TED2014
Gavin Schmidt: The emergent patterns of climate change
ギャビン・シュミット: 気候変動によって出現する異常な気象パターン
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気候科学者のギャビン・シュミットは「気候変動は個々の物理現象に細分化するだけでは理解できない。全体を理解しなければ何も理解できない」と言います。この啓蒙的な話の中で、小規模な環境的事象が絶え間なく起こす複雑な相互作用をシュミレートできる素晴らしいモデルを使って、気候変動の全体像をどのように研究しているのか説明します。
Gavin Schmidt - Climate scientist
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures. Full bio
What goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures. Full bio
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私たちは
複雑な環境の中で暮らしています
複雑な環境の中で暮らしています
00:12
We live in a very complex environment:
0
864
2323
00:15
complexity and dynamism
1
3187
1904
複雑性とダイナミズム
00:17
and patterns of evidence
2
5091
2063
様々なパターンが
00:19
from satellite photographs, from videos.
3
7154
2885
衛星写真やビデオから見てとれます
00:22
You can even see it outside your window.
4
10039
3011
窓外の景色を見ても分かります
00:25
It's endlessly complex, but somehow familiar,
5
13050
3860
果てしない複雑さです
しかし どこか馴染みがあり
しかし どこか馴染みがあり
00:28
but the patterns kind of repeat,
6
16910
1960
パターンは繰り返しますが
00:30
but they never repeat exactly.
7
18870
2490
一定ではありません
00:33
It's a huge challenge to understand.
8
21360
4127
だから 理解するのが
とても難しいのです
とても難しいのです
00:37
The patterns that you see
9
25487
2132
目にするパターンは
00:39
are there at all of the different scales,
10
27619
3720
すべて規模が異なり
00:43
but you can't chop it into one little bit and say,
11
31339
2906
そのパターンを細分化して
00:46
"Oh, well let me just make a smaller climate."
12
34245
2663
「小さな気候モデルを作ってみる」とは
言えません
言えません
00:48
I can't use the normal products of reductionism
13
36908
4212
研究室で研究対象を
00:53
to get a smaller and smaller thing that I can study
14
41120
2722
より小さく細分化していく
00:55
in a laboratory and say, "Oh,
15
43842
2308
通常の還元主義の産物を用いて
00:58
now that's something I now understand."
16
46150
2396
「今何か分かった」とも言えません
01:00
It's the whole or it's nothing.
17
48546
3367
全体を理解しなければ
何も理解したことになりません
何も理解したことになりません
01:03
The different scales that give you
18
51913
2552
これらのパターンには
01:06
these kinds of patterns
19
54465
2122
さまざまなスケールのものがあり
01:08
range over an enormous range of magnitude,
20
56587
3457
とてつもない桁の範囲－
01:12
roughly 14 orders of magnitude,
21
60044
2416
およそ14桁の範囲に及びます
01:14
from the small microscopic particles
22
62460
2491
雲の元となる
01:16
that seed clouds
23
64951
2376
微細粒子から
01:19
to the size of the planet itself,
24
67327
2560
地球規模まで
01:21
from 10 to the minus six
25
69887
1276
つまり 10のマイナス６乗から
01:23
to 10 to the eight,
26
71163
1077
10の８乗まで
01:24
14 orders of spatial magnitude.
27
72240
2292
空間的なスケールは14桁に及びます
01:26
In time, from milliseconds to millennia,
28
74532
3411
時間的には ミリ秒から数千年まで
01:29
again around 14 orders of magnitude.
29
77943
3055
ここでもおよそ14桁の範囲があります
01:32
What does that mean?
30
80998
1387
これは何を意味するのでしょうか？
01:34
Okay, well if you think about how
31
82385
1939
もしこれらの計算方法が
01:36
you can calculate these things,
32
84324
2660
分るのならば
01:38
you can take what you can see,
33
86984
1960
計算結果はそのまま信ずるに足ります
01:40
okay, I'm going to chop it up
34
88944
1026
では これを
01:41
into lots of little boxes,
35
89970
1379
小さな方眼に分割していきましょう
01:43
and that's the result of physics, right?
