Phức tạp hơn có nghĩa là đáng tin cậy hơn?

October 18th, 2021.

Giải Nobel vật lý năm nay được trao cho 3 nhà khoa học đều làm về mô hình về các chuyển động nhiễu, “bất định” và rất phức tạp trong tự nhiên, trong đó có 2 nhà khoa học làm mô phỏng khí hậu trái đất, lượng hóa sự biến động của khí hậu và các dự báo tin cậy về sự nóng lên toàn cầu. Vì cũng là gần với ngành của mình, nên mình muốn viết lan man một cái note nho nhỏ về bài toán mô phỏng này.

Nói về biến đổi khí hậu thì có lẽ đây là vấn đề vẫn luôn nóng trong chục năm gần đây, nhưng đặc biệt hơn ngay trong những tháng này khi mà hội nghị các bên lần thứ 26 (COP26) của LHQ sắp được tổ chức tại Glasgow, với mục tiêu là hiện thực hóa cái Thỏa thuận chung Paris nằm 2015 về việc hạn chế mức tăng của nhiệt độ toàn cầu đến cuối thế kỷ 21 ở mức dưới 2C (mà có thể sẽ không đạt được). Ngoài ra theo đánh giá lần thứ 6 mới tháng trước của Ban Liên Chính Phủ (IPCC) về BĐKH thì khẳng định con người là tác nhân chính gây ra BĐKH từ thời kỳ tiền công nghiệp đến nay, trong đó mức tăng về nhiệt độ tỷ lệ thuận với mức tăng của khí thải nhà kính, và trong 10 năm trở lại đây so với thời kì những năm 1900s thì tăng tới 1.3C.

Nên với các sự kiện nóng hổi như vậy, việc giải Nobel vật lý được trao cho các nhà mô phỏng khí hậu là cần thiết (mặc dù mình có đọc được một số bình luận rằng mô phỏng thời tiết không phải là làm “vật lý”). Nhưng có lẽ đó không phải là topic của bài viết này. Các nghiên cứu, báo cáo, hay các hiệp ước thỏa thuận trên đều được xây dựng từ những bài toán đơn đơn giản và cổ điển nhất về giải mã khí hậu toàn cầu, trong đó phải kể đến hai nhà Nobel vật lý với mô hình tiên phong của họ. Bài viết này mục tiêu là kể về cái bài toán mô phỏng để trả lời câu hỏi như ở tiêu đề, liệu mọi thứ phức tạp hơn có đáng tin cậy hơn.

Mô phỏng khí hậu đơn giản là sự kết hợp giữa nhiều phương trình cân bằng năng lượng. Và cái mô hình đơn giản nhất là mô hình cân bằng năng lượng 0 chiều. Trong đó trái đất được coi như là một điểm trong không gian, và biến tính toán cần tìm là nhiệt độ bề mặt. Khi đó thì sự cân bằng năng lượng hấp thụ vào từ bức xạ sóng ngắn của mặt trời đi tới, cân bằng với sự phát trả của sóng dài do bức xạ ra từ trái đất, từ đó có thể tính toán ra được nhiệt độ trung bình của bề mặt trái đất là khoảng -18C. Sau đó khi xét thêm vai trò của khí quyển vào với việc khí quyển là một lớp mái nhà của trái đất và ngăn một số bức xạ thoát khỏi ngôi nhà của mình, cột khí quyển sẽ gồm nhiều lớp, và cứ qua một lớp khí thì các bức xạ sóng dài của trái đất sẽ được hấp thụ và phát ra năng lượng ngược trở lại. Khi cân bằng thì nhiệt độ trái đất bây giờ sẽ là trung bình 15C, nhiệt độ mà con người có thể sinh sống được, và mô hình bấy giờ được nâng cấp lên thành mô hình lan truyền bức xạ 1 chiều.

