- CERNのCLOUDチャンバー実験は、樹木が放出する揮発性物質が雲の種を作る過程を再現し、産業化以前の大気と現在の気候モデルの基準点を見直させている
- 樹木や植物が放出するsesquiterpeneは、予想以上に強く雲形成に寄与し、ほかの揮発性物質に対して1:50の比率しかなくても雲形成が2倍になる
- 雲は地域によって日光を反射して冷却効果を生んだり、極地の氷の上に熱を閉じ込めたりするため、気候予測における最大の不確実性の1つであり続けている
- 産業汚染が減少する世界では、植物や樹木が雲形成のより大きな要因になりうるため、硫黄排出に基づく人為起源エアロゾル効果の計算にも影響する
- sesquiterpeneのような小さな自然エアロゾルの物理を気候モデルに組み込むのは難しいが、より現実的な緩和戦略を予測するには、人間の排出と植物の排出の相互作用まで扱う必要がある
CERN CLOUDチャンバーが再現した森林上空の大気
- Lubna Dadaと同僚たちは、スイスCERNの7,000ガロンのステンレス鋼チャンバーで、自然排出物がオゾンと反応してエアロゾルを作る過程を実験した
- 雲は気候予測における最大の不確実性の1つである
- 地域によっては、陸地や海が吸収する日光を反射することがある
- 逆に、北極や南極の氷の上に熱を閉じ込めることもある
- 空ではエアロゾル粒子が水蒸気や氷を引き寄せ、十分に大きくなった小さな水滴の集まりが雲の種になる
- 地球の雲の半分は、砂、塩、すす、煙、ほこりのような物質の周囲で形成される
- 残りの半分は、生物や機械が放出した蒸気、たとえば化石燃料の燃焼から出る二酸化硫黄の周囲で核生成する
- CERNのCLOUDチャンバーは、特定の環境を代表する蒸気を注入してこの過程を模擬する
- 都市上空のガスを再現できる
- Dadaらの研究チームは、人間の排出がない森林上空の大気を再現して、産業化以前の雲形成を推定しようとした
樹木が放出するsesquiterpeneの役割
- Science Advancesに掲載された研究は、樹木が放出する化学物質のうちsesquiterpeneが雲生成で大きな役割を果たすことを明らかにした
- 樹木はisopreneやmonoterpeneのような天然の揮発性物質を放出し、これらの物質は雲形成の化学反応を引き起こしうる
- 今回の研究は、比較的放出量が少なく、これまであまり注目されてこなかったsesquiterpeneに焦点を当てた
- 分子やそれを放出する植物または微生物の種類によって、木、土、柑橘、香辛料のようなにおいがすることがある
- 実験の結果、sesquiterpeneは予想よりも効果的に雲の種を作ることがわかった
- ほかの揮発性物質に対して1:50の比率しかなくても、雲形成が2倍になった
- 硫黄排出を減らした世界では、植物や樹木が雲形成のより大きな原動力になりうる
「バナナ」で明らかになった最初の実験結果
- 研究チームは、人間の排出で汚染されていない森林の空気を模擬しながら、sesquiterpeneの雲生成能力を試験した
- 基準実験では、最も一般的な生物起源揮発性物質であるisopreneと、monoterpeneであるα-pineneの混合物をイオン化して測定した
- その後、マツや柑橘の木から出て、砕いたコショウのようなにおいがするsesquiterpeneであるβ-caryophylleneを追加した
- Dadaは、β-caryophylleneが化学反応を起こしてエアロゾルを作り、最終的に雲形成につながるだろうと予想していた
- 実験室のモニターに表示された粒子サイズのグラフは、雲の種が増えるほど青からバナナ色の黄色へと変わり、最初の実行でグラフが黄色に変わった
- 混合物にβ-caryophylleneを体積比で**2%**加えただけで、雲形成が2倍になり、粒子成長もより速くなった
- この実験は、sesquiterpeneが雲の種を作ることを示した最初の実験である
自然エアロゾルが揺さぶる気候モデルの基準点
- Paquita Zuidemaは、原始大気が正確にどのような状態だったのかは、まだよくわかっていない点を強調している
- 人口密集地域では人為的排出が雲形成を支配するが、よりクリーンな陸地では植物由来の揮発性物質の重要性が高まる
- 実験装置は、ごく最近になって、どの揮発性物質が最も大きく寄与するのかを理解できるほど高感度になった
- sesquiterpeneに関する発見は、比較的最近になって増えている
- 2010年に研究者たちは、アマゾンの森林床近くでsesquiterpeneを検出した
