Heymann, Gramelsberger & Mahony 編 (2017) Cultures of Prediction in Atmospheric and Climate Science

  • Matthias Heymann, Gabriele Gramelsberger & Martin Mahony, eds., 2017: Cultures of Prediction in Atmospheric and Climate Science: Epistemic and Cultural Shifts in Computer-based Modelling and Simulation (Routledge Environmental Humanities series) (earthscan). Abingdon, Oxon UK: Routledge, 256 pp. ISBN 978-1-138-22298-4 (hardback), 978-1-313-40628-2 (paperback).

2017年に出た本。わたしは2018年11月に日本の洋書屋の店頭で見つけた。気候(とくに地球温暖化)にかかわる科学・技術のありかた、とくに、そこで数値モデルによるシミュレーションでえられた知見が重視されていることに関心があるわたしは、ぜひ読むべきだと思った。しかし、なかなか読みすすめなかった。2019年11月、メモをとらずに読んでから、記憶にのこったところを、ところどころ立ちもどってメモを書いている。

本書は、2010年に開かれた会議ではじまった、環境科学・科学史・社会学・哲学などの人たちの共同研究の成果だ。いわゆる文科系の共同研究成果本でありがちのように、メンバー各自の問題設定による論考をたばねた論文集だ。総論の章は編者3人が共著で書いており、その内では密接な意見交換があったのだろう。

総論が提起する問題は現代社会全般にわたる重いものだと思う。しかし納得のいかないところも多く、読みすすめにくかったのだ。しかし各論の話題はだいたい天気予報と地球温暖化にかぎられており、わたしにとって、個別事実としては新しく知ったこともあったが、話題の類型としては知っていることが多かった(実世界での解決が困難という意味で重い問題はここにもあるが)。

以下、【 … 】はわたしの感想や連想したこと、そのほかで、とくにことわらないところは、本書に書いてあったことをわたしのことばで表現しなおしたものだ。ただし、ていねいに読まなかった部分もあるので、読みまちがえている可能性もある。

総論
1章. Introdution (Heymann, Gramelsberger & Mahony)
2章. Key characteristics of cultures of prediction (Heymann, Gramelsberger & Mahony)

本書の主題の “cultures of prediction” ということばは、単数形 “culture of prediction” で、Fine (2007)の気象庁の現場の職員の働きかたについてのethnography的な研究に出てきた。(なお、同類の研究による本として Daipha (2015)のものがある。) 気象庁には、「予報すること」を中心とした文化があるのだ。本書の著者たちは、地球温暖化への対応にも culture of predictionがあると見て、cultures [複数] of prediction を主題としたのだ。

【地球温暖化を人が認識したのは、観測事実としてでなく、理論的みとおしとしてだから、その話題で予測型のシミュレーションが重視されるのは当然なのだが、それにしても、地球温暖化に関するちかごろの議論では、予測型のシミュレーションにもとづく知見が重視されすぎているような気もする。本書の編者たちはもうすこし強くそのように感じ、予測型の発想の位置づけを相対化しようとしている。しかし、予測型のほかのどんな発想をもっと重視するべきかを明確に論じてはいないようだ。第5章のLambの歴史をさかのぼる態度、第3章の理論重視の態度、第6章のheuristicな態度などに好意的なようには感じられるのだが。】

編者たちによる第1・2章では、cultures of prediction を、気象・気候関係だけでなく、現代(20世紀なかば以後)の世界の多くの部分で支配的になった思想とみる。共産主義国はもちろん、資本主義国でも、オランダ(1945年)のCentral Planning Bureauなど、経済計画をもつ政策がとられた。また、「成長の限界」の本(1972年)も、「World 3」モデルによる予測型シミュレーションを主役にしたものだった。

著者は、cultures of prediction に、世界を制御(control)しようとする発想もふくめているようだ。わたしからみると、対象を制御しようとするばあいも ある種類の予測が必要となるが、制御不可能な対象に関する予測とはかなり異質なものになると思う。(共産主義国の経済計画は制御しようとした例であり、天気予報は、人工降雨などの気象介入の関連を例外として、制御不可能な対象の予測の例だと思う。) 本書総論の議論は、そこが分離されていないような気がする。もっとも、現実に、影響をあたえることはできるが完全に制御はできない対象が多いので、両者をきちんときりわけることはできないこともたしかだ。地球温暖化のばあいは、太陽光の反射をつよめるような介入(第10章の話題)は(技術的には可能でも政治的判断で)議論の外にされてきたが、排出削減によって温暖化をちいさくくいとめることは可能と考えられてきたので、純粋な意味での予測ではなく、政策を想定したprojectionがおこなわれてきた。

