关键词：地球物理系统，极端气候，统计物理，动力系统，吸引子，大偏差理论
论文题目：Statistical physics and dynamical systems perspectives on geophysical extreme events 论文地址：https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.110.041001 期刊名称：Physical Review E
随着全球气候变化的加剧，极端天气事件的频率和强度不断增加，如极端高温、飓风和地磁风暴等，正成为全球关注的焦点。近期发表在Physical Review E的一项研究从统计物理和动力系统的角度对这些极端事件进行了深入分析，试图通过全新的数学框架揭示其背后的复杂动力学机制。
地球物理极端事件是指地球系统轨迹的短暂偏离，尽管这些事件形式多样，如热浪、飓风或地震等，但它们往往源于相似的动力学特性，即系统从正常状态的突然偏离。研究表明，传统的极值理论（EVT）虽然能够提供这些事件发生的概率估计，但无法解释这些事件背后的物理机制。例如，EVT 只能计算温度或降水等可观测变量的极大值出现的概率，却无法揭示极端气候现象的动力学根源。
为了弥补这一知识空白，作者结合了动力系统理论和统计物理学，提出了一系列新的数学框架。这些框架不仅展示了极端事件与动力系统中不稳定的吸引子点密切相关，还通过分析系统的轨迹重现性和部分同步性等特征，揭示了复杂地球物理系统中的时空变异性。例如，研究指出，某些罕见的气候事件实际上是由于吸引子点的短暂不稳定性所导致，而这些不稳定点往往能够解释极端天气现象的生成机制。
此外，研究通过庞加莱回归定理和大偏差理论（Large deviations theory，LDT）等工具，深入量化了极端事件的稀有性和持续时间。庞加莱回归定理指出，在保守动力系统中，系统的某些状态会在足够长的时间后再次出现。通过分析系统轨迹的重现时间，作者能够揭示出系统中的罕见事件是如何发生的，以及这些事件可能会持续多长时间。
在模拟和预测极端气候事件方面，该研究提出了一种创新的计算方法，即利用大偏差理论来进行气候模拟，预测那些尚未观测到的极端事件。这种方法能够在现有数据的基础上，通过数学模型推演出未来可能出现的极端气候事件。作者还通过多种统计方法，结合观测数据和气候模型，提出了一种“模拟未发生事件”的方法，旨在预测尚未发生但未来可能出现的极端天气事件。这种方法不仅能够为全球气候变化提供重要的预测依据，也为未来应对气候极端事件提供了科学支持。
图1. 洛伦兹-63 系统的局部维度梯度。
图2. 海洋生态系统框图。
图3. 变异系数与噪声强度的关系。
图4. 法国 15 天极端热浪的概率分布。
图5. 经向大气能量传输的 GPD 参数。
图6. 台风 "尤利娜 "从中尺度到对流尺度的能量传递。
龚铭康| 编译
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