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  • We live in a very complex environment:

    翻訳: Masako Kigami 校正: Tomoyuki Suzuki

  • complexity and dynamism

    私たちは 複雑な環境の中で暮らしています

  • and patterns of evidence

    複雑性とダイナミズム

  • from satellite photographs, from videos.

    様々なパターンが

  • You can even see it outside your window.

    衛星写真やビデオから見てとれます

  • It's endlessly complex, but somehow familiar,

    窓外の景色を見ても分かります

  • but the patterns kind of repeat,

    果てしない複雑さです しかし どこか馴染みがあり

  • but they never repeat exactly.

    パターンは繰り返しますが

  • It's a huge challenge to understand.

    一定ではありません

  • The patterns that you see

    だから 理解するのが とても難しいのです

  • are there at all of the different scales,

    目にするパターンは

  • but you can't chop it into one little bit and say,

    すべて規模が異なり

  • "Oh, well let me just make a smaller climate."

    そのパターンを細分化して

  • I can't use the normal products of reductionism

    「小さな気候モデルを作ってみる」とは 言えません

  • to get a smaller and smaller thing that I can study

    研究室で研究対象を

  • in a laboratory and say, "Oh,

    より小さく細分化していく

  • now that's something I now understand."

    通常の還元主義の産物を用いて

  • It's the whole or it's nothing.

    「今何か分かった」とも言えません

  • The different scales that give you

    全体を理解しなければ 何も理解したことになりません

  • these kinds of patterns

    これらのパターンには

  • range over an enormous range of magnitude,

    さまざまなスケールのものがあり

  • roughly 14 orders of magnitude,

    とてつもない桁の範囲-

  • from the small microscopic particles

    およそ14桁の範囲に及びます

  • that seed clouds

    雲の元となる

  • to the size of the planet itself,

    微細粒子から

  • from 10 to the minus six

    地球規模まで

  • to 10 to the eight,

    つまり 10のマイナス6乗から

  • 14 orders of spatial magnitude.

    10の8乗まで

  • In time, from milliseconds to millennia,

    空間的なスケールは14桁に及びます

  • again around 14 orders of magnitude.

    時間的には ミリ秒から数千年まで

  • What does that mean?

    ここでもおよそ14桁の範囲があります

  • Okay, well if you think about how

    これは何を意味するのでしょうか?

  • you can calculate these things,

    もしこれらの計算方法が

  • you can take what you can see,

    分るのならば

  • okay, I'm going to chop it up

    計算結果はそのまま信ずるに足ります

  • into lots of little boxes,

    では これを

  • and that's the result of physics, right?

    小さな方眼に分割していきましょう

  • And if I think about a weather model,

    それは物理現象の結果ですね?

  • that spans about five orders of magnitude,

    気象モデルについて考えるとき

  • from the planet to a few kilometers,

    空間的には地球規模から数kmまで

  • and the time scale

    5桁の範囲に及びます

  • from a few minutes to 10 days, maybe a month.

    時間的スケールの範囲は

  • We're interested in more than that.

    数分から10日間 もしかすると 1か月かもしれません

  • We're interested in the climate.

    私たちの関心はそれ以上です

  • That's years, that's millennia,

    私たちは気候に関心があるのです

  • and we need to go to even smaller scales.

    数年~数千年という時間での 変動を知りたいのです

  • The stuff that we can't resolve,

    これにはより小さなスケールでの 理解が必要です

  • the sub-scale processes,

    下位のスケールにおける

  • we need to approximate in some way.

    未解明の物理過程については

  • That is a huge challenge.

    何とかして概算しないといけません

  • Climate models in the 1990s

    それがとても難しいのです

  • took an even smaller chunk of that,

    1990年代の気候モデルは

  • only about three orders of magnitude.

    もっと小さな方眼のマスにとどまり

  • Climate models in the 2010s,

    3桁程度のものでした

  • kind of what we're working with now,

    2010年代の気候モデルは

  • four orders of magnitude.

    現在これを使って仕事をしていますが

  • We have 14 to go,

    4桁の範囲に及びます

  • and we're increasing our capability

    14桁に到達できるよう

  • of simulating those at about

    10年ごとにほぼ1桁ずつ増やせるよう

  • one extra order of magnitude every decade.

    気候モデルのシュミレーション能力を

  • One extra order of magnitude in space

    高めています

  • is 10,000 times more calculations.

