Gửi bình luận
Mỗi cái đập gây ra một sự thay đổi nhỏ trong áp suất không khí xung quanh con bướm, nhưng sự dao động này không đáng kể so với tổng áp suất của không khí, lớn hơn khoảng 100.000 lần.
Thật lãng mạn với quan điểm cho rằng cái đập cánh của một con bướm ở Brazil có thể tạo ra một loạt các sự kiện khí quyển mà vài tuần sau đó sẽ thúc đẩy sự hình thành một cơn lốc xoáy ở Texas. Cái gọi là "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 như từng nhịp đập của mỗi con bướm ở Brazil. Bởi vậy 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 tạo ra cơn bão
Hiệu ứng cánh bướm thậm chí còn thú vị hơn vì mô phỏng trên máy tính dẫn đến việc phát hiện ra nó giống như một con bướm. Nhà toán học Edward Lorenz đã tạo ra mô phỏng, được gọi là bộ hút lạ, vào những năm 1960; đó là một đường xoắn ốc xen kẽ xung quanh hai hình bầu dục liền kề, vạch ra giải pháp hỗn loạn cho một tập hợp các phương trình có liên quan với nhau. Lorenz thấy rằng hình dạng của lực hút cực kỳ nhạy cảm với các điều kiện ban đầu. Di chuyển điểm bắt đầu của nó chỉ một chút theo bất kỳ hướng nào khiến đường kẻ vẽ một con bướm hoàn toàn khác.
Lực hút hấp dẫn kỳ lạ đã khiến các nhà khoa học kết luận rằng nhiều hệ thống trong thế giới thực như thị trường chứng khoán hay mùa lốc xoáy ở Texas cũng không thể đoán trước được. Và kể từ đó, hiệu ứng cánh bướm tiếp tục được viện dẫn như một lời giải thích cho sự hỗn loạn. Tuy nhiên, có thực tế là: Một con bướm ở Brazil có thể vẫy cánh tùy thích, nhưng nó vẫn không thể tạo thành một cơn lốc xoáy ở Texas.
Nhà toán học kiêm nhà văn David Orrell khẳng định: "Nếu một con bướm đập cánh, hiệu ứng thực sự sẽ chẳng có gì". Mỗi cái vỗ cánh của bướm tạo áp lực lên các phân tử không khí xung quanh để đẩy nó lên trên. Mỗi cái đập gây ra một sự thay đổi nhỏ trong áp suất không khí xung quanh con bướm, nhưng sự dao động này không đáng kể so với tổng áp suất của không khí, lớn hơn khoảng 100.000 lần. Thay đổi áp suất không khí là một trong những yếu tố chính liên quan đến việc thay đổi thời tiết, nhưng trong trường hợp của con bướm, các phân tử không khí dễ dàng hấp thụ lực đập của cánh, do đó, cách con bướm vài tấc, sự hỗn loạn mà nó gây ra sẽ bị triệt tiêu.
Orrell là người có bằng tiến sĩ về dự đoán các 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 được dự báo chính xác hơn trước vài ngày. Việc ước tính nhiệt độ chỉ chênh lệch một phần nhỏ của độ C dẫn đến một loạt sai sót sau đó. Do đó, việc đưa ra các dự đoán có khả năng vượt ra ngoài vài ngày, chứ chưa nhắc đến vài tuần, cũng đặc biệt khó khăn.
Tuy nhiên, Orrell nói: "Những thay đổi tạo ra sự khác biệt lớn hơn nhiều so với một con bướm đập cánh. Tôi nghĩ về mặt toán học, lực hút Lorenz là một khám phá rất quan trọng. Nhưng sau đó, nó được coi là một cái cớ phổ biến dù phi lý. 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".
Trên thực tế, theo Orrell, chỉ trong các mô phỏng hỗn loạn được đơn giản hóa rất nhiều như 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. Chứ trên thực tế, không có chuyện đơn giản hóa như thế. Như Orrell và một nhóm gồm nhiều nhà toán học khác đã chứng minh vào năm 2001, việc đưa các nhiễu loạn quy mô cánh bướm vào các mô phỏng thời tiết này không làm cho kết quả của các mô phỏng bị phân chia. 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, thì việc đập cánh hoặc không sẽ chẳng làm thay đổi điều gì.
Và ý tưởng rằng một cái vỗ cánh thực sự có thể có hiệu ứng tăng theo cấp số nhân dù sao đi nữa cũng không có nhiều ý nghĩa vật lý. Orrell phân tích: "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, thì bạn sẽ không mong đợi nhận được một làn sóng lớn hơn theo cấp số nhân phát ra từ đầu bên kia. Nói tóm lại, những con bướm không thể tạo ra được những cơn bão”.
Vậy dự báo là gì?
Nếu hiệu ứng cánh bướm không có thật, thì tại sao con người chúng ta không thể dự đoán chính xác thời tiết trước vài ngày?
Hóa ra câu trả lời cho câu hỏi đó đang gây tranh cãi. Dựa trên nghiên cứu của mình, Orrell tin rằng lỗi trong chính các mô phỏng máy tính, chẳng hạn 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. Orrell nghĩ rằng các nhà khí tượng học nên làm việc để hoàn thiện các mô phỏng bầu khí quyển của họ, thay vì giơ tay đầu hàng vì sự hỗn loạn. 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"
Nhưng 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 đó có nhiều khả năng phát triển và đóng vai trò quan trọng hơn. Các đám mây riêng lẻ đó có thể ảnh hưởng rất lớn đến dự báo trong vòng 5 đến 10 ngày kể từ bây giờ. Và cho đến khi chúng ta có thể giải quyết những vấn đề đó, những cải tiến trong mô phỏng của chúng ta cũng chẳng giúp cải thiện nhiều trong dự báo thời tiết".
Tim Palmer, Giáo sư ĐH 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. Palmer cho rằng: "Khi dòng chuyển động đặc biệt không ổn định, các sai sót trong điều kiện ban đầu có thể gia tăng nhanh chóng và phá hủy chất lượng của dự báo trong vài ngày. Trong những trường hợp khác, các sai sót trong các điều kiện ban đầu sẽ phát triển chậm hơn và dự báo sẽ vẫn còn chính xác trong một tuần hoặc lâu hơn".
Theo Roebber, đối lưu khí quyển là một ví dụ điển hình về tình trạng không thể đo lường chính xác, và sau đó có thể dẫn đến 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”.
