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给定两个时间序列，是否可以通过严格和定量的方式导出它们之间的因果关系？最近，梁湘三教授利用Liang-Kleeman信息流理论在这个问题上取得了突破，他的研究《揭示时间序列之间的因果关系》（《Unraveling the cause-effect relation between time series》）于11月24日在美国物理协会《物理评论E》（《Physical Review E》）期刊上发表。该论文甫经接受即受到关注，11月17日，美国物理学会著名杂志《今日物理》(《Physics Today》)采访了梁湘三教授，对他在定量因果分析方面的研究进展进行了详细评述。
《今日物理》杂志主要收录全球科学界权威人士对物理学重要研究进展的评论与讨论、物理学新闻以及物理学历史上发生的重要事件等，在物理学领域具有重要影响。《定量因果分析——通过一个简洁公式的计算即可告知两个相关事件之间是否存在因果关系》这一报道指出， 因果性和相关性是经常被混淆的两个不同概念，如果一个现象A和另一个现象B之间存在因果关系，那么他们随时间的演化一定具有相关性，然而两个现象之间存在相关性并不意味着他们之间具有因果关系，受同一外部因素的两个独立个体往往具有很强的相关但却不一定存在因果关系。信息流是普通物理及动力学中一个重要的基本概念，在信息论中，如果控制现象A和现象B的动力过程已知，信息流严格决定两者之间的因果关系：如果从现象A到B的信息流为零，那么A对B没有影响 ；否则，A是B现象产生的原因。报道称，梁湘三教授的研究能够在尚不清楚两个现象之间的动力过程情况下，仅通过两个时间序列的相关系数来计算它们之间的信息流，就能最终确定两个现象之间的因果关系，该理论目前已经被应用于研究厄尔尼诺（El Niño）和印度洋偶极子（IOD）的关系。
长期以来，各个应用学科均聚焦“因果关系分析”议题，研究方法各异，但大多为经验性或半经验性的探讨。在大气、海洋、气候研究领域，多数观测数据分析都采用时间滞后相关来了解两个事件或过程的因果关系。梁湘三教授引入Liang-Kleeman信息流理论，使因果关系得以在数学与物理上严格化，由此严格导出的公式在形式上非常简洁，只涉及协方差的计算。这个公式已在多个试金石般的遗留问题中得到验证，并被应用到不同的实际问题中。以厄尔尼诺和印度洋偶极子（IOD）之间的关系分析为例，研究表明两个模态互为因果，但其因果关系并不对称：厄尔尼诺使得IOD趋于稳定，但IOD则使得厄尔尼诺不确定。对于厄尔尼诺来说，来自IOD的信息流表现为来自印度洋的不确定性的传播。
IOD对El Niño的信息流
《今日物理》报道链接 scitation.aip.org/content/aip/magazine/physicstoday/news/10.1063/PT.5.7124