- 樹冠の上部では追跡がより難しく、これはオゾンがsesquiterpeneを雲の種となるエアロゾルに変えていることを示唆している
- Dadaは前年、フィンランドの森林と泥炭地でも同様の仕組みを報告している
- Jiwen Fanは、sesquiterpeneのデータが世界全体のエアロゾルフラックスをよりよく説明する助けになると見ている
- エアロゾルは、雲が地球に届く熱をより多く反射させる放射強制力の効果を生む
- エアロゾルが多いほど、雲はより白く、より長く持続し、雨を降らせにくくなる
- 複数の気候モデルは人為起源エアロゾル強制力を過大評価してきたが、その理由の1つは、産業革命以前の自然エアロゾルを過小評価していたためかもしれない
- 産業化以前の生物起源エアロゾルが予想より多かったなら、産業排出が生んだ寄与分は相対的に小さくなる
より現実的なモデルに向けた次の実験
- この再計算が地球温暖化予測に何を意味するのかは、さまざまな要素が絡んでいるため予測が難しい
- 熱ストレス、極端気象、干ばつは、植物により多くの生物起源揮発性物質を放出させる可能性があり、それがより多くの雲の種を作る
- 森林破壊と熱ストレスは樹木限界線をより高い標高や緯度へ移動させており、これは雲が形成される位置に影響する
- Dadaは、気候が雲形成に影響し、雲も気候に影響するフィードバックループに注目している
- より良い気候モデルは、雲がもっと必要なのか、少なくてよいのかといった緩和戦略の予測に役立つ可能性がある
- ただし、気候モデルは計算負荷が非常に大きいため、樹木エアロゾルのような小さな物理過程を組み込むのは容易ではない
- Dadaらの研究チームは再びCERNで実験を行い、二酸化硫黄のような人為的排出が植物の雲の種生成能力にどのような影響を与えるのかを試験しようとしている
- 2つの排出源は互いを遅らせることも、速めることもありうる
- 目標は、クリーンな森林だけでなく、複数の排出源が混ざる世界の大半の地域により近い条件へと結論を広げることである
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
こういう現象は本当に驚き。最近になってようやく、木が雨を呼ぶという現象は知られているものの、まだ完全には理解されていないのだと知った。
伐採後に雨が減ることが最も明確な手がかりで、だから実際に木が雨を作れるように見える。
以前は、森林上空の空気の乱流が降水を引き起こすという理論があり、今でも一部の要因ではあるかもしれないが、今回の説明はずっとすっきりしていて理解しやすい。
森林と水文学について話すときにこの論点を使いたかったが、知る限りでは相関関係にすぎないので慎重だった。完全に解決したわけではないが、因果的なつながりを説明するうえでは確実に役立つ。
進化の働き方も驚異的だ。もちろん木は雨を呼ぶだろう、という感じがする。広い平原の草のような他の植物にも雨を誘導する独自の戦略があるのか、それとも極端な干ばつに強く耐えることのほうが戦略なのか気になる。
完全には理解されていなくても、農業の分野では、木が地域の湿度を高め、雨を増やす微気候を作ることはよく知られている。例えば谷にナッツの木を植える、といった形だ。
現代農業は古い知識を忘れたか、無視しているように思う。
森林は伐採地よりも、匂いも感触もずっと良いことは確かに分かる。USDAとForest Serviceには、特にリース地で、より持続可能な伐採方式を採用してほしい。今は経済論理が皆伐に有利に働いているが、ウィスコンシン北部のMenomineeのようなやり方のほうが良さそうだ。
Charles Eisensteinの「climate: a new story」は、気候変動を単に「CO2は悪い」と見るのではなく、生態系破壊という観点から理解させてくれる良い資料だ。彼はCO2だけを強調する見方が本質を曇らせるおとりだと見ている。
通念は「良い天候がより多くのバイオマスを生む」に近いが、現実は「より多くのバイオマスが良い天候を生む」なのかもしれない。あらゆる生態系が化学的・エネルギー的な緩衝装置として働くからだ。
Wikipediaのhttps://en.wikipedia.org/wiki/The_Extended_Phenotypeではこう説明している。
"Dawkins develops this idea by pointing to the effect that a gene may have on an organism's environment through that organism's behaviour."
