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郭鑫鵬
曾經有一名氣象學家作過一個(ge) 相當形象的比喻：南美洲亞(ya) 馬遜河熱帶雨林中的一隻蝴蝶扇動幾下翅膀，就可以在兩(liang) 周後引起美國德克薩斯州的一場龍卷風。這在之後被人們(men) 稱作“蝴蝶效應”。
當你看到這句話後或許會(hui) 一笑置之，小小的蝴蝶怎麽(me) 可能引發起威力巨大的龍卷風？先不談這個(ge) 因果關(guan) 係是否真的可能成立，隻是像龍卷風這樣的災難性天氣，它的出現完全無法預測，因為(wei) 大氣的變化和相互影響實在太複雜了。
假設你在解一道數學題，其中包含著很多步驟，你也完全知道每一步該用什麽(me) 公式，但是如果你在一開始的計算中犯了一個(ge) 小小的錯誤，可能是小數點向左或右移了一位，或者隻是計算結果差了一點點。一旦你沒有察覺，即使後麵的步驟都沒問題，結果也很有可能出現巨大的差異，這就是蝴蝶效應。
氣象學家們(men) 同樣也希望通過當前的天氣狀況對未來的天氣做出預測。如果你經常看電視上的天氣預報你就會(hui) 經常遇到這樣的情況：天氣預報上說明天下雨卻一整天都是晴天；或者天氣預報說是晴天卻突降大雨。這時你就會(hui) 抱怨天氣預報又不準了，但是如果你了解天氣預報的原理，你就會(hui) 理解它的困難性了。
首先，數學家們(men) 就像解題方法一樣建立了一套數學模型，這個(ge) 模型中用了各種物理學方法和方程。然後專(zhuan) 業(ye) 人員、氣象站、氣象衛星會(hui) 采集各處的天氣數據，包括氣溫、氣壓、風速風向、濕度等，每隔一定時間就記錄一次。然後人們(men) 把這些數據輸入模型中通過電腦計算分析。運用同一模型或是不同模型，進行很多次運算得到許多個(ge) 結果，這些結果可能各有不同，最後再將這些數據結果與(yu) 曆史數據進行比對修正後給出一個(ge) 最可能的結果。
不過大氣的複雜程度遠不止風速、氣溫等這幾個(ge) 數據能夠完全描述的。不同於(yu) 固體(ti) 中每個(ge) 分子都連接緊密，共同運動。空氣中的氣體(ti) 分子就像一個(ge) 個(ge) 彈性小球，有大有小，速度有快有慢。無數的氣體(ti) 分子小球不斷地運動、碰撞，同時也會(hui) 受到人類活動、動物、大地等各種因素的影響。
因此，即使有著同樣氣溫、氣壓等我們(men) 能夠測量的宏觀狀態，其中也有著無數不同的微觀組合，這些都可能導致不同的結果。一些小小的差異也會(hui) 導致未來是晴天或下雨這樣的不同，因此天氣預報也無法做到百分之百正確了。
不僅(jin) 是天氣，水流也是一樣，如果把一杯水潑到地上，沒有人能準確說出水是如何濺射開來，最後又能浸濕哪部分土地，你甚至都無法做出兩(liang) 次一模一樣的實驗。而其他自然災害比如火山爆發、地震、海嘯等，對於(yu) 我們(men) 目前的能力來說都很難預測。
這也就是蝴蝶效應想要告訴我們(men) 的，混沌係統初始條件即使是微小改變也會(hui) 被逐漸放大，造成截然不同的後果。
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