Kann Ein Schmetterling In Brasilien Einen Tornado In Texas Wirklich Verursachen?

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Der schmetterlingseffekt wurde lange von wetter- und finanzprognostikern als entschuldigung dafür verwendet, warum sie keine genauen vorhersagen für die zukunft treffen können. Untersuchungen zeigen jedoch, dass schmetterlinge, die mit den flügeln schlagen, den verlauf der geschichte nicht beeinflussen können.

Es ist poetisch, die Vorstellung, dass der Flügelschlag eines Schmetterlings in Brasilien eine Kaskade atmosphärischer Ereignisse auslösen kann, die Wochen später die Bildung eines Tornados in Texas auslöst. Dieser sogenannte "Schmetterlingseffekt" wird verwendet, um zu erklären, warum chaotische Systeme wie das Wetter nicht länger als ein paar Tage vorhergesagt werden können. Man kann nicht jeden einzelnen Faktor kennen, der die Atmosphäre beeinflusst - jedes Flattern jedes Schmetterlings in Brasilien - daher besteht wenig Hoffnung, die genaue Zeit und den Ort vorherzusehen, an denen ein Sturm Wochen später ansetzen wird.

Der Schmetterlingseffekt ist umso erfreulicher, als das Computermodell, das zu seiner Entdeckung führte, einem Schmetterling ähnelt. Der Mathematiker Edward Lorenz schuf das in den 1960er Jahren als seltsamer Attraktor bezeichnete Modell. Es ist eine Linie, die sich abwechselnd um zwei benachbarte Ovale windet und die chaotische Lösung auf einen Satz miteinander zusammenhängender Gleichungen abbildet. Lorenz stellte fest, dass die Form des Attraktors für Anfangsbedingungen äußerst empfindlich war. Wenn Sie den Ausgangspunkt nur um eine Flügelskala in eine beliebige Richtung verschieben, zieht die Linie einen völlig anderen Schmetterling.

Der seltsame Attraktor brachte die Wissenschaftler zu dem Schluss, dass viele reale Systeme - die Börse und die Texas-Tornado-Saison - ähnlich unvorhersehbar sein müssen, und der Schmetterlingseffekt wurde seither als Erklärung für das Chaos herangezogen. Dies ist jedoch trotz der Tatsache, dass es tatsächlich falsch ist: Ein Schmetterling in Brasilien kann so hart flattern, wie er will, aber er kann in Texas keinen Tornado zaubern.

"Wenn ein Schmetterling mit den Flügeln schlägt, wird der Effekt wirklich nur gedämpft", sagte der Mathematiker und Schriftsteller David Orrell den Little Mysteries von Life.

Triviales Flattern

Jeder Flügelschlag eines Schmetterlings übt einen Druck auf die umgebenden Luftmoleküle aus, um das Insekt nach oben zu drücken. Jede Klappe bewirkt eine geringfügige Änderung des Luftdrucks um den Schmetterling, aber diese Schwankung ist im Vergleich zum Gesamtdruck der Luft, der etwa 100.000 Mal größer ist, unbedeutend. Änderungen des Luftdrucks sind einer der Schlüsselfaktoren für die Änderung des Wetters, aber im Fall des Schmetterlings absorbieren die Luftmoleküle leicht den Schlag einer Flügelklappe, so dass einige Zoll entfernt von einem Schmetterling die Turbulenzen entstehen, die er verursacht wird abgestorben sein [Erklärt: Der Physik-herausfordernde Flug der Hummel]

Orrell, der in der Vorhersage von nichtlinearen Systemen an der University of Oxford promoviert ist, schreibt über das Erstellen von Vorhersagen in Bereichen wie Meteorologie, Biologie und Ökonomie für wissenschaftliche und Laien. Sein Bestseller-Buch "Die Zukunft von allem: Die Wissenschaft der Vorhersage" (Thunder's Mouth Press, 2006) beschreibt die extremen Schwierigkeiten, denen Meteorologen bei der Vorhersage des Wetters gegenüberstehen, das so empfindlich auf Änderungen der atmosphärischen Bedingungen wie Druck und Temperatur ist, die es nicht kann mehr als ein paar Tage im Voraus genau projiziert werden. Eine Schätzung der Temperatur, die nur um einen Bruchteil eines Grads von Grad Celsius abweicht, führt später zu einer Kaskade von Fehlern, wodurch Vorhersagen gemacht werden, die über einige Tage hinaus, aber weniger als einige Wochen, besonders herausfordernd sind.

"Die Veränderungen, die den Unterschied ausmachen, sind jedoch weitaus größer als ein Schmetterling, der mit den Flügeln schlägt", sagte Orrell.

"Ich denke mathematisch, dass der Lorenz-Attraktor eine sehr wichtige Entdeckung war", sagte er. "Aber dann wurde es als eine Art Entschuldigung übernommen. Die Leute begannen, die Chaos-Theorie auf viele Systeme anzuwenden und sagten:" Nun, diese Eigenschaft ist empfindlich gegenüber den Anfangsbedingungen, daher können wir keine genauen Vorhersagen treffen. " "

Laut Orrell haben mikroskopische Veränderungen nur in stark vereinfachten Chaosmodellen wie dem seltsamen Attraktor enorme Folgen, die eskalieren und letztendlich dazu führen, dass der Attraktor von dem Pfad abweicht, den er sonst genommen hätte. Komplexere Computermodelle, wie sie von Meteorologen verwendet werden, sind wesentlich robuster. Wie Orrell und ein Team aus mehreren anderen Mathematikern im Jahr 2001 demonstrierten, führt die Eingabe von Störungen des Schmetterlingsklappers in diese Wettermodelle nicht zu unterschiedlichen Ergebnissen der Modelle. Wenn andere Faktoren des Wettersystems, wie warme Atlantik-Temperaturen, hohe Luftfeuchtigkeit und westliche Winde mit geringer Windscherung, die Bildung eines Hurrikans fördern, hören die Flügelklappen oder ihr Fehlen nicht auf Sie.