Syukuro Manabe, một trong 2 nhà đạt giải năm nay cũng đã sử dụng mô hình một chiều trên để nghiên cứu về khí hậu. Tuy nhiên ông có “đính kèm” thêm cả việc thay đổi của nhiệt độ với độ ẩm. Nhiệt ẩm của mô hình sẽ được tính toán và cho trước. Khi mô hình chạy, nếu giá trị của nhiệt ẩm bị lệch quá so với giá trị tính toán, thì mô hình sẽ được hiệu chỉnh lại, quá trình đó gọi là quá trình hiệu chỉnh đối lưu. Và quá trình này rất quan trọng, tại vì trong mô hình khí hậu, có rất nhiều giá trị tác động lên lẫn nhau. Ví dụ như nhiệt độ tăng lên thì băng tan. Nhưng băng tan thì mức độ phản xạ ánh sáng mặt trời của trái đất kém đi, nên trái đất lại hấp thụ nhiều nhiệt hơn, và lại làm băng tan nhiều hơn. Nên mô hình của Manabe đã tính toán tới các quá trình hồi tiếp này mà hiệu chỉnh để có dự đoán tốt hơn. Điều này làm cho mô hình của Manabe trở thành mô hình tiên phong chuẩn đầu tiên về khí hậu mà có thể chỉ ra độ nhạy của nó, có giá trị rất quan trọng khi sau này biến số như nồng độ CO2 được tính toán vào mô hình. Dựa vào cái mô hình đơn giản của Manabe chạy trên 1 cái máy tính có RAM 0.5MB mà tính toán được nếu nồng độ CO2 tăng từ 300ppm lên 600ppm thì nhiệt độ toàn cầu sẽ tăng lên 2.93C. Bây giờ các nhà khoa học sử dụng các mô hình 3 chiều phức tạp và hiện đại nhất với hàng chục biến số và chạy trên siêu máy tính khổng lồ thì cũng dự đoán là nhiệt độ toàn cầu sẽ tăng trong khoảng 1.5C đến 4.5C.

Các kết quả này cho thấy là gia tăng sự phức tạp của mô hình lên chưa chắc đã làm tăng độ tin cậy của kết quả tính toán.

Còn Hasselmann, nhà nobel vật lý thứ 2, cũng tiếp cận để bài toán của mình đơn giản hơn. Ông tập hợp các biến đổi của thời tiết, là những biến đổi nhanh, phức tạp, và gần như đến tận bây giờ vẫn không thể dự báo chính xác được trước 10 ngày. Các tập hợp trên được ông phân tích và làm trung bình hóa, và giữ lại các yếu tố nhiễu (lệch so với trung bình). Khí hậu là sự trung bình của thời tiết, vì thế từ các yếu tố nhiễu kia, Hasselmann dự báo được khí hậu cho một thời gian rất dài trong tương lai. Việc trung bình hóa một tập hợp rất nhiều biến động làm cho mô hình khí hậu cũng trở nên đơn giản. Hasselmann cũng chỉ ra rằng, trong một miền của mô hình, thì so sánh giữa sự thay đổi độ nhiễu, dựa vào phép hồi quy đa biến, thì sẽ dự đoán được tín hiệu về BĐKH. Điều này giúp các nhà khoa học ngày nay có thể khẳng định về việc sự phát thải CO2 của con người chính là nguyên nhân gây ra tín hiệu mạnh nhất về BĐKH.

Cả hai nhà Nobel Vật lý năm nay có lẽ đều có các cống hiến to lớn cho nhân loại. Nhưng với bản thân mình thì mình muốn tiếp cận với góc nhìn khác, và câu hỏi ở đầu bài có lẽ đã được trả lời. Trong cuộc sống, đôi khi bản thân cứ chạy đuổi theo các vấn đề phức tạp, tinh hoa, mà quên mất rằng câu trả lời có lẽ đã nằm trong một bài toán đơn giản nhất.

Cheers,

P/s: Cũng lâu rồi mình quyết định sống chậm và đơn giản hơn. Trước khi dịch xảy ra hồi cuối 2019, thử nghiệm đầu tiên của mình là đóng toàn bộ 100% đồ dùng của bản thân vào hộp, và sau đó trong gần 6 tháng tiếp theo quan sát xem mình sẽ dùng những vật dụng gì. Kết quả là mình chỉ lấy ra có khoảng 15% từ quần áo, đồ dùng cá nhân, cho tới các dụng cụ phục vụ công việc. Điều này giúp mình loại bỏ (bán và donated) tới 85% các vật dụng trong cuộc sống và khiến mình cảm thấy hạnh phúc hơn. Ngoài ra mình cũng quyết định sống chậm hơn, tức là cũng như Hasselmann, trung bình hóa các biến động “thời tiết” nhanh trong cuộc sống, để giải mã các biến đổi “khí hậu” chậm trong tương lai dài. Mình loại bỏ các suy nghĩ không cần thiết hằng ngày, bớt sân si, không còn FOMO và tập trung vào long term goal hơn.