CLIMATE MODELS for the layman

だれにでもわかる

気候モデルの問題点
Judith Curry

ジュディス・カリー

The Global Warming Policy Foundation
GWPF Briefing 24

GWPFレポート
地球温暖化政策財団の刊⾏物での⾒解は、著者のものであり、GWPFおよびその評議員、学術諮問評議会委員、理事たちの⾒解ではありません。
地球温暖化政策財団 THE GLOBALWARMING POLICY FOUNDATION
局長
Benny Peiser

理事会
Lord Lawson (Chairman)
Lord Donoughue
Lord Fellowes
Rt Revd Dr Peter Forster, Bishop of Chester
Sir Martin Jacomb
学術諮問評議会
Professor Christopher Essex (Chairman)
Sir Samuel Brittan
Sir Ian Byatt
Dr John Constable
Professor Vincent Courtillot
Professor Freeman Dyson
Christian Gerondeau
Dr Indur Goklany
Professor William Happer
Professor David Henderson
Professor Terence Kealey
Professor Deepak Lal
Professor Richard Lindzem
Professor Robert MendelsohnPeter Lilley
Charles Moore
Baroness Nicholson
Graham Stringer MP
Lord Turnbull

Professor Ross McKitrick
Professor Garth Paltridge
Professor Ian Plimer
Professor Paul Reiter
Dr Matt Ridley
Sir Alan Rudge
Professor Nir Shaviv
Professor Philip Stott
Professor Henrik Svensmark
Professor Richard Tol
Professor Anastasios Tsonis
Professor Fritz Vahrenholt
Dr David Whitehouse

CLIMATE MODELS for the layman

だれにでもわかる
気候モデルの問題点

Judith Curry

ジュディス・カリー(翻訳: ⼭形浩⽣)© Copyright 2017 The Global Warming Policy Foundation目次

著者について

II

概要

III

1 地球気候モデルとは何だろうか？

1

2 GCM はどこまで信用できるのか？

4

なぜ科学者は GCM に自信があるのか？

4

なぜ一部の科学者は GCM の信頼性に懸念を抱いているのか?

4

まとめ

5

3 気候モデルの欠陥

6

二酸化炭素に対する気候感度6

カオスと自然の内部気候変動8

意図的な適合性：20 世紀温暖化の要因

9

まとめ

11

4 GCM は気候変動予測のツールとして信頼できるか？

12

21 世紀初頭についての温暖化予測

1221 世紀末についての予測

14

5 まとめ

16

注:

17

i

著者についてジュディス・A・カリー教授は天候と気候に関する科学論⽂を 180 本執筆し、1992 年にはアメリカ気象学協会からヘンリー・G・ホートン研究賞を受賞している。ジョージア⼯科⼤学で地球⼤気科学学部教授および学部⻑を務め、最近引退。現在は気候予測応⽤ネット
ワークの会⻑を務める。

ii

概要
地球気候モデル (GCM) の信頼性と有⽤性についてはかなりの論争がある。この論
争は気候科学者の間でも起きていて、観測に基づく分析に⽐べて気候モデルをどの程度重視すべきか意⾒がわかれている。また GCM の結果は経済学者や規制当局、政策担当者にも使われるので、さらに広い科学者、エンジニア、ソフトウェア専⾨家、科学哲学者たちからもかなりの指摘を受けている。
この報告は、
GCM を取り巻く論争について、素養はあっても専⾨家ではない⼈々に向けて説明する。

主要論点
l

GCM はエンジニアリングや規制科学で⼀般に求められる、厳密な検証や裏付けを受けていない。

l

複雑で⾮線形の気候システムがそもそも予測できるのかという、もっともな懸念も存在する。

l

気候モデルは、20 世紀の温暖化のどこまでが⼈為的でどこまでか⾃然由来かを
⾼い確信度で同定するには適さないという結論を⽀持する議論が無数にある。

l

気候モデルが⼤気中の⼆酸化炭素増加に基づいて予測する温暖化が⼤きすぎるという証拠が増えている。

l

気候変動に関する政府間パネル (IPCC) が報じる 21 世紀についての気候モデ
ルシミュレーション結果は、気候の変動を左右する決定的な要素をいくつか含
んでおらず、したがって 21 世紀の気候が実際にどう推移するかという予測として役に⽴たない。

気候モデルは、気候システムを理解するための科学研究には便利なツールである。しかし上の論点から考えて、現在の GCM は 20 世紀の温暖化原因を同定したり、何⼗年、何百年という時間軸で世界や地域の気候変動を予測したりするには適さない。つまりGCM は世界の社会、経済、エネルギーシステムを根本的に変えるような政策を正当化するには適さない。そんな気候モデルから得られた結果を使おうとするから、気候モデ
ルを取り巻く論争もなおさらとげとげしいものになってしまうのだ。

iii

iv

1 地球気候モデルとは何だろうか？
地球気候モデル (GCM) は、コンピュータを使って地球気候システムの粗いシミュレーシ
ョンを作り出そうとするものだ。GCM には⼤気、海洋、地表、海氷、氷河をモデル化したモジュールがある。⼤気モジュールは⾵、温度、湿度、⼤気圧の推移を、コンピュータでしか解けない複雑な数式でシミュレートする。GCM はまた、海洋循環、それが熱をどう運ぶか、海洋が⼤気と熱や湿気をどうやりとりするかを表す数式も持っている。気候モデルの地
表サブモデルは、植⽣、⼟壌、雪や氷による被覆が、⼤気とエネルギーや湿度をどうやりとりするかを記述する。GCM はまた、海氷や氷河のサブモデルも持っている。気候モデルの数式の⼀部は、ニュートンの運動法則や熱⼒学第⼀法則といった物理法則に基づいているが、モデルの主要プロセスの中には、物理法則に基づかない近似もある。
コンピュータでこうした⽅程式を解くため、GCM は⼤気、海洋、陸地を三次元のグリッドに切り刻む (図 1)。そしてグリッドのそれぞれのセルごとに⽅程式が計算される。これがシミュレーション期間を構成する時間ステップのそれぞれについて繰り返される 1。