    空間的なスケールを1桁増やすには

  • And we keep adding more things,

    計算を1万倍多く行なわなければなりません

  • more questions to these different models.

    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

  • So what does a climate model look like?

    より多くの疑問に 答えられるようにしています

  • This is an old climate model, admittedly,

    では 気候モデルとは どのようなものなのでしょうか?

  • a punch card, a single line of Fortran code.

    白状しますが これが旧型の気候モデルです

  • We no longer use punch cards.

    1枚のパンチカードが Fortranプログラムの一行分です

  • We do still use Fortran.

    もはやパンチカードを使っていませんが

  • New-fangled ideas like C

    まだFortranは使っています

  • really haven't had a big impact

    C言語のような最新式のアイデアは

  • on the climate modeling community.

    気候モデルのコミュニティに

  • But how do we go about doing it?

    さほどの影響を与えませんでした

  • How do we go from that complexity that you saw

    では その対処方法は?

  • to a line of code?

    ご覧になった複雑性を プログラムの各行へと

  • We do it one piece at a time.

    落とし込んでいくのでしょうか?

  • This is a picture of sea ice

    1つのピースは一度に処理します

  • taken flying over the Arctic.

    これは北極圏を飛んだ時に

  • We can look at all of the different equations

    撮影した海氷の写真です

  • that go into making the ice grow

    氷が成長したり

  • or melt or change shape.

    溶けたり 形を変えたりする

  • We can look at the fluxes.

    あらゆる物理現象を見ることができます

  • We can look at the rate at which

    物質の流れが分ります

  • snow turns to ice, and we can code that.

    雪が氷になる割合を観察し

  • We can encapsulate that in code.

    それをコード化できるのです

  • These models are around

    それをコードにまとめるのです

  • a million lines of code at this point,

    これらの現行のモデルは

  • and growing by tens of thousands of lines of code

    約百万行のコードからなっており

  • every year.

    毎年 数万コードずつ

  • So you can look at that piece,

    増えています

  • but you can look at the other pieces too.

    だから そのピースも他のピースも

  • What happens when you have clouds?

    見ることができるのです

  • What happens when clouds form,

    雲で起きていることは?

  • when they dissipate, when they rain out?

    雲が作られたり 消えたり 雨が降るときには

  • That's another piece.

    何が起きているのでしょうか?

  • What happens when we have radiation

    それは 別のピースの例です

  • coming from the sun, going through the atmosphere,

    太陽から届いた放射光が

  • being absorbed and reflected?

    大気圏を通過する際に 吸収されたり反射する時には

  • We can code each of those very small pieces as well.

    どの様なことが起きているのでしょうか?

  • There are other pieces:

    それら微細なピースも プログラム化できます

  • the winds changing the ocean currents.

    その他のピースの例には

  • We can talk about the role of vegetation

    海流を変える風があります

  • in transporting water from the soils

    土壌にある水を運んで

  • back into the atmosphere.

    大気中に戻す

  • And each of these different elements

    植物の役割などもあります

  • we can encapsulate and put into a system.

    そして これらの諸要素を

  • Each of those pieces ends up adding to the whole.

    すべてまとめて システムに組み込みます

  • And you get something like this.

    これらすべてのピースが 全体を構成するのです

  • You get a beautiful representation

    なんとなく ご理解いただけましたか

  • of what's going on in the climate system,

    気候システムで起きていることの

  • where each and every one of those

    素晴らしい例を見て頂きます

  • emergent patterns that you can see,

    ここでご覧になるものは 何れも

  • the swirls in the Southern Ocean,

    システムから出現したパターンで

  • the tropical cyclone in the Gulf of Mexico,

    南洋の渦や

  • and there's two more that are going to pop up

    メキシコ湾の熱帯低気圧

  • in the Pacific at any point now,

    ―今にも 太平洋上で

  • those rivers of atmospheric water,

    あと2つ生まれようとしています-

  • all of those are emergent properties

    それに大気中の水分の流れなどです

  • that come from the interactions

    これらは全て

  • of all of those small-scale processes I mentioned.

    先にお話しした小規模な過程の

  • There's no code that says,

    相互作用から生じたものです

  • "Do a wiggle in the Southern Ocean."

    「南洋で小刻みな動きをせよ」

  • There's no code that says, "Have two

    というコードはありません

  • tropical cyclones that spin around each other."

