全球気候モデルとデータの発達史 / A Vast Machine (Edwards)

• Paul N. EDWARDS, 2010年: A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming. Cambridge MA USA: MIT Press, 517 pp. ISBN 978-0-262-01392-5.

全球規模の気候モデルや気候データについての科学史・科学技術社会論。

著者は、気候モデル、とくに大気大循環モデル(AGCM)について、 科学史的に研究してきた。 American Institute of Physicsの科学史のサイトにあったAGCMの歴史のページ (2015年1月現在、Edwards氏のサイト http://pne.people.si.umich.edu/sloan/mainpage.html に移されている)は EDWARDS氏によるものであり、 WEART氏の「温暖化の発見」の材料としても使われている。 また、2009年に、気候モデルのデータマネジメントのプロジェクトEarth System Curator (2013年2月現在、再編成されてEarth System CoG http://www.earthsystemcog.org/ の一部) の話を聞いたところ、 このプロジェクトは、社会とのかかわりを考えるためにEDWARDS氏に 参加してもらっているそうだ。 そこで、著者のウェブサイト http://pne.people.si.umich.edu/を見たら、 著書がまもなく出るというので、予約注文した。

その本が2010年4月20日に届いたので、 ひとまずブログに読書メモを書いた。4月27日にこの読書ノートを作り、 ブログ記事と同じ内容から始めて、読みながら改訂していくことにした。

確かに気候モデルは重要な位置をしめているが、 本書の話題は、観測データの収集、観測データとモデルとを組み合わせた利用に 広がっている。

気象観測網と数値予報に関してはNEBEKER (1995)、 気候変化の認識に関してはFLEMING (1998)、 WEART (2003, 2008)と重なるところがある。

著者がこの題材をとらえる観点は、 気象および気候の分野が、 現代世界の全球化(globalization)、 とくに全球規模の情報・知識に関する基盤(infrastructure)の整備に関して 先頭を走ってきた、というものだ。 ここでいう基盤には、技術面と、制度面の両方を含む。

本の題名は、EDWARS (2004) の評論のほうに明確に説明されているが、 ロンドン気象学会の会員でもあった John RUSKIN がつかった表現で、 地球の気象の観測が、ある標準を共有した多数の人びとによる共同作業であることを 形容したものだといえるだろう。

書くうちに関心が広がっていったことの反映らしいが、 本書では「モデル」ということばの意味が一定していないので、 文脈によって判断する必要がある。

• 狭い意味は、いわば「数理物理モデル」(を数値モデルとして実現したもの)であり、 物理法則を基礎として、対象物の数量の定量的な近似を計算する、計算機上のプログラムだ。
• さらに、上記の数値モデルのほかに、 たとえば、人工衛星が受けた電磁波の強さから気温を推定したり、 年輪の幅から気温を推定したり、 あるいは不規則に分布する観測点の気温から全球平均気温を推定したりする際の 背景として想定される数理的構造、つまり統計学用語でいうモデルをも含む。
• データ同化の場合は、数理物理モデルと統計モデルを組み合わせた同化モデルがあって そこにデータが取りこまれていくと考えるのが適当だ。
• 広い意味では、このほかのものも含みうる知識の構造に関する概念で、 哲学用語の「model of data」に近い意味だそうだ。

たとえば、「モデルは観測データに依存する側面がある」というときの 「モデル」は狭い意味だと思うが、 「現実の観測データはほとんどモデルに依存したものだ」というときの 「モデル」は広い意味にちがいない。 確かにここには相互依存の構造があると思うのだが、 正しく対称的にするには、概念を考えなおす必要がありそうだ。

各章の表題は、ちょっと思わせぶりなところがあるが、 ここでは少し内容を説明する表現に置きかえて紹介する。 ただし「元祖WWW」は、なぞなぞのままにしておく。 (World Wide Webと似たところがあり、それよりも30年ほど早く始まったものだ。) このほかに、最初に序論、最後に結論がある。

1. 全球規模の情報・知識基盤としての気象学・気候学
2. 全球大気の認識(観測データによる気候図と、理論による大気大循環像)、 時刻の統一(までの遅い歩み)
3. 気象観測の国際標準化とデータ交換網の始まり (政府間機関でなかったIMO=国際気象組織)
4. 第2次世界大戦前の気候学と気候変動論
5. 計算の困難とデータを扱う困難、それを克服する努力
6. 数値天気予報
7. 大気大循環モデル...予報をずーっと続けてみるとどんな気候ができるか
8. 全球の観測データを集める
9. 元祖WWW
10. 全球を表現するデータを作る (「客観解析」からデータ同化へ)
11. 気候データ(気候変化認識向け)は気象データ(天気予報向け)とどう違うのか
12. 再解析...数値天気予報の技術基盤を気候にも役立てる
13. パラメータ化とその検証...数値モデルのうち経験に頼る部分をどう確かにしていくか
14. 大気に関する政治課題と、それに対するシミュレーションモデルの役割 (1960-1992年: 雲の種まき、超音速旅客機の影響評価、 酸性雨、核の冬、オゾン減損、地球温暖化)
15. 気候変化に関する科学者の総意集約と論争