また、「成長の限界」のWorld 3モデルは、第6章の用語でいえば、predictive なものと思われることが多いが、わたしから見るとその意義は、heuristic である。定量的なシミュレーションであっても、世界が、(ある想定のもとでは)資源不足または環境汚染で破局にいたる、という定性的な結果が重要であって、西暦何年にどうなるという予測としてみればはずれるのは当然だ。他方、いわゆる地球温暖化予測(climate projection)は、predictiveだ。(もっとも、地球温暖化関連の気候・経済統合評価モデルは、「成長の限界」のモデルとにたものだが、predictiveな問題にこたえようとしているようではある。それはとてもむずかしいことだと思うのだが。)

総論の文献

  • P. Daipha, 2015: Master of Uncertainty: Weather Forecasters and the Quest for Ground Truth. University of Chicago Press.
  • G. A. Fine, 2007: Authors of the Storm. Meteorologists and the Culture of Prediction. University of Chicago Press.

第1部 “Junctions: Science and politics of prediction”.
気象・気候の予測型シミュレーションについての科学史的な話題。

3章. Calculating the weather: Emerging cultures of prediction in late nineteenth- and early twentieth-century Europe (Gramelsberger)

数値天気予報の基礎には、まず、複数の地点の同時刻の気象観測を地図上に表示して「天気図」をかくことによって「総観規模」(synoptic)の現象が認識されたことが重要だ。

そのつぎに、物理(流体力学と熱力学)を基礎として気象を説明しようとする学問があった。

数値天気予報関係の科学史では、そのうちノルウェーのVilhelm BjerknesとイギリスのRichardson、スウェーデン出身でアメリカで仕事をしたRossbyばかりが重視される傾向がある。

しかし本章では、19世紀後半から20世紀前半のドイツやオーストリアの多数の科学者の仕事があったことが指摘される。(Bjerknesもドイツで学んだのだ。) (なお、19世紀のアメリカ人のFerrelの仕事は孤高のもので、ドイツで評価された。) そのうちには、HelmholtzやHertzなど基礎物理の業績のほうが知られる人や、Julius von Hannなど気象データの統計による気候学のほうで知られる人もいる。まだ数値計算技術が発達していなかったせいもあって、彼らの仕事は、物理法則をあらわす式を、微分方程式としてとける形に単純化してその解を論じるものがおおかった。(当時つかわれた “rational mechanics” という表現はそういう態度をさすようだ)。

【わたしからみると、ExnerやMargulesなどの名まえは教材の本文中で見たことがあるが、著作を直接読んだことはない。おそらく、1950年ごろに日本で気象学を学んだ人のうちには、ドイツ語圏で書かれた教科書を(日本語、英語のものとあわせて)読んだ人がいて、わたしが1970年代に読んだ教材はそういう人たちが書いたものなのだ。主として1950年ごろ以後のアメリカ、イギリス、スカンディナヴィアの著者の議論にしたがうが、それ以前のドイツ語圏でも議論されていた話題についてはその名まえも出していた。わたしの世代になると、直接読んでいないドイツ語圏の学者の名まえは出さないことがふえた。(ただしErtelは、potential vorticityという概念に関して、よく言及される。)】

4章. Which design for a weather predictor? Speculating on the future of electronic forecasting in post-war America (Christoph Rosol)

気象の予測型シミュレーションは、第2次大戦直後のアメリカ合衆国ではじめられた。

テレビ撮像管や電子顕微鏡をつくっていたRCA社の副会長 Zworykin が1945年9月に、USAの科学技術研究開発政策をとりしきっていたVannever Bushに、気象・気候の予測に関する研究を提案した。その方法は、電子装置によるアナログ技術を想定していたようだ。Zworykinはその応用として気象・気候の制御、たとえばハリケーンの発生を止めることに期待していた。