36
91349
2355
それは物理現象の結果ですね？
01:45
And if I think about a weather model,
37
93704
1725
気象モデルについて考えるとき
01:47
that spans about five orders of magnitude,
38
95429
2494
空間的には地球規模から数kmまで
01:49
from the planet to a few kilometers,
39
97923
3127
５桁の範囲に及びます
01:53
and the time scale
40
101050
1538
時間的スケールの範囲は
01:54
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
41
102588
4412
数分から10日間 もしかすると
１か月かもしれません
１か月かもしれません
01:59
We're interested in more than that.
42
107000
1395
私たちの関心はそれ以上です
02:00
We're interested in the climate.
43
108395
1305
私たちは気候に関心があるのです
02:01
That's years, that's millennia,
44
109700
2141
数年～数千年という時間での
変動を知りたいのです
変動を知りたいのです
02:03
and we need to go to even smaller scales.
45
111841
2573
これにはより小さなスケールでの
理解が必要です
理解が必要です
02:06
The stuff that we can't resolve,
46
114414
1601
下位のスケールにおける
02:08
the sub-scale processes,
47
116015
1965
未解明の物理過程については
02:09
we need to approximate in some way.
48
117980
1980
何とかして概算しないといけません
02:11
That is a huge challenge.
49
119960
1762
それがとても難しいのです
02:13
Climate models in the 1990s
50
121722
2188
1990年代の気候モデルは
02:15
took an even smaller chunk of that,
51
123910
1970
もっと小さな方眼のマスにとどまり
02:17
only about three orders of magnitude.
52
125880
2018
３桁程度のものでした
02:19
Climate models in the 2010s,
53
127898
2095
2010年代の気候モデルは
02:21
kind of what we're working with now,
54
129993
1774
現在これを使って仕事をしていますが
02:23
four orders of magnitude.
55
131767
2940
４桁の範囲に及びます
02:26
We have 14 to go,
56
134707
2303
14桁に到達できるよう
02:29
and we're increasing our capability
57
137010
2200
10年ごとにほぼ１桁ずつ増やせるよう
02:31
of simulating those at about
58
139210
1870
気候モデルのシュミレーション能力を
02:33
one extra order of magnitude every decade.
59
141080
3546
高めています
02:36
One extra order of magnitude in space
60
144626
1895
空間的なスケールを１桁増やすには
02:38
is 10,000 times more calculations.
61
146521
3249
計算を１万倍多く行なわなければなりません
02:41
And we keep adding more things,
62
149770
2380
モデルの改訂にあたって
我々はより多くの要素を考慮し
我々はより多くの要素を考慮し
02:44
more questions to these different models.
63
152150
2374
より多くの疑問に
答えられるようにしています
答えられるようにしています
02:46
So what does a climate model look like?
64
154524
2733
では 気候モデルとは
どのようなものなのでしょうか？
どのようなものなのでしょうか？
02:49
This is an old climate model, admittedly,
65
157257
2341
白状しますが
これが旧型の気候モデルです
これが旧型の気候モデルです
02:51
a punch card, a single line of Fortran code.
66
159598
4080
１枚のパンチカードが
Fortranプログラムの一行分です
Fortranプログラムの一行分です
02:55
We no longer use punch cards.
67
163678
1978
もはやパンチカードを使っていませんが
02:57
We do still use Fortran.
68
165656
2241
まだFortranは使っています
02:59
New-fangled ideas like C
69
167897
1957
Ｃ言語のような最新式のアイデアは
03:01
really haven't had a big impact
70
169854
3235
気候モデルのコミュニティに
03:05
on the climate modeling community.
71
173089
2367
さほどの影響を与えませんでした
03:07
But how do we go about doing it?
72
175456
1400
では その対処方法は？
03:08
How do we go from that complexity that you saw
73
176856
4624
ご覧になった複雑性を
プログラムの各行へと
プログラムの各行へと
03:13
to a line of code?
74
181480
2530
落とし込んでいくのでしょうか？
03:16
We do it one piece at a time.
75
184010
1573
１つのピースは一度に処理します
03:17
This is a picture of sea ice
76
185583
1878
これは北極圏を飛んだ時に
03:19
taken flying over the Arctic.
77
187461
2098
撮影した海氷の写真です
03:21
We can look at all of the different equations
78
189559
2038
氷が成長したり
03:23
that go into making the ice grow
79
191597
3112
溶けたり 形を変えたりする
03:26
or melt or change shape.
80
194709
2114
あらゆる物理現象を見ることができます
03:28
We can look at the fluxes.