最後の第15章には次のような議論がある。

• IPCCという組織と気候モデルという技術を含む全球情報知識基盤が 知識を総合する働きをした。
• 温暖化に関する論争は科学論争にとどまらず、 政治的意図をもった宣伝戦となった。
• (そのうちには、政策の根拠として使われる科学は 「健全な科学」(sound science)であるべきだという言いまわしを使い、 その確かさへの要求を高くすることによって、 科学的知見が政策に影響することを事実上妨げる動きもあった。)
• (新しいほうの) WWWによって、 従来よりも多くの人が科学論争に参加できるようになった。 前よりも多くの人がデータを点検できることで質の改良になる場合もあるが、 議論が政治やイデオロギーにふりまわされる危険もふえている。 人々の関心にこたえながら科学の質を保証するのはむずかしい課題だ。

この最後の件の議論の続きである、 専門家と専門外の市民それぞれの役割に関しては、 結論の章で、COLLINSの「科学論の第3の波」 [COLLINS & EVANSの本の読書ノート]に賛同している。

主題は全球規模だが、 題材がアメリカ合衆国に偏る傾向があることは著者も認めている。 アメリカで気候モデルの開発に貢献した日本出身者たちの話は(当然ながら)出てくる。 (データ同化の発達にも日本出身者たちの貢献があるのだがその名前は出てこない。) また、「元祖WWW」のところで、世界各国のとりくみの一例として、 日本の気象庁の作業文書が使われている。 しかし、世界の科学史にするには、もっとアジアの人の働きを盛りこむことも必要だろう。 (日本の数値天気予報については新田尚ほか(2009)、古川(2012, 2015)の本がある。)

著者独自の概念を表わすらしい用語がある。 ひとまずわたしが理解したことを書いておくが、正しくないかもしれない。

• informational globalism (世界規模での情報の共有) とinfrastructural globalism (社会の「基盤」となる世界規模のしくみ)。 後者はさらにtechnological (技術的)とinstitutional (制度的)に分かれる。
• "make global data" (第8章の題 ... 全球を覆う分布を得る。) と"make data global" (第10章の題 ... 全球規模の体系とする。)
• friction (第5章の題)。「摩擦」というよりも「抵抗」とするのがよさそうだ。 ただし、物理用語としての(物体の運動に対する)空気の抵抗や電気抵抗に近い意味あい。 computational frictionは目的を達するのに必要とされる計算能力が大きいこと、 data frictionは目的を達するのに必要とされるデータを得るのがむずかしいこと (観測の不足の場合も、観測データを使えるようにする処理の手間の場合も含む)。
• inverting the data infrastructure。 自分ではよく理解できなかったのだが、 Steve EASTERBROOK氏のblog 「Serendipity」の記事 "On the uses and abuses of infrastructural inversion" (http://www.easterbrook.ca/steve/?p=1868, 2010年8月26日)を読んで だいたい理解できた。 BOWKER & STAR (1999)の用語なのだそうだ (言われてみればEDWARDSの本の第1章の注にもそう書いてある)。 「基盤」となってふだんは意識しなくなっているシステムについて、 意識的にそのしくみを分析する、ということらしい。 それはEDWARDS氏のような歴史家・社会科学者がやっていること でもあるが、 気象観測点の履歴などについて気候解析者がやっていることでもある。

[くわしい目次] (2019-04-10 追加, 2020-05-14 変更)

参考文献

• Geoffrey C. BOWKER & Susan Leigh STAR, 1999: Sorting Thing Out -- Classficiation and Its Consequences. Cambridge MA USA: MIT Press. [わたしは読んでいない]
• Paul EDWARDS, 2004: "A vast machine": Standards as social technology. Science, 304: 827-828. DOI: 10.1126/science.1099290
• James Rodger FLEMING, 1998: Historical Perspectives on Climate Change. New York: Oxford Univ. Press. [読書メモ]
• 古川 武彦, 2012: 人と技術で語る天気予報史 -- 数値予報を開いた〈金色の鍵〉。 東京大学出版会, 299 pp. [読書メモ]
• 古川 武彦, 2015: 気象庁物語 -- 天気予報から地震・津波・火山まで (中公新書 2340)。 中央公論新社。 [読書メモ]
• Frederik NEBEKER, 1995: Calculating the Weather -- Meteorology in the 20th Century. Academic Press. 有賀暢迪 (ありが のぶみち)氏による紹介が http://web.archive.org/web/20160422073215/http://www.ariga-kagakushi.info/review/Nebeker1995.html にある。
• 新田 尚(たかし), 二宮 洸三, 山岸 米二郎, 2009年: 数値予報と現代気象学。東京堂出版。 [読書ノート]
• Spencer R. WEART (ワート), 2003, 改訂版 2008: The Discovery of Global Warming. Harvard University Press. 初版の日本語版: 増田 耕一, 熊井 ひろ美 訳, (2005): 温暖化の〈発見〉とは何か。 みすず書房。 [読書ノート]