予想を超えてくるのは予想どおり。
気候科学者のチームが行なった10種類の気候モデルを統合した分析によると、温暖化が予想を上回る速さで進んでいくことが判明しました。
科学誌、Environmental Research Lettersに掲載されたこの憂慮すべき調査結果によると、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）が評価しているほとんどの陸地で、予想よりも早くパリ協定の努力目標である産業革命前比の気温上昇を1.5度に抑えるというしきい値を上回るそうです。
AI気候モデルで地域ごとに気温上昇を予測
研究者は、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）と呼ばれる人工知能システムを使用しました。
ニューラルネットワークは、人間の脳にヒントを得た方法で情報を処理・解釈します。畳み込みニューラルネットワークは、人工ニューラルネットワークとは異なり、データの空間的および時間的な関係を把握するのが特徴で、特に画像認識に関連する問題の解決に優れているそうです。
研究チームは、IPCCが定義している43の地域それぞれについて、畳み込みニューラルネットワークを学習させました。そうすることで、モデルは地域ごとに将来の気温変化を予測するように訓練されるため、地球規模ではなく、より局所的でバランスの取れた気候変動の予測が可能になりました。
また、転移学習（機械学習において、既存のモデルを新しいタスクに適用して学習効率や精度を向上させる手法）のステップが追加されています。これは、観測データを使って訓練済みのニューラルネットワークを微調整し、モデルの予測をより現実的なものにする手法です。IPCCが定める43の地域区分うち、34地域のデータで転移学習を行なうことができたといいます。
AI気候モデルの長所と課題
この手法について、スタンフォード大学の気候科学者で本研究の共著者であるNoah Diffenaugh氏は、声明で次のように述べています。
｢重要なのは、地球全体の気温上昇だけでなく、地域や局所的な変化にも注目することです。地域ごとの気温上昇のしきい値にいつ到達するかを明確にすれば、社会や生態系に具体的な影響が及ぶ時期をより正確に予測できるようになります。｣
また、この手法が抱える課題とその原因について、こう付け加えます。
｢地域的な気候変動予測はより不確実になり得るという課題があります。気候システムは本質的に空間規模が小さいほどノイズが多いこと、そして、大気や海洋、地表面のプロセスによって、特定の地域が地球規模の温暖化にどう反応するかに不確実性が生じることが、その原因として挙げられます。｣
2060年に3度上昇する地域が世界の半分以上
研究では、それぞれの地域がいつの時点で1.5度、2度、3度のしきい値を越える可能性が高いかを分析しました。その結果、2040年までに34地域が1.5度を超える可能性が高いそうです。その34地域のうち、31地域は2040年までに2度のしきい値もぶっちぎります。さらに、26地域は2060年までに3度上昇の巨大な壁すら軽々と越えていくと予想されています。
コロラド州立大学の気候科学者で、この研究の筆頭著者であるElizabeth Barnes氏は、同じリリースの中で以下のように述べています。
｢私たちの研究は、地域ごとの予測精度を向上させ、不確実性を抑えて、政策立案者、科学者、そして世界中の地域社会にとって実用的な知見を届けるために、転移学習のように革新的なAI技術を気候モデルに組み込む重要性を強調しています。｣
Diffenbaugh氏とBarnes氏が、Geophysical Research Lettersに発表した別の研究結果では、温室効果ガス排出量を今後約30年くらいでネットゼロを達成したとしても、2度の壁を越える確率は50%としています。
残念ながら、地球の気候があまりにもおかしくなりすぎると、取り返しがつかなくる変化も出てきます。米航空宇宙局（NASA）によれば、気温上昇は人間を含む地球の生物に対して熱ストレスなどの｢危険で連鎖的な影響｣を引き起こす可能性があるとのこと。
Diffenbaugh氏は、今回の研究結果が示唆しているものについて、声明でこう話しています。
｢私たちの研究結果は、脱炭素化への取り組みや投資がどれだけ成功しても、適応策への投資が不十分であれば、人々や生態系が、今の備えでは対応できないほどの過酷な気候条件にさらされる可能性が高いことを示しています。｣
使い古された感がありますけど、本当に温暖化対策待ったなしです。温暖化は待ってくれないのですから。