    「互いの周りを回転する 2つの熱帯性低気圧をもて」

  • All of those things are emergent properties.

    というコードもありません

  • This is all very good. This is all great.

    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

  • But what we really want to know

    非常に良いことですし 素晴らしいことです

  • is what happens to these emergent properties

    でも システムに

  • when we kick the system?

    変化を与えると何が出現するか

  • When something changes, what happens to those properties?

    知りたいのです

  • And there's lots of different ways to kick the system.

    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?

  • There are wobbles in the Earth's orbit

    様々な要因が システムに変化をもたらします

  • over hundreds of thousands of years

    数十万年に渡る

  • that change the climate.

    地球の公転軌道の揺れで

  • There are changes in the solar cycles,

    気候が変わります

  • every 11 years and longer, that change the climate.

    太陽で起きる11年と より長期の周期的変動も

  • Big volcanoes go off and change the climate.

    気候に変動をもたらします

  • Changes in biomass burning, in smoke,

    大きな火山が噴火すると 気候が変わります

  • in aerosol particles, all of those things

    バイオマスの燃焼、煙

  • change the climate.

    エアロゾル粒子などの変化で

  • The ozone hole changed the climate.

    気候が変わります

  • Deforestation changes the climate

    オゾンホールが 気候に変化をもたらしました

  • by changing the surface properties

    森林破壊により地表の特性や

  • and how water is evaporated

    水の蒸発の仕方や

  • and moved around in the system.

    システム内の動き方などが変わると

  • Contrails change the climate

    気候が変わるのです

  • by creating clouds where there were none before,

    何もなかった所に 飛行機雲が生じると

  • and of course greenhouse gases change the system.

    気候が変わります

  • Each of these different kicks

    言うまでもなく 温室効果ガスでシステムが変わります

  • provides us with a target

    これら各々の変動は

  • to evaluate whether we understand

    我々のシステムに関する理解度を

  • something about this system.

    測る際の

  • So we can go to look at

    目安となります

  • what model skill is.

    モデルのスキル(能力)とは何かを

  • Now I use the word "skill" advisedly:

    確認することができます

  • Models are not right or wrong; they're always wrong.

    さて わざと「スキル」と言いました

  • They're always approximations.

    モデルに良いも悪いもなく 常に正しくありません

  • The question you have to ask

    いつでも近似なのです

  • is whether a model tells you more information

    確かめるべきことは

  • than you would have had otherwise.

    モデルがあることにより ない場合よりも

  • If it does, it's skillful.

    より情報を与えうるかということです

  • This is the impact of the ozone hole

    もしそうであるなら スキルがあると言えます

  • on sea level pressure, so low pressure, high pressures,

    これは海面付近の気圧に対する オゾンホールの影響を

  • around the southern oceans, around Antarctica.

    示したもので 南洋や南極大陸周辺には

  • This is observed data.

    低気圧や高気圧があります

  • This is modeled data.

    これは観測データです

  • There's a good match

    これがモデル・データです

  • because we understand the physics

    データがかなり一致しているのは

  • that controls the temperatures in the stratosphere

    成層圏の温度を制御する物理や

  • and what that does to the winds

    それにより南洋周辺に

  • around the southern oceans.

    風が起きることを

  • We can look at other examples.

    理解しているからです

  • The eruption of Mount Pinatubo in 1991

    その他の例も見てみましょう

  • put an enormous amount of aerosols, small particles,

    1991年のピナツボ山噴火により

  • into the stratosphere.

    膨大な量のエアロゾルや粒子が

  • That changed the radiation balance of the whole planet.

    成層圏へと舞い上がりました

  • There was less energy coming in than there was before,

    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

  • so that cooled the planet,

    噴火前と比べると 入射する太陽のエネルギーが減少し

  • and those red lines and those green lines,

    地球を冷却しました

  • those are the differences between what we expected

    赤い線と緑の線は

  • and what actually happened.

    予測値と実測値の

  • The models are skillful,

    差を示しています

  • not just in the global mean,

    このモデルはスキルに満ちています

  • but also in the regional patterns.

    地球規模の平均値だけでなく

  • I could go through a dozen more examples:

    局所的なパターンも 高い精度を有しています

  • the skill associated with solar cycles,

    もっと多くの例もお見せすることもできます

  • changing the ozone in the stratosphere;

    例えば 成層圏のオゾンを変化させる

  • the skill associated with orbital changes

    太陽周期に関連したスキルです

  • over 6,000 years.

