どのように予測しているか

人間活動による二酸化炭素などの排出に伴い、気候がどのように変わっていくかを調べるために、気候モデルを用いた温暖化予測研究が世界中で活発に行われています。ここでいう気候モデルとは、大気や海の動きを計算する複雑なものから、全世界平均の気温などを予測する単純なものまで、いろいろな複雑さのモデルを含みます。これらのモデルに、将来の二酸化炭素などの排出量に関する何らかの想定(シナリオ)を与えて、将来の気候変動は予測されます。世界中で行われているこの様な予測を総合して、IPCC(気候変動に関する政府間パネル)の第4次評価報告書（注1）では、1980〜1999年平均と比較した21世紀末(2090〜2099年平均)の気温上昇を1.1〜6.4℃と予測しています。

予測の幅の要因

この予測の大きな幅は主に次の二つの要因によって、もたらされています。

例えば「化石エネルギーを多く使って高度経済成長を推し進めていく社会」では2.4〜6.4℃（注2）(最もあり得る見積もりは4.0℃)、「経済、社会及び環境の持続可能性のための世界的な対策に重点が置かれる社会」では1.1〜2.9℃（注2）(1.8℃)の気温上昇が予測されています。これらの異なるシナリオにおける気温変化予測の上限と下限が前述した1.1〜6.4℃になります。このようにシナリオによって予測がばらつきますが、「これは我々がどのような社会を築いていくかによって将来の気温上昇が変わる」という選択肢の幅とも捉えることができます。

特定のシナリオにおいても、上記の様に気温上昇予測に幅があるのは、(2)のモデルの不確実性によるものです（注3）。これは同じシナリオでも、炭素循環や雲のふるまいなどに不確実な部分があるために、気候モデルが予測する気温上昇がばらつくことを示します。では、ばらつきのあるモデル予測結果からは、何も情報が得られないのでしょうか？ 実は、ばらつきのある結果からも、気温上昇の確率分布という形で情報を得ることができます。確率分布を求めるもっとも単純な方法は、多くのモデルが予測している値の確率は高いと考え、モデルのばらつきの上限下限を不確実性の幅と考えることでしょう。しかし、IPCC報告書では、より複雑な方法をとっています。例えば過去の気候変動をよりよく再現できるモデルの予測を重視する工夫をしています（注4）。つまり多くのモデルが予測している値が正しいと単純には考えず、過去の観測との比較で予測の信頼性を担保しています。また、複雑なモデルによる予測は数十ほどしか有りませんが、単純なモデルで不確実なパラメータを動かして沢山の実験をすることで、気温上昇予測の不確実性幅を過小評価することがないようにしています。

確率的予測の有用性

では、気温上昇予測の確率分布が得られた場合は、どの様な有益な情報を引き出すことができるのでしょうか。例として、図１に「化石エネルギーを多く使って高度経済成長を推し進めていく社会」(a)と、「経済、社会及び環境の持続可能性のための世界的な対策に重点が置かれる社会」(b)での気温上昇予測の確率分布を円グラフにしたものを示します。この円グラフがルーレットの様に回っているところを想像してみてください。ルーレットが止まった枠が、本当の将来での気温変化です。しかし、モデルの不確実性のために、ルーレットがどの枠に止まるかは、現在の我々にはわかりません。それでも何もわからないわけではなくて、どの枠に止まりやすいかは、それぞれの枠の大きさを見ればわかります。また仮に、2℃以上の気温上昇で、ある穀物の生産量が急激に減少するとわかったとしましょう。図1bでは2℃以上になる確率は半分以下ですが、図1aでは2℃以上になる確率が非常に高いことがわかります。このように不確実性のあるモデル予測からも、それぞれのシナリオでの危険な気候変化の起きるリスクを見積もることができ、我々がどのような社会経済を築いていき、どのような温暖化対策を取るべきかという判断材料に用いることができます。