本科毕业生论文 有热力学理论分析土壤系统的熵
热力学中的熵理论研究
热力学中的熵理论研究热力学是一门研究热力学系统的学科。
熵是热力学中的一个重要概念。
在热力学中，熵是一种描述物质混乱程度的物理量，它是一种状态函数，表示一个热力学系统的无序程度。
在热力学系统中，熵自然地增加，它是一个人类科学理解自然界的热力学规律的重要基石。
熵的定义熵的定义最早可以追溯到热力学第二定律，也就是熵增原理。
熵增原理指出，热力学系统的熵总是不断增加，这个规律被认为是热力学中具有普遍性和重要性的定律之一。
热力学系统的熵增加表示系统的无序程度增加，系统的失序程度增高。
对于一个孤立热力学系统，其熵的变化是由系统中微观粒子密度分布的变化引起的。
孤立系统的熵增加表示系统内部的混乱程度不断增加，而我们常见的各种实际系统，如系统内部气体粒子的分布、质点的布局等都带着混乱性。
熵的初步定义就从这个宏观规律形成。
熵的统计解释熵除了可以被定义为孤立系统内部的无序变化程度外，也可以从统计力学的角度来解释。
在统计力学中，物质的微观粒子的状态可以被描述为整个系统内所有粒子状态的一个分布。
而系统熵的变化对应的是微观粒子的状态分布的变化。
熵是用来描述孤立热力学系统中微观粒子状态的一个物理量。
更确切地说，熵是描述一个热力学系统各种微观性质无序程度的物理量。
例如，如果一个系统中的分子全部处于有序状态，那么它的熵就是最小值，如果分子的状态变得更加混乱，那么熵就会增加。
熵的单位熵的单位是焦耳每开尔文（J/K）。
即，热力学系统的熵增加，实际上就是在能量转移和能量转化的过程中，熵的值不断增加。
在物理学和化学中，熵的单位通常都是焦耳每开尔文（J/K），也可以表示为微热和摩尔——每摩尔（mol）的物质熵。
熵的单位可以用于描述一组分子在一定温度范围内按照某种方式自由分布时所产生的混乱程度。
总结热力学中的熵理论研究是一个非常重要的领域，在各个领域都有其具有重要意义的应用。
这一领域的研究通过实验和计算等手段，对热力学系统当中的熵进行深入研究，为我们深入理解物质的结构和能量传递过程提供了极其重要的参考。
热力学系统中的熵
热力学系统中的熵热力学是研究能量转化和传递的物理学分支，而熵则是热力学中非常重要的一个概念。
熵是描述系统无序程度的物理量，它反映了系统的热力学状态。
熵的概念最早由德国物理学家卡诺提出，后来由奥地利物理学家鲁道夫·克劳修斯发展完善，并得到了美国物理学家J·W·吉布斯的进一步发展。
熵的定义是一个系统的无序程度，当系统处于高度有序的状态时，熵较低，而当系统处于高度无序的状态时，熵较高。
系统的熵可以通过统计方法来计算，而统计熵也被称为玻尔兹曼熵。
统计熵的计算公式为S = k ln(W)，其中S表示熵，k表示玻尔兹曼常数，W表示系统的微观状态数。
熵与微观状态数的关系非常重要。
当系统的微观状态数越多时，其熵就越大，反之亦然。
这是因为微观状态数越多，系统的状态越无序。
例如，对于一个装有气体分子的容器，如果气体分子均匀地分布在容器中，可以有很多不同的微观配置，这对应于较高的熵。
而如果气体分子都集中在一个小区域内，可以有很少的微观配置，这对应于较低的熵。
熵增定律是热力学的基本原理之一。
它可以用来描述系统的熵在一个过程中的变化情况。
根据熵增定律，一个孤立系统的熵在一个不可逆过程中只能增加，而在可逆过程中则保持不变。
这意味着在自然界中，系统总是趋向于更加无序的状态。
熵增定律的推导可以通过皮亚诺不等式来进行，皮亚诺不等式表示一个可逆过程和一个不可逆过程之间的熵变关系。