図 1 地球気候モデルの図式化

1

グリッドシステムに含まれるセルの数が、モデルの「解像度」(あるいは粒度)を決める。
こうしたグリッドセルの中は、それぞれ同じ温度その他を持つと想定されるわけだ。GCM で⼀般的な解像度は、⽔平⽅向 100-200km、垂直⽅向は 1km、時間ステップは 30 分ごとが多い。解像度が⾼くなると、GCM はプロセスをもっとリアルに⽰すようになるが、それに伴い計算時間も激増する――解像度を 2 倍にすると、必要な計算能⼒は 10 倍になるので、現在のほとんどの気候モデルセンターでは処理できない。モデル解像度の粗さは、⼿持ちのコン
ピュータリソースに左右され、モデルの解像度と複雑性は、シミュレーションの⻑さと回数とのトレードオフ関係にある。モデルの空間的、時間的解像度がかなり粗いため、重要なプロセス (たとえば雲や降⾬：図 1 の左側の図を参照) はモデル解像度より⼩さい規模で起こる。こうしたグリッド以下の規模のプロセスは、「パラメータ化」により表される。これは実際のプロセスを近似しようとする単純な数式で、実測に基づいたり、もっと詳細なプロセスモデルから導かれたりする。こうしたパラメータ化は、過去の観測値と気候モデルの出⼒とを近づけるために「補正」「調整」される。
GCM コンピュータソフトで使われる実際の数式は、気候システムで⽣じる物理プロセスの近似でしかない。こうした近似の⼀部はきわめて精度が⾼いが、⼀部はどうしても粗雑になる。これはその数式が表すプロセスが、あまりよくわかっていなかったり、コンピュータ
システムの制約のためモデルに含めるには複雑すぎたりするせいだ。気候変動にとって重要なプロセスの中で、最も課題が多いのは雲と降⾬に関連するパラメータ化で、各種 GCM の出⼒結果の差に最も⼤きく影響している。
GCM は以下のような⽬的で使われている：

l

気候システムの仕組みを理解する：感度実験で、⼀部の物理プロセスや外部強制 (たとえば⼆酸化炭素、⽕⼭、太陽の出⼒) を消したり、抑えたり、増やしたりして、シ
ステムがどう反応するか調べる。
l

過去の気候状態を再現：過去の気候変動や変化の原因を理解する(たとえば、変化のう

ちどのくらいが⼆酸化炭素のような⼈間由来ものか、どのくらいが太陽の変化や⽕⼭
噴⽕、海洋の循環鈍化といった⾃然要因か)l

地球気候変動：数⼗年から数世紀にわたる将来気候状態のシミュレーション。たとえば各種排出シナリオの下で将来の気候状態をシミュレーションする。
l

極端な天候の⾒極め：極端な天候事象（たとえば熱波、⼲ばつ、ハリケーン）などの予測と統計的な⾒極め
l地域機構変動：気候変動への適応をめぐる意志決定を⽀援するような、地域的な気候

変動の予測
l

排出削減政策へのガイダンス

l

炭素の社会的費⽤：GCM の出⼒は、炭素の社会的費⽤を計算する⽣データとなる

2

GCM の具体的な狙いは、シミュレーションの⽬的次第となる。⼀般に、GCM で過去の気候をシミュレーションするときには、何か平均的な意味での気候状態の空間的変動を、正確に再現するのが狙いだ。将来の気候を予測するときには、ある特定の⽇における気候システ
ムの条件をシミュレーションしたいのではなく、⻑期̶̶通常は数⼗年かそれ以上̶̶にわたる条件をシミュレーションして、その結果として得られた気候を実際の将来気候の統計と⼀致させることだ。
IPCC 評価報告書には、20 以上もの国際気候モデルグループが気候モデルシミュレーショ
ン結果を提出している。その多くの個別気候モデルグループは、複数のちがうモデルでシミュレーションを出す。どうしてそんなにちがう気候モデルがあるのだろう？ 「最⾼の」気候
モデルを選べないのだろうか？
気候モデル構築には、⽂字通り何千ものちがう選択が存在する (たとえば解像度、サブモ
デルやパラメータ化の複雑性など）。選び⽅がちがうから、モデルがちがえば感度もちがってくる。さらにそれぞれのモデルグループは、注⽬したい部分もちがう。⻑期の古気候シミュ
レーション、海洋循環の細部、エーロゾル微粒⼦と雲との相互作⽤の細部、炭素サイクルな
ど、調べたいものは様々だ。こうした注⽬点のちがいのため、限られた計算資源を気候シス
テムシミュレーションの特定の側⾯に集中させて、その他の部分は簡略化することになる。
「最⾼のモデル」を選べないのだろうか？ 確かに、いくつかのモデルは実測値と⽐べると全般にあまりよい結果となっていない。だが最⾼のモデルは「最⾼」の定義次第なので、あらゆる⾯で最⾼のモデルというものはない。

3

2 GCM はどこまで信用できるのか？
GCMは複雑なので、正しいモデルとか、正しくないモデルとかいう考え⽅にはあまりなじまない。重要な点は、モデルが現実をどこまでうまく再現するか、そしてそのモデルが意図した狙いにとって適切か、ということだ。
統計学者ジョージ・ボックスの有名な⾔葉がある。
「あらゆるモデルはまちがっているが、中には役に⽴つものもある」2 。あらゆるモデルは不完全だ。完全なモデルは必要ない。⽬的にあったモデルさえあればいい。⾶⾏機の設計で使われるモデルは、乱流のシミュレーシ
ョン能⼒が不⼗分だ。⼈間⾏動の粗雑な想定に基づく⾦融モデルが、リスク管理に何⼗年も使われてきた。意志決定プロセスでは、モデルの利⽤は各種の要因に左右される。そうした要因の⼀つが、信頼性だ。
気候モデル開発は、おおむね科学的好奇⼼と計算能⼒の制約に左右されてきた。GCM は
もともと、気候システムの仕組みを理解するツールとして設計されたものだ。気候の中で、実際の観察がとても困難な部分を表し、それまで実⾏困難だった計算を可能にすることで理論を試し、⼿に負えないほど複雑な⽅程式のシステムを理解し、気候システムを検討して予想外の結果を⾒つけたりするのに使われる。だから GCM は気候研究の重要な要素だ。

