地球温暖化：複雑確率システムに関する2021年ノーベル物理学賞の詳細な説明

ノーベル賞公式サイトによると、北京時間10月5日17時49分、2021年のノーベル物理学賞は「複雑系の理解への先駆的貢献」に対して授与され、そのうちの半分は「地球の気候の物理的モデリング、変動性の定量化、地球温暖化の信頼性の高い予測」が認められて真鍋淑郎とクラウス・ハッセルマンに分け与えられ、残りの半分は「原子から惑星スケールまでの物理システムにおける無秩序と変動の相互影響の発見」が認められてジョルジョ・パリシに与えられた。 ”

著者 |ファンプ

スウェーデン現地時間2021年10月5日午前11時45分（北京時間10月5日午後7時45分）、ノーベル物理学賞が発表されました。賞の半分は、日系アメリカ人の気象学者シュクロ・マナベ氏とドイツ人海洋学者で気候モデル作成者のクラウス・ハッセルマン氏が共同で受賞した。受賞者は「地球の気候の物理的モデル化、変動性の定量化、そして地球温暖化の確実な予測」が評価された。残りの半分は、イタリアの理論物理学者ジョルジョ・パリシに授与され、「原子から惑星スケールまでの物理システムにおける無秩序と変動の相互作用の発見」が認められた。

そのうちのパリシ氏は1948年生まれで、ローマ第1大学「ラ・サピエンツァ」物理学科の教授である。彼の研究分野は主に量子場理論、統計力学、複雑系に焦点を当てています。パリシ氏はこれまでに、1999年のディラック賞、2002年のフェルミ賞、2005年のハイネマン数理物理学賞、2021年のウルフ賞など、数々の賞を受賞しています。

ノーベル賞の記者会見で、記者はパリシ氏にノーベル賞を受賞する見込みがあるかと質問した。パリシ氏は「可能性は無視できない」と答えたが、これはまさに「統計物理学」的な答えだ。

マサチューセッツ工科大学の教授でファンプの編集長でもある温暁剛氏は、物理学におけるパリシ氏の最も有名な貢献は、メザード氏とビラソロ氏と共同で開発したレプリカ法であると述べた。複雑なシステムは多くの場合、ランダムな環境にあります。たとえば、水が山を流れ落ちるとき、地形は非常に複雑でランダムな環境になります。半導体中の磁性不純物の磁気モーメントは、不純物間の距離がランダムであるため、ランダムな相互作用を持ちます。これらの磁気モーメントは、相互作用により整列した状態になる場合もあれば、無秩序な状態（スピン グラス状態とも呼ばれる）になる場合もあります。これらの物理現象を理解するには、ランダムな相互作用に対処する方法を知る必要があります。複製技術は、ランダムな相互作用を処理するための標準的な技術です。ランダムな相互作用を扱うための別の手法は、ある程度限定された超対称手法を適用することです (ただし、ここでの超対称性と粒子物理学における超対称性は、名前は同じですが、同じものではありません)。

複製技術は、あらゆるランダムな相互作用に適用できます。なぜ再現可能な技術が正しい結果を生み出せるのかは、今日に至るまで謎のままです。なぜなら、複製技術は非常に奇妙な方法だからです。ランダムなシステムを N 個のコピーに複製し、ランダムな相互作用を平均化します。ただし、物理的な結果は、N が 0 の限界に近づいたときにのみ得られます。一見すると、これを正しく実行するのはほぼ不可能なトリックのように思えます。しかし興味深いのは、複雑な手法を厳密に解けるモデルに適用すると、得られる結果が正しいということです。この手法は現在広く受け入れられ、さまざまな複雑な確率システムに適用されており、この分野の基礎となっています。

以下はノーベル賞委員会の公式紹介です。

すべての複雑なシステムは、相互に作用する多くの異なる部分で構成されています。物理学者は何世紀にもわたってそれらを研究してきましたが、それらは数学的に記述するのが難しく、多数の要素で構成されていたり、偶然に左右される可能性があります。また、天気のように、初期値の小さな偏差が後で大きな違いにつながる可能性があるカオス的なシステムになることもあります。今年の受賞者は皆、このようなシステムとその長期的な進化についての理解を深めることに貢献しました。

