“亚洲水塔”亮红灯？对话浙大陈晓松团队：青藏高原土壤水系统，或在本世纪中叶跨越临界阈值

搜狐科技《思想大爆炸——对话科学家》栏目第165期，对话浙江大学物理高等研究院/北京师范大学系统科学学院教授陈晓松、文章共同通讯刘腾博士、文章一作谢怡燃博士。

嘉宾简介：

陈晓松，浙江大学物理高等研究院/北京师范大学系统科学学院教授。1999年度中国科学院“百人计划”入选者，2003年国家杰出青年科学基金获得者。研究领域为液体统计物理、相变与临界现象基本理论、复杂系统和地球系统的统计物理及相变与临界现象。

刘腾，博士毕业于北京师范大学，目前在慕尼黑工业大学从事博士后研究。

谢怡燃，北京师范大学国家安全与应急管理学院在读博士生。

• 青藏高原土壤水是地球系统中陆地、冰川与大气相互耦合的一个关键“相交点”。

• 地球系统的相变往往涉及各组成部分协作关系的变化，突变往往发生在肉眼可见的变化之前。

• 本世纪中叶前后，青藏高原土壤水系统或将跨越临界阈值，形势可能比预期更严峻。

• 一定要在某个方面生根，有某个方面的看家本领，不能做“万金油”。

出品｜搜狐科技

作者｜周锦童

就在尼泊尔与中国边境发生大规模泥石流灾害的前几天，浙江大学物理高等研究院陈晓松教授团队就曾发出警告：青藏高原由于气候变暖正处在不稳定状态中，未来随着气候异常加剧，这种不稳定性还可能被进一步放大。

在全球变暖的大背景下，冰川消融、冻土退化、极端天气频发，大家越来越担心地球系统是不是正在逼近某个不可逆转的“临界点”？

近日，搜狐科技对话了陈晓松教授及其团队成员刘腾博士、谢怡燃博士，围绕他们最新发表的青藏高原土壤水系统研究，聊聊这项工作背后的故事和未来计划。

为什么选青藏高原？

为什么以土壤水为关键变量？

谈及为什么选择青藏高原作为研究对象，陈晓松首先提到了一项科技部的重点研发计划，就是基于复杂系统理论的青藏高原临界现象研究。而他想回答的问题是：在全球变暖下，青藏高原系统内部是否正在发生、或者未来可能发生系统相变？

众所周知，青藏高原被称为地球“第三极”，它的状态变化不仅会影响区域，也会对全球、尤其是北半球气候产生深远影响。

在此之前，文章共同通讯之一刘腾在博士期间就曾通过复杂系统网络方法发现，亚马逊雨林与青藏高原之间存在非常强的关联。这也让团队更加意识到，青藏高原的系统变化值得进一步关注。

陈晓松表示：“我们团队初步研究发现，青藏高原冰雪、雪线变化确实有临界特征，但雪线、湖面等高频数据都比较难获取，但这些变化几乎都与土壤水有关，冰川融化、积雪消融之后，水会进入土壤，再进入湖泊、河流，所以土壤水是青藏高原水变化中一个很重要的标志。”

另一个原因则是来自前期有关黑河流域的研究。“黑河是一个从冰川、雪山一直到沙漠的封闭内陆河流域，我们研究发现，生态系统中的植被指数与土壤水密切相关，土壤水可能是地球系统中陆地、冰川与大气相互耦合的一个关键‘相交点’。”陈晓松解释道。

刘腾补充说：“土壤水不像积雪或冰川那样直接受变暖影响，它作为一个中间过渡变量，非常敏感。随着变暖增加，土壤水平均储量、空间结构都出现了非常明显的改变，它可以作为描述全球变暖对青藏高原影响的一个非常重要的诊断变量。而且，青藏高原是亚洲水塔，是许多重要河流的发源地，土壤水与地表径流息息相关，也直接关系到人们的生活。”

研究土壤水系统，陈晓松团队用到的核心方法是“本征微观态熵”。熵原本是热力学概念，表示系统的混乱或无秩程度。

陈晓松从统计物理的角度进行了解释：熵与一个事件的概率分布联系在一起。如果某个事件概率为1、其他为0，系统完全有序，熵最小；如果每个事件概率都相同，系统完全无序，熵最大。“熵越小越有序，熵越大越无序。”