なぜ科学者は GCM に自信があるのか？
気候モデルを開発し、その結果を使う科学者たちは、それが研究に役⽴つと（少なくともある程度は）確信している。それは、各種プロセスの物理的理解がモデルに反映されていること、各種モデルや同じモデルの別バージョンでのシミュレーション結果が整合していて、モデルやその構成要素が過去の実測値を再現できているからだ。
予測モデルの信頼性は、その予測結果と現実世界の観測との対⽐で決定的に決まる。これは過去データの再現 (ハインドキャスト) と、実際の予測との両⽅について⾔える。短い時間
幅では予測評価もできる (つまり天気予報だ)。ハインドキャストで現象を再現したり、過去の事象をそれ以前のデータから予測したりするのは、将来の事象をモデルが予想できるかど
うかについて、必要条件ではあっても⼗分条件ではない。

なぜ一部の科学者は GCM の信頼性に懸念を抱いているのか?
GCM の不確実性は、モデル構造の不確実性、モデルのパラメータやパラメータ化の不確
実性、初期状態の不確実性から⽣じる。そのモデルの解像度ではわからなかったり、適⽤できなかったりするパラメータの処理や、サブモデルとの接続には、補正̶̶恣意的な調整や「チューニング」̶̶が必要となる。モデルの絶え間ない恣意的な調整は、根底にあるモデ4ル構造の⽋陥がごまかされてしまう。
こうしたモデルの補正／チューニングため、気候モデルの評価について懸念が提起されてきた。最近『サイエンス』で「気候科学者がブラックボックスを開けて検証を受ける」3という⾒事な論⽂が発表された。

実際、気候科学者たちが認めたがるかどうかはさておき、ほとんどあらゆるモデルは20世
紀の気候記録にあわせて厳密に補正してある̶̶そうでなければゴミ箱⾏きとなっていただろう。地球物理流体⼒学研究所（ニュージャージー州プリンストンにある、有⼒なモデリ
ングセンターの⼀つ）の科学者アイザック・ヘルドは「すべてのモデルは補正を受けていると⾔ってまちがいないでしょう」と述べる。

いまや 20 世紀の歴史的な温度と⼀致するというだけでは、モデルの良し悪しを決める
指標にならない。つまり、20 世紀のデータを使って補正すれば、モデルの出す結果がその同じデータと⼀致するのはあたりまえだ。そんなモデルが⽰す 20 世紀気候変動の原因は、かなり怪しげなものとなってしまう。
複数のモデルシミュレーションやデータが⼀致するからといって、モデルが正解を正しい理由で出しているとはいえない。たとえば、IPCC 第 4 次評価報告（2007）のカップリング
された気候モデルは、どれも20世紀の世界平均地表温度変動の時系列を再現できるが、21 世
紀の気候についてはまったくちがうシミュレーション結果を出す。さらに気候モデルを 1975
−2000 年の観測値にあわせてチューニングすると、モデルは⾃然内部変動の温暖化フェーズにあわせて補正されてしまい、結果としてモデルは⼆酸化炭素に対して過剰に敏感となる。
だから過去の状態を再現できても、将来の状態に関するシミュレーションについては、信頼度がきわめて限られてしまう。

まとめ
GCM は気候システム理解の重要なツールだが、その信頼性については広い懸念がある。
l

⼆酸化炭素増⼤が気候に与える影響についてのGCM の⼀世紀に及ぶ予測は、厳密な評価に耐えられないl

GCM の不確実性について⼗分に検討されていない

lモデルのパラメータやパラメータ化は、まったく制約なしに選択されているもの
が極度に多いlエンジニアリングや規制科学ではあたりまえの、正式なモデル検証や確認がないl

GCM はモデルの補正に使うのと同じ観測値について評価されているl

複雑な⾮線形システムは根本的に予測不可能だという懸念もある

5

3 気候モデルの欠陥
GCM が成熟するにつれて、政策担当者が参考にする例がますます増えてきた。国際気候
エネルギー政策の根拠にされているのだから、本当にこの⽬的に適切かどうか評価が重要だ。
特に GCM モデルの適切さを以下の⼆点について評価する必要がある。
l

20 世紀気候変動の原因を理解する

l

各種の排出シナリオの下で、21 世紀の気候状態をシミュレーションする

この節では、GCM の⽋陥として⼤きな⼆つの問題に話を絞る。
l増加する⼆酸化炭素に対する気候感度の決定l

気候システムと内部の気候変動性が持つカオス的な性質

二酸化炭素に対する気候感度
⼈為的温暖化は、⼤気に追加された⼆酸化炭素の量だけでなく、気候がその⼆酸化炭素に対してどのくらい「敏感か」でも変わる。⼤気中の⼆酸化炭素濃度が 2 倍になったときの、
平均地表温度の上昇を気候感度と呼ぶ。気候感度が⾼ければ、排出が増えるにつれて、今世紀中にかなりの温暖化が予想される。気候感度が低ければ、将来の温暖化はかなり低くなる。
平衡気候感度 (ECS) は、⼤気中の⼆酸化炭素濃度が 2 倍になって、気候系が数世紀がかりでそれに反応した結果として⽣じる地球平均地表温度の変化と定義されている。ECS は直接計測できない。気候モデルシミュレーションと、過去の実測値とを元に、簡単なエネル
ギー収⽀モデルを使って推計する。
IPCC 第 4 次評価報告書 (2007) での気候感度に関する結論は次の通り。

平衡気候感度は (…) 2℃ から 4.5℃ の範囲内にある可能性が⾼く、最もよい推計値は3℃ ほどで、1.5℃ 未満である可能性は⾮常に低い。4.5℃ 以上の数字も排除できない。
IPCC 第 5 次評価報告書 (2013) での気候感度に関する結論は次の通り。