熵增定律是与时间的箭头方向密切相关的一个概念。
根据热力学第二定律，自然界的过程总是趋向于熵增的方向进行，而不是熵减。
这意味着热量不会自发地从低温物体传递到高温物体，我们只能通过外力（例如压缩空气或者使用制冷装置）来实现热量从低温物体到高温物体的传递。
这也是为什么制冷设备无法达到100%的效率的原因，因为在传递过程中必然会产生一定的副产物，即熵增。
熵在工程和科学领域有着广泛的应用。
例如，在能量转换中，我们需要考虑系统的熵变，以评估能量转换过程的有效性。
热力学中的熵概念
热力学中的熵概念热力学作为一个自然科学的分支，研究的是物质和能量的转化与变化规律。
在热力学中，有一个重要的概念，那就是熵。
熵是热力学中的一个基本量，描述了系统的无序程度，也可以理解为系统的混乱程度。
本文将从熵的定义、熵的增加和减少以及熵的应用三个方面进行阐述。
首先，我们来看熵的定义。
熵是由德国物理学家克劳修斯发明的，它最初是用来描述热力学过程中的能量转化问题。
熵是一个状态函数，用S表示，它与温度和体积有关。
熵的定义是：熵的增量等于系统所吸收的热量与系统所处温度的比值。
即ΔS = Q/T，其中ΔS表示熵的增量，Q表示系统所吸收的热量，T表示系统的温度。
这个定义可以帮助我们理解熵的概念。
其次，熵的增加和减少也是非常重要的。
根据熵的定义可知，当系统吸收热量时，熵会增加；当系统放出热量时，熵会减少。
这表明，熵是随着热能的转化而不断发生变化的。
我们可以通过一个简单的例子来理解这个概念。
假设我们将一杯冷水和一杯热水倒入一个大盆中，此时热水和冷水会发生混合，整个系统的无序程度明显增加，即熵增加。
反之，如果我们将水倒回原来的容器中，热水和冷水重新分层，系统的无序程度变得更低，即熵减少。
通过这个例子，我们可以感受到熵的增加和减少与能量转化的关系。
最后，我们来谈谈熵的应用。
熵在热力学中有着广泛的应用，它不仅用于系统能量转化的描述，还在其他领域发挥着重要作用。
例如，在化学反应中，熵被用来描述物质转化的趋势和反应速率。
在生态学中，熵可以用来衡量生态系统的稳定性和复杂性。
熵还被用来解释信息论中的信息量和信息熵。
可以说，熵在各个领域中都有着广泛的应用价值，深入研究熵的特性对于理解自然界中的各种现象是至关重要的。
总结起来，熵是热力学中一个重要的概念，它描述了系统的无序程度。
熵的增加和减少与系统能量转化密切相关，熵的应用也涉及到多个学科领域。
通过深入研究熵的概念和特性，我们可以更好地理解自然界中的各种物质和能量转化过程。
希望通过本文的介绍，读者对熵的概念有更清晰的认识，并能进一步深入研究热力学的相关内容。
熵的原理及应用论文
熵的原理及应用1. 引言熵是信息论中一个重要的概念，它描述了一个系统中的无序程度。
熵的概念最初是由克劳修斯·沃维尼克在1948年提出的。
它被广泛应用于各个领域，包括物理学、化学、生物学和计算机科学等。
本文将介绍熵的定义和原理，以及熵在不同领域的应用。
2. 熵的定义熵可以用来衡量一个系统的混乱程度或者不确定性的程度。
熵的计算公式如下：$$ H(X) = -\\sum_{i=1}^{n} P(x_i) \\log_2(P(x_i)) $$其中，H(X)表示系统的熵，P(x i)表示系统处于状态x i的概率。
熵的单位通常用比特（bits）表示。
3. 熵的原理熵的原理可以通过以下三个方面来理解：3.1. 熵与无序程度的关系从熵的定义可以看出，当系统的状态越多且概率分布越均匀时，熵越大，系统的无序程度越高。
