的相互作用称为水汽反馈。通过固定相对湿度和绝对湿度的对照试验，Manabe 等适当地计算出，水汽反馈能将二氧化碳造成的增温提升到原来的 1.8 倍。

不同大气成分对大气加热率的贡献（图源：参考文献 2）

而对于大气成分的研究说明，本研究是普适性的，不仅仅针对二氧化碳。这种研究大气成分的直观方法随后被辐射强迫这一概念取代。

当然，不可否认的是，对二氧化碳温升效应的定量估计，是 Manabe 的研究被后人铭记的重要原因。

对温室效应的研究可以追溯到十九世纪，Fourier 指出温室气体会影响行星能量平衡，Tyndall 随后发现所谓的温室气体包括二氧化碳和水汽，而 Arrhenius 则已开始尝试将地表温升和二氧化碳浓度的上升联系起来。十九世纪到二十世纪初，人们对光子的吸收和发射过程建立理解，成为辐射传输理论的基础；而实验室对大气成分在不同波段的辐射效应测定直到二十世纪中后期才告一段落。

但温室效应取决于温室气体浓度和大气温度的垂直分布，在二十世纪五十年代之前，研究二氧化碳对地表温度效应的研究为过于简单的辐射表述所局限。直到辐射传输模型的发展，终于可以适当地考虑辐射和温度的相互作用。

登载在诺奖官网的这组曲线是文章中的二氧化碳加倍/减半试验。其中 300ppm 是工业化之前地球历史上大气二氧化碳浓度最高水平，在该研究进行的时候，这个浓度已经超过了320ppm，而到了2021年，这个浓度已经增长到超过 410ppm。

基林曲线（图源：参考文献 16）

模型显示，当二氧化碳浓度加倍到 600ppm 时，地表温度会增加 2.4˚C，减半到 150ppm 时，地表温度会降低 2.3˚C。二氧化碳相较于工业化前的参考值加倍（或四倍）达到新平衡态后的试验，随后成为气候研究的标准试验，所对应的增温被称为平衡态气候敏感度（equilibrium climate sensitivity，ECS）。Manabe 等用简单模式给出的敏感度估计直至今日仍不过时——在 2021 年最新发布的IPCC第六次评估报告中给出的估计是很可能位于 2.1-7.7˚C 的区间。

IPCC 历次评估报告对 ECS 的估计（图源：参考文献 17）

气候敏感性并不是我们能从试验结果中得到的唯一结论。温升不是仅发生在地表，而是整个对流层几乎同步地增温。而在平流层，二氧化碳带来的是降温效应。尽管现在我们已经可以从辐射传输的基本方程来概念性地理解这一点，但这篇论文仍然是首先提出这一事实的研究。

认为 Manabe 的研究“聚焦于全球变暖问题”是不恰当的，因为这份工作更加深远的意义在于其衍生出现代气候模式的发展。

1958 年，Manabe 接受美国国家气象局环流研究部的 Smagorinsky 邀请，来到美国加入其团队，共同参与开发大气环流模式的工作。比起描述大气运动的动力框架，Manabe 更加关注涉及辐射传输和水分、能量平衡和对流相关的问题，成为团队的中坚力量。在 1964 年 Manabe 首次建立一维辐射平衡模式的框架、将不同高度的大气与地表温度建立联系之后，次年该团队成功建立起考虑水循环的年平均三维模式，随后逐渐加入季节变化、理想海陆分布等，因而得以研究涉及地表反照率反馈、冰冻圈的作用等同样重要的基本气候问题。

随后的二三十年里，逐渐壮大的团队向他们的气候模型中加入更多的要素，包括海洋、平流层、大气化学过程等，Manabe 在其中领导了与海洋耦合的模式开发。1988 年，随着 IPCC 的成立，他所在机构共同开发的模式结果作为科学支撑参与其中，全球气候模式的成果正式走向公众的视野。

时至今日，Manabe 的一维RCE模式已成为诸多教科书上的重要章节。这个模型足够复杂，适当地考虑了大气中主要的温室气体与大气热力结构本身的复杂相互作用，但也足够简洁，在当时计算机发展水平十分有限的情况下，不会耗费过多的计算资源。

随着计算机运算能力的不断增长，对这种高度简洁概括模型的需求似乎已成为过去。如今的气候模式不仅在空间的水平和垂直方向都更加精细，更是在模式中考虑到更多大气以外的圈层。正如上文所提到的，Manabe 本人也热衷于为他的方法增添更多的复杂成分。

然而，辐射对流平衡模式并未被发展后的系统模式和诸多科学概念完全取代，如今仍是研究气候科学问题的有力工具。从将对流高度简化的简单模型，到显式表示对流的云解析模型，这一类理想模型仍然在帮助我们阐明真实的复杂气候系统中最为关键和本质的部分。

一个重要的例子是对流、云和辐射的复杂相互作用——在目前世界上最先进的全球气候模式中，对流和云的模拟效果仍然有较大的偏差和不确定性。作为全球或者热带大气平均状态的理想模型，科学家们仍然在使用理想化的RCE模式研究许多有趣的问题，例如：对流系统是否会自发聚合？对流系统的组织反过来如何通过辐射-水汽-表面通量-对流等之间的反馈机制影响气候系统？考虑了地球旋转之后，模拟出的理想“台风”能否帮助我们理解台风的生成、频数问题以及其在气候系统中的作用？