81
196823
1131
物質の流れが分ります
03:29
We can look at the rate at which
82
197954
1952
雪が氷になる割合を観察し
03:31
snow turns to ice, and we can code that.
83
199906
2845
それをコード化できるのです
03:34
We can encapsulate that in code.
84
202751
2329
それをコードにまとめるのです
03:37
These models are around
85
205080
1226
これらの現行のモデルは
03:38
a million lines of code at this point,
86
206306
2083
約百万行のコードからなっており
03:40
and growing by tens of thousands of lines of code
87
208389
3470
毎年 数万コードずつ
03:43
every year.
88
211859
1191
増えています
03:45
So you can look at that piece,
89
213050
1653
だから そのピースも他のピースも
03:46
but you can look at the other pieces too.
90
214703
1922
見ることができるのです
03:48
What happens when you have clouds?
91
216625
1933
雲で起きていることは？
03:50
What happens when clouds form,
92
218558
2159
雲が作られたり 消えたり
雨が降るときには
雨が降るときには
03:52
when they dissipate, when they rain out?
93
220717
1882
何が起きているのでしょうか？
03:54
That's another piece.
94
222599
1742
それは 別のピースの例です
03:56
What happens when we have radiation
95
224341
1846
太陽から届いた放射光が
03:58
coming from the sun, going through the atmosphere,
96
226187
2534
大気圏を通過する際に
吸収されたり反射する時には
吸収されたり反射する時には
04:00
being absorbed and reflected?
97
228721
1926
どの様なことが起きているのでしょうか？
04:02
We can code each of those
very small pieces as well.
very small pieces as well.
98
230647
3979
それら微細なピースも
プログラム化できます
プログラム化できます
04:06
There are other pieces:
99
234626
1416
その他のピースの例には
04:08
the winds changing the ocean currents.
100
236042
3460
海流を変える風があります
04:11
We can talk about the role of vegetation
101
239502
3770
土壌にある水を運んで
04:15
in transporting water from the soils
102
243272
2329
大気中に戻す
04:17
back into the atmosphere.
103
245601
1969
植物の役割などもあります
04:19
And each of these different elements
104
247570
2914
そして これらの諸要素を
04:22
we can encapsulate and put into a system.
105
250484
3624
すべてまとめて
システムに組み込みます
システムに組み込みます
04:26
Each of those pieces ends up adding to the whole.
106
254108
5148
これらすべてのピースが
全体を構成するのです
全体を構成するのです
04:31
And you get something like this.
107
259256
2297
なんとなく
ご理解いただけましたか
ご理解いただけましたか
04:33
You get a beautiful representation
108
261553
2848
気候システムで起きていることの
04:36
of what's going on in the climate system,
109
264401
2622
素晴らしい例を見て頂きます
04:39
where each and every one of those
110
267023
3389
ここでご覧になるものは 何れも
04:42
emergent patterns that you can see,
111
270412
2782
システムから出現したパターンで
04:45
the swirls in the Southern Ocean,
112
273194
2003
南洋の渦や
04:47
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
113
275197
2756
メキシコ湾の熱帯低気圧
04:49
and there's two more that are going to pop up
114
277953
1641
―今にも 太平洋上で
04:51
in the Pacific at any point now,
115
279594
2354
あと２つ生まれようとしています－
04:53
those rivers of atmospheric water,
116
281948
2713
それに大気中の水分の流れなどです
04:56
all of those are emergent properties
117
284661
2857
これらは全て
04:59
that come from the interactions
118
287518
2124
先にお話しした小規模な過程の
05:01
of all of those small-scale processes I mentioned.
119
289642
3495
相互作用から生じたものです
05:05
There's no code that says,
120
293137
1905
「南洋で小刻みな動きをせよ」
05:07
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
121
295042
1857
というコードはありません
05:08
There's no code that says, "Have two
122
296899
2668
「互いの周りを回転する
２つの熱帯性低気圧をもて」
２つの熱帯性低気圧をもて」
05:11
tropical cyclones that spin around each other."
123
299567
2898
というコードもありません
05:14
All of those things are emergent properties.
124
302465
3812
これらの事象すべてが
結果として出現したものなのです
結果として出現したものなのです
05:18
This is all very good. This is all great.