Bushは、彼自身の研究経験から、気象の問題に出てくる非線形の計算はアナログ計算機ではむずかしく、新しい種類の技術が必要だと考えた。なおBushは気象・気候制御には関心をしめさなかった。

von Neumannは、科学技術計算について汎用の、電子技術によるディジタル計算機を開発しようとしていた。そして、(爆弾による衝撃波はすでにあつかおうとしていたが、そのほかの)流体力学の課題をやりたかった。天気予報はそこにうまくはまった。von Neumannは、Zworykinへの返事では将来の応用としての気象・気候の制御に賛同しているが、それを本気で追求しようとしていたかはわからない。

気象庁(Weather Bureau)も計算能力を求めていたが、その動機は、あらたに使えるようになった上空の気象観測をふくむ大量の観測データを統計的に処理することによって予報の精度をあげたいというものだった。しかし、von Neumannの提案をうけて、流体力学にもとづく数値予報の研究に参加することになった。

5章. A new climate Hubert H. Lamb and boundary work at the UK Meteorological Office (Janet Martin-Nielsen)

1950年ごろまで、30年平均値で表現される気候は変化しないとみなしてよいと考えられていた。【これはイギリスの状況。Weartの本で、アメリカの状況もそのように記述されている。ほんとうだろうか? その時代も氷河時代や古代文明などの研究者は気候の変化を論じていた。天気予報業務を担当する官庁にとっては、という条件つきの記述なのかもしれない。】

1950年代、気候の変化に関する知識への需要が高まった。イギリス気象学会が評論文の懸賞をやったこともあった。気象庁 (Met. Office) につとめていた H. H. Lambは、その機会に、過去の気象観測データをほりおこし、長期の統計による気候の研究をはじめた。当初は気象庁はその研究を積極的に支援した。

ところが、1965年、雲物理の研究者であった Masonが長官になると、その方針は、数値天気予報重視は当然だったが、気候についても、数値モデルによるシミュレーションが重視され(その成果はすぐには出なかったのだが)、Lambの課題の予算や人員はへらされていった。

1971年、Lambは理解者のいるEast Anglia大学に移り、Climatic Research Unitをはじめた。

著者は、歴史をさかのぼる気候研究や、気候と人間社会の関係を考える学際的研究は、当時の気象庁のculture of predictionからはみだしたので排除された、というふうにとらえる。【著者がいまのCRUを、またそれと気象庁のHadley Centreとの協力関係をどうとらえているかは、のべられていない。】

6章. From heuristic to predictive: Making climate models into political instruments (Matthias Heymann and Nils Randlev Hundebøl)

気候モデルの使いかたとして、将来の気候変化を予測しようとするpredictiveな態度もある。しかし、気候シミュレーション研究の初期の1960年代におこなわれたシミュレーションは、予測ではなく、気候システムに関する理解・洞察の材料を得ようとするもので、本章の著者は heuristic な態度と呼んでいる。

1970年ごろ、地球環境問題が国際政治の課題としてとりあげられはじめた。1970年に報告書が出たSCEP、1971年に報告書が出たSMICなどのアセスメント研究があった。(さきがけとして、1965年にUSAの環境問題に関する大統領諮問委員会(PSAC)があり、その部会で二酸化炭素による地球温暖化もとりあげられた。) SCEPには、NCARのWilliam Kelloggが参加し、将来の気温の予測型の(かりの数値による)グラフをみせ、そこに根拠のある数値を入れていくようなpredictiveな研究を推進しようとした。

Edward Lorenzは予測可能性に悲観的な議論をした。気象予測は初期値の影響が重要な問題だが、気候のシミュレーションは境界条件の影響がおもになる。ところが、境界条件をあたえられたシステムは、intransitive [自発変化可能 というべきか?]であるかもしれず、そうだとすると境界条件がわかってもシステムの状態がさだまらない。

1978年(出版1979年)にGlobal Atmospheric Research Programの会議で、気候モデルによる予測能力についての議論があった。Hasselmannが悲観的見解をのべた。【ただし、ここでの引用とこの報告書を1985年ごろに見たおぼろげな記憶にもとづくわたしの認識によれば、ここでは大気だけの(海洋の熱容量は考えるかもしれないが運動を考えない)モデルの性能がしめされたのに対して、Hasselmannは時定数の大きい海洋の重要性をのべたのであり、その研究所は海洋大循環モデルの開発にむかったのだ。大気海洋結合の気候モデルでの予測可能性についての悲観論ではなかったと思う。その約10年後に、大気海洋結合モデルによる、本章の用語でいえば heuristic な実験の結果、Lorenz のいう intransitivity にかかわりそうな事態がみつかったので、その時点で議論すれば、予測可能性について悲観的になったかもしれないが。】

