気候論争の構造－公聴会の例－

ここでは、気候論争の例として、米国で起こった例を挙げる。米国では、科学に関する政策の考え方として、行政上の決定のほとんどは科学的に明確な根拠を持たなければならない。そのために公聴会が開かれることが多く、そこで利害が対立するグループが、政策の妥当性について議論して、それを基に政策が決定される。そしてその公聴会には、それぞれのグループが自分の主張に有利な科学者を公述人として招致することが多い。

 

公聴会の例（2016年2月2日にマンハンタンで開催された公聴会）
https://en.wikipedia.org/wiki/File:Community_Board_12_Manhattan_Public_Hearing.jpg

一般に科学は、知識生産の基本的な仕組みとして、仲間による批判を含めた開かれたコミュニケーションを重視する。そして、特に自然科学者は不確実性に敏感であり、断定を避けて、誤りの原因となりうるものと、それを修正する新しい方法を常に探し求める傾向がある。ただしその程度にも個人差があり、決定的な証拠しか受け入れない「厳格な（highproof）」科学者と、部分的あるいは暫定的な証拠を受け入れる「進取的な（frontier）」科学者に分かれることがある。

気候論争のような不確実性がある程度入り込まざるを得ない論争になると、温暖化懐疑派に近いグループは、観測結果などの事実に基づいた証拠を重視する「厳格な科学者」を公述人に擁立することが多い。反対に温暖化受容派は、モデル予測を前提とする「進取的な科学者」を擁立することが多くなる。

科学者は一般に不確実性に敏感であるため、モデル予測のような不確実性や確率を含んだ議論に対しては、進取的な科学者による主張はどうしても歯切れが悪い印象を与える。そのため、自然科学が関与する政策は、科学的に明確な根拠を問題にすると、規制を課す政策のための証拠のハードルが非現実的なほど高くなる。この論争のパターンは、農薬、たばこ、公害による健康被害などに広く見られてきたことである（地球温暖化に関する議論のパターンは、それを踏襲しているとも言える）。

しかし「健全な科学議論」の所で述べたように、「経験的事実に基づいた観測データ」と「推測的なモデル結果」という議論は生産的ではなく、結局エドワーズが主張するように、グローバルな気候データについては、純粋なデータも純粋なモデルも存在しない。むしろモデルの結果が示す地球温暖化に関する不確実性は、数多くの知見を集積した結果であり、「不確実性は悪い科学の特徴ではなく、誠実な科学の特徴である」と捉えるべきことなのである。

 

「健全な科学」議論

「健全な科学（sound science）」とは、1990 年代半に主に共和党からなるアメリカの環境保守派（米国の保守派は懐疑論者に近い）と気候変動懐疑論者が行った、科学的な証拠はどうあるべきかに関する主張である。その主張とは、「科学は経験的な事実に基づいた健全なデータに導かれなければならない。観測データは議論の余地のない証明を意味するが、モデルの結果は本質的に信頼できない」というものである。

これによって、不確実性を含むモデルの結果が、この議論の槍玉に挙がった。そして、地球温暖化に対する議論として、「経験的事実に基づいた確固とした根拠を持つ観測データ」と「根拠の弱い推測的なモデル結果」が、単純に対立する形となった。

　　　　　　　　　　　　　　　　　モデル対データの議論の模式図

 その例を挙げる。地球からの放射を測定する人工衛星は、いくつかの波長を観測するマイクロ波放射計（MSU）を搭載している。これは、これは地面と大気からの総合的な放射量を見ており、これは温度と密接な関係がある。1990年代に半ばにアラバマ大学ハンツビル校（UAH）は、この放射計の観測データを工夫することによって、対流圏の気温を測定する手法を開発した。

そして、放射計が搭載された1979年から1995年までの対流圏の全球気温トレンドを計算し、その結果は10年当たり-0.07℃の低下傾向を示した。当時、モデルを用いた全球気温は上昇を示していたため、これは議論となった。ここで出てきたのが、科学はモデルの結果ではなく観測結果に立脚すべき、という「健全な科学」議論だった。これはモデル結果を懐疑的に捉える共和党のイデオロギーにうまくはまった。

一見すると、モデルの結果より実際の観測結果の方が信頼性があるように思えるかもしれない。しかし、そうではない。その後起こったことは、1998年のエルニーニョによる高温とデータの蓄積によって、衛星観測による対流圏の全球気温トレンドはプラスへの増加に転じ、さらに衛星観測の処理プログラム、つまりデータ解析モデルの修正によって、その気温トレンドはさらに上昇した。この議論は現在でも完全になくなったわけではないが、問題としてはかなり沈静化している。

ここで問題となるのは、「観測データ対モデル結果」という対立の構図である。衛星による放射量を気温に変換するのにもデータ解析モデルが使用されており、そのモデルはたびたび修正が行われ、その度に結果も変化している。また民間調査会社のリモートセンシング・システムズ（RSS）も同じ観測データを用いて、やはり対流圏の全球平均気温トレンドを出しているが、それはUAHの値とも異なっている（しかもUAHより大きい）。この違いはデータ解析モデルの違いによる。

結局、「データ解析モデル」の所で述べたように、実は観測結果と言っているデータのほとんどは、データ解析モデルで処理されたものである。一方、データイメージのようなモデルの結果も、完全な理論だけで構築されているわけではなく、「データのグローバル化 」の所で述べたように観測データによる拘束を受けている。

つまり観測データ対モデル結果という議論は、ほとんど意味がない。哲学者スティーブン・ノートンやフレデリック・サッピが主張しているように、「適切に解釈され展開されるためには、むしろデータはモデル化されなければならない」のである。つまり、エドワーズが主張しているように、純粋なデータも純粋なモデルも存在しない。「健全な科学」議論のように、観測データとモデル結果は対立するものではなく、「データ解析モデル」の所で述べたように、両者は相互に依存しながら相互に有益となる「モデルとデータとの共生」を示しているのである。