モデル整理

たぶんに間違えてると思うけど・・・・


予測モデル
未来到達する定常状態（温暖化の場合、温度・CO2濃度など）を仮定し、
ある変数（CO2放出量など）の遷移を求めるようにすることで、
「どうしたらどうなるか」を導き出す
結果はすべて「今日になることのない明日」の情報
結果に重要な影響をあたえるパラメータが重要
マイナーなファクターは集めて丸めて一つのパラメータに

再現モデル
過去から今までの観測値を組み合わせ、
再現性を確認し、
その時にあるパラメータがどのような挙動をしたかを調べる
主要なパラメータを動かしたときのアンノウンファクターの挙動解析

予測モデルにおける過去の観測の再現性は、
性能試験であり目的ではない(?)

予測モデルの高精度化は、
グリッドを詳細にするとかパラメータを正確に描写することで、
達成されるのかもしれない
しかし重要なことはそこではなく、
シナリオに対するアウトプットの差

今日の明後日を正確にするか、
明日になって明日を正確にするか

地球化学者のカウンターパートとなるのは再現モデル屋
たとえば素反応とその反応速度などを与えたときに、
ある物質の同位体比がどのような振る舞いをするのか、など
成層圏や海洋の物質挙動解析モデルもこれ
「自分が観測した値以外のパラメータでモデルを組んで、
　モデル結果と観測値があえば、
　モデルに描写したようなことが起きていると考えて妥当」
というスタンス



うーん、わからん
モデルって、
思ってた以上に面白いかも
そして、
モデルって、
頭が良い人しかできないね、きっと