Kann ein Schmetterling in Brasilien einen Tornado in Texas wirklich verursachen?

Es ist poetisch, die Vorstellung, die die Klappe der Flügel eines Schmetterlings in Brasilien eine Kaskade der atmosphärische Ereignisse festlegen können, die Wochen später die Bildung eines Tornados in Texas treibt. Dieses so genannte "butterfly Effect" werden verwendet, zu erklären, warum chaotischer Systeme wie das Wetter nicht mehr als ein paar Tage im Voraus vorhergesagt werden kann. Man kann nicht wissen, jedes kleine Faktor für die Atmosphäre – jeder Anflug von jeder Schmetterling in Brasilien – so gibt es wenig Hoffnung auf den genauen Zeitpunkt vorauszusehen und Ort eines Sturms Wochen später landen wird.

Der Schmetterlingseffekt ist umso mehr zu gefallen, denn das Computermodell, das zu seiner Entdeckung führte einen Schmetterling ähnelt. Der Mathematiker Edward Lorenz erstellt das Modell, genannt einen seltsamen Attraktor in den 1960er Jahren; Es ist eine Linie, die abwechselnd um zwei angrenzende ovale, Kartierung der chaotischen Lösung für eine Reihe von miteinander verbundenen Gleichungen Spiralen. Lorenz festgestellt, dass die Form des Attraktors Anfangsbedingungen sehr anfällig war. Bewegt ihren Ausgangspunkt verursacht nur einen Flügel Tonleiter in eine beliebige Richtung die Linie zeichnen einen ganz anderen Schmetterling.

Der seltsame Attraktor führten Wissenschaftler zu dem Schluss, dass viele reale Systeme – die Börse, die Texas-Tornado-Saison – muss ebenso unberechenbar sein und der Schmetterlingseffekt hat weiterhin als eine Erklärung des Chaos seitdem geltend gemacht werden. Allerdings ist dies trotz der Tatsache, dass es eigentlich falsch ist: ein Schmetterling in Brasilien kann so hart wie es mag, aber es nicht noch einen Tornado in Texas schüren kann flattern.

"Wenn ein Schmetterling flattert seine Flügel, die, denen die Wirkung wirklich nur aus gedämpft wird," sagte der Mathematiker und Schriftsteller David Orrell die Geheimnisse des Lebens wenig.

Triviale flattern

Jeder Flügelschlag eines Schmetterlings übt einen Druck auf die umgebenden Luftmoleküle um das Insekt nach oben Schub. Jede Klappe bewirkt eine winzige Veränderung des Luftdrucks rund um den Schmetterling, aber diese Fluktuation ist unbedeutend im Vergleich zum gesamten Luftdruck, der etwa 100.000 Mal größer ist. Änderungen des Luftdrucks sind eines der wichtigsten Faktoren bei der ändern der Wettereinstellungen, aber im Falle des Schmetterlings, die Luftmoleküle leicht den Schlag von einem Flügel flattern, absorbieren, so dass ein paar Zoll weg von einem Schmetterling die Turbulenzen verursacht es werden, nach unten gestorben sein. [Erklärt: der Physik-trotzt Flug der Hummel]

Orrell, der einen Doktortitel in Vorhersage nichtlinearer Systeme von der University of Oxford hat, schreibt über Vorhersage-Herstellung in den Bereichen Meteorologie, Biologie und Ökonomie für das wissenschaftliche und Laien-Publikum. Seinem Bestseller "The Zukunft von alles: die Wissenschaft der Vorhersage" (des Donners Mund Press, 2006) beschreibt die extreme Schwierigkeit Meteorologen Gesicht bei der Vorhersage des Wetters, die ist so empfindlich auf Veränderungen der atmosphärischen Bedingungen wie Druck und Temperatur, dass es mehr als ein paar Tage im Voraus genau projiziert werden kann nicht. Eine Abschätzung der Temperatur, der aus durch nur einen Bruchteil von einem Grad Celsius führt zu einer Kaskade von Fehlern später Vorhersagen, die über ein paar Tage, aber weniger als ein paar Wochen aussehen eine besondere Herausforderung.

Aber sagte "die Änderungen, die einen Unterschied machen weit größer als ein Schmetterling mit den Flügeln schlägt," Orrell.

"Ich denke der Lorenz-Attraktor eine sehr wichtige Entdeckung war mathematisch gesehen", sagte er. "Aber dann es irgendwie bekam übernommen und als ein bisschen wie eine Entschuldigung." Menschen begannen viele Systeme Chaostheorie zuweisen und sagte: "Nun, diese Eigenschaft reagiert empfindlich auf Anfangsbedingungen, so dass wir keine genaue Vorhersagen machen können." "

In der Tat zufolge Orrell haben nur in stark vereinfachten Modellen des Chaos wie der seltsame Attraktor mikroskopische Veränderungen große Folgen, Eskalation und letztlich verursacht der Attraktor, vom Weg abzuweichen, die es sonst getroffen hätte. Komplexer Computer-Modelle wie die von Meteorologen sind wesentlich robuster. Wie Orrell und ein Team von mehreren anderen Mathematikern 2001 gezeigt hat, stören nicht Eingabe Schmetterlings-Flügelschlag-Skala in diese Wettermodelle die Ergebnisse der Modelle auseinander. Wenn andere Faktoren in der Wettersystem, z. B. warmen Atlantik Temperaturen, hohe Luftfeuchtigkeit und Westwinde mit geringer Windscherung, zusammengetan, um die Bildung eines Hurrikans fahren teilnehmen, werden nicht die Klappe der Flügel oder Mangel davon, sie zu stoppen.

