オーストラリアのシンクタンクInstitute of Public Affairs(IPA)は、20世紀における地球温暖化について、産業革命以降の人間活動による二酸化炭素排出に起因するものではなく、自然の長期的な気温変動周期によって説明できるとする研究を行った。ニューラルネットワークを用いた気候変動予測による分析結果であるとしている。研究論文は、「GeoResJ」に掲載された。
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年輪記録にもとづく20世紀の気温変動曲線(青)と産業革命が起こらなかった場合を仮定してAIに予測させた気温変動曲線(オレンジ)。どちらも1980年まで上昇傾向が続き、その後に気温低下が起こっている(出所:Jennifer Marohasy氏のブログ) |
今回の研究では、樹木の年輪やサンゴの骨格年輪といった間接データから得られる過去2000年間の北半球での長期的な気温データを利用して、ニューラルネットワークによるAIの機械学習を行った。そして、仮に産業革命が起こらなかった場合に、20世紀における気温変化がどのようなものになったかを学習済みのAIに予測させた。
間接データにもとづく実際の温度記録からは、1880年から1980年にかけて地球規模での気温上昇が起こり、その後2000年までの期間では気温の低下があったことが示されている。ニューラルネットワークの予測は、産業革命が起こらなかった場合も、これと同様に1980年までの気温上昇とその後の気温低下が起こるという結果となった。
このため、研究チームでは、20世紀にみられた気温上昇について、産業社会での二酸化炭素排出量の増加によるものではなく、ほとんどが長期的な自然現象のサイクルであった可能性があると結論している。
また、ニューラルネットワークの予測モデルと実際の間接記録との間にズレが0.2℃程度あるため、20世紀における産業化による気温上昇への寄与度が0.2℃程度だったことが示唆されるとしている。
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過去2000年間の気温変動曲線(青)とAIが出力した曲線(オレンジ)。AIは1830年までのデータをもとに学習させた。1830～2000年が学習にもとづくテスト期間(出所:Jennifer Marohasy氏のブログ) |
樹木の年輪などの間接記録から見積もられる過去2000年間の気温変動は、西暦1200年頃に上昇のピークを迎え、その後1650年頃までは下降傾向が続く。そこからは再び上昇に転じ、1980年までこの上昇傾向が続いたと研究チームは指摘している。
大気中の二酸化炭素濃度の上昇によって赤外線放射の吸収が増加することは事実だが、それが実際の気候変動にどの程度影響するのかについては未知の部分が多い。
今回の研究を行ったJennifer Marohasy氏は自身のブログ記事で、「二酸化炭素の増加による温室効果は、120年以上前にスイスの科学者スヴァンテ・アレニウスが提唱したが、気候変動への二酸化炭素の影響度(気候感度)は過大評価されたまま各種の予測モデルに組み込まれてきた」と述べている。そして、ニューラルネットワークなど新しい手法も用いることによって、地球温暖化の主要因が産業化にあるとする従来の大気循環モデルとは矛盾する分析が出てきていると指摘している。