1970年代当時若手だったStephen ScheiderとJames Hansenが、それなりに現実的なシナリオによるpredictiveな研究にいどんだ。【わたしの知るかぎり、Schneiderは実際にpredictiveなシミュレーションをしたのではなく、一方でheuristicなシミュレーションをやり、他方ではKelloggとともに気候変化の生物圏や社会への影響を論じたのだが。】

7章. How to develop climate models? The “gamble” of improving climate model parameterizations (Hélène Guillemot)

この章は、科学史の研究者が、気候モデルの研究所(フランスCNRSに属するLMD)の研究者たちを観察調査した成果だ。

気候モデル(ここではそのうちの大気大循環モデル)は、空間規模の大きい現象は流体力学と熱力学にもとづく直接計算をするが、規模の小さい現象は経験式にもとづく計算(parameterizationという)をする。ここではとくに、積雲のparameterizationを話題にする。

気候モデル研究者のうちには、parameterizationに期待せず、直接計算の格子間隔をこまかくすることに期待する人びともいる。

LMDの研究者は、parameterizationに期待し、それを開発していた。それには、直接計算の高分解能化にくらべて、計算機資源が節約できること、対象についての洞察がふかまると期待されること、などの長所もある。ただし、実際にとりくんだ parameterizationの方式が失敗におわるかもしれないという意味で、賭けのようなところがある。

それは、CNRSの雇用や評価のしくみが、10年ぐらい(めだった成果が出なくても)同じ課題の研究を続けられることによって可能になっている。他の組織ではできないかもしれない。

第2部 “Challenges and debates: Negotiating and using simulation knowledge”
気候についての予測型の科学的知見と社会とのかかわりかた。

8章. The (re)emergence of regional climate: Mobile models, regional visions and the government of climate change (Mahoney)

領域気候モデル(regional climate models (RCM)、世界全体ではなくその地理的部分をあつかう気候モデル)の話。

RCMは1980年代に開発された。USAではNCARで、イタリア出身のGiorgiが中心になってPenn State Univ. で開発されたメソスケール気象モデルをNCARの全球気候モデルから境界条件をもらう形で動かすことを始めた。その課題は地球温暖化ではなく、核廃物処分場予定地の地下水位が将来も低いままだろうかというアセスメントだった。

1995年ごろから、気候変化(地球温暖化)に関する政策形成への応用が考えられるようになった。2002年にイギリスではHadley Centreの全球気候モデルとRCMをくみあわせた一国規模の気候projectionの結果のデータセットを政策決定に提供するようになった。

GiorgiはイタリアにあるInternational Centre for Theoretical Physicsにうつり、「RegCM」モデルを公開した。それは世界のあちこちの研究者に使われた。イギリス気象庁は「PRECIS」モデルを協力関係のある外国機関に提供するようになった。たとえば、インドでは、Puneにある熱帯気象研究所(IITM)がPRECISを、そのほかの研究者がRegCMを使っている。ただし、インドで、PRECISやRegCMは、気候変化に対する国の行動計画をたてるのには使われているが、地方ごとの政策決定に活用する動きはまだないようだ。

9章. Bellwether, exceptionalism, and other tropes: Political coproduciton of Arctic climate modeling (Nina Wormbs, Ralf Döscher, Annika A. E. Nilsson and Sverker Sörlin)

北極圏は、シミュレーション研究から温暖化が強くあらわれると予想されていたが、現実の知見はとぼしかった。それはおもに、冷戦中、この地域での人の活動は軍事優先となっていたからだ。

冷戦のおわりと同時に、地球温暖化への関心がたかまった。また、温暖化が進むと、北極海の航行や、地下資源開発がしやすくなると期待され、さまざまな政治的・経済的おもわくが生じた。

それで、北極圏の気候研究に関する国際協力体制が、沿岸国だけによるものともっと多数の国が参加するものをふくむ複雑な形でできてきた。

現地住民の気候への適応という目的も、おくればせながら、重視されるようになってきた。

10章. From predictive to instructive: Using models for geoengineering (Johann Feichter and Markus Quante)