地球の気候は複雑なシステムの多くの例のうちの 1 つです。真鍋氏とハッセルマン氏は気候モデルの開発における先駆的な研究によりノーベル賞を受賞した。パリシ氏は複雑系理論における幅広い問題に対する理論的解決により受賞した。

真鍋氏は、大気中の二酸化炭素濃度の上昇がどのようにして地球表面の気温上昇につながるかを実証した。 1960 年代に、彼は地球の気候の物理モデルの開発を主導し、放射バランスと気団の垂直輸送の相互作用を初めて研究しました。彼の研究は気候モデルの開発の基礎を築きました。

約 10 年後、クラウス・ハッセルマンは天気と気候を結び付けるモデルを作成し、天気の変動性と混乱にもかかわらず気候モデルがなぜ信頼できるのかという疑問に答えました。彼はまた、自然現象や人間の活動が気候に残す特定の信号、つまり指紋を識別する方法も開発しました。彼の手法は、気温上昇の原因が人間による二酸化炭素排出にあることを証明するために使われてきた。

1980 年頃、ジョルジョ・パリシは、無秩序で複雑な物質の中に隠された法則を発見しました。彼の発見は複雑系理論への最も重要な貢献の一つです。それらは、物理学だけでなく、数学、生物学、神経科学、機械学習などの他の非常に異なる分野においても、一見完全にランダムな、さまざまな複雑な材料や現象を理解し、記述することを可能にします。

温室効果は生命にとって不可欠である

200 年前、フランスの物理学者ジョセフ・フーリエは、地球による太陽放射の吸収と放射の放出の間のエネルギーバランスを研究しました。彼はこのバランスにおける大気の役割を理解していました。地球の表面では、入射する太陽放射が外向きの放射（「暗熱」）に変換され、大気に吸収されて加熱されます。大気の保護効果は現在、温室効果として知られています。この名前は、太陽の熱線は通過させるが熱は内部に閉じ込める温室のガラスに似ていることに由来しています。しかし、大気中の放射線プロセスははるかに複雑です。

その使命はフーリエの使命と同じで、地球に当たる太陽からの短波放射と地球から放射される長波赤外線放射のバランスを研究することです。その後の2世紀にわたって、多くの気候科学者が詳細を解明しました。現代の気候モデルは、気候だけでなく、人間が引き起こす地球温暖化を理解するための非常に強力なツールです。

これらのモデルは物理法則に基づいており、天気を予測するモデルから開発されています。天気は、気温、降水量、風、雲などの気象量によって表され、海上や陸上で起こる出来事によって影響を受けます。気候モデルは、平均、標準偏差、最大および最小の測定値など、天気の計算された統計的特性に基づいています。来年の 12 月 10 日のストックホルムの天気がどうなるかはわかりませんが、12 月のストックホルムの平均気温と降雨量はわかります。

二酸化炭素の役割の確立

温室効果は地球上の生命にとって不可欠です。気温を調節するのは、大気中の温室効果ガス（二酸化炭素、メタン、水蒸気など）がまず地球からの赤外線を吸収し、次に吸収したエネルギーを放出して周囲の空気と地面を暖めるからです。

温室効果ガスは、実際には地球の乾燥した大気（主に窒素と酸素）のほんの一部を占めるに過ぎず、体積で 99% を占めています。二酸化炭素は体積のわずか0.04%を占めます。最も強力な温室効果ガスは水蒸気ですが、大気中の水蒸気の濃度は制御できませんが、二酸化炭素の濃度は制御できます。

大気中の水蒸気の量は温度に大きく依存しており、それがフィードバック機構につながります。大気中の二酸化炭素が増えると気温が上昇し、空気中の水蒸気も増えて温室効果が高まり、気温がさらに上昇します。二酸化炭素濃度が下がると、水蒸気の一部が凝縮し、温度が下がります。

二酸化炭素の影響に関する最初の重要な謎を解明したのは、スウェーデンの研究者でノーベル賞受賞者のスヴァンテ・アレニウスでした。ちなみに、彼の同僚である気象学者ニルス・エクホルムは、1901 年に大気の熱の貯蔵と再放射を説明するために初めて「温室効果」という言葉を使用しました。

