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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。

- 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

We live in a very complex environment:
私たちは
複雑な環境の中で暮らしています
00:12
complexity and dynamism
複雑性とダイナミズム
00:15
and patterns of evidence
様々なパターンが
00:17
from satellite photographs, from videos.
衛星写真やビデオから見てとれます
00:19
You can even see it outside your window.
窓外の景色を見ても分かります
00:22
It's endlessly complex, but somehow familiar,
果てしない複雑さです
しかし どこか馴染みがあり
00:25
but the patterns kind of repeat,
パターンは繰り返しますが
00:28
but they never repeat exactly.
一定ではありません
00:30
It's a huge challenge to understand.
だから 理解するのが
とても難しいのです
00:33
The patterns that you see
目にするパターンは
00:37
are there at all of the different scales,
すべて規模が異なり
00:39
but you can't chop it into one little bit and say,
そのパターンを細分化して
00:43
"Oh, well let me just make a smaller climate."
「小さな気候モデルを作ってみる」とは
言えません
00:46
I can't use the normal products of reductionism
研究室で研究対象を
00:48
to get a smaller and smaller thing that I can study
より小さく細分化していく
00:53
in a laboratory and say, "Oh,
通常の還元主義の産物を用いて
00:55
now that's something I now understand."
「今何か分かった」とも言えません
00:58
It's the whole or it's nothing.
全体を理解しなければ
何も理解したことになりません
01:00
The different scales that give you
これらのパターンには
01:03
these kinds of patterns
さまざまなスケールのものがあり
01:06
range over an enormous range of magnitude,
とてつもない桁の範囲-
01:08
roughly 14 orders of magnitude,
およそ14桁の範囲に及びます
01:12
from the small microscopic particles
雲の元となる
01:14
that seed clouds
微細粒子から
01:16
to the size of the planet itself,
地球規模まで
01:19
from 10 to the minus six
つまり 10のマイナス6乗から
01:21
to 10 to the eight,
10の8乗まで
01:23
14 orders of spatial magnitude.
空間的なスケールは14桁に及びます
01:24
In time, from milliseconds to millennia,
時間的には ミリ秒から数千年まで
01:26
again around 14 orders of magnitude.
ここでもおよそ14桁の範囲があります
01:29
What does that mean?
これは何を意味するのでしょうか?
01:32
Okay, well if you think about how
もしこれらの計算方法が
01:34
you can calculate these things,
分るのならば
01:36
you can take what you can see,
計算結果はそのまま信ずるに足ります
01:38
okay, I'm going to chop it up
では これを
01:40
into lots of little boxes,
小さな方眼に分割していきましょう
01:41
and that's the result of physics, right?
それは物理現象の結果ですね?
01:43
And if I think about a weather model,
気象モデルについて考えるとき
01:45
that spans about five orders of magnitude,
空間的には地球規模から数kmまで
01:47
from the planet to a few kilometers,
5桁の範囲に及びます
01:49
and the time scale
時間的スケールの範囲は
01:53
from a few minutes to 10 days, maybe a month.
数分から10日間 もしかすると
1か月かもしれません
01:54
We're interested in more than that.
私たちの関心はそれ以上です
01:59
We're interested in the climate.
私たちは気候に関心があるのです
02:00
That's years, that's millennia,
数年~数千年という時間での
変動を知りたいのです
02:01
and we need to go to even smaller scales.
これにはより小さなスケールでの
理解が必要です
02:03
The stuff that we can't resolve,
下位のスケールにおける
02:06
the sub-scale processes,
未解明の物理過程については
02:08
we need to approximate in some way.
何とかして概算しないといけません
02:09
That is a huge challenge.
それがとても難しいのです
02:11
Climate models in the 1990s
1990年代の気候モデルは
02:13
took an even smaller chunk of that,
もっと小さな方眼のマスにとどまり
02:15
only about three orders of magnitude.
3桁程度のものでした
02:17
Climate models in the 2010s,
2010年代の気候モデルは
02:19
kind of what we're working with now,
現在これを使って仕事をしていますが
02:21
four orders of magnitude.
4桁の範囲に及びます
02:23
We have 14 to go,
14桁に到達できるよう
02:26
and we're increasing our capability
10年ごとにほぼ1桁ずつ増やせるよう
02:29
of simulating those at about
気候モデルのシュミレーション能力を
02:31
one extra order of magnitude every decade.
高めています
02:33
One extra order of magnitude in space
空間的なスケールを1桁増やすには
02:36
is 10,000 times more calculations.
計算を1万倍多く行なわなければなりません
02:38
And we keep adding more things,
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
02:41
more questions to these different models.
より多くの疑問に
答えられるようにしています
02:44
So what does a climate model look like?
では 気候モデルとは
どのようなものなのでしょうか?
02:46
This is an old climate model, admittedly,
白状しますが
これが旧型の気候モデルです
02:49
a punch card, a single line of Fortran code.
1枚のパンチカードが
Fortranプログラムの一行分です
02:51
We no longer use punch cards.
もはやパンチカードを使っていませんが
02:55
We do still use Fortran.
まだFortranは使っています
02:57
New-fangled ideas like C
C言語のような最新式のアイデアは
02:59
really haven't had a big impact
気候モデルのコミュニティに
03:01
on the climate modeling community.
さほどの影響を与えませんでした
03:05
But how do we go about doing it?
では その対処方法は?
03:07
How do we go from that complexity that you saw
ご覧になった複雑性を
プログラムの各行へと
03:08
to a line of code?
落とし込んでいくのでしょうか?
03:13
We do it one piece at a time.
1つのピースは一度に処理します
03:16
This is a picture of sea ice
これは北極圏を飛んだ時に
03:17
taken flying over the Arctic.
撮影した海氷の写真です
03:19
We can look at all of the different equations
氷が成長したり
03:21
that go into making the ice grow
溶けたり 形を変えたりする
03:23
or melt or change shape.
あらゆる物理現象を見ることができます
03:26
We can look at the fluxes.
物質の流れが分ります
03:28
We can look at the rate at which
雪が氷になる割合を観察し
03:29
snow turns to ice, and we can code that.
それをコード化できるのです
03:31
We can encapsulate that in code.
それをコードにまとめるのです
03:34
These models are around
これらの現行のモデルは
03:37
a million lines of code at this point,
約百万行のコードからなっており
03:38
and growing by tens of thousands of lines of code
毎年 数万コードずつ
03:40
every year.
増えています
03:43
So you can look at that piece,
だから そのピースも他のピースも
03:45
but you can look at the other pieces too.
見ることができるのです
03:46
What happens when you have clouds?
雲で起きていることは?
03:48
What happens when clouds form,
雲が作られたり 消えたり
雨が降るときには
03:50
when they dissipate, when they rain out?
何が起きているのでしょうか?
03:52
That's another piece.
それは 別のピースの例です
03:54
What happens when we have radiation
太陽から届いた放射光が
03:56
coming from the sun, going through the atmosphere,
大気圏を通過する際に
吸収されたり反射する時には
03:58
being absorbed and reflected?
どの様なことが起きているのでしょうか?
04:00
We can code each of those
very small pieces as well.
それら微細なピースも
プログラム化できます
04:02
There are other pieces:
その他のピースの例には
04:06
the winds changing the ocean currents.
海流を変える風があります
04:08
We can talk about the role of vegetation
土壌にある水を運んで
04:11
in transporting water from the soils
大気中に戻す
04:15
back into the atmosphere.
植物の役割などもあります
04:17
And each of these different elements
そして これらの諸要素を
04:19
we can encapsulate and put into a system.
すべてまとめて
システムに組み込みます
04:22
Each of those pieces ends up adding to the whole.
これらすべてのピースが
全体を構成するのです
04:26
And you get something like this.
なんとなく
ご理解いただけましたか
04:31
You get a beautiful representation
気候システムで起きていることの
04:33
of what's going on in the climate system,
素晴らしい例を見て頂きます
04:36
where each and every one of those
ここでご覧になるものは 何れも
04:39
emergent patterns that you can see,
システムから出現したパターンで
04:42
the swirls in the Southern Ocean,
南洋の渦や
04:45
the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,
メキシコ湾の熱帯低気圧
04:47
and there's two more that are going to pop up
―今にも 太平洋上で
04:49
in the Pacific at any point now,
あと2つ生まれようとしています-
04:51
those rivers of atmospheric water,
それに大気中の水分の流れなどです
04:53
all of those are emergent properties
これらは全て
04:56
that come from the interactions
先にお話しした小規模な過程の
04:59
of all of those small-scale processes I mentioned.
相互作用から生じたものです
05:01
There's no code that says,
「南洋で小刻みな動きをせよ」
05:05
"Do a wiggle in the Southern Ocean."
というコードはありません
05:07
There's no code that says, "Have two
「互いの周りを回転する
2つの熱帯性低気圧をもて」
05:08
tropical cyclones that spin around each other."
というコードもありません
05:11
All of those things are emergent properties.
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
05:14
This is all very good. This is all great.
非常に良いことですし 素晴らしいことです
05:18
But what we really want to know
でも システムに
05:20
is what happens to these emergent properties
変化を与えると何が出現するか
05:21
when we kick the system?
知りたいのです
05:23
When something changes, what
happens to those properties?
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?
05:25
And there's lots of different ways to kick the system.
様々な要因が
システムに変化をもたらします
05:28
There are wobbles in the Earth's orbit
数十万年に渡る
05:31
over hundreds of thousands of years
地球の公転軌道の揺れで
05:33
that change the climate.
気候が変わります
05:35
There are changes in the solar cycles,
太陽で起きる11年と
より長期の周期的変動も
05:37
every 11 years and longer, that change the climate.
気候に変動をもたらします
05:39
Big volcanoes go off and change the climate.
大きな火山が噴火すると
気候が変わります
05:43
Changes in biomass burning, in smoke,
バイオマスの燃焼、煙
05:46
in aerosol particles, all of those things
エアロゾル粒子などの変化で
05:49
change the climate.
気候が変わります
05:51
The ozone hole changed the climate.
オゾンホールが
気候に変化をもたらしました
05:53
Deforestation changes the climate
森林破壊により地表の特性や
05:57
by changing the surface properties
水の蒸発の仕方や
05:59
and how water is evaporated
システム内の動き方などが変わると
06:01
and moved around in the system.
気候が変わるのです
06:03
Contrails change the climate
何もなかった所に
飛行機雲が生じると
06:06
by creating clouds where there were none before,
気候が変わります
06:08
and of course greenhouse gases change the system.
言うまでもなく
温室効果ガスでシステムが変わります
06:11
Each of these different kicks
これら各々の変動は
06:15
provides us with a target
我々のシステムに関する理解度を
06:18
to evaluate whether we understand
測る際の
06:21
something about this system.
目安となります
06:23
So we can go to look at
モデルのスキル(能力)とは何かを
06:26
what model skill is.
確認することができます
06:28
Now I use the word "skill" advisedly:
さて わざと「スキル」と言いました
06:31
Models are not right or wrong; they're always wrong.
モデルに良いも悪いもなく
常に正しくありません
06:33
They're always approximations.
いつでも近似なのです
06:35
The question you have to ask
確かめるべきことは
06:37
is whether a model tells you more information
モデルがあることにより
ない場合よりも
06:39
than you would have had otherwise.
より情報を与えうるかということです
06:42
If it does, it's skillful.
もしそうであるなら
スキルがあると言えます
06:44
This is the impact of the ozone hole
これは海面付近の気圧に対する
オゾンホールの影響を
06:47
on sea level pressure, so
low pressure, high pressures,
示したもので
南洋や南極大陸周辺には
06:50
around the southern oceans, around Antarctica.
低気圧や高気圧があります
06:52
This is observed data.
これは観測データです
06:55
This is modeled data.
これがモデル・データです
06:57
There's a good match
データがかなり一致しているのは
06:59
because we understand the physics
成層圏の温度を制御する物理や
07:01
that controls the temperatures in the stratosphere
それにより南洋周辺に
07:03
and what that does to the winds
風が起きることを
07:06
around the southern oceans.
理解しているからです
07:07
We can look at other examples.
その他の例も見てみましょう
07:10
The eruption of Mount Pinatubo in 1991
1991年のピナツボ山噴火により
07:11
put an enormous amount of aerosols, small particles,
膨大な量のエアロゾルや粒子が
07:14
into the stratosphere.
成層圏へと舞い上がりました
07:17
That changed the radiation
balance of the whole planet.
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
07:18
There was less energy coming
in than there was before,
噴火前と比べると
入射する太陽のエネルギーが減少し
07:22
so that cooled the planet,
地球を冷却しました
07:24
and those red lines and those green lines,
赤い線と緑の線は
07:26
those are the differences between what we expected
予測値と実測値の
07:28
and what actually happened.
差を示しています
07:31
The models are skillful,
このモデルはスキルに満ちています
07:32
not just in the global mean,
地球規模の平均値だけでなく
07:34
but also in the regional patterns.
局所的なパターンも
高い精度を有しています
07:36
I could go through a dozen more examples:
もっと多くの例もお見せすることもできます
07:39
the skill associated with solar cycles,
例えば 成層圏のオゾンを変化させる
07:42
changing the ozone in the stratosphere;
太陽周期に関連したスキルです
07:45
the skill associated with orbital changes
6000年という時間にわたる
07:47
over 6,000 years.
公転軌道の変化に関連したスキルです
07:49
We can look at that too, and the models are skillful.
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
07:51
The models are skillful in response to the ice sheets
2万年前の氷床に関して
07:53
20,000 years ago.
モデルはスキルに満ちています
07:56
The models are skillful
20世紀における
07:58
when it comes to the 20th-century trends
数十年にわたる動向に関して
08:00
over the decades.
各種モデルはスキルに満ちています
08:03
Models are successful at modeling
8000年前に起きたある湖の湖水が
08:04
lake outbursts into the North Atlantic
突然 北大西洋へ流出したことによる
気候変動の
08:06
8,000 years ago.
モデルによる再現も成功しています
08:09
And we can get a good match to the data.
データと一致しています
08:11
Each of these different targets,
様々な対象や
08:15
each of these different evaluations,
様々な評価により
08:17
leads us to add more scope
モデルが対象とする
08:19
to these models,
範囲を広げ
08:22
and leads us to more and more
より興味をそそる質問がなされる
08:23
complex situations that we can ask
より複雑な状況へと導きます
08:26
more and more interesting questions,
たとえば
08:30
like, how does dust from the Sahara,
オレンジ色で表示された
08:32
that you can see in the orange,
サハラ砂漠から飛散する粉塵は
08:35
interact with tropical cyclones in the Atlantic?
大西洋の熱帯性低気圧に
どう影響するのでしょうか?
08:37
How do organic aerosols from biomass burning,
赤い点で表示された
08:40
which you can see in the red dots,
バイオマス燃焼の有機エアロゾルは
08:44
intersect with clouds and rainfall patterns?
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?
08:46
How does pollution, which you can see
白い断片で示された
08:49
in the white wisps of sulfate pollution in Europe,
欧州の硫酸塩による汚染は
どうなるのでしょうか?
08:51
how does that affect the
temperatures at the surface
これが地表の温度や
地表に届く太陽光の量に
08:55
and the sunlight that you get at the surface?
どのような影響を与えるのでしょうか?
08:58
We can look at this across the world.
世界中のことを調べることができます
09:02
We can look at the pollution from China.
中国に発する公害や
09:05
We can look at the impacts of storms
暴風雨が大気中の海塩粒子に及ぼす
09:09
on sea salt particles in the atmosphere.
影響を調べることができます
09:13
We can see the combination
これらの様々な事象が
09:16
of all of these different things
偶然同時に起きた場合の影響を
09:19
happening all at once,
予測することも可能であり
09:21
and we can ask much more interesting questions.
より興味深い疑問を提起できるのです
09:22
How do air pollution and climate coexist?
大気汚染と気候は
いかに影響しあうのでしょうか?
09:25
Can we change things
大気汚染や気候に同時に
09:29
that affect air pollution and
climate at the same time?
影響をあたえる事象を
変えられるのでしょうか?
09:31
The answer is yes.
答えは「変えられる」です
09:33
So this is a history of the 20th century.
これは20世紀を通した変化の様子です
09:36
The first one is the model.
最初のものは モデルです
09:39
The weather is a little bit different
計算結果は
09:41
to what actually happened.
実際の天気とは少し異なります
09:42
The second one are the observations.
2番目のものは 観測結果です
09:44
And we're going through the 1930s.
1930年代を通して見てみます
09:46
There's variability, there are things going on,
継続して変化が起きているものの
09:48
but it's all kind of in the noise.
ノイズといえるレベルのものです
09:51
As you get towards the 1970s,
1970年代になると
09:53
things are going to start to change.
変化の兆しが見えます
09:56
They're going to start to look more similar,
予測と観測結果は より似てきます
09:58
and by the time you get to the 2000s,
2000年代になると
10:00
you're already seeing the
patterns of global warming,
地球温暖化のパターンが
10:03
both in the observations and in the model.
観察結果とモデルの双方で見られます
10:05
We know what happened over the 20th century.
私たちは20世紀に
起こった事を知っています
10:08
Right? We know that it's gotten warmer.
そうですよね?
だんだん気温が
10:10
We know where it's gotten warmer.
上がってきているのです
10:12
And if you ask the models why did that happen,
何故そうなったのかモデルで確認すると
10:13
and you say, okay, well, yes,
-どうですか そう その通りです -
10:16
basically it's because of the carbon dioxide
基本的には大気中に放出した
10:18
we put into the atmosphere.
二酸化炭素が原因となっています
10:20
We have a very good match
現在に至るまで
10:22
up until the present day.
ぴったりと一致します
10:24
But there's one key reason why we look at models,
それでもモデルを見る理由が
一つあります
10:26
and that's because of this phrase here.
それは このフレーズにあります
10:30
Because if we had observations of the future,
「未来の観察結果があったなら
10:32
we obviously would trust them more than models,
モデルよりも当然それを
信頼するでしょう
10:35
But unfortunately,
でも 残念なことに
10:38
observations of the future
are not available at this time.
未来の観察結果などないのです」
10:40
So when we go out into the
future, there's a difference.
未来のデータを見ると
違いが出てきます
10:45
The future is unknown, the future is uncertain,
未来のことは分からず
不確かですが
10:48
and there are choices.
選択肢はあります
10:51
Here are the choices that we have.
これが今ある選択肢です
10:53
We can do some work to mitigate
大気中の二酸化炭素の排出量を
10:55
the emissions of carbon dioxide into the atmosphere.
削減するために
何かをすることができます
10:57
That's the top one.
その結果が上の図です
11:00
We can do more work
もっと努力すれば
11:02
to really bring it down
さらに削減することができます
11:04
so that by the end of the century,
そうすれば今世紀末には
11:06
it's not much more than there is now.
現在よりさほど増えていることは
ないでしょう
11:08
Or we can just leave it to fate
あるいは 単に運命に委ね
11:11
and continue on
旧態依然の態度を
11:14
with a business-as-usual type of attitude.
続けるのです
11:16
The differences between these choices
これらの選択肢の違いは
11:20
can't be answered by looking at models.
モデルを見るだけでは
答えることはできません
11:23
There's a great phrase
オゾン層の破壊に関する研究で
11:28
that Sherwood Rowland,
ノーベル化学賞を受賞した
11:29
who won the Nobel Prize for the chemistry
シャーウッド・ローランドは
11:31
that led to ozone depletion,
ノーベル賞授与式の時
11:35
when he was accepting his Nobel Prize,
名言を残しました
11:37
he asked this question:
彼はこう問いかけました
11:40
"What is the use of having developed a science
「予測を立てるような科学を
発展させたとしても
11:41
well enough to make predictions if, in the end,
予測が実現するのを
11:43
all we're willing to do is stand around
手をこまねいて
ただ待つだけならば
11:47
and wait for them to come true?"
結局のところ
そんな科学が何の役に立つでしょう?」
11:50
The models are skillful,
モデルはスキルに満ちていますが
11:52
but what we do with the
information from those models
モデルの情報をどう使うかは
11:55
is totally up to you.
完全にあなた次第なのです
11:58
Thank you.
ご清聴ありがとうございました
12:00
(Applause)
(拍手)
12:02
Translated by Masako Kigami
Reviewed by Tomoyuki Suzuki

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About the speaker:

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.

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 speaker
Gavin Schmidt | Speaker | TED.com