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进行气候模拟时，初始的气象观测值非常多，都存在误差。
多次计算机模拟力争找到阴影轨迹为真实轨迹的情况。
事实上在解释计算结果为真实天气状况时，大量轨迹对应的却是数量相对很少的气象状况。
最终给出了各种气象状况的可能性。
5.现实生活中观察周期性的变动。
轻轻打开水龙头，缓慢生成水滴，最后滴落。
统计一分钟下落的水滴个数。
然后轻微拧大水龙头，增加出水量。
继续统计一分钟水滴个数。
会发现，水滴个数不变，仅仅是大水滴、小水滴、大水滴、小水滴这样的方式滴落。
当出水量大到一定程度，水滴个数突然变成原来的两倍！
在原来滴落两滴的时间内，四滴水滴落。
继续拧大水龙头，观察水滴个数，发现增加的规模都是两倍。
以原始两个水滴之间的时间间隔为单位，统计此时间段内水滴的个数，则水滴个数就是2、4、8、16…这样的序列。
没有其他情况出现！
当水滴个数增加到一定程度后，水滴序列不再有规律，水滴似乎随机下落，混沌出现！
继续放大出水量，水滴之间无分割时间，变成小水流。
（注意水龙头下面用容器接水，避免浪费。
此时不能用称重的方法来统计水滴个数，因为大小不同。
）
梅乐芝经理的科普文章（十四）
第14节从无序到有序
前面曾介绍熵，就是混乱程度的度量。
而混乱程度就是无序程度。
如何体会混乱？在一个系统中，以什么标准来表达混乱程度的增加或减小？以4硬币的系统为例，全部是正面或反面朝上，则系统仅有2种状态。
如果是2个正面2个反面，则有12种状态。
以状态的数量为混乱的程度指标，那么硬币系统全部同面向上的状态数量最少，无序程度最低，有序程度最高。
2正2反的无序程度最高，有序程度最低。
冰中的水分子固定某个位置震荡，而水的分子可以自由移动，同质量水就比冰的熵高。
由热力学第二定律，封闭系统（物质和能量守恒）的熵总是增加的。
也就是混乱是系统趋势。
但在自然界，可以发现大量由无序变有序（无序程度由高变低）的情况出现。
秋高气爽，天气中经常出现云街现象。
前面曾介绍对称的破缺，产生Bénard对流。
细胞的繁殖过程中，把混乱的材料分子，加工成极端有序的排列，双螺旋DNA。
这些现象的出现，似乎违反了熵增原理。
这些有序现象（称为自组织现象）的产生条件，和热力学第二定律的前提条件不同。
在自组织现象中，物质和能量都在变动，不满足熵增的基础要求。
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