相反，当系统的状态少且分布不均匀时，熵越小，系统的无序程度越低。
3.2. 熵与信息量的关系根据熵的计算公式可以看出，熵与信息量有直接的关系。
当系统中某个状态的概率较高时，其对应的信息量较低，而当系统中某个状态的概率较低时，其对应的信息量较高。
熵越大，系统中的每个状态所包含的信息量越多。
3.3. 熵与系统不确定性的关系熵可以用来衡量系统的不确定性。
当系统的熵较高时，系统的状态难以预测，即系统具有较高的不确定性。
相反，当系统的熵较低时，系统的状态容易被确定，即系统具有较低的不确定性。
4. 熵的应用熵在各个领域都具有广泛的应用，下面将介绍熵在物理学、化学、生物学和计算机科学等领域的应用。
4.1. 物理学在物理学中，熵被用来描述热力学系统的无序程度。
熵在热力学中的应用可以帮助我们理解系统的能量转化和热力学过程。
4.2. 化学在化学中，熵被用来衡量反应的自由度和不确定性。
熵在化学反应中的应用可以帮助我们预测和控制化学反应的方向和速率。
4.3. 生物学在生物学中，熵被用来描述生物系统的多样性和适应性。
熵在生物学中的应用可以帮助我们理解生物多样性的形成和演化过程。
熵的概念与热力学过程分析
熵的概念与热力学过程分析熵是热力学的重要概念之一，用于描述系统的无序度或混乱程度。
通过对熵的理解，我们可以深入认识热力学过程，并从中得到一些有趣的分析结果。
一、熵的定义与热力学第二定律在热力学中，熵（Entropy）是一个统计物理量，描述了系统的无序度。
熵的定义由奥地利物理学家路德维希·博尔兹曼提出，并被热力学第二定律所支持。
熵的定义可以用于宏观系统和微观系统，分别对应着宏观热力学和统计物理学的熵定义。
对于宏观系统，熵的定义可以表示为：$\Delta S = \int\frac{\delta Q}{T}$其中，ΔS表示熵变，ΔQ表示系统吸收或放出的热量，T表示系统的温度。
熵变的正负表示系统熵的增加或减少，正比于系统吸收的热量与温度的比值。
对于微观系统，熵的定义可以表示为：$S = -k \Sigma P_i \ln P_i$其中，S表示系统的熵，$P_i$表示系统处于第i个微观状态的概率，k表示玻尔兹曼常数。
熵的定义与热力学第二定律有着密切关系。
热力学第二定律表明，在一个孤立系统中，熵不会减少，而只能增加或保持不变。
这意味着，自然界中的热力学过程是具有方向性的，总是朝着无序的状态发展。
二、热力学过程与熵变分析熵变可以用于分析热力学过程中的系统状态变化。
通过对熵变的计算，我们可以了解系统在不同条件下的变化趋势，以及热力学过程的方向。
1. 等温过程等温过程是指系统在恒温条件下进行的过程。
在等温过程中，温度保持不变，熵变可以表示为：$\Delta S = \int\frac{\delta Q}{T} = \int\frac{nC_vdT}{T}$由于温度的恒定，熵变可以化简为：$\Delta S = nC_v\ln(\frac{T_2}{T_1})$其中，Cv表示系统的定容摩尔热容量，n表示物质的摩尔数，T1和T2分别表示过程的初、末温度。
2. 绝热过程绝热过程是指系统在没有传热的情况下进行的过程。
热力学中的熵概念及其应用案例分析
热力学中的熵概念及其应用案例分析熵概念的介绍熵是热力学中一个重要的概念，它代表了一个系统的无序程度。
熵的增加意味着系统的无序程度增加，而熵的减少则表示系统的有序程度增加。
熵在物理学、化学和工程学等领域都有广泛的应用。