125
306277
2146
非常に良いことですし 素晴らしいことです
05:20
But what we really want to know
126
308423
1270
でも システムに
05:21
is what happens to these emergent properties
127
309693
1949
変化を与えると何が出現するか
05:23
when we kick the system?
128
311642
1705
知りたいのです
05:25
When something changes, what
happens to those properties?
happens to those properties?
129
313347
3533
何かが変わると どのような変化が
もたらされるのでしょうか？
もたらされるのでしょうか？
05:28
And there's lots of different ways to kick the system.
130
316880
2989
様々な要因が
システムに変化をもたらします
システムに変化をもたらします
05:31
There are wobbles in the Earth's orbit
131
319869
2033
数十万年に渡る
05:33
over hundreds of thousands of years
132
321902
1879
地球の公転軌道の揺れで
05:35
that change the climate.
133
323781
2026
気候が変わります
05:37
There are changes in the solar cycles,
134
325807
2136
太陽で起きる11年と
より長期の周期的変動も
より長期の周期的変動も
05:39
every 11 years and longer, that change the climate.
135
327943
3105
気候に変動をもたらします
05:43
Big volcanoes go off and change the climate.
136
331048
3574
大きな火山が噴火すると
気候が変わります
気候が変わります
05:46
Changes in biomass burning, in smoke,
137
334622
3238
バイオマスの燃焼､煙
05:49
in aerosol particles, all of those things
138
337860
1863
エアロゾル粒子などの変化で
05:51
change the climate.
139
339723
1822
気候が変わります
05:53
The ozone hole changed the climate.
140
341545
4059
オゾンホールが
気候に変化をもたらしました
気候に変化をもたらしました
05:57
Deforestation changes the climate
141
345604
2217
森林破壊により地表の特性や
05:59
by changing the surface properties
142
347821
1926
水の蒸発の仕方や
06:01
and how water is evaporated
143
349747
1990
システム内の動き方などが変わると
06:03
and moved around in the system.
144
351737
2466
気候が変わるのです
06:06
Contrails change the climate
145
354203
2285
何もなかった所に
飛行機雲が生じると
飛行機雲が生じると
06:08
by creating clouds where there were none before,
146
356488
2867
気候が変わります
06:11
and of course greenhouse gases change the system.
147
359355
4598
言うまでもなく
温室効果ガスでシステムが変わります
温室効果ガスでシステムが変わります
06:15
Each of these different kicks
148
363953
3021
これら各々の変動は
06:18
provides us with a target
149
366974
2151
我々のシステムに関する理解度を
06:21
to evaluate whether we understand
150
369125
2835
測る際の
06:23
something about this system.
151
371960
2161
目安となります
06:26
So we can go to look at
152
374121
2392
モデルのスキル(能力)とは何かを
06:28
what model skill is.
153
376513
2704
確認することができます
06:31
Now I use the word "skill" advisedly:
154
379217
2033
さて わざと「スキル」と言いました
06:33
Models are not right or wrong; they're always wrong.
155
381250
2411
モデルに良いも悪いもなく
常に正しくありません
常に正しくありません
06:35
They're always approximations.
156
383661
1720
いつでも近似なのです
06:37
The question you have to ask
157
385381
1894
確かめるべきことは
06:39
is whether a model tells you more information
158
387275
3079
モデルがあることにより
ない場合よりも
ない場合よりも
06:42
than you would have had otherwise.
159
390354
1925
より情報を与えうるかということです
06:44
If it does, it's skillful.
160
392279
3381
もしそうであるなら
スキルがあると言えます
スキルがあると言えます
06:47
This is the impact of the ozone hole
161
395660
2454
これは海面付近の気圧に対する
オゾンホールの影響を
オゾンホールの影響を
06:50
on sea level pressure, so
low pressure, high pressures,
low pressure, high pressures,
162
398114
2860
示したもので
南洋や南極大陸周辺には
南洋や南極大陸周辺には
06:52
around the southern oceans, around Antarctica.
163
400974
2595
低気圧や高気圧があります
06:55
This is observed data.
164
403569
1913
これは観測データです
06:57
This is modeled data.
165
405482
2088
これがモデル・データです
06:59
There's a good match
166
407570
1594
データがかなり一致しているのは
07:01
because we understand the physics
167
409164
1951
成層圏の温度を制御する物理や
07:03
that controls the temperatures in the stratosphere
168
411115
3138
それにより南洋周辺に
07:06
and what that does to the winds
169
414253
1746
風が起きることを
07:07
around the southern oceans.