地球温暖化対策としての意図的な気候への介入はgeoengineering あるいは「気候工学」として知られるようになった。地球温暖化対策にかぎらなければ、気候への介入あるいは気候制御の発想は古くからある。climate engineeringという表現はH. H. Lambが1971年に使っている。geoengineeringという表現はMarchettiが1977年に(地球温暖化対策として)使っている。

気候工学には大きくわけて、太陽光反射強化(「太陽放射管理」、SRM)と(大気からの)二酸化炭素除去 (CDR)がある。

SRMの方法としては成層圏のエーロゾルをふやすという提案がある。Budykoが1974年にのべている【それが温室効果ではなく人工熱による温暖化に対抗するものとして提案されたことには本書はふれていない】。

CDRの方法として、本書では、海洋への鉄散布を重視している。

SRMのうち成層圏エーロゾル注入については、火山噴火が自然の実験と考えられるが、意図的な野外実験は批判が強くまだ実施されていない。全球気候モデルによるシミュレーション研究は活発におこなわれている。ただし、そこではエーロゾル発生源付近の小規模プロセスは大胆な仮定でおきかえられている。(この章の著者たちの専門はエーロゾルと大気化学なので、このあたりにきびしい。)

CDRのうち海洋鉄散布については、小規模な野外実験 (および学術的なものでない乱暴な散布) が実行されたが、シミュレーション研究はあまり活発でない。生物地球化学サイクルのモデルが、物理的気候システムのモデルにくらべて、まだじゅうぶん発達していないからだ。

11章. Validating models in the face of uncertainty: Geotechnical engineering and dike vulnerability in the Netherlands (Matthijs Rouw)

この章の「地球工学」は気候への介入ではなく、土木工学あるいはその分科である土質工学をさす。具体的な課題は、海岸の堤防によって洪水をふせぐことである。これは気候変化への適応策としても重要なので、本書の話題にふくまれたのだ。

英語で model というと、物体による模型と、計算機中の数値モデルの両方をさす。堤防の工学には、この両方がつかわれている。ただし、数値モデルが発達した現在、縮小模型は意義がとぼしくなった。堤防の一部分に相当する土の構造物による実験は、たとえば、堤防破壊をもたらしうる素過程である piping (空隙がパイプ状になって水をとおすこと)を評価するために使われる。

洪水の予測には大きな不確かさがある。

最近、オランダでの洪水対策は、data-intensiveなほうに進んでいる。民間企業と公共機関が協力して、現場にセンサーを入れたり衛星観測を利用したりして大量のデータを収集し、過去の経験をふまえたシミュレーションをし、それをてがかりにリアルタイムに使える(計算量のすくない)モデルを構成し、新しい観測値を入れて予測計算をおこない意思決定を支援する。【日本でも同様な構想はあり、河川については、国土交通省主導で実用にむかうところもあるようだが、海岸についてはまだ実用には遠いと思う。】

12章. Tracing uncertainty management through four IPCC Assessment Reports and beyond (Catharina Landström)

将来に関する知見には不確かさがともなう。risk, indeterminacy, ignorance, uncertaintyを区別する議論もある。

ShackleyとWynneの1996年の論文では、”uncertainty management” という概念が導入された。科学的知見をつたえるうえで、不確かさについてのなんらかの制御をするのだ。

この章は、科学的知見をつたえるものとしてのIPCCが、不確かさの情報をどのように提供してきたかを論じている。(受けとった側がどう使うかは論じていない。)

IPCCの第1次(1990)・第2次(1995)の報告書では、知見の不確かさは、注意事項としてのべられていた。

第3次(2001)報告書の準備段階で、1999年、Moss と Schneiderによる、不確かさに関するguidance報告書が出た。この用語体系が第3次では部分的に、第4次(2007)では全面的に使われた。

第3次報告書では、気候モデルの評価が重視された。モデルの(過去の現実に対応する条件をあたえた実験の)結果と現実とのちがいが小さいモデルがよいとされた。第4次報告書では、ほぼ同じ条件で多数の気候モデルを動かして得られるmulti-model ensembleによる不確かさの評価が重視された。【このあたり、IPCCの態度というよりも、多くの気候モデルの研究者が参加したCMIPという研究プロジェクトの態度であり、IPCCとしては現在の科学的知見の代表としてそれを採用するしかなかった、ということかと思う。しかしIPCC報告書のその部分の著者にCMIPにも関与している人がはいっているから、同一視してもまずまずよいのかもしれない。】

