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 －

we put into the atmosphere.

基本的には大気中に放出した

We have a very good match

二酸化炭素が原因となっています

up until the present day.

現在に至るまで

But there's one key reason why we look at models,

ぴったりと一致します

and that's because of this phrase here.

それでもモデルを見る理由が 一つあります

Because if we had observations of the future,

それは このフレーズにあります

we obviously would trust them more than models,