但传统的统计物理熵在实际系统中很难直接使用，因为传统方法通常需要通过系统的哈密顿量及能量函数得到微观态的概率分布函数，而像青藏高原土壤水这样实际复杂系统，既写不出哈密顿量，也无法从第一性原理出发推导微观态概率分布。

因此，他们借助观测或计算模拟数据，得到特定时间间隔内的大量微观态，发现这些微观态之间一般存在相似性，可以表示为相互线性独立的本征微观态的线性叠加。叠加系数的平方，对应这段时间内对应本征微观态出现的概率。

“我们在统计物理学基础理论上有较大的发展。”陈晓松如是说，传统的吉布斯统计力学建立在微观态基础上，而他们发展的是本征微观态的统计力学。

刘腾也补充道：“这一方法更大的突破在于实际应用层面，我们可以直接从数据角度构建本征微观态系统，实际计算它的熵，描述它的混乱度。”

本世纪中叶前后

青藏高原土壤水系统或将跨越临界阈值

那么，青藏高原土壤水系统未来会怎样？

对此，文章一作谢怡燃表示：“我们基于气候模式数据，在高排放情景下，多模式结果中，本世纪中叶前后土壤水出现了一个模态时间演化的转折。转折点之后，青藏高原土壤水的区域差异明显扩大。在部分代表性模式中，还出现了状态性转变。”

“整个青藏高原的土壤水会趋于干燥，西部和西南部两个区域的差异会扩大，原有的组织关系有序程度会减弱，未来用水可能更加不均衡。”谢怡燃如是说。

当被问及气候变暖提速、人类活动加剧是否可能导致阈值提前到来时，谢怡燃则表示：“气候模式确实显示随着排放情景增加和全球变暖加剧，转折程度会越来越明显，但由于模式数据本身的高度不确定性，我们还需要更理性的定量判断。”

陈晓松则更为审慎，他称这些结论都是建立在气候模式基础上，而模式能否精准刻画地球系统要打很大问号。

“全球变暖假如加快，可能会更早出现的结果，但实际上可能比它还要复杂。因为地球系统非常复杂，当一些原本假设的条件不再成立时，可能发生系统性的变化，情况可能变得更糟。目前，对地球海洋、大气、陆地系统等一般都分别进行研究，地球系统科学的发展还处在初级阶段，各系统是否真正发生了系统性变化，还需要用复杂系统统计物理的方法去鉴别。”

“比如冰变成水、水变成气，密度不同、光学效应不同，肉眼可见，但地球系统的相变往往涉及各组成部分协同关系的变化，肉眼看不到。全球变暖现在都在谈全球平均温度，在全球平均温度只发生较小改变时，但地球系统可能已经发生了不少系统性改变，我们还没有真正把它刻画出来。”陈晓松如是说。

不过，假设地球气候模型是对的情况下，在现有的基础上，陈晓松判断：“本世纪中叶前后，青藏高原土壤水系统或跨越临界阈值，形势可能比预期更严峻。”

如果土壤水系统真的跨越临界阈值，又会带来什么影响？

对此，陈晓松表示：“我们中国的黄河、长江，往东南亚的湄公河，往印度方向的雅鲁藏布江，都发源于青藏高原。这些河流的径流来自降雨、冰雪融水、地下水、湖泊沼泽等，而土壤水是径流的源、汇和调节器。土壤水分布发生变化，一定会对径流未来变化产生深刻影响。”

“青藏高原周边生活的总人口超过20亿，约占全球人口的四分之一，所以它的变化不仅影响中国，也影响整个亚洲，甚至对人类社会也会影响巨大。”陈晓松如是说。

既然还有二十多年时间，我们是不是应该有所行动？

陈晓松表示：“对自然系统演化的预测和干预必须建立在科学认识基础上，否则容易盲目干预，甚至产生适得其反的效果。我们正考虑撰写智库报告供相关部门参考，但目前工作仍然很初步。”