不確かさの表示には確率分布の見積もりが要求されることがある。しだいに、頻度論よりもベイズ流のアプローチが使われがちになっている。

不確かさの数量化の専門家もふえ、その専門学術雑誌も出されるようになった。その専門家たちが経験してきた研究対象の分野はさまざまである。(この部分、著者は、研究者から直接情報をとるべきだと考えながら、予察として、ウェブページに公開された情報にもとづいて述べている。)

13章. The future face of the Earth: The visual semantics of the future in the climate change imagery of the IPCC (Brigit Schneider)

予測型の知見を一般の人につたえるうえでは、図像が重要だ。それには具体的な絵によるものもあるが、将来についての絵は、想像にもとづく例示にかぎられるだろう。

予測型の知見をつたえる主要な図像は、数量をあらわすグラフと分布地図だ。この章では、IPCC報告書にふくまれた図を見ていく。報告書本文は見ない。【わたしからみると、図が何を示しているかの説明を切りはなして図だけを論評するのは、さけてほしいことだ。しかし、現実に、図だけが転載されてつたえられることは多いので、社会への効果を考えるうえでは、その場合に何がつたわるかを検討する必要もあるだろう。】

IPCC報告書の主要な結論を示す図として、予測型シミュレーション(projection)の世界平均地表温度のグラフがある。第5次報告書(2013年)のその図では、RCP 8.5とRCP 2.6シナリオによるシミュレーション結果を、それぞれ、赤と青の、気候モデルのちがいに由来する幅をもった帯でしめした。著者はここで、中間のシナリオを省略して単純化したことと、赤を高温とともに危険を感じさせるシナリオに、青を低温とともに安全を感じさせるシナリオに使っていることを、意図的だと考えている。

(ここで著者は、projection ということばを、懐中電灯の光をあててその光の広がる円錐の内側を見る(外側は見えない) というイメージでとらえている。将来なりゆきには「驚き」もありうるのだが、それを見せない意図がはいっている、というのだ。わたしは projection は「見とおし」と訳すものの、むしろ、将来に向けてものを投げることを複数回こころみる、という感覚でとらえており、著者のイメージとちがうのだが。)

また、温度を分布地図であらわす場合も、温暖化がすすんだ気候は、危険が感じられる赤のひろがりであらわされている。【わたしは、研究論文の図でこうなったのは、数量の大小を色であらわすとき、対象となる数量の範囲のちがいがわかりやすいように色をきめたのと、たまたま大きい数値を赤でしめすことが多いからだと思う。それに、温度自体よりも過去のある時点を基準とした偏差を示すことがおおいので、世界じゅうが赤くなってしまうのだ。しかし、一般向けのデモンストレーションでは赤を意図的に使ったかもしれない。わたしの印象として、静止画ではそれでよいと思うのだが、約百年間の温度を動画にした場合、世界がだんだん赤くなっていくのは、感覚へのうったえかたが強くなりすぎて、知見の伝達としては まずい、とわたしは感じる。この章の著者も、理由はちがうかもしれないが、そう感じているように読める。】【もし、低温が危険をもたらすとしたら、どんな色づかいをするだろうか? しばらく考えてみて、危険な低温には黒っぽい色をあてるのが、数量表現と直観のくいちがいがすくないという意味でよさそうだと思った。】

対策の選択の考えかたをしめす図は、予測型の知見をしめす図とは別の態度でつくられている。【ただし、ここであげられている図の例は、模式図であって、数量のグラフではない。事情のちがう点がおおすぎて、さきほどのグラフと比較して議論するのには無理があると思う。】