平衡気候感度は (…) 1.5℃ から 4.5℃ の範囲内にある可能性が⾼く（⾼い確信度）、1℃
未満の可能性は極めて低く(⾼い確信度)、6℃ 以上の可能性は極めて低い (中程度の確信度)。
この可能性が⾼い ECS の範囲は 3 倍の開きがある。⼈為的地球温暖化が危険かどうかは、
ECS が 1.5℃ に近いか 4.5℃ に近いかで決定的に変わる。過去 30 年にわたる研究でも、この幅は絞られていない̶̶1979 年全⽶科学アカデミーの研究 (通称「チャーニー報告」)
は、可能性が⾼い ECS の範囲として 1.5-4.5℃ を挙げている。

6

それどころか、2007 年第 4 次評価以来、ECS の値を巡る不確実性はかえって⾼まったらしい。「可能性が⾼い」範囲の下限は、2013 年第 5 次評価報告書で 2℃ から 1.5℃ に引き下げられたのに、第 4 次評価報告書では 1.5℃ 未満の可能性は⾮常に低いとされている。
また第 4 次では、最もよい推計値として 3℃ が挙がっていたのに、第 5 次評価報告書ではそれがないのも重要だ。公式の理由は、実測による ECS 推計 (低い) と気候モデルからの推計 (⾼い) が⼤幅に⾷いちがっているからだという。
表 1 で各種の ECS 推計値を⽐較した。挙げたのは、IPCC 第 4 次評価報告書 (2007)4、
第 5 次評価報告書 (2013)5、第 5 次評価報告書に挙がった CMIP5 気候モデル6、Lewis andCurry 論⽂ (2014)7の観測分析、それを低いエーロゾル強制を使って更新した Lewis 論⽂(2016)8だ。

表 1 : 平衡気候感度の値
最もよい推計

百分位

(℃)

第5位
(℃)

第95位
(℃)

第 4 次評価報告書(2007)

3.0

1.5

-

第 5 次評価報告書(2013)

-

1.0

6.0*

CMIP5気候モデル(2013)

3.22

2.1

4.7

Lewis and Curry論⽂(2014)

1.64

1.05

4.05

Lewis論⽂(2016)

1.54

1.12

2.38***第90百分位 **2015年まで更新
Lewis and Currey 論⽂ (2014) は観測に基づくエネルギー収⽀アプローチを使って ECSを推計した。温室ガス変化といった気候変動の要因については第 5 次評価報告書での設定通りの値を使った。この論⽂で得られた ECS 値は、CIMPS5 気候モデルのほぼ半分だった。
さらに値の幅も IPCC 報告よりずっと狭く、上限値ははるかに低かった。
最近の他の論⽂9, 10も、同じように低い ECS を得ている。最新の研究から得られる値はさらに低い。ECS 推計で最も不確実なのは、⼤気中のエーロゾル微粒⼦ (公害や⾃然由来のもの) の影響だ。微粒⼦は、気候を冷却させる(そして温室効果による温暖化をある程度相殺する)。IPCC 代表著者スティーブンスによる最近の論⽂11は、エーロゾルが気候に与える影響を第 5 次評価報告書より⼤幅に⼩さく想定している。Lewis 論⽂は、スティーブンス論⽂と同じエーロゾルの影響推計を使って Lewis and Curry 論⽂ (2014) での計算をやりなおした12。最も⼤きな点として、上限 (第95百分位) は 2.38℃ に下がった (表 1)。
第 5 次評価で使われた気候モデルシミュレーションの多く (CMIP5) では、エーロゾル強制値があまりに⾼すぎるらしい。低いエーロゾル強制値を使って再評価・再補正された気候
モデルシミュレーションを使うと、ECS 上限を明らかにできる。最近のワークショップでの7

発表13で、スティーブンスは気候モデル分析に基づき、ECS 上限を 3.5℃ にすべきだと主張した。気候感度の推計⼿法評価について研究は続いている。だがエーロゾル冷却推計が下がると、どうしても気候感度の推計上限も下がる。
GCM では、平衡気候感度は直接的に補正したりチューニングしたりできない「計算結果」となる。とはいえモデル化された気候感度の範囲は多少せばまりつつあるが、それでもモデルのパラメータ化を変えれば、各種モデルが出す感度の幅はいくらでも広がる。そしてモデルの各種バージョンの棄却/採⽤は、ECS の結果についてのモデル作成者⾃⾝の思いこみ、期待、偏⾒で決まってしまう。
各種気候モデル同⼠や気候モデルと実測とで、なぜ ECS は⼤幅にちがうのか？ 「気候モデルが⾒落としているものは？」という論⽂14で、スティーブンスとボニーはこう論じる:

雲と湿度の対流、あるいはもっと⼀般的に⼤気中の⽔と循環のカップリングの表現不適切が、現在の気候システム表現における主要な制約だという証拠がいまや⼤量にある。
こうした ECS 値の乖離の意義とは？ もし ECS が 4℃ 以上ではなく 2℃ 以下なら、20世紀の温暖化要因や、21 世紀の温暖化⾒通しは根本的に変わる。さらに気候感度の実測推計と GCM 推計の乖離はきわめて⼤きく、政策担当者にも⼤きな重要性を持つ。ECS とその不確実性は、費⽤便益分析や炭素の社会的費⽤推計の経済モデルでも重要な⼊⼒なのだから。

