Thật lãng mạn khi một số người tin rằng cái đập cánh của một con bướm ở Brazil có thể dẫn đến một loạt các sự kiện khí quyển mà vài tuần sau đó sẽ thúc đẩy sự hình thành một cơn lốc xoáy ở Texas. Thuật ngữ "hiệu ứng cánh bướm" này được sử dụng để giải thích tại sao các hệ thống hỗn loạn như thời tiết không thể dự đoán trước được vài ngày. Người ta không thể biết từng yếu tố nhỏ ảnh hưởng đến bầu khí quyển ở Brazil như từng nhịp đập của mỗi con bướm. Do đó, có rất ít khả năng dự đoán chính xác thời gian và địa điểm mà một cơn bão sẽ đổ bộ vài tuần sau đó.
Cánh bướm không thể gây ra cơn bão
Mô phỏng trên máy tính dẫn đến việc phát hiện ra nó giống như một con bướm, làm cho hiệu ứng cánh bướm thậm chí còn thú vị hơn. Vào những năm 1960, nhà toán học Edward Lorenz đã tạo ra một mô phỏng được gọi là bộ hút lạ; đó là một đường xoắn ốc xen kẽ xung quanh hai hình bầu dục liền kề và vạch ra một giải pháp hỗn loạn cho một tập hợp các phương trình có liên quan với nhau. Lorenz nhận thấy rằng hình dạng của lực hút cực kỳ nhạy cảm với các điều kiện ban đầu. Đường kẻ vẽ con bướm hoàn toàn khác vì điểm bắt đầu của nó chỉ di chuyển một chút theo bất kỳ hướng nào.
Các nhà khoa học đã rút ra kết luận rằng nhiều hệ thống trong thế giới thực, chẳng hạn như thị trường chứng khoán hoặc mùa lốc xoáy ở Texas, cũng không thể đoán trước được do lực hút hấp dẫn kỳ lạ. Và kể từ đó, hiệu ứng cánh bướm tiếp tục được sử dụng như một lời giải thích cho sự hỗn loạn. Tuy nhiên, có một thực tế là: Một con bướm ở Brazil có thể vẫy cánh thích, nhưng nó vẫn không thể gây ra một cơn lốc xoáy Texas.
Theo nhà toán học kiêm nhà văn David Orrell, "Nếu một con bướm đập cánh, hiệu ứng thực sự sẽ không có gì." Mỗi cái vỗ cánh của con bướm tạo áp lực lên các phân tử không khí xung quanh để đẩy nó lên trên. Mỗi cái đập làm thay đổi áp suất không khí xung quanh con bướm một chút, nhưng sự dao động này không đáng kể so với tổng áp suất của không khí, cao hơn khoảng 100.000 lần. Trong trường hợp của con bướm, sự hỗn loạn mà nó gây ra sẽ bị đẩy đi vì nó có thể dễ dàng hấp thụ lực đập của cánh khi chỉ cách con bướm vài tấc.
Orrell, người có bằng tiến sĩ về dự đoán hệ thống phi tuyến tính từ Đại học Oxford, thường viết về việc dự đoán trong các lĩnh vực như khí tượng học, sinh học và kinh tế. Cuốn sách bán chạy nhất của ông Tương lai của mọi thứ: Khoa học dự báo (Nhà xuất bản Thunder's Mouth Press, 2006) mô tả những khó khăn cực độ mà các nhà khí tượng học phải đối mặt trong việc dự báo thời tiết, vốn rất nhạy cảm với những thay đổi của điều kiện khí quyển như áp suất và nhiệt độ mà nó không thể dự báo chính xác trước vài ngày. Một loạt sai sót xảy ra sau đó là kết quả của việc ước tính nhiệt độ chỉ chênh lệch một phần nhỏ của độ C. Do đó, việc đưa ra các dự đoán có khả năng vượt ra ngoài vài ngày, chưa kể đến vài tuần, đặc biệt khó khăn.
Orrell nói: "Những thay đổi tạo ra sự khác biệt lớn hơn nhiều so với một con bướm đập cánh. Theo tôi, lực hút Lorenz là một khám phá quan trọng về mặt toán học. Nhưng sau đó, nó được coi là một lời biện minh phi lý phổ biến. Mọi người bắt đầu áp dụng lý thuyết hỗn loạn cho nhiều hệ thống và thường nói: "Tính chất này nhạy cảm với các điều kiện ban đầu, vì vậy chúng ta không thể đưa ra dự đoán chính xác."
Theo Orrell, chỉ trong các mô phỏng hỗn loạn được đơn giản hóa rất nhiều, lực hấp dẫn kỳ lạ, những thay đổi vi mô mới gây ra những hậu quả to lớn, leo thang và cuối cùng khiến lực hấp dẫn chuyển hướng khỏi con đường mà lẽ ra nó phải đi. Trên thực tế, không có chuyện đơn giản hóa như vậy. Như Orrell và một nhóm gồm nhiều nhà toán học khác đã chỉ ra vào năm 2001, việc đưa các nhiễu loạn quy mô cánh bướm vào các mô phỏng thời tiết này không dẫn đến kết quả là các mô phỏng bị phân chia. Việc đập cánh hoặc không sẽ không làm thay đổi điều gì nếu các yếu tố khác trong hệ thống thời tiết, chẳng hạn như nhiệt độ ấm áp của Đại Tây Dương, độ ẩm cao và gió tây với độ đứt gió thấp, đang hợp lực để thúc đẩy sự hình thành của một cơn bão.