    6000年という時間にわたる

  • We can look at that too, and the models are skillful.

    公転軌道の変化に関連したスキルです

  • The models are skillful in response to the ice sheets

    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

  • 20,000 years ago.

    2万年前の氷床に関して

  • The models are skillful

    モデルはスキルに満ちています

  • when it comes to the 20th-century trends

    20世紀における

  • over the decades.

    数十年にわたる動向に関して

  • Models are successful at modeling

    各種モデルはスキルに満ちています

  • lake outbursts into the North Atlantic

    8000年前に起きたある湖の湖水が

  • 8,000 years ago.

    突然 北大西洋へ流出したことによる 気候変動の

  • And we can get a good match to the data.

    モデルによる再現も成功しています

  • Each of these different targets,

    データと一致しています

  • each of these different evaluations,

    様々な対象や

  • leads us to add more scope

    様々な評価により

  • to these models,

    モデルが対象とする

  • and leads us to more and more

    範囲を広げ

  • complex situations that we can ask

    より興味をそそる質問がなされる

  • more and more interesting questions,

    より複雑な状況へと導きます

  • like, how does dust from the Sahara,

    たとえば

  • that you can see in the orange,

    オレンジ色で表示された

  • interact with tropical cyclones in the Atlantic?

    サハラ砂漠から飛散する粉塵は

  • How do organic aerosols from biomass burning,

    大西洋の熱帯性低気圧に どう影響するのでしょうか?

  • which you can see in the red dots,

    赤い点で表示された

  • intersect with clouds and rainfall patterns?

    バイオマス燃焼の有機エアロゾルは

  • How does pollution, which you can see

    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?

  • in the white wisps of sulfate pollution in Europe,

    白い断片で示された

  • how does that affect the temperatures at the surface

    欧州の硫酸塩による汚染は どうなるのでしょうか?

  • and the sunlight that you get at the surface?

    これが地表の温度や 地表に届く太陽光の量に

  • We can look at this across the world.

    どのような影響を与えるのでしょうか?

  • We can look at the pollution from China.

    世界中のことを調べることができます

  • We can look at the impacts of storms

    中国に発する公害や

  • on sea salt particles in the atmosphere.

    暴風雨が大気中の海塩粒子に及ぼす

  • We can see the combination

    影響を調べることができます

  • of all of these different things

    これらの様々な事象が

  • happening all at once,

    偶然同時に起きた場合の影響を

  • and we can ask much more interesting questions.

    予測することも可能であり

  • How do air pollution and climate coexist?

    より興味深い疑問を提起できるのです

  • Can we change things

    大気汚染と気候は いかに影響しあうのでしょうか?

  • that affect air pollution and climate at the same time?

    大気汚染や気候に同時に

  • The answer is yes.

    影響をあたえる事象を 変えられるのでしょうか?

  • So this is a history of the 20th century.

    答えは「変えられる」です

  • The first one is the model.

    これは20世紀を通した変化の様子です

  • The weather is a little bit different

    最初のものは モデルです

  • to what actually happened.

    計算結果は

  • The second one are the observations.

    実際の天気とは少し異なります

  • And we're going through the 1930s.

    2番目のものは 観測結果です

  • There's variability, there are things going on,

    1930年代を通して見てみます

  • but it's all kind of in the noise.

    継続して変化が起きているものの

  • As you get towards the 1970s,

    ノイズといえるレベルのものです

  • things are going to start to change.

    1970年代になると

  • They're going to start to look more similar,

    変化の兆しが見えます

  • and by the time you get to the 2000s,

    予測と観測結果は より似てきます

  • you're already seeing the patterns of global warming,

    2000年代になると

  • both in the observations and in the model.

    地球温暖化のパターンが

  • We know what happened over the 20th century.

    観察結果とモデルの双方で見られます

  • Right? We know that it's gotten warmer.

    私たちは20世紀に 起こった事を知っています

  • We know where it's gotten warmer.

    そうですよね? だんだん気温が

  • And if you ask the models why did that happen,

    上がってきているのです

  • and you say, okay, well, yes,

    何故そうなったのかモデルで確認すると

  • basically it's because of the carbon dioxide

    -どうですか そう その通りです -