気候モデルの不確実性とその源泉：未来予測の精度と限界を探る
はじめに：気候モデルの役割と不確実性の重要性
気候モデルは、地球の複雑な気候システムを数学的に記述し、過去の気候変動の再現や未来の気候予測を行う上で不可欠なツールです。これらのモデルは、大気、海洋、陸面、雪氷圏、そして生物圏といった地球システムの主要な構成要素間の相互作用をシミュレーションすることで、温室効果ガス濃度の上昇などが気候にどのような影響を与えるかを予測します。
しかし、科学的な予測には常に不確実性が伴います。特に気候予測においては、その時間スケールとシステムの複雑さゆえに、不確実性の理解と評価が極めて重要になります。本稿では、気候モデルの不確実性がどこから生じるのか、それが未来予測にどのような影響を与えるのか、そしてその不確実性にどのように向き合っていくべきかについて解説します。
気候モデルにおける不確実性の主要な源泉
気候モデルを用いた未来予測における不確実性は、主に以下の四つの源泉から発生すると考えられます。
1. 内部変動性（内部カオス）
気候システムは、その本質的にカオス的な性質により、外部からの強制がなくても内部的に変動します。例えば、エルニーニョ・南方振動（ENSO）や太平洋十年規模振動（PDO）といった自然変動は、数十年にわたる気候パターンに影響を与えることがあります。気象予測が数日先までしか信頼できないのと同様に、気候システム全体もまた、短期的な変動が長期的な予測にランダム性をもたらすことがあります。これは、初期条件のわずかな違いが時間とともに大きく増幅される「バタフライ効果」として知られる現象と関連しており、特に地域スケールでの詳細な予測において顕著な不確実性の源となります。
2. 観測データと初期条件の不確実性
モデルのシミュレーションを開始する際には、大気や海洋の現在の状態（温度、湿度、風速、海面水位など）を正確に把握した初期条件が必要です。しかし、地球規模での観測網には限界があり、全ての場所で完璧なデータが得られるわけではありません。観測データの空間的・時間的な疎密や、測定誤差が存在するため、モデルの初期条件には必ず不確実性が含まれます。この初期条件の不確実性は、シミュレーションが進行するにつれて予測結果のばらつきを増大させる要因となります。
3. モデル構造の不完全性
気候モデルは、地球の複雑な物理・化学・生物学的プロセスを数学的に表現したものですが、全てのプロセスを完全に再現することは現在の科学技術では不可能です。特に、以下のような点が不確実性の源となります。
- 物理プロセスのパラメータ化: 雲の形成、降水のプロセス、乱流、海洋の微細な混合など、モデルの格子間隔（解像度）では直接表現できないサブグリッドスケールの物理プロセスは、「パラメータ化」という手法で近似的に表現されます。これらのパラメータ化手法には、それぞれのモデル開発者の仮定や経験に基づいた違いがあり、モデル間の予測結果の差異に繋がります。
- モデルの解像度: 大規模な現象は捉えられますが、山岳地帯での局地的な気候や、都市ヒートアイランド現象のような詳細な気候特性の再現には限界があります。高解像度化は進んでいますが、依然として地球全体の詳細を網羅するには計算資源に限りがあります。
- 地球システムコンポーネント間の結合: 大気、海洋、陸面、雪氷、生物地球化学サイクル（炭素循環など）といった各コンポーネント間の相互作用の表現にも不確実性が伴います。例えば、植生の変化が炭素吸収に与える影響や、氷床の融解が海流に与える影響などは、未解明な部分やモデル化の課題が多く残されています。
4. 将来の排出シナリオの不確実性
未来の気候変動は、将来の温室効果ガス排出量によって大きく左右されます。しかし、排出量は社会経済の発展、エネルギー政策、技術革新、人口動態など、非常に多様な要因に依存しており、これらを正確に予測することは困難です。国際的な気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は、代表的濃度経路（RCPs）や共通社会経済経路（SSPs）といったシナリオを提示することで、排出量に関する様々な可能性を考慮しています。これらのシナリオ自体が未来の社会の選択の結果であるため、将来の気候予測には避けられない不確実性として組み込まれています。
不確実性が未来予測に与える影響と対応
これらの不確実性の源泉は、気候モデルの予測結果に幅（レンジ）をもたらします。例えば、「2100年までに地球の平均気温がX度上昇する」という予測は、通常、信頼区間を伴って提示されます。これは、単一の決定論的な未来ではなく、起こりうる複数の未来の可能性を示唆しています。
不確実性に対応し、より堅牢な予測を得るために、科学者たちは「アンサンブル予測」という手法を用いています。これは、一つのモデルを異なる初期条件で複数回実行したり、複数の異なる気候モデル（多モデルアンサンブル）を使用したりすることで、予測のばらつきを評価し、不確実性の範囲をより良く理解するものです。IPCCの報告書は、このような多モデルアンサンブルの結果を基に作成されており、個々のモデルの特性に起因する不確実性を相殺し、より確実性の高い情報を導き出すことを目指しています。
また、モデルの物理プロセスの表現を改善したり、計算能力の向上に伴う高解像度化を進めたりすることで、モデル構造に起因する不確実性の低減が図られています。データ同化技術の進展も、初期条件の精度向上に寄与しています。
結論：不確実性を理解し、賢明な意思決定へ
気候モデルの不確実性を理解することは、予測が持つ限界を認識し、その情報を適切に解釈するために不可欠です。不確実性が存在するということは、予測が無意味であるということではありません。むしろ、それは未来の気候変動が持つ複数の可能性を提示し、様々なシナリオに対する備えを促すものです。
ウェブサイト「未来予測シミュレーター：気候編」のようなツールは、様々な要因が気候に与える影響をインタラクティブに試すことで、これらの不確実性を視覚的に体験し、気候システムの複雑性を深く理解するための一助となります。科学的根拠に基づいた不確実性の評価は、未来の気候変動に適応し、レジリエントな社会を構築するための賢明な意思決定を行う上で、極めて重要な要素となります。