Ý tưởng rằng một cái vỗ cánh thực sự có thể có hiệu ứng tăng theo cấp số nhân, dù sao đi chăng nữa, cũng không có nhiều ý nghĩa vật lý. Orrell giải thích: "Nếu bạn thử mô phỏng hóa một khối không khí và sau đó làm nhiễu loạn nó bằng cách đập cánh của một con bướm, bạn sẽ không mong đợi nhận được một làn sóng lớn hơn theo cấp số nhân phát ra từ đầu bên kia. Nói một cách đơn giản, những con bướm không thể tạo ra những cơn bão.
Vậy dự báo là gì?
Tại sao con người chúng ta không thể dự đoán thời tiết chính xác trước vài ngày nếu hiệu ứng cánh bướm không có thật?
Nó đang gây tranh cãi để tìm ra câu trả lời. Dựa trên nghiên cứu của mình, Orrell cho rằng lỗi trong chính các mô phỏng máy tính, chẳng hạn như sự đơn giản hóa quá mức cách thức tương tác giữa áp suất khí quyển và độ ẩm, đã ảnh hưởng đến kết quả của các hệ thống thời tiết nghiêm trọng hơn nhiều so với những nhiễu loạn nhỏ. Thay vì giơ tay đầu hàng vì sự hỗn loạn, Orrell tin rằng các nhà khí tượng học nên làm việc để hoàn thiện các mô phỏng bầu khí quyển của họ. Orrell khẳng định: "Tôi cho rằng lỗi mô phỏng có nhiều khả năng là nguyên nhân khiến chúng ta không thể đưa ra dự báo thời tiết hơn là sự hỗn loạn."
Tuy nhiên, các nhà khoa học khác không đồng ý với Orrell. Paul Roebber, một nhà toán học và nhà khí tượng học tại Đại học Wisconsin-Milwaukee, lập luận rằng mặc dù sự hỗn loạn ở quy mô cánh bướm không ảnh hưởng đến sự thành công của dự đoán thời tiết, nhưng những nhiễu loạn lớn hơn vẫn đóng một vai trò quan trọng.
Roebber nói: "Tôi đồng ý với Orrell rằng các hiệu ứng ở quy mô cánh bướm sẽ bị giảm bớt, nhưng những ảnh hưởng vẫn là ảnh hưởng ở quy mô nhỏ từ góc độ thời tiết, chẳng hạn như các đám mây riêng lẻ, những hiệu ứng này có nhiều khả năng phát triển và đóng vai trò quan trọng hơn." Trong vòng 5 đến 10 ngày kể từ bây giờ, các đám mây riêng biệt đó có thể có tác động đáng kể đến dự báo. Và cho đến khi chúng ta có thể giải quyết những vấn đề đó, những cải tiến trong mô phỏng của chúng ta cũng không giúp dự báo thời tiết tốt hơn nhiều.
Tim Palmer, Giáo sư Đại học Oxford và nhà khoa học chính tại Trung tâm Dự báo thời tiết trung bình châu Âu, giải thích rằng những hạn chế trong khả năng quan sát các điều kiện của bầu khí quyển (chẳng hạn như vị trí của tất cả các đám mây) bằng cách sử dụng khí cầu thời tiết, bề mặt và các phép đo vệ tinh, tức là chúng ta sẽ không bao giờ có thể nhập chính xác các điều kiện ban đầu phù hợp vào các mô phỏng máy tính của mình. Theo Palmer, các sai sót trong điều kiện ban đầu có thể tăng tốc độ sai sót trong vài ngày khi dòng chuyển động đặc biệt không ổn định. Trong những trường hợp khác, các sai sót ở điều kiện ban đầu sẽ phát triển chậm hơn và dự báo sẽ vẫn chính xác trong một tuần hoặc lâu hơn.
Roebber cho rằng đối lưu khí quyển là một ví dụ điển hình về tình trạng không thể đo lường chính xác và sau đó có thể gây ra những thay đổi quy mô lớn về thời tiết. Ví dụ, đối lưu phía trên vịnh Mexico đôi khi gây ra giông bão ở phía đông nam nước Mỹ, sau đó gây ra bão tuyết ở đông bắc.
Roebber đánh giá: "Vai trò của sự đối lưu khí quyển trong việc ảnh hưởng đến thời tiết quy mô lớn và khả năng dự đoán khí quyển tiếp theo nói lên nhiều điều về vai trò của cả lỗi mô phỏng và lỗi phân tích hơn là kịch bản về hiệu ứng cánh bướm trong trí tưởng tượng phổ biến."
Cập nhật tin tức công nghệ mới nhất tại fanpage Công nghệ & Cuộc sống
Nguồn tin: 1thegioi.vn
Tham gia bình luận