カオスと自然の内部気候変動
気候の変動は太陽の変化、⽕⼭噴⽕、あるいは⼆酸化炭素増加などの⼤気組成変化といった外部強制により起こることもある。気候はまた気候システムの内部プロセスで変わることもある (内部変動)。気候の内部変動として最も有名な例は、エル・ニーニョ/ラ・ニーニャだ。
海洋のゆっくりした循環からは、⼗年単位、百年単位、千年単位の内部変動モードが⽣じる。
このため海洋は気候変動の「フライホイール」となり、熱を⻑期にわたり貯蔵放出して気候を安定させる。そのタイムラグと海洋への熱貯蔵のため、気候システムは決して平衡しない。
IPCC 報告では、この数⼗年単位の内部変動は背景「雑⾳」だとされ、⼈為的な温暖化信号がそれを上回る形で検出可能かという検討が⾏われている。しかし⾃然の内部変動こそが最も重要な気候変動を⽣み出しているのだという主張も存在する。
⼤気と海洋の多くのプロセスは⾮線形だ。つまり原因と結果の間に単純な⽐例関係はない。
⼤気と海洋の⾮線形⼒学は、ナビエ＝ストークス⽅程式15で表され (これはニュートンの運動法則に基づく)、これが⾵や、⼤気と海洋の循環を予測する基礎となる。ナビエ＝ストークス
⽅程式の⼀般解は数学で最もむずかしい問題で、クレイ数学研究所16による数学の七⼤問題の⼀つだ。解けたら 100 万ドルの賞⾦が出る。
⼆つのカオス的流体、つまり海洋と⼤気をどう組み合わせるかという問題こそ GCM の最8

も根本的な課題だとさえいえる。天候は決定論的カオス状態にあるとされる。つまり気象予
測は⼤気の初期条件がわずかにちがうだけで激変してしまう。カオスの根源は、ナビエ＝ス
トークス⽅程式の⾮線形性だ。初期条件に敏感なので、ある期間より先になるとこの系はもはや予測不可能となる。天候の場合、この予想可能な期間は数週間程度だ。
GCM シミュレーションも初期条件 (平均についてですら) に敏感だ。⾮線形のカオス的⼤気モデルを⾮線形のカオス的海洋モデルと組み合わせると、気象モデルの決定論的カオス
よりはるかに複雑なものとなり、外部強制による変化 (たとえば⼆酸化炭素濃度の上昇) という条件下ではそれがさらにひどくなる。⼤気/海洋を組み合わせると、数週間、年、⼗年、世紀、千年単位の内部変動が⽣じる。こうした組み合わせモデルは不安定性とカオスを引き起こす。これは現在の⾮線形動学系の理論ではほぼ表現できないし、パラメータ値が時間と共に変化する状況ではなおさらだ。Stainforth et al. 論⽂18はこの状況を「煉獄」と呼ぶ。

意図的な適合性：20 世紀温暖化の要因
すると気候モデルは、 20 世紀温暖化の原因を明らかにできるのだろうか？ ここでは短期的な気候反応 (感度) の不確実性と、⾃然の内部変動性の⼤きなモードが持つ規模や増減タイミングの不確実性が組み合わさっている。このため、外部から強制された気候変動と⾃然の内部変動とを、きれいに仕分けするのは不可能だ。実際の気候感度が推計値の最低値に近く、⾃然の内部変動が各種気候モデルでの想定の中で強いほうに偏っていたら、20 世紀の⼈
間由来の温暖化は、実はあまり⼤きくないという結論になってしまう。
図 2 に 1850 年以来の地表温度の変動を⽰した。同じ時期についての気候モデルシミュレーションを図 3 に⽰す。モデルの出⼒は、1970−2000 年については観測された温度ととてもよく⼀致している。でも気候モデルは、1910 年から 1940 年にかけての⼤幅な温暖化、
1940 年から 1970 年代末までの寒冷化、21 世紀初頭の温度停滞は再現できていない。
第 5 次評価報告書20の重要な結論は、1950 年以来の温暖化の半分以上が⼈為的なものである可能性がきわめて⾼いというものだ。そして気候モデルシミュレーションはこの温暖化がすべて⼈為的だと⽰唆している。
1950 年代以来の温暖化が⼈為的なら、1910−1940 年の温暖化を引き起こしたのは何だろうか？ 1910−1940 年は1900 年以来の温暖化の約 40％を占めるが、1900 年以来の⼆酸化炭素増加のうちこの時期のものはわずか 10％ だ。明らかに、⼈間の温室ガス排出はこの初期の温暖化にまるで寄与していない。また 20 世紀半ば、1940−1975 年のわずかな寒冷化
̶̶「⼤停滞/⼤ハイエイタス (grand hiatus)」と呼ばれる̶̶も⼗分な説明がない。
20 世紀温度のこうした説明のつかない変動に加え、地球気候が過去 200 年かそれ以上にわたり、⼀貫して温暖化してきたという証拠もある。19 世紀になると過去データはますます少なくなるが、バークレー地球表⾯温度プロジェクトは 1750 年までさかのぼる陸地の温度

9

(℃)

温
度
変
動

図 2 : UK HadCRUT4 データセットによる温度の変動


(℃)

温
度
変
動

図 3 : 世界地表温度の変動の CMIP3 と CMIP5 シミュレーションを観測値と⽐較

データを集めた (図 4)。この分析によれば、1800 年以来温暖化が続いており、19 世紀初頭にかなりの変動がある。この⼀部は巨⼤な⽕⼭噴⽕のせいだ。また、ダルトン太陽活動極⼩期 (1791-1825 年) もあった。北半球気候の古気候学による復元̶̶たとえば樹⽊の年輪やボーリングによるもの̶̶は、温暖化がおおむね過去 300-400 年続いていたのではと⽰唆している22。この初期の地球温暖化には、⼈類はまったくと⾔っていいほど寄与していない。
300-400 年にわたる地上温暖化の原因は？ 答は太陽と海洋にありそうだ。海洋循環パター
ンは⼀世紀単位から千年単位で気候に影響する。全⽶アカデミー作業部会報告「地球気候における太陽変動の影響」23からもわかるように、太陽と気候のつながりに対する関⼼も復活しつつある。過去 400 年の、1950 年以前の気候変動に関する理解や説明は、これまであまりに無視されてきた。この理解がない以上、IPCC による 1950 年以降の温暖化の説明もまったく信⽤すべきではない。

10

9
05

1








 