Und die Idee, dass ein Flügel flattern wirklich exponentiell ansteigenden auswirken könnte nicht viel physischen Sinn machen, jedenfalls Orrell sagte. "Wenn Sie modellieren ein Luftvolumen und dann sind es mit der Klappe eines Schmetterlingsflügels vorstellen, Sie würde nicht erwarten, eine exponentiell größere Welle kommt aus dem anderen Ende zu bekommen." Modellierung der Turbulenzen über zelluläre Automaten, eine Methode, entwickelt von dem Mathematiker Stephen Wolfram und erklärte in seinem berühmten Buch "A New Kind of Science" (Wolfram Media, 2002), zeigt auch, dass die Energie aus dem Flügel wird zerstreuen anstatt, zu bauen. Kurz gesagt, können nicht Schmetterlinge Stürme aufbringen. [5 ernst irrsinnig Mathe Fakten]

Was ist die Prognose?

Wenn der Schmetterlingseffekt nicht real ist, Vorhersagen kann nicht warum, dann wir Menschen das Wetter mehr als ein paar Tage im Voraus?

Es stellt sich heraus, dass die Antwort auf diese Frage umstritten ist. Auf der Grundlage seiner Forschung, glaubt Orrell Fehler in Computermodellen selbst – zum Beispiel eine zu starke Vereinfachung der Weg Luftdruck und Luftfeuchtigkeit interagieren – beeinflussen das Ergebnis der Wettersysteme viel drastischer als kleine Störungen tun. Er denkt, dass Meteorologen an der Perfektionierung ihrer Modelle der Atmosphäre, anstatt werfen ihre Hände wegen Chaos arbeiten sollte. "Mein nehmen [ist], dass Modellfehler eine wahrscheinlichere Ursache unserer Unfähigkeit, Wettervorhersagen als Chaos zu machen ist," sagte Orrell.

Andere Wissenschaftler widersprechen. Paul Roebber, Mathematiker und Meteorologe an der University of Wisconsin in Milwaukee argumentiert, dass obwohl Schmetterling-Skala Chaos keinen Einfluss auf den Erfolg der Wettervorhersagen, größere Störungen dennoch eine bedeutende Rolle spielen.

"Ich stimme [Orrell], dass Schmetterling Skaleneffekte gedämpft bekommen würde, aber Einflüsse, die noch kleiner sind Einflüsse aus Sicht der Wetter, wie einzelne Wolken – diese Effekte sind viel eher zu wachsen und wichtig sein," sagte Roebber. "So Schmetterlinge:" OK ". Aber einzelne Wolken: die können sehr dramatisch beeinflussen die Prognose fünf bis 10 Tage ab sofort und bis wir diejenigen lösen können, Verbesserungen in unseren Modellen wird nicht zu viel Verbesserung in unseren Prognosen führen. "

Tim Palmer, ein Oxford-Professor und leitender Wissenschaftler am Europäischen Zentrum für Mittelstrecken-Wettervorhersagen, erklärte, dass Einschränkungen in unserer Fähigkeit, beachten Sie die Nutzungsbedingungen der Atmosphäre (z. B. die Positionen der alle Wolken) Wetter Luftballons, Oberfläche und Satelliten-Messungen, bedeutet, dass wir nie in der Lage, genau die richtige Eingabe Ausgangssituation in unserem Computer-Modelle. Dies ist nicht immer ein Deal-Breaker, aber manchmal ist es: "Wenn der Fluss besonders instabil ist, Fehler in Anfangsbedingungen können wachsen schnell und die Qualität der Prognose in wenigen Tagen zerstören. Bei anderen Gelegenheiten, Fehler in der Anfangsbedingungen langsamer wachsen und die Prognose bleibt geschickte für mindestens eine Woche voraus,"Palmer schrieb in einer e-Mail.

Nach Roebber, atmosphärische Konvektion – die Heizung und steigende Luft – ist ein Paradebeispiel für eine Bedingung, die ungenau gemessen werden kann, und die können dann Anlass zu großen Veränderungen des Wetters. Zum Beispiel verursacht Konvektion über dem Golf von Mexiko manchmal Gewitter in den südöstlichen USA, die dann Schneestürme im Nordosten zu wecken. [Ist das wilde Wetter verbunden?]

"Für mich, die Rolle der atmosphärische Konvektion in beeinflussen die groß angelegte Wetter und anschließende atmosphärischen Berechenbarkeit sagt viel mehr über die Rolle der Modellfehler und Analyse Fehler als das hypothetische Schmetterling-Szenario der populären Phantasie," sagte er.

Diese Geschichte wurde durch die Geheimnisse des Lebens wenig, eine Schwester Website LiveScience zur Verfügung gestellt. Folgen Sie Natalie Wolchover auf Twitter @nattyover. Folgen Sie die Geheimnisse des Lebens wenig auf Twitter @llmysteries, dann besuchen Sie uns auf Facebook.