自分はかなりオープンな考え方をしていると思っていたが、木が雲を作らせるために化学物質を放出するという発想は、想像していたよりはるかに驚きだ。
産業化以前の自然界がどれほど驚くべきものだったか、改めて気づかされる。
300年前に戻って森の匂いを嗅ぎ、損なわれていないサンゴ礁の上を潜ってみたい。
おかげで、近所の放棄農地に木を植えるゲリラガーデニングを再開したいという動機が、これまでになく強くなった。
密生した針葉樹林に行ったことがあるなら、たいてい青みがかっているが、灰色から紫色にも見える霧を見たことがあるはずだ。Smoky MountainsやPacific Northwestのような場所で見られる、あの感じだ。
それは木が放出するテルペンやその他の揮発性有機化合物のせいだ。これらの物質がオゾンと反応し、青い光を散乱させる化合物を作る。
確かではないが、この霧は針葉樹の針葉表面にある特定の微細構造や密度とともに、水の凝結を生み出す役割を果たしていると思う。木は落ちてくる水滴や、針葉の付け根に集まった水をより直接的に吸収でき、正確な能力は種によって異なるはずだ。
この化学的な霧は、さまざまな害虫や病原体に対する共同防御膜としても機能する。孤立した針葉樹はこうした保護膜がないため、より脆弱だ。
Yishan WongのスタートアップTerraformation（https://www.terraformation.com/）は、だいたいこうした前提に基づいて気候変動に対処しようとしている会社だ。
海洋鉄肥沃化はすでにアルベドの面で有望に見えるし、適切な比率のテルペンを効率よく合成して雲を誘導できるなら、時間を稼げるかもしれない。
気候モデルには、私たちが理解しておらず反映できていないことが多いとずっと言ってきたが、しょっちゅうダウンボートされる。気候を正確にモデル化するには、複雑な変数と相互依存性が多すぎる。
単純なシミュレーションでも作ったことがある人なら、それがどれほど脆弱か分かるはずだ。変数が多くなくても、ごく小さなミスや漏れが全体を狂わせることがある。
変数の数が増えるほど、その効果は弱まるのではなく強まる。誤差は多くの正しい変数の中に希釈されるのではなく、相互依存性によって増幅される。
シミュレーションはバタフライ効果に極めて脆弱だ。
HNの投票は、こうした微妙な違いを必ずしもうまく読み取るわけではない。
よく知らない分野なので興味深いが、複雑で累積的なシミュレーションモデルでは、不確実性の範囲をどのように伝えるのか気になる。
カナダは2023年に記録的な山火事を経験し、今ではこの影響がどのように雪だるま式に拡大するのかが気になる
現在の再植林の取り組みは十分ではなく、たいていは生態系の復元ではなく、将来の伐採活動を支えるために行われている
オーストラリアの山火事が近年のラニーニャをより強めたというこの記事は興味深かった
それでも、2020年のように人々が外に出て山火事を起こせないよう禁止してほしい。あの年はよかった
地球で最も複雑な現象である気候を、私たちが理解していると思っているのは驚きだ。半分も把握していないのに知ったふりをし、さらには予測までしている
5日先の天気予報と気候予測はまったく別の問題で、その天気予報でさえ時々外れることが分かっている
地球が過去10万年で最も暑い状態にあることを考えると、これは地球科学の歴史上最も優れた予測の一つだと思う
「種まき」という用語には2つの意味があるのだろうか？ 私は雲に粒子をまいて雨を降らせるという意味だと理解していたが、記事では粒子を使って雲の形成を誘導するという意味で使っているようだ
ここ北カリフォルニアでは実際に見た。海岸の森が雲の材料を吐き出している
条件がそろうと、森が何かを放出し、それがすぐ霧に凝結して立ち上り、雲になって内陸へ流れていく。尾根ごとに木々が同期しているので、最初に発生する霧は尾根ほどの大きさで、上昇するにつれてさらに大きくなる
この現象が科学的な関心を集めているのはすばらしいが、何か啓示のように受け止められているのはかなり奇妙だ。森をただ観察していれば、あまりにも明らかに見える
CBCの The Nature of Things「What Trees Talk About」で、この現象やさらに多くの内容が扱われていたと思う。見る価値がある
[0] https://www.cbc.ca/natureofthings/episodes/what-trees-talk-a...