一个重要原因是 RCE 模型在水平均质边界条件处理上的高度简洁性，能帮助学界认识最基本的准平衡系统响应问题。尽管由于引入了交互式的辐射传输、表面通量、对流等参数化模块，如今的RCE模型可以自行决定其云层、水汽以及温度垂直分布，以至于如今在气候模式和更高分辨率的云解析模式中的 RCE 与早期单柱 RCE 模型已经有明显的差别，但更复杂的 RCE 模型依然能产生与单柱 RCE 类似的温度曲线，能让我们在大尺度约束良好的情形下讨论更为复杂的辐射对流问题。

也许你还记得，几个月前中国科学院的地球系统数值模拟装置“寰”（Earth Lab）走入了公众的视野。如今大多主流气候模式已经考虑大气、海洋、陆面、冰冻圈等各圈层的模拟，向进一步考虑了碳氮循环、生物地球化学等过程的地球系统模式进步，而我国的科学大装置还打算进一步耦合空间天气、大陆冰川和固体地球模块。

考虑更多的复杂性是未来的发展方向，模式的先进性更是侧面体现了我国的综合国力，当然，理想简化模式仍然在为气候模式的发展做出贡献，一方面可以检验不同复杂度的模式对物理过程模拟的稳健性，另一方面也可以为复杂模式中的参数化方案发展而服务。

在满足社会需求的前提下，物理本质始终是气候学家们的追求。五十余年后的今天，当我们重新回顾经典理论时，就会发现，一些科学家选择了“纵观寰宇”，而另一些选择了“去繁就简”，他们都在为大气科学，乃至物理学，做出坚实的贡献。

1. The Nobel Prize in Physics 2021. NobelPrize.org https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/summary/ (2021).

2. Manabe, S. & Wetherald, R. T. Thermal Equilibrium of the Atmosphere with a Given Distribution of Relative Humidity. Journal of the Atmospheric Sciences 24, 241–259 (1967).

3. Siegel, E. The First Climate Model Turns 50, And Predicted Global Warming Almost Perfectly. https://www.forbes.com/sites/startswithabang/2017/03/15/the-first-climate-model-turns-50-and-predicted-global-warming-almost-perfectly/?sh=76f17ebf6614 (2017).

4. Prof John Mitchell: How a 1967 study greatly influenced climate change science. Carbon Brief https://www.carbonbrief.org/prof-john-mitchell-how-a-1967-study-greatly-influenced-climate-change-science (2015).

5. Lohmann, G. Temperatures from energy balance models: the effective heat capacity matters. Earth System Dynamics 11, 1195–1208 (2020).

6. Rose, B. Radiative Equilibrium — The Climate Laboratory. https://brian-rose.github.io/ClimateLaboratoryBook/courseware/radeq.html.

7. Stellar structure. Wikipedia (2021).

8. Manabe, S. & Strickler, R. F. Thermal Equilibrium of the Atmosphere with a Convective Adjustment. Journal of the Atmospheric Sciences 21, 361–385 (1964).

9. Seager, S. & Emanuel, K. 12.815 Atmosphere radiation and convection. (2015).

10. Rose, B. Radiative-Convective Equilibrium — The Climate Laboratory. https://brian-rose.github.io/ClimateLaboratoryBook/courseware/rce.html.

11. Held, I. Radiative-convective equilibrium. https://www.gfdl.noaa.gov/blog_held/19-radiative-convective-equilibrium/.

12. 黄建平. 物理气候学. (气象出版社, 2018).

13. Forster, P. Half a century of robust climate models. Nature 545, 296–297 (2017).

14. Manabe, S. & Broccoli, A. J. Beyond global warming: how numerical models revealed the secrets of climate change. (Princeton University Press, 2020).

15. Ramaswamy, V. et al. Radiative Forcing of Climate: The Historical Evolution of the Radiative Forcing Concept, the Forcing Agents and their Quantification, and Applications. Meteorological Monographs 59, 14.1-14.101 (2019).

16.   US Department of Commerce, NOAA. Global Monitoring Laboratory - Carbon Cycle Greenhouse Gases. https://gml.noaa.gov/ccgg/trends/.

17. Arias, P.A. et al. Technical Summary. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. TS-130. (Cambridge University Press. In Press.)

19. CSS Timelines. https://www.gfdl.noaa.gov/wp-content/uploads/pix/about_us/timeline.html.

20. Setzer, M. Brief History of Global Atmospheric Modeling at GFDL. https://www.gfdl.noaa.gov/brief-history-of-global-atmospheric-modeling-at-gfdl/.

21. Manabe, S. & Wetherald, R. T. The Effects of Doubling the CO2 Concentration on the climate of a General Circulation Model. Journal of the Atmospheric Sciences 32, 3–15 (1975).

22. Self-aggregation of convection in cloud resolving simulations. https://www.youtube.com/watch?v=B6oHLiVtPnQ (2011).

23. Held, I. Rotating radiative-convective equilibrium. https://www.gfdl.noaa.gov/blog_held/43-rotating-radiative-convective-equilibrium/.

24. Near surface wind speed squared in rotating radiative convective equilibrium. https://www.youtube.com/watch?v=sQGkefkK31E (2013).

25. Jeevanjee, N., Hassanzadeh, P., Hill, S. & Sheshadri, A. A perspective on climate model hierarchies. J. Adv. Model. Earth Syst. 9, 1760–1771 (2017).

26. 赵寅. “寰”，即将登场！丨地球模拟实验室. Weixin Official Accounts Platform https://mp.weixin.qq.com/s/Ormz0apXSXDcQkYvJoHT_Q. (2021).

27. 邱晨辉. 我国首个地球系统模拟大科学装置启用. http://news.youth.cn/kj/202106/t20210625_13049304.htm (2021).