熵的计算方式熵的计算可以利用熵公式：\[ S = -k \sum p_i \log{p_i} \]其中，S表示熵，k是玻尔兹曼常数，p_i是系统中各个微观状态的概率。
熵在化学反应中的应用熵在化学反应中的应用是通过熵的变化来判断反应的进行方向。
根据热力学第二定律，自发反应的方向是熵增加的方向。
通过计算反应前后的熵变，可以确定反应的自发性。
如果反应前后的熵变为正值，则反应是自发进行的；如果反应前后的熵变为负值，则反应是非自发进行的；如果反应前后的熵变为零，则反应处于平衡状态。
熵在能源转化中的应用熵在能源转化中也起到重要的作用。
能源转化是将一种形式的能量转化为另一种形式的能量。
根据能量守恒定律和熵的增加趋势，能源转化应尽量提高能量利用效率，减少熵的增加。
应用案例分析以汽车发动机为例，发动机将燃料中的化学能转化为机械能来驱动车辆。
在这个过程中，熵的增加是不可避免的。
通过优化发动机的设计和工作条件，可以尽量减少熵的增加，提高能源利用效率。
另一个案例是太阳能电池板的应用。
太阳能电池板将太阳能转化为电能。
通过改进电池板的材料和结构，可以提高太阳能的转化效率，并减少能量的浪费和熵的增加。
总之，熵是一个重要的热力学概念，具有广泛的应用。
通过理解熵的计算方法和探索其在化学反应和能源转化中的应用，可以帮助我们更好地理解和优化相关系统的性能。
热力学中的熵的概念及应用
热力学中的熵的概念及应用熵是热力学中一个重要的概念，它是描述物质无序程度的量度。
熵的引入为我们理解自然界中的各种现象提供了关键性的工具。
本文将介绍熵的概念和应用，并探讨其在自然界和实际生活中的应用。
在热力学中，熵是衡量系统无序程度的一种物理量。
熵的计算通常使用统计热力学中的概念和方法。
根据热力学第二定律，自然界中的所有过程都满足熵增原理，即一个孤立系统的熵将不断增加，直到达到最大值。
这表明自然界趋向于无序和混乱。
实际上，我们可以通过一些具体的例子来理解熵的概念。
例如，考虑一个杯子里的水。
在温度相同的情况下，水会自发地均匀地分布在杯子中，达到最大的无序状态。
如果我们倾斜杯子，水会集中在一侧，形成局部有序状态。
这种有序状态的熵比之前更低。
熵在热力学中的应用非常广泛。
它可以解释很多我们熟知的自然现象和技术问题。
首先，熵可以解释为什么热量只能从高温物体传递到低温物体。
根据熵增原理，热量自发地从高温区域转移到低温区域，因为这将增加整个系统的熵，使得系统变得更加无序。
此外，熵还可以解释为什么一些过程可以自发地发生，而其他过程需要外界的干预才能发生。
根据热力学中的熵减原理，一个系统只有在某个条件下，才能自发地从一个低熵状态转变为一个高熵状态。
这解释了为什么热流可以从温度低的物体转移到温度高的物体，但反过来却是不可能的。
此外，熵还在实际生活中有着广泛的应用。
例如，在环境保护领域，熵可以帮助我们理解和解决一些环境问题。
环境中的物质循环可以看作是一种熵的流动和转化的过程。
通过熵的思维，我们可以找到一些方法去降低系统的熵，减少能量和资源的浪费。
熵还在信息理论中有着重要的应用。
信息熵是衡量信息量的一种指标。
信息的无序程度越高，其熵值越大。
在通信系统中，熵可以帮助我们评估信道的无噪声容量。
这对于设计高效的通信系统非常重要。
总结起来，熵是热力学中一个非常重要的概念，它是描述物质无序程度的量度。
通过熵的概念和应用，我们可以深入理解自然界中的各种现象，并在实际生活中解决一些问题。
热力学熵的概念