折りかえしのあとに くわしい目次をつける。「/」のあとに執筆者名をおぎなった。

== 目次 ==
Contents
Preface
About the authors
1. Introdution /Heymann, Gramelsberger & Mahony
– Changing prediction practices
– The authority of cultures of prediction
– Goal of the book
2. Key characteristics of cultures of prediction /Heymann, Gramelsberger & Mahony
– The social role of prediction
– The character and significance of computational practices
– The domestication of uncertainty
– The degree of institutionalization and professionalization of predictive expertise
– The cultural impact of predictive practices and claims
Part 1. Junctions: Science and politics of prediction
3. Calculating the weather: Emerging cultures of prediction in late nineteenth- and early twentieth-century Europe /Gramelsberger
– Introduction
– The prehistory of modern weather prediction (1800-1880)
– – Discovering the synoptic scale
– – Early attempts at weather forecasting
– – From barometry to hydro- and thermodynamics
– Primers of modern weather forecasting (1880-1930)
– – The global view of the circulation of the atmosphere
– – The German debate on a rational mechanics of the atmosphere
– – The Austrian school of dynamical meteorology
– Conclusion: An emerging culture of numerical weather prediction
4. Which design for a weather predictor? Speculating on the future of electronic forecasting in post-war America /Christoph Rosol
– Introduction
– Zworykin&s proposal of 1946
– Two reactions: Bush and von Neumann
– A third reaction: Meteorologists
– Conclusion
5. A new climate Hubert H. Lamb and boundary work at the UK Meteorological Office /Janet Martin-Nielsen
– Introduction
– A changing climate
– Hubert H. Lamb and the Royal Meteorological Society’s essay prize
– Lamb’s philosophical approach to climate
– Boundary work at the Meteorological Office
6. From heuristic to predictive: Making climate models into political instruments /Matthias Heymann and Nils Randlev Hundebøl
– Introduction
– Heuristic and predictive modeling
– – Climate modeling as heuristic science
– – Climate science meets politics
– – The problem of climate prediction
– – Climate models as policy tools: Towards deterministic modeling
– Conclusion: Seeking political relevance
7. How to develop climate models? The “gamble” of improving climate model parameterizations /Hélène Guillemot
– Introduction
– Debates on the evolution of climate modeling
– – The dual structure of the Global Circulation Models
– – Persistent biases and need for better core parameterizations
– – Superparameterization and super-models
– The overhaul of a parameterization at the heart of the model
– – Representing surface turbulence, tropical storms, and fair-weather cumulus
– – Collaborations between large- and small-scale modeling
– – A new parameterization creates disruptions
– Conceptions of climate models and laboratory cultures
– – Parameterization as Achilles’ heel or heuristic tool
– – Confidence in the capacity to pick out the essential
– Conclusion: Multi-scale practices and cultures of modeling
Part 2. Challenges and debates: Negotiating and using simulation knowledge
8. The (re)emergence of regional climate: Mobile models, regional visions and the government of climate change /Mahoney
– Introduction
– The emergence of regional modeling
– – The search for climatic realism, 1989-1994
– – In search of applications, 1995-2002
– – Regional prediction as governmental technique, 2002-present
– Models on the move: RCMs as traveling code
– Translation, opacity, and political vision: PRECIS and RegCM in India
– Conclusion: Regional modeling and the government of climate change
9. Bellwether, exceptionalism, and other tropes: Political coproduciton of Arctic climate modeling /Nina Wormbs, Ralf Döscher, Annika A. E. Nilsson and Sverker Sörlin
– Introduction
– Arctic climate change before models
– The Arctic in early global climate models
– The birth of “climate politics”
– The sea ice component
– Conclusion
10. From predictive to instructive: Using models for geoengineering /Johann Feichter and Markus Quante
– Introduction
– The history of geoengineering
– Proposed methods
– The crux of experiments
– Geoengineering in a virtual world
– Demands on climate models
– Instructions: Policy advice and economic utilzability
– Conclusion
11. Validating models in the face of uncertainty: Geotechnical engineering and dike vulnerability in the Netherlands /Matthijs Rouw
– Introduction
– Piping
– Small, medium, and full-scale physical experiments
– Relevant knowledge and uncertainties in geotechnical research on piping
– From experimentation to data gathering
– Flood Control 2015
– Relevant knowledge and uncertainties in data-intensive methods and the Flood Control 2015 project
– Conclusion: uncertainty as a source of innovation?
12. Tracing uncertainty management through four IPCC Assessment Reports and beyond /Catharina Landström
– Introduction
– – Intriguing remarks
– – A science studies point of departure
– FAR and SAR revisited
– TAR and AR4 extending uncertainty management
– Bringing rigor to uncertainty management with frequentist and Bayesian production of PDFs
– Model-based uncertainty analysis beyond the IPCC
– Conclusions and suggestions for future research
13. The future face of the Earth: The visual semantics of the future in the climate change imagery of the IPCC /Brigit Schneider
– Visions of the future
– Futuristic image types
– With our backs to the future
– In the triptych of scenario curves
– Burning worlds, or the aesthetics of heat and alarm
– Blue is hope — space for opportunity and life paths
– Data images as associative spaces
Index

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください