2018年度 期末レポートの採点をおえて

期末レポート[問題]の採点を 2019年2月12日におえました。 みなさんの答えを見わたした感想や、出題意図の補足を書きます。 2月中旬に書くと約束したのに24日まで遅れて、すみませんでした。 (かぜをひいたり、パソコンがこわれてしまったり、という事情でした。) このページは、今後も(3月ごろまで) 気づいたことがあれば改訂するかもしれません。

問題A

3つの要因は、それぞれ複数の因果連鎖をふくみますが、 出題では、要因ごとに1つの因果連鎖にしぼった答えを期待しました。 しかし、答えには、複数の因果連鎖を列挙してあるものが多かったです。 実際、1つが圧倒的に重要といえない場合もあるので、 複数を列挙していても、それぞれがまちがっていなければ、よい答えとみなしました。

みなさんの答えに出てきた論点 (のうち、あきらかなまちがいでないもの)と、 わたしが補足しておきたい論点を、列挙してみました。 このうち、下線をつけたところが基本と考えています。

問題B

人間社会が、気候の変化に適応していくためには、 気候の変化についての知識にもとづいたほうが賢明でしょう。 将来の気候の変化のみとおしには不確かさがあり、 不確かさをへらすことはできても、なくすことはできないでしょう。 そこでどうするか考えてほしい、という出題でした。

みなさんの答えは、「将来の見通しの知識を利用すること」に重点をおいたものと、 「不確かさ」に重点をおいたものにわかれました。 「不確かさ」に重点をおいたものは、一般的な理屈にとどまり、 あまり具体性がないものが多かったようです。 授業では、不確かさがあることにはふれたものの、 不確かさのある情報をどう使うかの議論はしなかったので、 課題としてあげられても、考える材料がたりなかったかもしれません。 採点としては、不確かさに重点をおいたものも、 将来の見通しの知識をどう利用するかを具体的に論じたものも、 それぞれよいとすることにしました。

「農業が気候の変化に適応していくために、 高温や乾燥に耐える品種を育成していくことが必要だ、 そのとき、気候の変化の見通しが正確にわからなくても、 幅をもってわかれば、その幅のうちのいろいろな状態が実現した場合にそなえて それぞれ品種を用意しておくことが可能になるだろう。」というような答えが多かったです。 これはよい答えだと思います。

そのほか、漁業、野生生物の保全、太陽光そのほかの再生エネルギー利用設備の立地、 洪水防災、スキー場の立地(あるいは業種転換)などについての答えがありました。 おおまかに同様なことがいえます。

漠然と、地球環境問題あるいは自然災害への対処について論じたような答えもありました。 もっともな議論をふくんでいれば部分点はつけましたが、 出題とかみあっていないものは、高い評価はできませんでした。

問題C

気候システムを、いちばん簡単な0次元エネルギー収支モデルで近似して、 そのふるまいを計算する経験をしてもらいたいと思いました。

問題Aで考えたような 気候システムのエネルギーの収入・支出をそれぞれ変える要因を 計算してみたほうがよいのですが、 作業時間がかぎられているので、 今回は、エネルギーを変える要因(放射強制)をさらに単純化して、 温度の変化を計算してみるところだけを問題にしました。 気候システムには熱容量があるので、 二酸化炭素の増加(にともなう放射強制の増加)に対して温度の上昇は遅れます。 百年くらいの気候変化を考えるうえで重要になる熱容量は、 海洋の表層(風成循環がおよぶ範囲)の熱容量であることがわかっています。

この問題の設定で 「気候システムの正味エネルギー収入は、 外界の温度と気候システムの温度との差に比例する」、 そして「外界の温度とは、 そのときの二酸化炭素濃度がずっと続いた場合の定常状態の気温である」と 仮定しました。 これは現実の気候システムとはだいぶちがうしくみです。 ただ、結果の数値は、非常におおまかに見て、 現実の気候システムを全世界平均したものと似たものになると期待できます。

プログラム例を、まず R でつくり、それから Python と、表計算(Excelなど)のワークシートでも つくってみました。 ところが、表計算の例文がまちがっていました。申しわけありません。 採点中、このことに気づいて指摘してくださった受講生のレポートを見て気づきました。 ありがとうございます。 [表計算ワークシート例]のページの、 セル H4 の計算式がまちがっていました。 いまは修正してありますが、「* $B$8」がぬけており、 セル B8 に置いた、RやPythonの例文での変数名 coef、 数式表現での変数名 k をかけるのがぬけていたのでした。 B8 に置いた数値 (モデルの数式での変数名は k、Rプログラムでの変数名は coef)は 1.5 (単位は (W/m2)/K ) で、 まちがった計算式は、それを 1 とみなしたことになるので、 結果の数値はちがいますが、モデルのおおまかなふるまいはちがいません。 ただし、修正まえのワークシート例を使って、kの値をかえた計算をすると 「k は結果に影響しない」という結果になってしまいます。 出題側の失敗なので減点はしませんでしたが、 モデルを正しく表現すると、 k の数値のちがいによって結果が変わります。

西暦1850年を初期時点として、 二酸化炭素濃度を、観測にもとづく値とRCPのどれかひとつのシナリオとをつないだ 1つの時系列として与えて、 10年きざみで、エネルギーのたまりの変化の時間発展を計算することにしました。

結果の温度の時系列は、 RCPのどのシナリオを使っても、 2010-2050年ごろには、1960-2010年ごろよりもやや急だが、なめらかな上昇が続くはずです。 答えのグラフのうちに、2010年ごろに急に折れまがっているものがありました。 くわしく確認できていませんが、 出題とちがう計算になっている可能性があります。 わたしが想定したのは、上にのべたように、2010年の前後でわけないで、 1850年-2100年を一気に計算することでした。


2019-02-24
増田 耕一 (MASUDA Kooiti)
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