170
415999
2181
理解しているからです
07:10
We can look at other examples.
171
418180
1519
その他の例も見てみましょう
07:11
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
172
419699
2856
1991年のピナツボ山噴火により
07:14
put an enormous amount of aerosols, small particles,
173
422555
2799
膨大な量のエアロゾルや粒子が
07:17
into the stratosphere.
174
425354
1587
成層圏へと舞い上がりました
07:18
That changed the radiation
balance of the whole planet.
balance of the whole planet.
175
426941
3147
そのため地球全体における
輻射のバランスが崩れました
輻射のバランスが崩れました
07:22
There was less energy coming
in than there was before,
in than there was before,
176
430088
2782
噴火前と比べると
入射する太陽のエネルギーが減少し
入射する太陽のエネルギーが減少し
07:24
so that cooled the planet,
177
432870
1658
地球を冷却しました
07:26
and those red lines and those green lines,
178
434528
2019
赤い線と緑の線は
07:28
those are the differences between what we expected
179
436547
2565
予測値と実測値の
07:31
and what actually happened.
180
439112
1688
差を示しています
07:32
The models are skillful,
181
440800
1783
このモデルはスキルに満ちています
07:34
not just in the global mean,
182
442583
1693
地球規模の平均値だけでなく
07:36
but also in the regional patterns.
183
444276
3044
局所的なパターンも
高い精度を有しています
高い精度を有しています
07:39
I could go through a dozen more examples:
184
447320
2840
もっと多くの例もお見せすることもできます
07:42
the skill associated with solar cycles,
185
450160
2850
例えば 成層圏のオゾンを変化させる
07:45
changing the ozone in the stratosphere;
186
453010
2070
太陽周期に関連したスキルです
07:47
the skill associated with orbital changes
187
455080
2347
6000年という時間にわたる
07:49
over 6,000 years.
188
457427
2056
公転軌道の変化に関連したスキルです
07:51
We can look at that too, and the models are skillful.
189
459483
2398
それを検証することができ
モデルはスキルに満ちています
モデルはスキルに満ちています
07:53
The models are skillful in response to the ice sheets
190
461881
3094
２万年前の氷床に関して
07:56
20,000 years ago.
191
464975
1520
モデルはスキルに満ちています
07:58
The models are skillful
192
466495
1671
20世紀における
08:00
when it comes to the 20th-century trends
193
468166
2904
数十年にわたる動向に関して
08:03
over the decades.
194
471070
1515
各種モデルはスキルに満ちています
08:04
Models are successful at modeling
195
472585
2282
8000年前に起きたある湖の湖水が
08:06
lake outbursts into the North Atlantic
196
474867
2605
突然 北大西洋へ流出したことによる
気候変動の
気候変動の
08:09
8,000 years ago.
197
477472
1765
モデルによる再現も成功しています
08:11
And we can get a good match to the data.
198
479237
3090
データと一致しています
08:15
Each of these different targets,
199
483463
2387
様々な対象や
08:17
each of these different evaluations,
200
485850
2130
様々な評価により
08:19
leads us to add more scope
201
487980
2391
モデルが対象とする
08:22
to these models,
202
490371
1151
範囲を広げ
08:23
and leads us to more and more
203
491522
2744
より興味をそそる質問がなされる
08:26
complex situations that we can ask
204
494266
3988
より複雑な状況へと導きます
08:30
more and more interesting questions,
205
498254
2569
たとえば
08:32
like, how does dust from the Sahara,
206
500823
2710
オレンジ色で表示された
08:35
that you can see in the orange,
207
503533
1734
サハラ砂漠から飛散する粉塵は
08:37
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
208
505267
3443
大西洋の熱帯性低気圧に
どう影響するのでしょうか？
どう影響するのでしょうか？
08:40
How do organic aerosols from biomass burning,
209
508710
3477
赤い点で表示された
08:44
which you can see in the red dots,
210
512187
2723
バイオマス燃焼の有機エアロゾルは
08:46
intersect with clouds and rainfall patterns?
