哈塞尔曼创建了一个随机气候模型 ， 这意味着模型中包含了随机性 。 他的灵感来自阿尔伯特·爱因斯坦的布朗运动理论 ， 也称为随机行走 。 利用这一理论 ， 哈塞尔曼证明了快速变化的大气实际上可以导致海洋的缓慢变化 。
辨别人类影响的痕迹
在建立了气候变化模型之后 ， 哈塞尔曼就发展了识别人类对气候系统影响的方法 。 他发现 ， 这些模型 ， 连同观测和理论上的考虑 ， 包含了有关噪声和信号特性的充分信息 。 例如 ， 太阳辐射、火山颗粒或温室气体水平的变化会留下独特的信号 ， 这些信号可以被分离出来 ， 就像指纹 。 这种识别指纹的方法也可以应用于研究人类对气候系统的影响 。 哈塞尔曼因此为进一步研究气候变化扫清了道路 ， 即利用大量独立观测结果找到了了人类对气候影响的痕迹 。
通过卫星测量和天气观测以及其他方式 ， 我们可以更深入地绘制天气更复杂的相互作用 ， 而这使我们的天气模型变得更加精细 。 这些新的天气模型很明显地展示出了一个加速的温室效应：从19世纪中叶至今 ， 大气中的二氧化碳浓度增加了40% 。 地球大气在几十万年里都没有过如此多的二氧化碳含量 。 相对的 ， 温度的测量体现了在过去的150年里地球的温度上升了1°C 。
真锅淑郎和克劳斯·哈塞尔曼以艾尔弗雷德诺贝尔的精神为人类做出了伟大的贡献 ， 为我们了解地球的气候提供了坚实的物理基础 。 我们不能再说我们不知道——因为气候模型是明确的 。 地球正在升温吗？是的 。 升温的原因是大气中温室气体含量的增加吗？是的 。 这能仅仅用自然因素来解释吗？不能 。 人类的排放是气温升高的原因吗？是的 。
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识别气候中的指纹特性
无序系统的方法
1980年左右 ， 乔治·帕里西（Giorgio Parisi）呈现了他关于随机现象是如何显然地受隐藏规则支配的发现 。 他的工作现在被认为是对复杂系统理论最重要的贡献之一 。
复杂系统的现代研究植根于下19世纪下半叶发展起来的统计力学 。 詹姆斯·C·麦克斯韦、路德维希·波尔兹曼和J·威拉德·吉布斯于1884年为这片领域命名 。 统计力学是从这样一种洞察演变而来的：对于描述由大量粒子组成的系统（如气体或液体） ， 一种新的研究方法是必要的 。 该方法必须考虑粒子的随机运动 ， 因此基本思想是计算粒子的平均效应 ， 而不是单独研究每个粒子 。 例如 ， 气体中的温度是气体粒子能量平均值的度量 。 统计力学是一个巨大的成功 ， 因为它为气体和液体的宏观性质提供了微观解释 ， 如温度和压力 。
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