生命过程与生物熵
作者：马远新 安虎雁 毛莉萍。
【摘要】 利用耗散结构理论通过生物熵在生命过程的变化分析，建立了正常生命过程的生物熵变数学模型，并对模型的数值变化进行了分析，探讨了生命过程中负熵流与熵增的变化趋势以及原因。
1864年法国物理学家克牢修斯提出了一个物理量和新函数——熵，熵是热力学系统的态函数，在绝热系统中熵变永远不会为负。统计物理学研究表明,熵就是混乱度的量度。20 世纪60 年代,比利时普利高津提出了耗散结构理论（把那些在非平衡和开放条件下通过体系内部耗散能量的不可逆过程产生和维持的时—空有序结构称为耗散结构）,将熵推广到了与外界有能量交换的非平衡态热力学体系。熵的内涵不断扩大,逐渐形成了热力学熵,黑洞熵、信息熵等概念［1］。这种广义熵的提出, 阐明了非平衡态与平衡态热力学体系熵的本质是一致的,均受熵定律支配,从而也揭示了物理系统与生命系统的统一性［2］。
各生命体的生命活动过程是具有耗散结构特征的、开放的非平衡系统, 生命现象也与熵有着密切关系, 生命体和一切无机物的一个根本区别是它具有高度有序性。根据这一特点用“熵”来描述生命是较为恰当的。引入广义熵的概念来度量生命活动过程的质量, 称为生物熵。本研究将耗散结构理论用于生命过程的研究,建立了生物熵随年龄正常变化的宏观数学模型, 用以描述生命过程的熵变。
一个无序的世界是不可能产生生命的，有生命的世界必然是有序的。生物进化是由单细胞向多细胞、从简单到复杂、从低级向高级进化，也就是说向着更为有序、更为精确的方向进化，这是一个熵减的方向，与孤立系统向熵增大的方向恰好相反，可以说生物进化是熵变为负的过程，即负熵是在生命过程中产生的。但是生命体是"耗散结构"，耗散结构认为一个远离平衡态的开放体系，通过与外界交换物质和能量，在一定条件下，可能从原来的无序状态转变为一种在时间、空间或功能上有序的状态，这个新的有序结构是靠不断耗散物质和能量来维持的。生命体通过不断与外界交换物质、能量、信息和负熵，可使生命系统的总熵值减小,从而有序度不断提高,生命体系才得以动态地发展。生物进化是个熵变为负的过程，即负熵是在生命过程中产生的。
一个系统由无序变为有序的自然现象称为自组织现象。自组织现象可以通过下面过程说明：
① 蛋白质大分子链由几十种类型的成千上万个氨基酸分子按一定的规律排列起来组成。这种有组织的排列决不是随机形成的，而是生命的自组织过程［4］。这表明生命体的有序自组织的形成与随物质、能量和信息带进生物体而引起的负熵有关。大的负熵状态,必然有利于有序自组织的形成。而自组织有序度的提高, 也必然会导致生物熵的进一步减少。
②生命的成长过程是生命系统的熵变由负逐渐变化趋于0的过程，可以说随着生命的成长，生物熵是由快速减少到逐渐减少的过程，这个过程中生物组织的总量增加，有序度增加，生物熵总量减少，所以熵增为负。
③衰老是生命系统的熵的一种长期的缓慢的增加，也就是说随着生命的衰老，生命系统的混乱度增大，原因应该是生命自组织能力的下降造成负熵流的下降，生命系统的生物熵增加，直至极值而死亡，这是一个不可抗拒的自然规律［5］。
生命过程是一个开放的热力学系统，熵变可以用一个耗散型结果进行描述。
dS=dSi+dSe。
式中, dS为微熵即熵变,表示热力学体系在某一状态时的熵变；dSi 为系统内不可逆过程产生的熵,dSi ≥0；dSe 是开放系统与外界环境交换物质、能量产生的熵流,其符号可正可负。
以S(t) 表示t 时刻的生物熵值,那么1/S dS/dt 表示t 时刻生物熵的相对生长率, 从宏观上分析它应用由两部分组成：一部分是由于生命体内部发生的不可逆过程所引起的熵增加f(t) 0 ； 另一部分是该生命体生命过程中自组织生成的熵流g(t)，所以。
1/S dS/dt=f(t) + g(t)［6］。
分析生命体的发育过程,我们知道由生命体内部发生的不可逆过程所引起的熵增流f(t) 总是先增加(生命体的出生到逐步成熟) 再减少(逐步衰老)［7］。生命过程中自组织生成的负熵流g(t) 也总是先增加(生命体的出生到逐步成熟) 再减少(逐步衰老)。根据生命活动的全过程可以等到dS的解为：
dS=S0b(1—e—dt)—S0a(1—e—ct)。
对比公式： dS=dSi+dSe。
其中：负熵dSe=—S0a(1—e—ct) ，熵增 dSi=S0b(1—e—dt)。
a,b是婴儿出生时的负熵、熵增系数，不考虑后天影响a,b应该是常量，起始时a b ；c、d分别是的时间变化系数，在生命过程中随时间有小的变化，且有d c 。其中, S(0) = S0 表示生命体刚出生时的熵值,也就是模型的初值, 一般认为其值较大。
假定以35岁为平衡点，即dS=0，可以得到：在小于35岁区间，dS由负值（较大）先快后慢减为0；大于35岁区间，dS由0先慢后快增加为正值（较大）；只是后期dS增加过程较前期变化过程慢许多。