図 4 : 1750 年以来の世界地表温度の変動 21

まとめ
⼈為的気候変動は、基本的な仕組みは理論的によく理解されているが、その潜在的な規模はきわめて不確実だ。これまでの分析は、1950 年以来の⼈為的温暖化に IPCC が与えている「⾼い確信度」という評価にとってどんな意味を持つだろうか？ 気候モデルは、1950 年
以来の温暖化すべてが⼈間のせいだと匂わせる。だが 30 年単位で⾒ると、全世界や半球毎の気候には⼤きな変動がある。これは 20 世紀末の温暖化と同じ期間だ。IPCC は、20 世紀のそれ以前の 30 年期について納得できる説明を持っていない。特に 1910-1940 年の温暖化と、1940-1975 年の⼤停滞 (⼤ハイエイタス) が説明できていない。さらに少なくとも1800年以来 (ヘタをすると 400 年前から) の地表温暖化トレンドがあり、これは⼆酸化炭素
では説明がつかず、⽕⼭噴⽕でも部分的にしか説明できない。
20 世紀の温暖化の⾃然由来と⼈間由来の相対的な⽐率について、⾼い確信度で決定するのに気候モデルが適さないという証拠は以下の通り：
l

平衡気候感度 (ECS) の⼤幅な不確実性

l

GCM は⼗年から百年単位で起こる⾃然内部変動の規模や増減タイミングをシミュレーションできないl

GCM の補正/チューニングに 同じ20 世紀の観測データを使っているl

気候モデルは 20 世紀初頭の温暖化や中期の寒冷化をまともに説明できない

11

4 GCM は気候変動予測のツールとして信頼できるか？
IPCC は、⼆酸化炭素排出を減らさないと 21 世紀末までに 4℃ かそれ以上の温暖化が起こるという恐ろしい予測を出した。

21 世紀初頭についての温暖化予測
この主張の信頼性を評価するには、まず GCM が 21 世紀初頭の気候変動シミュレーショ
ンでどのくらいの成績を挙げたか評価するべきだろう。IPCC 第 5 次評価報告書24の第11章
は、2030 年までの短期の気候変動に注⽬している。図 5 は GCM 予測と、世界地表温度の変動の最近の実測値とを⽐べたものだ。

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図 5 : 世界地表温度変動の CMIP5 気候モデルシミュレーションを 2014 年までの実測値(HadCRUT4) と⽐較したもの。出所: IPCC AR5 の Figure11.25

過去 10 年の実測世界温度は、CMIP5 気候モデルシミュレーションの 5-95％区間の下限にある。全体として、気候モデルシミュレーションのトレンドは、過去 15 年の実測トレンドを⼤幅に上回る。2015-2035 年期の予測を⾒ると、CMIP5 気候モデルシミュレーションの5-95％トレンド幅は、10 年あたり 0.11-0.41℃ となっている。でもそこで、IPCC は「専⾨家の判断」なるものを挙げて、予測を引き下げている (図 5 の⾚い斜線部分):

しかし 1986-2005 年および 2016-2035 年で含意されている温暖化速度は、停滞 (ハイエ
イタス) の結果 10 年あたり 0.10-0.23℃ という低い⽔準になっている。これは 第４次評
価がこの個別期間における当時の予想の上限に近かったことを⽰唆している。

12

この⽣の CMIP5 モデルシミュレーション結果からの予測引き下げは、⼀部のモデルが⼈為的な (⼆酸化炭素とエーロゾルによる) 強制に敏感すぎるという専⾨家の判断に基づいて⾏われた。上図を作成した IPCC 著者エド・ホーキンスは、2015 年末までの地表温度観測
結果を使って図を更新した (図 6)。2015 年エル・ニーニョによる地球温度急上昇でモデルと実測値は少し近づいたが、まだかなり開きがある。2015 年の温度上昇は、気候モデル予測の中間点にすら届かなかった。これに⽐べて 1998 年エル・ニーニョによる温度急上昇は、
温度予測範囲の上限に達した。いまのところ 21 世紀の GCMは 、実測値の 2 倍程度の温暖化速度を⽰している。21 世紀初頭における実測値とモデルシミュレーションが乖離しているのは、どうやら⾃然内部変動のシミュレーションが不適切で、⼆酸化炭素増加に対してモデルの感度 (ECS) が過⼤なせいらしい。

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図 6 : 世界地表温度変動の CMIP5 気候モデルシミュレーションを 2015 年までの実測値(HadCRUT4)と⽐較したもの。IPCC AR5 の Figure11.25 を更新

この⽣の CMIP5 モデルシミュレーション結果からの予測引き下げは、⼀部のモデルが⼈
為的 (⼆酸化炭素とエーロゾルによる) 強制に敏感すぎるという専⾨家の判断に基づいて⾏われた。上図を作成した IPCC 著者エド・ホーキンスは、2015 年末までの地表温度観測結果を使って図を更新した。2015 年エル・ニーニョによる地球温度急上昇でモデルと実測値は少し近づいたが、まだかなり開きがある。2015 年の温度上昇は、気候モデル予測の中間点にすら届かなかった。これに⽐べて 1998 年エル・ニーニョによる温度急上昇は、予測範囲の上限に達した。いまのところ 21 世紀の GCM は、実測値の 2 倍程度の温暖化速度を⽰している。21 世紀初頭における実測値とモデルシミュレーションが乖離しているのは、どうやら⾃然内部変動のシミュレーションが不適切で、⼆酸化炭素増加に対するモデルの感度(ECS) が過⼤なせいらしい。

13

21 世紀末についての予測
21 世紀末の世界温度変化に関する気候モデル予測は、気候変動に関する国際連合枠組条約26に基づいた⼆酸化炭素排出削減をめぐる国際交渉を左右している。図 7 に 21 世紀温暖化の気候モデル予測を⽰した。RCP8.5 は温室ガス排出が極端に増えるシナリオで、RCP2.6 は排出が 2015 年頃にピークとなり、その後急激に減るというシナリオだ。