热力学熵的概念热力学是研究能量转化和能量传递规律的一个重要分支。
而熵则是热力学中一个重要的概念，它描述了系统的无序程度。
本文将介绍热力学熵的概念、熵的计算和熵的应用。
一、熵的概念熵是热力学中表示系统无序程度的物理量，用符号S表示。
根据熵的定义，当系统的无序程度越高时，熵的值就越大。
反之，当系统的有序程度越高时，熵的值就越小。
熵的单位是焦耳/开尔文（J/K）。
热力学第二定律指出，在一个孤立系统中，熵是不断增加的。
换句话说，自然过程会使得系统的无序程度提高，从而使得熵增加。
这体现了系统趋于混沌和无序的趋势。
二、熵的计算熵的计算可以通过熵的基本定义和一些熵变的关系公式来实现。
熵的基本定义是S = klnW，其中k为玻尔兹曼常数，W为系统的微观状态数。
系统的微观状态数是指在给定的宏观条件下，系统可以存在的不同的微观状态的数量。
当系统在平衡态下发生微小变化时，由熵的定义可得熵的变化量为ΔS = Q/T，其中ΔS为熵变，Q为系统吸收或释放的热量，T为系统所处的温度。
这个关系可以用来计算系统在温度变化下的熵变。
三、熵的应用熵的概念在自然科学和工程技术中有广泛的应用。
以下是熵在不同领域的一些应用举例。
1. 生态学：熵的概念可以用来描述生态系统的稳定性和可持续性。
当生态系统的熵增加时，意味着系统的无序程度提高，可能导致系统的崩溃和不可逆转的变化。
2. 信息理论：熵在信息理论中也有重要的应用。
在信息传输和压缩领域，熵被用来衡量信息的平均不确定程度。
信息的熵越高，其中包含的信息量就越大。
3. 材料科学：熵在材料科学中可以描述物质的有序程度和相变过程。
例如，在固液相变时，物质的熵会发生明显的变化，从而改变物质的性质。
4. 经济学：熵的概念在经济学中被应用于研究资源分配和经济增长。
熵增加可以反映经济系统的无序状态，而有效的资源分配和经济增长可以减少系统的熵，提高经济效益。
总结：热力学熵是描述系统无序程度的物理量，它在热力学、生态学、信息理论、材料科学和经济学等领域有重要的应用。
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目录目录 (Ⅰ)中文摘要、关键词 (Ⅱ)1、引言 (1)2、熵概念的提出 (1)3、熵的意义 (2)3.1 热力学熵 (3)3.2 统计熵 (4)3.3 信息熵 (4)4、熵变的计算 (5)4.1可逆过程熵变的计算 (5)4.2求解熵变应注意的两个问题 (5)5、土壤系统熵 (6)6、结束语 (9)参考文献 (9)英文摘要、关键词 (10)摘要：本文根据热力学中熵理论，来研究土壤系统的肥力。
土壤系统熵越低表示土壤系统的肥力越高。
土壤系统熵值有稳定性, 可作为土壤分类的依据。
因为熵值计算排除了空间条件和不同作物种类与其它偶然因素评价土壤肥力的影响, 因而可供比较应用。
土壤系统熵既反映了系统的结构状态, 也反映了输入能量的可用程度, 因此是土壤作为一个耗散结构的基本性质指标, 从而实现了土壤肥力评价中的生态效率和经济效益的结合, 并且为系统论土壤学的研究对象提供了认识的基础。
土壤系统熵和土壤信息量有同等意义，是对土壤系统进行最优化反馈控制的依据。
用熵这样一个量来衡量土壤系统的肥力，有利于合理利用土地，提高肥力，减少能源的浪费。
关键词：土壤系统，熵，土壤肥力，耗散理论由热力学理论分析土壤系统的熵一引言“熵”这个词是由以善于构思物理概念著称的德国著名物理学家克劳修斯首创，它是热力学和统计物理中特有的宏观量. 随着科学的发展和认识的不断深入，“熵”这个物理学概念已渗透到了自然科学和社会科学的各个领域，涉及信息论、控制论、哲学、经济学等学科领域中。