アルレニウスは 19 世紀末に温室効果の物理学を理解しました。放射は放射源の絶対温度 (T) の 4 乗 (T4) に比例します。放射源が高温になるほど、放射線の波長は短くなります。太陽の表面温度は6000°Cで、主に可視光線スペクトルを放射します。地球の表面温度はわずか15℃で、目に見えない赤外線を放射しています。大気がこの赤外線を吸収しなければ、地表温度はわずか -18°C になります。

アレニウスは実は、最近発見された氷河期現象の原因を解明しようとしていたのです。彼は、大気中の二酸化炭素濃度が半分になれば、地球を新たな氷河期に突入させるのに十分だろうと結論付けた。逆もまた真なりで、CO2の量が倍増すると気温は5～6℃上昇し、運が良ければ現在の推定値に驚くほど近い結果となる。

二酸化炭素の影響に関する画期的なモデル

1950年代、日本の大気物理学者真鍋徳郎は、東京の優秀な若手学者の一人として、戦争で荒廃した日本を離れ、米国で研究を続けていた。真鍋氏の研究の目的は、約70年前のアレニウス氏と同様に、二酸化炭素濃度の上昇がどのようにして気温上昇につながるのかを理解することだ。アレニウスが放射バランスに焦点を当てていた一方で、真鍋は1960年代に対流による気団の鉛直輸送と水蒸気の潜熱を組み込んだ物理モデルの開発を主導した。

これらの計算を容易にするために、彼はモデルを 1 次元、つまり大気圏に 40 キロメートル伸びる垂直の円筒に縮小することを選択しました。それでも、大気中のガスの濃度を変えてモデルをテストするのに、何百時間もの貴重な計算時間が費やされました。酸素と窒素は地表温度にほとんど影響を与えませんが、二酸化炭素の影響は大きく、二酸化炭素レベルが 2 倍になると、地球の気温は 2°C 以上上昇します。

与えられた相対湿度分布に対する大気の熱バランス。出典: Journal of the climate sciences、Vol. 24、第3号、5月。

モデルは、地表近くの気温上昇と上層大気の冷却を予測し、この温暖化が実際に二酸化炭素の増加によるものであることを確認した。気温上昇の原因が太陽放射の変化であるならば、大気全体が同時に温まるはずです。

60年前のコンピューターは今日の何十万倍も遅かったので、モデルは比較的単純でしたが、真鍋氏は重要な特徴を正しく捉えていました。常に単純化する必要があると彼は言いました。自然の複雑さに対抗することはできません。雨の一滴一滴に非常に多くの物理学が関わっており、すべてを完全に計算することは不可能です。 1 次元モデルから得られた洞察は 3 次元気候モデルにつながり、真鍋は 1975 年にこれを発表しました。これは気候の秘密を解明する道におけるもう 1 つの画期的な出来事でした。

天気は混乱している

真鍋の研究結果から約10年後、クラウス・ハッセルマンは、計算が非常に困難だった急激で無秩序な気象の変化を説明する方法を見つけ、気象と気候を結び付けることに成功した。太陽放射は地理的にも時間的にも極めて不均一に分布しているため、地球の天候は大きく変化します。地球は丸いので、赤道付近の低緯度に到達する太陽​​光線よりも高緯度に到達する太陽​​光線は少なくなります。それだけでなく、地球の軸は傾いているため、入射する放射線に季節的な違いが生じます。暖かい気団と冷たい気団の密度の違いにより、異なる緯度間、海洋と陸地間、高層気団と低層気団の間で大きな熱移動が生じ、それが地球上の天候に影響を与えます。

今後 10 日間の信頼できる天気予報を立てるのは非常に難しいことで知られています。 200年前、有名なフランスの科学者ラプラスは、宇宙のすべての粒子の位置と速度がわかれば、私たちの世界で何が起こったのか、そして何が起こるのかを計算することができるだろうと言いました。原則的には、これは真実であるはずであり、大気中の空気の移動も説明するニュートンの 300 年にわたる運動の法則は完全に決定論的であり、偶然に決定されるものではありません。