Und die Vorstellung, dass eine Flügelklappe tatsächlich eine exponentiell zunehmende Wirkung haben könnte, macht ohnehin keinen Sinn, sagte Orrell. "Wenn Sie sich vorstellen, ein Luftvolumen zu modellieren und es dann mit dem Flügel eines Schmetterlingsflügels zu stören, würden Sie nicht erwarten, dass eine exponentiell größere Welle aus dem anderen Ende kommt." Die von dem Mathematiker Stephen Wolfram entwickelte und in seinem berühmten Buch "A New Kind of Science" (Wolfram Media, 2002) erläuterte Methode zur Modellierung der Turbulenzen mithilfe von Zellularautomaten zeigt auch, dass die Energie des Flügels sich eher abbauen als aufbauen wird. Kurz gesagt, Schmetterlinge können keine Stürme aufbringen. [5 ernsthaft irrsinnige mathematische Fakten]

Was ist also die Prognose?

Wenn der Schmetterlingseffekt nicht real ist, warum können wir dann das Wetter nicht mehr als ein paar Tage im Voraus genau vorhersagen?

Es stellt sich heraus, dass die Antwort auf diese Frage umstritten ist.Basierend auf seinen Forschungsergebnissen glaubt Orrell, dass Fehler in Computermodellen selbst - beispielsweise eine zu einfache Vereinfachung der Wechselwirkungen zwischen Luftdruck und Luftfeuchtigkeit - das Ergebnis von Wettersystemen wesentlich stärker beeinflussen als kleine Störungen. Er glaubt, dass Meteorologen daran arbeiten sollten, ihre Atmosphärenmodelle zu perfektionieren, anstatt sich wegen des Chaos die Hände zu werfen. "Ich gehe davon aus, dass Modellfehler eine wahrscheinlichere Ursache dafür sind, dass wir keine Wettervorhersagen treffen können als Chaos", sagte Orrell.

Andere Wissenschaftler sind anderer Meinung. Paul Roebber, Mathematiker und Meteorologe an der University of Wisconsin-Milwaukee, argumentiert, dass zwar das Chaos der Schmetterlingsmaße den Erfolg der Wettervorhersage nicht beeinträchtigt, dass jedoch größere Störungen eine bedeutende Rolle spielen.

"Ich stimme mit [Orrell] überein, dass Schmetterlingseffekte gedämpft werden würden, aber Einflüsse, die aus Sicht des Wetters immer noch kleine Einflüsse sind, wie z. B. einzelne Wolken - diese Effekte werden viel wahrscheinlicher und wichtiger", so Roebber sagte. "Also Schmetterlinge: OK. Aber einzelne Wolken: Diese können die Prognose in fünf bis zehn Tagen dramatisch beeinflussen, und bis wir diese auflösen können, werden Verbesserungen unserer Modelle nicht viel zu einer Verbesserung unserer Prognosen führen."

Tim Palmer, Oxford-Professor und leitender Wissenschaftler am Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen, erklärte, dass es Einschränkungen in unserer Fähigkeit gibt, die Bedingungen der Atmosphäre (z. B. die Standorte aller Wolken) mithilfe von Wetterballons, Oberflächen- und Satellitenmessungen zu beobachten bedeutet, dass wir niemals die richtigen Anfangsbedingungen in unsere Computermodelle eingeben können. Dies ist nicht immer ein Dealbreaker, aber manchmal ist es so: "Wenn der Fluss besonders instabil ist, können Fehler in den Anfangsbedingungen schnell anwachsen und die Qualität der Prognose in wenigen Tagen zerstören. In anderen Fällen sind Fehler in den Anfangszuständen "Die Bedingungen werden langsamer wachsen und die Prognose wird eine Woche oder länger voraus bleiben", schrieb Palmer in einer E-Mail.

Laut Roebber ist die atmosphärische Konvektion - das Erwärmen und Steigen der Luft - ein Paradebeispiel für einen Zustand, der ungenau gemessen werden kann und dann zu großen Wetteränderungen führen kann. Beispielsweise verursacht die Konvektion über dem Golf von Mexiko manchmal Gewitter im Südosten der USA, die dann im Nordosten Schneestürme auslösen. [Ist all das wilde Wetter verbunden?]

"Die Rolle der atmosphärischen Konvektion bei der Beeinflussung des großräumigen Wetters und der anschließenden atmosphärischen Vorhersagbarkeit sagt mir viel mehr über die Rolle sowohl von Modellfehlern als auch von Analysefehlern aus, als das hypothetische Schmetterlingsszenario der öffentlichen Vorstellungskraft", sagte er.

Diese Geschichte wurde von Life's Little Mysteries, einer Schwesterseite von WordsSideKick.com, zur Verfügung gestellt. Folgen Sie Natalie Wolchover auf Twitter @nattyover. Folgen Sie den kleinen Mysterien von Life auf Twitter @llmysteries, und besuchen Sie uns auf Facebook.


Videoergänzungsan: Der Butterfly-Effect (Chaos-Theorie).




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