現代科学はこんなに進歩しているのに、なぜ天気予報はいつも間違っているのでしょうか?不正確であることは普通である

天気予報では翌日は大雨が降るとのことでしたので、旅行の計画をキャンセルせざるを得ませんでした。結局、私は一日中家にいて待っていましたが、どんよりとした空は哀れな涙を少し流しただけで、約束されていた大雨はどこにも見えませんでした。

このような状況に遭遇したことはありませんか?あなたも一度以上、それに遭遇したことがあるはずです。天気予報が登場して以来、「不正確な天気予報」は人々の間で話題になっています。人々がいつも天気予報を馬鹿にする理由は、天気予報がなぜいつも不正確であるかを理解していないからです。ご存知のとおり、現代科学は非常に進歩しており、地球を周回するさまざまな宇宙船の総数は 1,000 を超えています。私たちは月の裏側に着陸しただけでなく、火星に探査使者を送りました。人類の文明の発展はこんなに速いのに、なぜちょっとした天気予報はいつも間違っているのでしょうか?実際のところ、天気予報が不正確であることは普通のことなので、それは天気予報のせいではありません。

日常生活において不確実なのは天気予報だけではありません。たとえば、豆を一掴みして前方に投げると、豆は地面に散らばります。もう一度豆を一掴みして、同じ力と角度で投げたら、すべての豆は最初に投げた場所とまったく同じ場所に落ちるでしょうか?

いや、人間を極めて精密な力と角度を持った機械に置き換えても、何度やってもできない。株式市場でも同様のことが起こります。どれだけ長くKラインチャートを見つめても、どれだけ分析しても、どれだけ豊富な経験があっても、明日のトレンドを正確に予測することは不可能です。建築家が建物を倒壊させるのは許されないミスだが、証券アナリストが明日の動向を誤るのは全く普通のことだ。

なぜ豆まきも株式市場の動向も正確に予測できないのでしょうか?これは、私たち全員がよく知っている概念、つまりバタフライ効果から始めなければなりません。

バタフライ効果理論は、「アマゾンの熱帯雨林の蝶が時折羽ばたくと、2週間後に米国テキサス州で竜巻を引き起こす可能性がある」と説明しています。これはどういう意味ですか？これは、初期条件の小さな変化がシステム全体における巨大な長期的連鎖反応につながることを意味します。もちろん、システムの初期条件のすべての変化が巨大な連鎖反応につながるわけではありません。このような効果を生み出すシステムは「カオスシステム」と呼ばれます。カオスシステムは、1963 年にアメリカの気象学者エドワード・ローレンツによって提唱された概念です。

大気の変化を研究する際に、ローレンツはコンピュータを使用して大気中のさまざまなデータをシミュレートし、計算しようとしました。最初の計算で使用されたデータは小数点以下 6 桁の精度でしたが、2 番目の計算で使用されたデータは小数点以下 3 桁の精度しかありませんでした。

実際、2 つの計算で使用されるデータの違いは非常に小さいですが、最終的な計算結果は大きく異なります。そこでローレンツは、初期データの変化に極めて敏感であるという特徴を持つ「カオス系」という概念を提唱しました。いわゆるカオスシステムとは、一見ランダムで不規​​則な動きがある決定論的なシステムを指します。なぜランダムに見えると言うのですか?なぜなら、私たちが知っているマクロな物理世界はランダムではなく決定論的であり、自分が蒔いた種を刈り取ることになるからです。しかし、カオスシステムでは動きに影響を与える要因が多すぎるため、いずれかの要因がわずかに変化すると、最終結果に大きな変化が生じます。

豆まきを例にとると、2 回の投げの力の角度とさまざまな客観的条件がまったく同じであることを本当に保証できるでしょうか?

いいえ、人間も機械もそれはできません。力と角度にナノメートルレベルの違いがあれば、結果に大きな違いが生じます。さらに、実験環境内の空気の流れは完全に一定であるとは限りません。株式市場でも同様です。取引参加者全員の取引状況と心理的活動を知ることができれば、毎日の株価動向を正確に予測できるはずです。しかし、実際にはこれは不可能です。トレーダーが朝に不潔なものを食べて下痢を起こし、その日の取引をキャンセルまたは延期せざるを得なかったかどうかはわかりません。

カオスシステムは実際にはランダムではありませんが、ランダムであるように見えます。これが示すランダム性は、システム内に動きに影響を与える要因が多すぎるため、すべてのデータを把握して正確な予測を行うことができないことから生じます。

天気というのは実に混沌としたシステムです。より高度な気象衛星を通じてより正確な気象データを得ることができますが、より正確であることは絶対的に正確であることを意味するわけではありません。わずかな違いが最終的な気象条件に大きな違いをもたらします。初期データについて詳しく知れば知るほど、最終結果の予測はより正確になります。しかし、すべての初期データを正確に把握することは不可能なので、予測を絶対的に正確にすることは不可能です。したがって、天気予報が不正確であることは普通のことです。将来においても、天気予報はより正確にはなりますが、漏れがないことを保証することはできません。

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