211
514910
2934
雲や降水パターンに
どのような影響を与えるのでしょうか？
どのような影響を与えるのでしょうか？
08:49
How does pollution, which you can see
212
517844
1787
白い断片で示された
08:51
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
213
519631
3899
欧州の硫酸塩による汚染は
どうなるのでしょうか？
どうなるのでしょうか？
08:55
how does that affect the
temperatures at the surface
temperatures at the surface
214
523530
3335
これが地表の温度や
地表に届く太陽光の量に
地表に届く太陽光の量に
08:58
and the sunlight that you get at the surface?
215
526865
3488
どのような影響を与えるのでしょうか？
09:02
We can look at this across the world.
216
530353
3488
世界中のことを調べることができます
09:05
We can look at the pollution from China.
217
533841
3660
中国に発する公害や
09:09
We can look at the impacts of storms
218
537501
3598
暴風雨が大気中の海塩粒子に及ぼす
09:13
on sea salt particles in the atmosphere.
219
541099
3444
影響を調べることができます
09:16
We can see the combination
220
544543
2561
これらの様々な事象が
09:19
of all of these different things
221
547104
2171
偶然同時に起きた場合の影響を
09:21
happening all at once,
222
549275
1468
予測することも可能であり
09:22
and we can ask much more interesting questions.
223
550743
2407
より興味深い疑問を提起できるのです
09:25
How do air pollution and climate coexist?
224
553150
4624
大気汚染と気候は
いかに影響しあうのでしょうか？
いかに影響しあうのでしょうか？
09:29
Can we change things
225
557774
1509
大気汚染や気候に同時に
09:31
that affect air pollution and
climate at the same time?
climate at the same time?
226
559283
2589
影響をあたえる事象を
変えられるのでしょうか？
変えられるのでしょうか？
09:33
The answer is yes.
227
561872
2344
答えは「変えられる」です
09:36
So this is a history of the 20th century.
228
564216
3044
これは20世紀を通した変化の様子です
09:39
The first one is the model.
229
567260
2243
最初のものは モデルです
09:41
The weather is a little bit different
230
569503
1407
計算結果は
09:42
to what actually happened.
231
570910
1289
実際の天気とは少し異なります
09:44
The second one are the observations.
232
572199
2032
２番目のものは 観測結果です
09:46
And we're going through the 1930s.
233
574231
2325
1930年代を通して見てみます
09:48
There's variability, there are things going on,
234
576556
2824
継続して変化が起きているものの
09:51
but it's all kind of in the noise.
235
579380
2182
ノイズといえるレベルのものです
09:53
As you get towards the 1970s,
236
581562
2862
1970年代になると
09:56
things are going to start to change.
237
584424
2009
変化の兆しが見えます
09:58
They're going to start to look more similar,
238
586433
2062
予測と観測結果は より似てきます
10:00
and by the time you get to the 2000s,
239
588495
2558
2000年代になると
10:03
you're already seeing the
patterns of global warming,
patterns of global warming,
240
591063
2642
地球温暖化のパターンが
10:05
both in the observations and in the model.
241
593705
2749
観察結果とモデルの双方で見られます
10:08
We know what happened over the 20th century.
242
596454
2127
私たちは20世紀に
起こった事を知っています
起こった事を知っています
10:10
Right? We know that it's gotten warmer.
243
598581
1760
そうですよね？
だんだん気温が
だんだん気温が
10:12
We know where it's gotten warmer.
244
600341
1611
上がってきているのです
10:13
And if you ask the models why did that happen,
245
601952
2740
何故そうなったのかモデルで確認すると
10:16
and you say, okay, well, yes,
246
604692
2125
－どうですか そう その通りです －
10:18
basically it's because of the carbon dioxide
247
606817
1866
基本的には大気中に放出した
10:20
we put into the atmosphere.
248
608683
1979
二酸化炭素が原因となっています
10:22
We have a very good match
249
610662
1682
現在に至るまで
10:24
up until the present day.
250
612344
2627
ぴったりと一致します
10:26
But there's one key reason why we look at models,
251
614971
3420
それでもモデルを見る理由が
一つあります
一つあります
10:30
and that's because of this phrase here.
252
618391
2221
それは このフレーズにあります
10:32
Because if we had observations of the future,
253
620612
2495
「未来の観察結果があったなら
10:35
we obviously would trust them more than models,
254
623107
3329
モデルよりも当然それを
信頼するでしょう
信頼するでしょう
10:38
But unfortunately,
255
626436
1944
でも 残念なことに
10:40
observations of the future
are not available at this time.
are not available at this time.