杰里米·里夫金提出：熵是一种新的世界观；伟大的物理学家爱因斯坦认为：熵理论，对于整个科学来说是第一法则；美国著名学者里符金赞誉熵理论将成为 21 世纪文明观的基础；英国文学怪杰斯诺也将理解和掌握熵理论的必要性喻为：一位对热力学第二定律一无所知的人文学者和一位对莎士比亚著作一无所知的科学家同样糟糕. 追溯熵概念的提出，发展及其拓展，将极大促进人们对熵概念的全面理解，并运用熵理论正确指导人们的生产和生活实践。
熵概念在土壤学和农学中的应用, 是新兴学科《系统土壤学》的任务, 为土壤肥力和农业系统工作效率提出了新的评判指标, 现根据接触到的文献, 简单介绍一下实际应用和检验的情况。
1989年河南农科院土肥所李宝贵最早发表研究论文(得到北京农大土化系陈伦寿、毛达如两位教授支持, 农村生态环境, 1989 年3 期),报导应用土壤熵概念对河北曲周县不同土壤试验资料整理计算结果, 指出土壤熵的提出为确定系统土壤学对象提供了认识的基础, 熵级指标和陈清硕最早公布的结果一致。
同期河南大学地理系马建华在自然地理土壤地理卷上发表论文引用土壤熵公式分析土地系统熵。
随后北农大植物营养学教授农业部教育司司长毛达如和张承东、骆美贞发表论文《应用“土壤系统熵”对土壤肥力的评判》, 引用河北曲周县三种肥力的土壤进行了土壤系统熵计算, 认为土壤熵指标既可以评判土壤基础肥力, 也可以在施肥后对土壤肥力进行综合效果评判, 既能定性又能定量。
本文将从土壤肥力方面论述土壤与熵的关系。
二“熵”概念的提出“熵”(entropy)是德国物理学家克劳修斯在1850年创造的一个术语，他用它来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度。
能量分布得越均匀，熵就越大。
如果对于我们所考虑的那个系统来说，能量完全均匀地分布，那么这个系统的熵就达到最大值。
在克劳修斯看来，在一个系统中，如果听任它自然发展，那么能量差总是倾向于消除的。
让一个热物体同一个冷物体相接触，热就会以下面所说的方式流动：热物体将冷却，冷物体将变热，直到两个物体达到相同的温度为止。
如果把两个水库连接起来，并且其中一个水库的水平面高于另一个水库，那么，万有引力就会使一个水库的水面降低，而使另一个水面升高，直到两个水库的水面均等，而势能也取平为止。
因此，克劳修斯说，自然界中的一个普遍规律是：能量密度的差异倾向于变成均等。
换句话说，“熵将随着时间而增大”。
对于能量从密度较高的地方向密度较低的地方流动的研究，过去主要是对于热这种能量形态进行的。
因此，关于能量流动和功－－能转换的科学就被称为“热力学”，这是从希腊文“热运动”一词变来的。
人们早已断定，能量既不能创造，也不能消灭。
这是一条最基本的定律；所以人们把它称为“热力学第一定律”。
克劳修斯所提出的熵随时间而增大的说法，看来差不多也是非常基本的一条普遍规律，所以它被称为“热力学第二定律”。
熵是描述热力学系统的重要态函数之一。
我们知道，为了定量表述热力学第零定律（即热平衡规律）建立了温度的概念；为了定量表述热力学第一定律，建立了内能的概念；与此类似，为了定量表述热力学第二定律，才建立了熵的概念。
熵的大小反映系统所处状态的稳定情况，熵的变化指明热力学过程进行的方向，物理过程的方向性用熵增加原理来表示，熵为热力学第二定律提供了定量表述。
