From 2016 to 2019, meteorologists saw record-breaking heat waves around the globe, rampant wildfires in California and Australia, and the longest run of category 5 tropical cyclones on record. The number of extreme weather events has been increasing for the last 40 years, and current predictions suggest that trend will continue. But are these natural disasters simply bad weather? Or are they due to our changing climate? To answer this question we need to understand the differences between weather and climate— what they are, how we predict them, and what those predictions can tell us.
2016年から2019年の間に 気象学者は 世界中で 記録破りの熱波 カリフォルニア州とオーストラリアで 燃え盛る山火事を観測し サイクロンが5つ連続カテゴリー5となる 記録も残しました 異常気象が最近40年間増えており 現在の予測では この傾向が続くと示唆されています こういった自然災害は 単に悪天候なのでしょうか? それとも 気候変動によるもの なのでしょうか? この疑問に答えるには 天気・天候と気候の違いに関して 何点か理解する必要があります — それらが何であるのか どうやって予測し 予測により何がわかるのか
Meteorologists define weather as the conditions of the atmosphere at a particular time and place. Currently, researchers can predict a region’s weather for the next week with roughly 80% accuracy. Climate describes a region’s average atmospheric conditions over periods of a month or more. Climate predictions can forecast average temperatures for decades to come, but they can’t tell us what specific weather events to expect.
気象学者は天気を ある特定の時間と場所での 大気の状態だと定義しています 現在 研究者はある地域の天気を1週間後まで 約80%の正確さで 予測することができます 気候とは ある地域の1ヶ月以上にわたる 平均的な大気の状態のことです 気候予測は 今後何十年間にわたる 平均気温を予測できますが どんな特定の気象事象が起こるかは 予測できません
These two types of predictions give us such different information because they’re based on different data.
この2種類の予測は 非常に異なる情報を提供してくれますが それは 異なるデータに基づいているからです
To forecast weather, meteorologists need to measure the atmosphere’s initial conditions. These are the current levels of precipitation, air pressure, humidity, wind speed and wind direction that determine a region’s weather. Twice every day, meteorologists from over 800 stations around the globe release balloons into the atmosphere. These balloons carry instruments called radiosondes, which measure initial conditions and transmit their findings to international weather centers. Meteorologists then run the data through predictive physics models that generate the final weather forecast.
天気を予測するには 気象学者は大気の初期条件を 測定する必要があります 初期条件とは ある地域の天気を決定する 現在の降水量 気圧 湿度 風速と風向です 毎日2回 気象学者は 世界中の800以上の拠点から 観測気球を大気に放ちます 気球には「ラジオゾンデ」という機器が 搭載されており 初期条件を測定し 情報を世界中の気象センターに送信します 気象学者は データを 物理学の予測モデルにかけて 最終的な天気予報を作成するのです
Unfortunately, there’s something stopping this global web of data from producing a perfect prediction: weather is a fundamentally chaotic system. This means it’s incredibly sensitive and impossible to perfectly forecast without absolute knowledge of all the system’s elements. In a period of just ten days, even incredibly small disturbances can massively impact atmospheric conditions— making it impossible to reliably predict weather beyond two weeks.
残念ながら この世界的なデータ網を 阻んでいるものがあり 完璧な予測をすることができません それは 天気が根本的に 「カオス系」だからです つまり 非常に敏感なので 完璧な予測をするためには カオス系の全ての要素に関する 完全な情報がないと不可能なのです たったの10日間の間に 非常に小さな撹乱が 大気の条件に大きな影響を与えることがあり 2週間以上先の信頼できる天気の予測を 不可能にしてしまいます
Climate prediction, on the other hand, is far less turbulent. This is partly because a region’s climate is, by definition, the average of all its weather data. But also because climate forecasts ignore what’s currently happening in the atmosphere, and focus on the range of what could happen. These parameters are known as boundary conditions, and as their name suggests, they act as constraints on climate and weather.
他方で 気候の予測は 天気とくらべると 乱されることがずっと少ないのです ひとつには ある地域の気候は 気候の定義からして 全天候データの平均だからです もうひとつの理由として 気候の予測は 現時点において 大気で起こっていることを無視し 起こり得ることの幅に注目するからです このパラメーターを「境界条件」といい 名前の通り 気候や天候の 制約条件として働きます
One example of a boundary condition is solar radiation. By analyzing the precise distance and angle between a location and the sun, we can determine the amount of heat that area will receive. And since we know how the sun behaves throughout the year, we can accurately predict its effects on temperature. Averaged across years of data, this reveals periodic patterns, including seasons.
境界条件の1つの例として 太陽放射があります ある地点と太陽との正確な距離と角度を 分析することにより その地域に降り注ぐ熱量を特定できます 太陽の年間を通しての動きが 分かっていますので 気温にどういう影響があるのか 正確に予測することができます 何年にもわたるデータを平均すると 季節を含む 定期的なパターンが 明らかになります
Most boundary conditions have well-defined values that change slowly, if at all. This allows researchers to reliably predict climate years into the future. But here’s where it gets tricky. Even the slightest change in these boundary conditions represents a much larger shift for the chaotic weather system. For example, Earth’s surface temperature has warmed by almost 1 degree Celsius over the last 150 years. This might seem like a minor shift, but this 1-degree change has added the energy equivalent of roughly one million nuclear warheads into the atmosphere. This massive surge of energy has already led to a dramatic increase in the number of heatwaves, droughts, and storm surges.
大部分の境界条件は ほとんど変動しない 明確に定義された値です ですので 研究者は何年も先の気候変動を 信頼性を持って予測することができます ただ そう簡単ではありません こういった境界条件がわずかに変わるだけで カオス系である天気は 大きく変動します たとえば 地球の表面温度は 過去150年で 1℃近く上昇しました これは小さな変化に思えるかもしれませんが この1度の変動をエネルギーに換算すると 約百万個の核弾頭を 大気圏に投入したのと同等なのです この莫大なエネルギーにより もう既に 熱波 干ばつ 高潮の数が 劇的に増えています
So, is the increase in extreme weather due to random chance, or changing climate? The answer is that— while weather will always be a chaotic system— shifts in our climate do increase the likelihood of extreme weather events.
では 異常気象の原因は ランダムな偶然か 気候変動なのか どちらなのでしょうか? その答えは 天気は 常にカオスに支配され続けますが 気候が変動することにより 異常気象が増える可能性はあります
Scientists are in near universal agreement that our climate is changing and that human activity is accelerating those changes. But fortunately, we can identify what human behaviors are impacting the climate most by tracking which boundary conditions are shifting. So even though next month’s weather might always be a mystery, we can work together to protect the climate for centuries to come.
世界中の科学者のほとんどが 気候が変動していること および人間の活動が変動を加速していることに 合意しています ただ 幸いにして どの人間の行動が 気候に最も影響を及ぼしているのか 変化している境界条件を追跡することで 特定できます ですので 来月の天気・天候は 分からないとしても 皆で協力して 今後何世紀にもわたって 気候を変動から守ることは可能です