気候変化予測に使われるシミュレーションの特徴

2014年5月10日、 応用哲学会 https://sites.google.com/site/jacapweb/ 第6回年次研究大会 https://sites.google.com/site/jacapweb/home/annual_conf_6 のワークショップ 「気候シミュレーションの人文学」 での話題提供材料です。

予稿中の、わたしの話題提供部分の趣旨説明

増田は、気候変動に関する政策決定の材料に使われるようになった気候モデルの構成とシミュレーションの設定を概説する。 そして、科学が比較的頑健(robust)な知識を供給できる能力と社会からの需要とが重なる領域を示唆する。

プレゼンテーションファイル (暫定的に各ページを画像として収録)

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補足

残念ながら、当日の討論のメモはとれなかった。 わたしが、討論の時間に述べたことについて、 述べる準備として書いた簡単なメモと、記憶とを頼りに、文章にしておく。 (発言のとおりではなく、あとで補ったことばもある。)

• いわゆる予防原則(precautionary principle、事前警戒原則)の趣旨はもっともだと思うが、 社会にとって重要な危険が1種類ではなく、 たとえば、温暖化、原子力災害、経済貧困化などのリスクが共存しているので、 そのままでは適用できない。
• 科学者の立ち位置はひとつではない。 特定の組織(たとえばIPCC)の名まえでする仕事についてその規範をまもらせることはできるが、 気候科学者の活動全体の規範を統一してメンバーにまもらせるしくみはない。 科学と政策との境を踏みこえたい人と踏みこえたくない人がいるので、 人による旗色の違いを明確にするべきだと思う。 狭い意味の気候モデルの仕事の多くは、科学の範囲にとどまれる。 気候と人間社会をあわせて扱う統合評価モデルの仕事の多くは、 なんらかの政策とのかかわりが生じる。 IPCCと同じように、選択肢とその帰結は述べるがどの選択肢がよいとは言わない というのが一つの線のひきかただが、個人差があると思う。
• 別々の人々が開発したモデルで、同じようなシミュレーションをして 結果を比較することによって、単独のモデルの場合よりも、 得られた知見の頑健さ(robustness)が高まっている。 ただし、モデルが発達してきた歴史によって発想が限られているおそれはある。 さらに、モデル開発チームどうしがお互いの経験に学ぶことは積極的意義もあるので、 モデルの改良の方向が似てくることには必然性もある。 しかし、お互いがまねするばかりでは頑健さが高まらない。 違った発想のモデルが共存することが重要。
  • たとえば、成果を出し始めている 「全球雲解像モデル」(モデルの固有名の例:NICAM)は従来の「大循環モデル」と、 連続体力学に基づくことについては同じだが、 大循環モデルでは経験式(parameterization)によって表現していた積雲を 直接の運動として表現する点で、違った発想である。 ただし、雲解像モデルは一例のシミュレーションに計算機資源を多く使うので、 シミュレーションの件数をふやせない。 今のところ、実験設定の多様性や、多数の見本例からなるアンサンブルが 必要な研究計画では、従来の大循環モデルが主役である。
  • 別に、連続体力学ではなく、粒子の集まりとして雲を扱うモデルを作っている人たちもいる。 雲粒の大きさ別の階級わけをしてそれぞれの個数を計算するそうだ。 (この発想は、ひとつひとつの雲のモデルには前から使われているものと同類だと思う。) これの全球気候シミュレーションへの応用価値は未知であり、 基礎科学の芽としてはおもしろいが成功が確実ではなく、 試行錯誤的なもののひとつと見るべきだと思う。 しかしこのような試行錯誤が科学全体の頑健性を高めるために必要なことなのだろう。
  近年、国が政策として推進するプロジェクトには、 科学研究であっても計画どおりの達成(それ以上が望ましいが以下ではいけない)を求める傾向がある。 この要求が強すぎると、研究者側の対応は、概念がよくわかった(「枯れた」)モデルを使うことになるので、 (空間時間刻みを細かくすることや例数をふやすことによる頑健さの強化はできるが) 発想の違いによる頑健さを育てることができない。 長い目での科学の頑健性のためには、 大胆な発想の転換をしたために期間内に成果をあげられなかった人を もっと尊重することが必要だと思う。