And in one sense, it's very interesting because you can sort of quantify just how bad things are. So, by some measures, there were only 5 others in history that were worse than this enormous Pacific Northwest heatwave in 2021. And then people are sort of quantifying exactly how bad the recent European and UK heatwaves were and how bad that is. And honestly, from my perspective as a journalist, that seems to be just kind of like figuring out the numbers for like, how bad something is. Like, we know, they're bad, right? How bad do we have to know? (Nature podcast 10 Aug 2022)
確かに 0 と 1 の違いは 1 と 10 の違いより大きく見える。定性的というやつ。でも世のモノのコトワリが数式に従って動いている以上、定量的な話をしないと式を使った次の仕事に繋げない。モデル化とか将来予測とか。
高校生のころだったか読んだ物理の本（受験参考書？）が非常に良かった。次元解析の話とか述べてあって今でも断片的に覚えている。何のキーワードも思い出せないので検索すらできないのだが。その本にあった話：「天井から質量 M の錘が糸でぶら下がっている。錘の下にはさらに糸がぶら下がっている。一番下の糸をゆっくり引くと錘の上の糸が切れる。一番下の糸を素早く引くと錘の下の糸が切れる。」
運動方程式としては M×(錘の加速度）= -Mg+上の張力-下の張力 で、当時はここから「一番下の糸を云々」の結論をどう出せばよいか分からなかった。今だったら、剛体だったらこんな問題意味ないから紐をばねで置き換えてばね定数の中に入っている時定数でスケーリングくらいの知恵が回る。つまり「スケーリング」程度の定量的な話をしないと上で切れるか下で切れるかという定性的な予測は厳密にはできない。「ゆっくり」と「素早く」の境目のあたりではスケーリングどころか全部入りの方程式を（場合によっては数値積分して）解く必要がある。そもそも境目がどこにあるかってのは定量的な話。
というような事情が伝えきれないので How bad do we have to know? と言われる。こういうことを（無駄だ無駄だといわれながらも）続けるような仕事はこの国でいつまでできるのか。