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1986-2005 年を基準とした 1950-2100 年世界年間平均地表温度変化の CMIP5 マルチモデルシミュレーション時系列データ。RCP2.6 (⻘) とRCP8.5 (⾚) で予測の時系列データと不確実性指標 (影の部分)を⽰した。⿊ (グレーの影) は過去を再現した強制を使った、モデルによる過去の推移。平均とそれに伴う不確実性を 2081-2100 年について平均したものを、すべての RCP について⾊つき垂直の棒で⽰した。

図 7 : IPCC AR5 WG1 の Figure SPM.7

RCP8.5 シナリオだと、CMIP5 気候モデルによれば 21 世紀ずっと温暖化が続き、はやくも 2040 年には「危険」とされる 2℃ の温暖化しきい値を超える。ちなみに CMIP5 シ
ミュレーションは将来の温室ガス排出シナリオしか考慮しない。将来の⽕⼭噴⽕シナリオ、
太陽変動や⻑期的な海洋振動のシナリオは含めない。ロシアの科学者たち27は、21 世紀半ばに⼤太陽極⼩期 (冷却に貢献) がピークを迎えるはずだと論じている。
短期の温度予測は CMIP5 シミュレーションから引き下げられたが (図 5)、IPCC 第 5
次評価の政策⽴案者向け要約28は、⻑期的な温暖化について以下のように述べる。

2046-2065 年について可能性がある範囲は、短期 (2016-2035 年) 世界平均地表温度変化の評価範囲をモデル範囲の 5-95％ より低いものとした各種要因の影響として考えられるものを考慮していない。これはそうした要因が⻑期予測に与える影響が、科学的理解の不⾜により定量化されていないためである。

14

つまるところ、IPCC 第 5 次評価の第 1 作業部会*報告には、困った内部不整合が⾒られる。気候感度には⼤幅な不確実性があると結論し、2016-2035 年の公式温度予想を気候モデ
ル予想から引き下げた。だが GCM が出す温度が⾼すぎるという認識にもかかわらず、2100
年までの残りの期間については、気候モデルの予測をそのまま維持しているのだ。
さらに困るのは、「気候変動緩和」に関するIPCC 第 3 作業部会報告書の分析がすべて、
ECS の「最もよい推計」である 3.0℃ に基づいている点だ。科学評価では ECS の「最もよい推計」を選ばないことにした。これは GCM 推計と実測値の乖離のせいだった。温暖化は気候モデル推計の半分でしかないので、CMIP5 モデルが出す温暖化は、気候感度が低い場
合の 2 倍になっている。 気候変動緩和に関する予測では、IPCC も認める気候感度の⼤きな不確実性が、まったく反映されていない。
IPCC の 21 世紀気候変動予測は、⼆酸化炭素こそが世界気候を左右すると明⽰的に想定している。だが 21 世紀気候に関する気候モデル予測に説得⼒がないのは以下の理由からだ：*l

21 世紀初頭の温暖化の減速を予測できていないl

数⼗年単位の海洋振動のパターンやタイミングをシミュレーションできていないl

将来の太陽変動や太陽が気候に与える間接的影響を考慮していないl

⽐較的静かだった 20 世紀より⽕⼭活動が活発になる可能性を無視l

温室ガス増⼤に対する明らかな過敏性

第 1 作業部会は科学評価。

15

5 まとめ気候モデルがあまりに暑い予測値を出しており、⼆酸化炭素に対する気候感度は IPCC が提⽰した幅の下限にあるという証拠がますます増えている。それでもこうした気候感度の低い値は、21 世紀末の温度に関する IPCC 気候モデル予測には反映されておらず、また⼆酸
化炭素排出削減が温度に与える影響の推計にも採り⼊れられていない。IPCC 気候モデル予
測は、気候が各種排出シナリオにどう反応するかにばかり注⽬している。21 世紀の気候モデ
ル予測は以下を含んでいない。

l

⽕⼭噴⽕の各種シナリオ (モデルはどれも、⽕⼭活動が 20 世紀と同程度と想定している。だが 20 世紀は 19 世紀よりも⽕⼭活動がずっと低かった)l

ロシア科学者たちが予測する太陽極⼩期などに⾒る、太陽冷却の可能性l

気候感度がほとんどの気候モデルによるシミュレーションの半分程度だという可能性

l

⼗年から数世紀単位での⾃然内部変動の増減のタイミングや増幅に関する現実性
あるシミュレーション

気候モデルコミュニティは、気候が⼈為的排出増加にどう反応するかにばかり注⽬し、政策コミュニティは (明⽰的にせよ暗黙にせよ) 21 世紀 GCM シミュレーションを本当の予測として受け⼊れている。このため、私たちは上のような条件が気候に与える相対的な影響や、それが 21 世紀気候の展開にもたらす影響について、まともな理解が得られていない。