熵的概念比较抽象，初次接触它，很难透彻了解。
但熵的概念很重要，随着科技的发展，很多学科都引入了熵的概念，所以对于熵的学习也显得越来越重要，有人说，熵概念的重要性丝毫不亚于能量的概念。
三熵的意义熵是描述自然界一切过程具有单向性特征的物理量。
热传导、功变热和气体自由膨胀等物理过程具有单向性（或不可逆性）特征，热量能自发地从高温物体传到低温物体，但热量从低温物体传到高温物体的过程则不能自发发生；机械功可通过摩擦全部转化为热，但热不可能全部转化为机械功；气体能向真空室自由膨胀，使本身体积扩大而充满整个容器，但决不会自动地收缩到容器中的一部分。
德国物理学家克劳修斯首先注意到自然界中实际过程的方向性或不可逆性的特性，从而引进了一个与“能”有亲缘关系的物理量---“熵”。
熵常用S表示，它定义为：一个系统的熵的变化ΔS是该系统吸收（或放出）的热量与绝对温度T的“商”，即QS T ∆∆= （3.1）当系统吸收热量时，取为正；当系统放出热量时，ΔQ 取为负。
这里我们定义的是熵的变化，而不是熵本身的值。
这种情况与讨论内能或电势能和电势时一样，在这些问题中重要的是有关物理量的变化量。
这样定义的熵是如何描述实际过程单向性特征的呢？以热传导过程为例，热量只能自发地从高温物体传向低温物体，而不能自发地从低温物体传向高温物体。
设高温物体的温度为T 1，低温物体的温度为T 2，在热量ΔQ 从高温物体转移到低温物体的过程中， 高温物体熵变为21Q S T ∆∆=-，低温物体熵变为22Q S T ∆∆=，总系统熵变为1221Q Q S S S T T ∆∆∆=∆+∆=- （3.2） 因为T 1＞T 2，所以总熵变ΔS ＞0，这表明，在热传导过程中系统系统的熵增加了。
熵是混乱和无序的度量。
熵值越大，混乱无序的程度越大。
我们这个宇宙是熵增的宇宙。
热力学第二定律体现的就是这个特征。
热力学第二定律还揭示了：局部的有序是可能的，但必须以其他地方的更大无序为代价。
玻尔兹曼在研究分子运动统计现象的基础上提出来了公式：ln S k =Ω (3.3) 其中，Ω为系统分子的状态数，k 为玻尔兹曼常数。
这个公式反映了熵函数的统计学意义，它将系统的宏观物理量S 与微观物理量Ω联系起来，成为联系宏观与微观的重要桥梁之一。
基于上述熵与热力学几率之间的关系，可以得出结论：系统的熵值直接反映了它所处状态的均匀程度，系统的熵值越小，它所处的状态越是有序，越不均匀；系统的熵值越大，它所处的状态越是无序，越均匀。
系统总是力图自发地从熵值较小的状态向熵值较大（即从有序走向无序）的状态转变，这就是隔离系统“熵值增大原理”的微观物理意义。
而根据熵的不同用途或意义又可以划分为以下种类3.1 热力学熵熵诞生于热力学这门学科，1865年由克劳修斯首先认识并定名，其意为“热量除以温度的商”。
它是描述热力学系统平衡态的一个态函数，用公式表示为：dQ dS T =或 a b dQ S S T -≥⎰ （3.4）其中a S 和b S 分别表示初末状态的熵值，T 是绝对温度，Q 是热量，a b S S -叫熵变。
等号对应可逆过程，大于号对应不可逆过程。
由此可知，在孤立系统中进行的过程，永远使熵有增无减，对可逆过程，系统的熵不变，对不可逆过程，系统的熵总是增加，这叫熵增加原理。
根据这一原理，以熵变为判据，不仅可以判断不可逆过程进行的方向和限度，而且还需要能给出孤立系统达到平衡的必要条件，即任何自发过程都是由非平衡态趋向平衡态，当系统达到平衡态，熵增加到最大值。