256
628380
5540
未来の観察結果などないのです」
10:45
So when we go out into the
future, there's a difference.
future, there's a difference.
257
633920
2705
未来のデータを見ると
違いが出てきます
違いが出てきます
10:48
The future is unknown, the future is uncertain,
258
636625
2562
未来のことは分からず
不確かですが
不確かですが
10:51
and there are choices.
259
639187
2404
選択肢はあります
10:53
Here are the choices that we have.
260
641591
1833
これが今ある選択肢です
10:55
We can do some work to mitigate
261
643424
2139
大気中の二酸化炭素の排出量を
10:57
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
262
645563
2795
削減するために
何かをすることができます
何かをすることができます
11:00
That's the top one.
263
648358
1926
その結果が上の図です
11:02
We can do more work
264
650284
1906
もっと努力すれば
11:04
to really bring it down
265
652190
2176
さらに削減することができます
11:06
so that by the end of the century,
266
654366
2218
そうすれば今世紀末には
11:08
it's not much more than there is now.
267
656584
2464
現在よりさほど増えていることは
ないでしょう
ないでしょう
11:11
Or we can just leave it to fate
268
659048
3767
あるいは 単に運命に委ね
11:14
and continue on
269
662815
1493
旧態依然の態度を
11:16
with a business-as-usual type of attitude.
270
664308
3746
続けるのです
11:20
The differences between these choices
271
668054
3456
これらの選択肢の違いは
11:23
can't be answered by looking at models.
272
671510
4797
モデルを見るだけでは
答えることはできません
答えることはできません
11:28
There's a great phrase
273
676307
1639
オゾン層の破壊に関する研究で
11:29
that Sherwood Rowland,
274
677946
1793
ノーベル化学賞を受賞した
11:31
who won the Nobel Prize for the chemistry
275
679739
3864
シャーウッド・ローランドは
11:35
that led to ozone depletion,
276
683603
2273
ノーベル賞授与式の時
11:37
when he was accepting his Nobel Prize,
277
685876
2397
名言を残しました
11:40
he asked this question:
278
688273
1379
彼はこう問いかけました
11:41
"What is the use of having developed a science
279
689652
2311
「予測を立てるような科学を
発展させたとしても
発展させたとしても
11:43
well enough to make predictions if, in the end,
280
691963
3261
予測が実現するのを
11:47
all we're willing to do is stand around
281
695224
2829
手をこまねいて
ただ待つだけならば
ただ待つだけならば
11:50
and wait for them to come true?"
282
698053
2707
結局のところ
そんな科学が何の役に立つでしょう？」
そんな科学が何の役に立つでしょう？」
11:52
The models are skillful,
283
700760
2737
モデルはスキルに満ちていますが
11:55
but what we do with the
information from those models
information from those models
284
703497
3318
モデルの情報をどう使うかは
11:58
is totally up to you.
285
706815
2171
完全にあなた次第なのです
12:00
Thank you.
286
708986
1938
ご清聴ありがとうございました
12:02
(Applause)
287
710924
2916
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Gavin Schmidt - Climate scientistWhat goes into a climate model? Gavin Schmidt looks at how we use past and present data to model potential futures.
Why you should listen
Gavin Schmidt is a climate scientist at Columbia University's Earth Institute and is Deputy Chief at the NASA Goddard Institute for Space Studies. He works on understanding past, present and future climate change, using ever-more refined models and data sets to explore how the planet's climate behaves over time.
Schmidt is also deeply committed to communicating science to the general public. As a contributing editor at RealClimate.org, he helps make sure general readers have access to the basics of climate science, and works to bring the newest data and models into the public discussion around one of the most pressing issues of our time. He has worked with the American Museum of Natural History and the New York Academy of Sciences on education and public outreach, and he is the author of Climate Change: Picturing the Science, with Josh Wolfe.
More profile about the speakerSchmidt is also deeply committed to communicating science to the general public. As a contributing editor at RealClimate.org, he helps make sure general readers have access to the basics of climate science, and works to bring the newest data and models into the public discussion around one of the most pressing issues of our time. He has worked with the American Museum of Natural History and the New York Academy of Sciences on education and public outreach, and he is the author of Climate Change: Picturing the Science, with Josh Wolfe.
Gavin Schmidt | Speaker | TED.com