科学认识依赖对青藏高原的系统观测，但现有数据在时空覆盖和连续性上仍显不足，敏感区域观测困难，还需要结合观测站、卫星遥感等手段。现实中还面临数据开放与国家安全之间的平衡问题，而且像水文等敏感数据科研团队往往难以获取，卫星数据分辨率也偏粗，站点数据也非常关键。

“卫星可能是5公里范围的数据，但青藏高原高低起伏很大，5公里内生态系统和水文系统差别非常大，希望未来在数据脱敏和数据共享方面有更多举措。”刘腾补充道。

另一大挑战是跨领域合作。“传统有数据的部门多是地学背景，而研究复杂系统变化需要物理学家、系统科学家的参与，在语言、思想方面都需要长期磨合，我也希望学生和合作团队规模能加大，与地学研究团队真正形成跨学科、跨领域的大合作团队。”陈晓松如是说。

未来要把青藏高原研究清楚

必须放眼全球

谈及未来计划，陈晓松表示：“青藏高原肯定是我们最关注的，但不能局限于青藏高原，要把青藏高原研究清楚，就必须放眼全球。”

团队未来还会研究比青藏高原更小的系统，如黑河流域、新疆塔里木河流域等重点治理区域，以及云南的不同生态系统。研究还将涉及太平洋与印度洋的耦合关系，青藏高原的冰川、雪线、湖泊变化及土壤水等，这些都是他们进一步的研究方向。

“要把地球系统当成一个复杂系统，研究不同层次规律，并推动统计物理方法发展，把应用与基础研究有机融合。统计物理学是未来地球系统科学非常重要的理论基础，希望我们团队能在地球系统统计物理学方面留下自己的一片天地。”陈晓松说。

对话中，陈晓松还回顾了自己从高能物理转向统计物理、再到复杂系统的研究历程。他硕士阶段读的是高能物理，后来在德国读博期间转向液体统计物理，逐步进入相变与临界现象研究，并用场论、重整化群方法研究有限系统临界现象。

2000年，他通过中国科学院“百人计划”到理论物理研究所工作，继续开展相变与临界现象理论研究。但这些研究对数学和理论素养要求高、课题难度大，带学生做起来比较困难。

2005年，他在与美国圣塔菲研究所合作举办复杂系统暑期学校时接触到复杂系统，认识到自然界大部分都是复杂系统，而传统物理学中可用能量函数描述、处在平衡态的系统太少，只存在于实验室。于是他又转向复杂系统研究，涉足社会系统、金融系统等，但发现方法论壁垒很大。

因为传统物理研究通常需要知道系统的能量函数，但复杂系统往往根本没有能量函数，让人无从下手，这又倒逼他推动统计物理往外走、发展新方法。

对话最后，陈晓松还为有志于跨学科、关注复杂系统研究的青年研究者提出了一些建议。

在他看来，过去一两百年，人类科学发展得益于还原论思想的指导，科学逐步被分成许多学科及子学科，形成越来越多的研究领域，不同人在这些领域深耕，取得了深刻和成熟的认识。

但是，自然和人类社会的重大问题不能划归到单一学科，现在遇到的很多真正瓶颈都是系统性的，涉及多个学科。因此，解决复杂的问题需要跨学科合作，也需要多学科专家的多种技能。

“培养将来从事跨学科研究学生，需要先在某个方面生根，练就看家本领，不要做‘万金油’，通过具体问题的实际深入研究，打好基本功，形成独到的科学直觉、品味和风格，这才是将来研究跨学科问题的核心基础。”

“很多重大问题的解决，需要相关学科方面有深刻积累。如果都浮于表面，缺乏对相关领域的深入钻研，就很难恰到好处地切入问题并解决问题。现在正进入AI时代，知识获取变得非常容易。如果我们仅将不同学科知识堆积在一起进行交叉研究，不可能解决重大问题，实现不了真正的跨学科研究。你堆积再多也堆不过AI，最后就会被替代。”陈晓松如是说。

此外，陈晓松称，如果遇到发展瓶颈，不能一直待在自己的领域寻找解决方案，而要寻找有共同科研目标和价值取向的强强合作者携手攻关，在攻关中相互学习、相互借鉴，在合作中涌现新的思想和方法。

运营编辑 | 曹倩 审核｜孟莎莎