天気予報って精度が上がってきていると思います。それでも大幅に外れる事もありますよね。どうしてなんだろうと疑問に思ったことはありますか。

すごく簡単な例で解説すると天気予報は一般的に一週間予報と明日の予報を目にすることが多いと思いますが、この両方とも数時間で全然違う事を予報している時がかなりあります。晴れが雨になっているなどその逆もあります。

天気を予報する為に、気象観測・数値予報へて天気予報にたどりつきます。驚くほどのデータ量をスーパーコンピューターが計算をして分析しますがそれでも外れます。台風の進路の予測も幅があります。

なぜなのかと言うとカオス理論が関わってくるからという事になります。計算をする時に必要な初期値に僅かな誤差があると計算を繰り返していくたびに誤差が大きくなるからです。

だから先の天気予報ほど結果が変わりやすくなります。

また予測する為の条件は無数にありそれぞれが絡み合います。気にならないくらいのズレが最終結果が大きくかわるほどの違いのになるので予測は不可能になります。

ここで言う予測とは断言できない事です。

天気予報もよく聞いていると断言はしていません。晴れ・雨・くもりにしてもあくまでも確率論になっています。大量のデータから導き出した確率の高いもの発表しているので当たるか外れるかはただの結果です。

これは慢性痛にも当てはまります。

例えば腰が痛い時に痛みを解消したいなと思った時にいわゆる治し方を検索すると色々な方法が出てきます。一般的に知れ渡っている内容としては痛い部分の筋肉は硬くなっているからほぐしてやわらかい筋肉の状態にすると痛みが楽になる。

この太字の内容はほとんど人が聞いたことがあるのではないでしょうか。

痛いから筋肉が硬くなると筋肉が硬くなると痛くならなければなりません。よって痛み以外で筋肉は硬くならいことが成立しなければなりません。

しかし、筋肉を硬くする方法は痛み以外にもあることはみんな知っていると思います。

この内容だけでも慢性痛は単純ではないということが分かると思います。