しかし、天気に関しては、これ以上悪いことはありません。その理由の1つは、大気中のあらゆる地点の気温、気圧、湿度、風の状態を十分な精度で説明することが事実上不可能だからです。方程式は非線形であり、初期値の小さな偏差によって気象システムがまったく異なる方法で進化する可能性があります。ブラジルで蝶が羽ばたくとテキサスで竜巻が発生する可能性があるというこの現象はバタフライ効果と呼ばれています。実際には、これは長期的な天気予報を作成することが不可能であることを意味します。天気は混沌としています。これは、今日のカオス理論の基礎を築いたアメリカの気象学者エドワード・ローレンツが 1960 年代に発見したものです。

ノイズの多いデータを理解する

天気は混沌としたシステムの典型的な例ですが、数十年または数世紀先の信頼できる気候モデルをどのように構築できるのでしょうか? 1980 年頃、クラウス・ハッセルマンは、無秩序に変化する気象現象が急速に変化するノイズとして説明できることを実証し、長期気候予報の確固たる科学的基礎を築きました。さらに、彼は観測された地球の気温に対する人間の影響を判断する方法も開発しました。

1950 年代、若い物理学博士課程の学生だったハッセルマンは、ドイツのハンブルクで流体力学の研究を行い、その後、波と流れの観測モデルと理論モデルの開発を始めました。その後、彼はカリフォルニアに移り、海洋学の研究を続け、チャールズ・デイビッド・キーリングなどの研究仲間と出会い、ハッセルマン夫妻はキーリングとともにカーニバル合唱団を結成した。キーリングの伝説は、1958年という早い時期に、ハワイのマウナロア天文台で、これまでで最も長い大気中の二酸化炭素測定を開始したという事実にあります。ハッセルマンは、後の研究で二酸化炭素濃度の変化を示すキーリング曲線を頻繁に使うことになるとは知らなかった。

ノイズの多い気象データから気候モデルを取得することは、犬の散歩で説明できます。犬は言うことを聞かず、あなたの足の周りを前後左右に走り回ります。犬の足跡から、歩いていたのか、それともじっと立っていたのかをどうやって判断できるのでしょうか?それとも速く歩きますか、それともゆっくり歩きますか?犬の足跡は天候の変化であり、あなたの散歩は計算された気候です。乱雑でノイズの多い気象データを使用して、気候の長期的な傾向についての結論を導き出すことは可能でしょうか?

もう一つの難しさは、気候に影響を与える変動が時間の経過とともに大きく変わることです。風速や気温のように急激な変動もあれば、氷が溶けて海が温まるように非常にゆっくりとした変動もあります。たとえば、均一に 1 度上昇するには、海洋の場合は 1000 年かかりますが、大気の場合は数週間しかかかりません。決定的なトリックは、急激な天候の変化をノイズとして計算に組み込み、このノイズが気候にどのような影響を与えるかを示すことでした。

ハッセルマンは確率的気候モデルを作成しましたが、これはランダム性がモデルに組み込まれていることを意味します。彼はランダムウォークとしても知られるアインシュタインのブラウン運動の理論に触発されました。ハッセルマンはこの理論を用いて、急速に変化する大気が実際には海洋にゆっくりとした変化を引き起こす可能性があることを実証した。

人間の影響の痕跡を特定する

気候変動モデルが完成すると、ハッセルマンは気候システムに対する人間の影響を特定する方法を開発しました。彼は、これらのモデルには、観察と理論的考察とともに、ノイズと信号の特性に関する十分な情報が含まれていることを発見しました。たとえば、太陽放射、火山粒子、温室効果ガスレベルの変化は、分離可能な固有の信号、つまり指紋を残します。このフィンガープリント手法は、気候システムに対する人間の影響にも適用できる可能性があります。こうしてハッセルマンは、多数の独立した観察を通じて気候に対する人間の影響の痕跡を実証する、さらなる気候変動研究への道を開いた。

特に衛星測定や気象観測を通じて、気候の複雑で相互作用するプロセスがより徹底的にマッピングされるにつれて、気候モデルはますます洗練されてきました。モデルは明らかに温室効果の加速を示しており、大気中の二酸化炭素の量は19世紀半ば以降40%増加している。地球の大気は数十万年にわたってこれほどの量の二酸化炭素を保持したことがなかった。同様に、気温測定によれば、地球は過去 150 年間で 1°C 温暖化したことがわかります。

真鍋とハッセルマンは、アルフレッド・ノーベルの精神に則り、地球の気候を理解するための強固な物理的基礎を提供することで、人類に最大の貢献を果たしました。もはや「分からない」とは言えません。気候モデルは明白なのです。地球は温暖化しているのか？はい。大気中の温室効果ガスの増加が原因でしょうか?はい。これは自然要因だけで説明できるのでしょうか?いいえ。気温上昇の原因は人間の排出物なのでしょうか？はい。

確率システムの標準手法

1980 年頃、ジョルジョ・パリシは、ランダムな現象が隠れたルールによってどのように制御されるかについての研究結果を発表しました。彼の研究は現在、複雑系理論への最も重要な貢献の一つと考えられています。

複雑系の現代的な研究は、19 世紀後半にマクスウェル、ボルツマン、ギブスによって開発された統計力学にその起源があります。ギブスは 1884 年にこの分野を統計力学と名付けました。統計力学は、気体や液体など、多数の粒子で構成されるシステムを記述するための新しい方法が必要であるという認識から生まれました。この方法では粒子のランダムな動きを考慮する必要があるため、基本的な考え方は、各粒子を個別に調べるのではなく、粒子の平均的な効果を計算することです。たとえば、気体の温度は、気体粒子の平均エネルギーの尺度です。統計力学は、気体や液体の温度や圧力などの巨視的特性を微視的に説明したため、大きな成功を収めました。

気体中の粒子は、温度が上昇するにつれて速度が増加する小さな球体と考えることができます。温度が下がったり圧力が上昇したりすると、これらの球体はまず液体に凝縮し、その後固体になります。このような固体は通常、球体が規則的なパターンで配列された結晶です。ただし、変化が急速に起こると、液体がさらに冷えたり圧縮されたりしても、球体は不規則なパターンを形成する可能性があります。実験を繰り返すと、変化はまったく同じように起こるにもかかわらず、ボールは新しいパターンを示します。なぜ結果が異なるのでしょうか?

複雑さを理解する

これらの圧縮ボールは、通常のガラスや砂や砂利などの粒状材料の単純なモデルです。しかし、パリシの元々の研究の主題は、スピングラスという別のシステムでした。これは、例えば鉄原子が銅原子のグリッドにランダムに混合された特殊なタイプの金属合金です。鉄原子がほんの数個あるだけでも、材料の磁気特性は不可解な形で劇的に変化します。それぞれの鉄原子は小さな磁石、つまりスピンのように機能し、近くにある他の鉄原子の影響を受けます。通常の磁石では、すべてのスピンは同じ方向を向いていますが、スピングラスでは、スピンはフラストレーションを抱えています。いくつかのスピンのペアは同じ方向を向くのに対し、他のスピンのペアは反対方向を向くことがあります。では、どのようにして最適な方向を見つけるのでしょうか?

パリシ氏はスピングラスに関する著書の序文で、スピングラスの研究はシェークスピア劇における人間の悲劇を観るようなものだと書いている。 2 人の人と同時に友達になりたいのに、その 2 人がお互いを嫌っていると、イライラすることがあります。これは、感情的に盛り上がった友人と敵が舞台上で出会う古典的な悲劇において特に当てはまります。部屋の緊張を最小限に抑えるにはどうすればいいでしょうか?

スピンガラスとその特殊な特性は、複雑なシステムのモデルを提供します。 1970 年代には、ノーベル賞受賞者を含む多くの物理学者が、この神秘的で厄介なスピン グラスを説明する方法を模索していました。彼らが使用した方法の 1 つはレプリカ トリックです。これは、システムの多数のレプリカを同時に処理する数学的手法です。しかし、当初の計算は物理的な観点から実行不可能であることが判明しました。

決定的な進歩は、パリシがレプリカ技術を巧みに利用することでスピングラス問題を解決できることを示した 1979 年に起こりました。彼はこれらのレプリカの中に隠された構造を発見し、それを説明する数学的な方法を見つけました。パリシの解決策が数学的に正しいことが証明されるまでには何年もかかりました。それ以来、彼の方法は多くの無秩序なシステムに適用され、複雑系理論の基礎となりました。

スピン グラスと粒状物質は、さまざまなコンポーネントが互いに妥協点を見つける妥協的な方法で配置されなければならない無秩序なシステムの例です。問題は、彼らの行動と結果がどうなるかだ。パリシ氏は、さまざまな材料や現象についてこれらの質問に答える達人です。スピングラス構造に関する彼の基礎的な発見は非常に重要で、物理学だけでなく、数学、生物学、神経科学、機械学習にも影響を与えます。これらの分野はすべて、フラストレーションに直接関連する問題を抱えているからです。

パリシ氏はまた、ランダムなプロセスが構造の形成と発展に決定的な役割を果たす他の多くの現象を研究し、「なぜ周期的な氷河期があるのか​​？」などの疑問に取り組んでいます。混沌とした乱流システムのより一般的な数学的記述はありますか?あるいは、何千羽ものムクドリの群れの中に、どのようにしてパターンが生じるのでしょうか?この質問はスピングラスとは非常にかけ離れているように思われます。しかしパリシ氏は、自身の研究の大半は、単純な行動がいかにして複雑な集団行動につながるかに関するものであり、これはスピングラスとムクドリの両方に当てはまると述べた。

ジョルジョ・パリシ（1948-）

ジョルジョ・パリシは1948年にイタリアで生まれ、1970年にローマ大学で学位を取得しました。彼はフラスカティ国立研究所の研究員（1971～1981年）であり、コロンビア大学、パリ高等科学研究所、エコール・ノルマル・シュペリュールの客員研究員でもありました。彼は現在、ローマ・ラ・サピエンツァ大学で量子論の教授を務めている。パリシ氏はイタリア科学アカデミーの会員であり、フランス科学アカデミーの外国人会員であり、米国科学アカデミーの外国人会員でもある。

パリシ氏は、1986年と1992年にボルツマン賞、1999年にディラック賞、2002年にエンリコ・フェルミ賞、2005年に数理物理学におけるダニー・ハイネマン賞、2009年にラグランジュ賞、2011年にマックス・プランクメダル、2015年に高エネルギー・素粒子物理学賞、2016年にラース・オンサガー賞を受賞しています。

真鍋淑郎（1931-）

真鍋淑郎は1931年に愛媛県で生まれました。1953年から1958年にかけて東京大学で学士号、修士号、博士号を取得しました。その後、渡米し、米国気象局や米国海洋大気庁で気象研究に従事した。 1997年から2002年まで地球環境フロンティア研究センターの地球温暖化研究プロジェクトのディレクターを務めた。彼は現在、プリンストン大学の上級研究員です。

1960年代に真鍋徳郎は、物理法則に基づいて地球全体の気候をコンピューター上で再現・予測できる数値モデルを開発しました。このモデルは、大気中の二酸化炭素濃度が気候に与える影響を初めて明確に実証し、国際社会の注目を地球温暖化に向けさせ、国連の気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の設立につながりました。

真鍋淑郎氏は、1992年にブループラネット賞を初受賞、1995年に朝日賞、1997年にボルボ環境賞、2015年にベンジャミン・フランクリン・メダル、2016年にBBVAジャスト・フロンティア賞、2018年にスウェーデン王立科学アカデミーよりクラフォード賞を受賞し、2009年に京都地球環境の殿堂入りを果たしました。

クラウス・ハッセルマン（1931-）

クラウス・ハッセルマンは、1931 年にドイツのハンブルクで生まれました。ハンブルク大学で物理学と数学を学び、1955 年にディプロム学位 (学士号と修士号に相当) を取得し、1957 年にゲッティンゲン大学とマックス・プランク流体力学研究所で物理学の博士号を取得しました。1964 年から 1975 年までハンブルク大学に勤務し、同大学地球物理学研究所の理論地球物理学の教授になりました。ハッセルマンは1975年2月から1999年11月まで、マックス・プランク気象研究所の初代所長を務めた。現在、ハッセルマン氏は欧州気候フォーラムの副会長を務めている。

ハッセルマンはドイツの著名な海洋学者であり気候モデル研究者です。彼は、気候に遍在する赤色ノイズ信号を説明する気候変動のハッセルマンモデルの開発で最もよく知られています。ハッセルマンは、1996 年に海洋学における国際生涯功労賞、2002 年に欧州地球物理学連合のヴィルヘルム・ビャクネス賞、2007 年に国際統計気候学会議の IMSC 功績賞、2010 年に BBVA 財団のフロンティア・オブ・ナレッジ賞を受賞しました。