从宏观上讲，熵是反映热过程方向的物理量，是量度能量的退化或进化的。
熵是不可用能的量度，一个系统的熵愈增，不可用能愈大。
3.2 统计熵玻尔兹曼将熵与系统的热力学概率联系起来，建立了著名的玻尔兹曼关系式：ln S k W = （3.5）式中Ｗ与系统任一给定的宏观状态相对应，表示系统可能有的微观状态数，Ｋ是玻尔兹曼常量，其值为231.3810/J K -⨯.若一个系统共有Ｗ个微观状态数，按照等概率原理，每个微观状态出现的概率均为1W ，上式可写为： ()()1ln 1s k w w =-∑ （3.6）如以P 表示概率，1p w =，上式可写为：ln s k p p =-∑ 。
玻尔兹曼关系式中的熵称作统计熵，它是热力学熵的微观解释。
所谓熵，是反映系统宏观态所具有的微观状态的数目或热力学概率的量，热力学概率愈大，表示系统的状态愈混乱无序。
因此，熵是系统无序度或混乱度的量度，孤立系统内部发生的过程总是从热力学概率小的状态向热力学概率大的状态过渡，熵的增加意味着系统无序度的增加。
3.3信息熵1948年信息论的创始人香农从概率的角度给出信息量的定义。
随机事件出现的不确定度用其出现的概率来描述，事件出现的可能性愈小，概率就愈小，而所含的信息量却愈大；相反，事件出现的可能性愈大，概率就愈大，而所含的信息量却愈小。
若各事件概率分布不等，则信源提供的平均信息量H 为：()1ln ni i i H P P ==-∑ （3.7）式中Ｈ称为信息熵，i P 为某个事件出现的概率，ln i P 为事件所提供的信息量。
在信息熵公式中有负号，表示系统获得信息后无序状态的减少或消除，或者说，一个系统的状态越是有序，它告诉我们的信息就越多，状态越是无序，它给我们的信息就越少，熵的增加就意味着信息的减少。
所以玻尔兹曼说：“熵是一个系统失去信息的量度。
”即信息量相当于负熵，信息的失去为负熵的增加所补偿。
四 熵变的计算4.1 可逆过程熵变的计算根据克劳休斯数学表达式可知, 如果两平衡态间的过程是可逆的, 熵变可用 2211dQ S S T-=⎰ (4.1) 求得( S 1 和S 2 分别表示系统在1 态和2 态的熵) . 可逆过程熵变可通过n 摩尔理想气体从初态1111(,,)p V T 变化到末态2222(,,)p V T 求得.即( 1) 等温过程 212222111111ln ln V V V P dQ S dQ Pd nR nR T T T V P ∆=====⎰⎰⎰ (4.2) ( 2) 等压过程 21222,,,111ln ln T p m p m p m T V T dQ dT S n C nC nC T T V T ∆====⎰⎰ (4.3) ( 3) 等容过程 21222,,,111ln ln T v m v m v m T p T dQ dT S n C nC nC T T p T ∆====⎰⎰ (4.4) ( 4) 绝热过程 210dQ S T∆==⎰ (4.5) 若系统经历一个可逆循环过程, 则由定义式得0dQ S T ∆==⎰ （4.6） 即熵变为零.实践证明, 在土壤— 植物— 环境这个大的体系中, 存在着能量及其转换的关系,80年代中期,陈清硕提出以土壤系统熵来表征土壤肥力, 反映了土壤、植物与环境的结构状态以及能量输入输出的程度, 使传统的土壤农化和植物营养研究结果由特殊性上升到了普遍性, 为认识评价土壤的肥力水平、植物品种的适种性、肥料施用的广延性等方面提供了另一概念的理论依据, 使以往孤立的试验结果有了一个统一的比较分析标准。