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title: "Hasselmann 发现海洋会记住天气"
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last_modified: "2026-10-24"
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[天气天天变，气候怎样慢慢变](https://sandboxphysics.com/zh/stories/thermal-complexity/#climate)

热 · 偶然 · 集体行为

# Hasselmann 发现海洋会记住天气

天气变化那么快，为什么能留下缓慢的气候变化？

Sandbox Physics · 2026-10-24

诺奖贡献：2021-1

## 风停了，海水还没恢复

一阵风可以搅动海面、加强蒸发，让海水多散掉一些热。晚上风停了，刚冷下来的水却不会立刻回到原来的温度。这样的扰动一次次来，海洋便留下了一段不断变化的温度历史。每场风雨都很短，海水的响应却能拖很久。

1976 年，德国汉堡马普气象研究所的 Klaus Hasselmann 把这种快慢差别放进了随机气候模型。“随机”在这里有明确含义：天气的起伏直接进入计算。他问的是，天气变得快，海洋响应得慢，两者相连会留下怎样的长期变化？一部分慢变化，就可能来自那些短促扰动的累积。

来源：[2] [5]

## 随机起伏不会立刻抵消

想象一个大水箱，有人不定时往里加一点热，或取走一点热。长期平均下来，加入与取走的热也许相等，但没人保证一次加热后，马上跟着同样大的一次冷却。连续几次朝同一方向的扰动，就会把水温推高或压低一阵子。水箱记住了这几次事件的先后。

热容量决定每次扰动能把温度推多远。同样一份热，分给越多的水，温度变化越小。海水有热惯性，再加上散热和换热需要时间，温度便不会像天气那样迅速变来变去。短促的变化被削弱后，缓慢的起伏显得更突出。

如果没有恢复机制，不同扰动序列造成的温差会不断扩大。模型还需要让它回来的机制：海面偏暖时多向外散一些热，便会逐步削弱那次偏暖。快速推动与缓慢恢复放在一起，就会让慢起伏显得更突出。把温度变化按快慢拆开，画出各自所占的分量，得到的就是频谱。这种偏向慢变化的谱通常叫“红噪声”。

来源：[2] [3]

## 去海洋里寻找这种记忆

1977 年，Claude Frankignoul 与 Hasselmann 在这个系列的第二篇论文中，研究了海面温度异常，以及温跃层附近的变化。温跃层就是海水温度随深度下降得很快的一层。抽象的快系统与慢系统，开始对应到海洋学家能够测量的量。

有用的比较不只看平均温度，还看变化通常拖多久，以及不同时间尺度上的起伏有多大。两段海温记录可以有同样的平均值，却一段很快恢复，另一段久久不散。沿着时间去比较，就能判断随机输入、储热和恢复机制的哪种组合更合适。

来源：[3]

## 再从背景起伏里寻找升温信号

如果气候本来就会慢慢起伏，怎样知道外部影响已经留下痕迹？Hasselmann 后来发展的“指纹”方法，把某种外部影响应当造成的变化分布，与实际观测相比较。背景本来很安静的地方，一点变化就更醒目；几个地方总一起起伏，也不能算作几次独立的重复。

他在 1993 年给出了针对指定信号的最优线性滤波方法，计算还需要估计自然变化的协方差，也就是不同测量怎样一起波动。物理模型告诉人们该找哪种图案，自然变化的统计告诉人们这种图案有多容易偶然出现。Hegerl、Santer 等合作者在后续探测与归因研究中发挥了重要作用。

2021 年诺奖把 Hasselmann 与真锅的贡献放在一起。真锅沿着能量交换研究温室气体增加后的温度响应；Hasselmann 则帮助人们理解，怎样的背景起伏会陪伴、遮住或显出这种响应。这样，人们能够研究几十年间的温度变化，把快速天气造成的起伏也纳入判断。

来源：[4] [5] [1]

接着探索物理

## 动手试相关模型

### [比较快慢不同的温度响应](https://sandboxphysics.com/zh/labs/climate-energy-balance/)

加强深海换热，比较表层与深海升温的快慢。

这个确定性的双层模型展示给定强迫下的储热与恢复；Hasselmann 的随机天气驱动在文章中解释。

## 来源与阅读说明

1. [Royal Swedish Academy of Sciences (2021), Physics prize announcement](https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/press-release/)

   官方公告把真锅、Hasselmann 的气候贡献与 Parisi 的无序贡献分开。

2. [Hasselmann (1976), Stochastic climate models, Part I: Theory](https://doi.org/10.3402/tellusa.v28i6.11316)

   先看快速天气与缓慢气候的划分，再读随机驱动和稳定反馈。缓慢变化可以来自快速扰动的积累。

3. [Frankignoul and Hasselmann (1977), Stochastic climate models, Part II](https://web.lmd.jussieu.fr/~jyg/frankignoul_hasselmann-stochastic_climate_models_SST_anomalies-tellus-1977.pdf)

   看随机理论怎样用于海面温度异常和温跃层变化，留意频谱与持续时间这些可比较的量。

4. [Hasselmann (1993), Optimal Fingerprints for the Detection of Time-dependent Climate Change](https://doi.org/10.1175/1520-0442(1993%29006%3C1957:OFFTDO%3E2.0.CO;2)

   最优线性检测同时使用指定信号与自然变化协方差；这项探测方法与 1976 年的变率理论不同。

5. [Max Planck Institute for Meteorology, The Nobel Prize in Physics 2021](https://mpimet.mpg.de/en/institute/the-nobel-prize-in-physics-2021)

   研究所回顾 Hasselmann 的工作，并列出后来探测与归因研究中的合作者。

[热、偶然与集体行为](https://sandboxphysics.com/zh/stories/thermal-complexity/) [真锅淑郎与 Wetherald 怎样算出大气会升温](https://sandboxphysics.com/zh/stories/thermal-complexity/manabe-radiative-convective/)