16

注:
1. J Curry (2016). Schematic of a global climate model.
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/AtmosphericModelSchematic.png/350px-Atmo
sphericModelSchematic.png.
2. Wikipedia article, ‘All models are wrong’. https://en.wikipedia.org/wiki/All_models_are_wrong.
3. P Voosen (2016), ‘Climate scientists open up their black boxes to scrutiny’. Science 354:401–402.
http://www.sciencemagazinedigital.org/sciencemagazine/28_october_2016?sub_id=rhBdITkIMETR&u1=164688
21&folio=401&pg=17#pg17
4. IPCC (2007). Summary for Policy Makers. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Cambridge University
Press. https://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/wg1/en/spm.html.
5. IPCC (2013). Summary for Policymakers. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Cambridge University
Press. https://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/wg1/WG1AR5_SPM_FINAL.pdf.
6. G Flato et al. (2013). ‘Evaluation of climate models’. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contributionof Working Group 1 to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge
University Press.
http://www.climatechange2013.org/images/uploads/WGIAR5_WGI-12Doc2b_FinalDraft_Chapter09.pdf.
7. N Lewis and JA Curry (2014) ‘The implications for climate sensitivity of AR5 forcing and heat uptake’. Climate
Dynamics
8. N Lewis (2016) Updated climate sensitivity estimates. Climate Etc blog, 25 April 2016.
https://judithcurry.com/2016/04/25/updated-climate-sensitivity-estimates/.
9. RB Skeie, T Berntsen, M Aldrin, M Holden, and G Myhre, 2014. ‘A lower and more constrained estimate of climate
sensitivity using updated observations and detailed radiative forcing time series’. Earth System Dynamics, 5, 139–
175.
10. T Masters (2013) ‘Observational estimates of climate sensitivity from changes in the rate of ocean heat uptake
and comparison to CMIP5 models’. Climate Dynamics, doi:101007/s00382-013-1770-4
11. B Stevens (2015) ‘Rethinking the lower bound on aerosol forcing’. J. Climate,
http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/JCLI-D-14-00656.1.
12. N Lewis (2015) ‘Implications of lower aerosol forcing for climate sensitivity’.
http://judithcurry.com/2015/03/19/implicationsof-lower-aerosol-forcing-for-climate-sensitivity/.
13. G Stephens (2015). `A more mechanistic view of ECS’. Grand Challenge Workshop: Earth’s Climate Sensitivities,
Max-Planck-Institut für Meteorologie.
http://www.mpimet.mpg.de/fileadmin/atmosphaere/WCRP_Grand_Challenge_Workshop/Ringberg_2015/Talks/Stephens_24032015.pdf.
14. B Stevens and S Bony (2013). What are climate models missing? Science 340(6136): 1053–1054.
http://science.sciencemag.org/content/340/6136/1053.summary.
15. Multiphysics Cyclopedia article, `Navier–Stokes equations’.
https://www.comsol.com/multiphysics/navier-stokes-equations.
16. Clay Mathematics Institute, `Millennium Problems’. http://www.claymath.org/millennium-problems.
17. C Oestreicher (2007). `A history of chaos theory’. Dialogues in Clinical Neuroscience 9(3): 279–289.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3202497/.
18. DA Stainforth, MR Allen, ER Tredger and LA Smith (2007). `Confidence, uncertainty and decision-support
relevance in climate predictions’. Philosophical Transactions of the Royal Society A 365: 2145–2161.
http://rsta.royalsocietypublishing.org/content/365/1857/2145.full.
19. http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/temperature/HadCRUT4.pdf.
20. IPCC (2013). Summary for Policymakers. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution ofWorking Group 1 to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge
University Press. https://www.ipcc.ch/pdf/assessmentreport/ar5/wg1/WG1AR5_SPM_FINAL.pdf.
21. R Rohde, RA Muller, R Jacobsen et al., ‘A new estimate of the average Earth surface land temperature spanning
1753 to 2011’. Geoinformatics and Geostatics: An Overview 2013, 1:1
http://dx.doi.org/10.4172/2327-4581.1000101.
22. IPCC (2013). Figure 5.7, Chapter 5. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working
Group 1 to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University
Press. http://www.climatechange2013.org/report/reports-graphic/ch5-graphics/, Figure 5.7
23. National Academy of Sciences (2012). ‘The effects of solar variability on the Earth’s climate: A workshop report’.
National Academies Press. http://www.nap.edu/read/13519/chapter/1#xi.

1724. IPCC (2013). Near-term Climate Change: Projections and Predictability. In: Climate Change 2013: The PhysicalScience Basis. Cambridge University Press, 953–1028.
https://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/wg1/WG1AR5_Chapter11_FINAL.pdf.
25. http://www.climate-lab-book.ac.uk/comparing-cmip5-observations/26. http://unfccc.int/2860.php.
27. Abdussamatov, H (2013) ‘Current long-term negative energy balance of the earth leads to the new little ice age’.
Journal of Geology and Geophysics 2: 113.
http://omicsgroup.org/journals/grand-minimum-of-the-total-solar-irradiance-leads-tothe-little-ice-age-2329-67
55.1000113.pdf.
28. IPCC (2013). Table SPM.2. Summary for Policymakers. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis.
Cambridge University Press. https://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/wg1/WG1AR5_SPM_FINAL.pdf.

18

GWPF BRIEFINGS
1 Andrew Turnbull
2 Philipp Mueller
3 William Happer
4 Gordon Hughes
5 Matt Ridley
6 Philipp Mueller
7 Indur Goklany
8 Andrew Montford
9 Philipp Mueller
10 Andrew Montford
11 Susan Crockford
12 Madhav Khandekar
13 Indur Goklany
14 Susan Crockford
15 Various
16 Susan Crockford
17 Indur Goklany
18 Judith Curry
19 Indur Goklany
20 Donoughue and Forster
21 Andrew Montford
22 David Campbell
23 Various
24 Judith Curry

The Really Inconvenient Truth or ‘It Ain’t Necessarily So’
The Greening of the Sahel
The Truth about Greenhouse Gases
The Impact of Wind Power on Household Energy Bills
The Perils of Confirmation Bias
The Abundance of Fossil Fuels
Is Global Warming the Number One Threat to Humanity?
The Climate Model and the Public Purse
UK Energy Security: Myth and Reality
Precipitation, Deluge and FloodOn the Beach
Floods and Droughts in the Indian Monsoon
Unhealthy Exaggeration
Twenty Good Reasons not to Worry about Polar Bears
The Small Print
The Arctic Fallacy
The Many Benefits of Carbon Dioxide
The Climate Debate in the USA
The Papal Academies’ Broken Moral Compass
The Papal Encyclical: a Critical Christian Response
Parched Earth Policy: Drought, Heatwave and Conflict
The Paris Agreement and the Fifth Carbon Budget
The Stern Review: Ten Years of Harm
Climate Models for the Layman

地球温暖化政策財団 (The Global Warming Policy Foundation) は、すべての党を含
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主な活動は、地球温暖化政策とその経済などの含意についての分析です。狙いは、最も頑健で信頼できる経済分析と提言を行うことです。何よりも私たちは、メディア、
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発行：地球温暖化政策財団 (GWPF)

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