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寒い季節になると手放せないのが、 スーツの上に羽織るコート。 街を見回すと、 ロングコートを颯爽と着こなす人や、 ショートコートをカジュアルに着こなす人など様々。 男性用コートの種類も増え、どのコートを選べばいいか迷ってしまうかもしれませんね。 ビジネスシーンで着るコートはどういった種類がベスト? できるビジネスマンに見えるコートは?
オフィスでやってしまいがちなNGファッションと、その具体的な解決策をお届けする新連載がスタート! 今回のテーマはスーツスタイルにマッチする、真冬のアウターについて。買って今すぐ役立つオフィスの名品もご紹介します。 ※写真はイメージです(写真=/recep‐bg) スーツのときのアウター、なに羽織っている? この時季になると困るのが、スーツの上に羽織るアウター問題。通勤にふさわしいきちんと感はほしいけれど、デザイン性で選んだところで、真冬の寒さにはかなわない。だからといって今度は防寒を重視しすぎると途端にカジュアルダウンしてしまうのが、私たち働く女性にとってはちょっとしたストレスでした。 「外にいる間だけだから」「どうせ誰も見ていない」と開き直るのはとても簡単なこと。けれど、それではせっかくのビジネススタイルも台無しです。仕事から人間関係に至るまで、普段から気配りがされていればいるほど、そうでない部分は目立つもの。もちろん好き好んでちぐはぐな格好をする人なんていませんが、もし今現在、妥協してアウターを選んでいる人だって、寒さもおしゃれも、そして着やせも叶う――そんな才色兼備なコートがもし、現実にあるのなら。迷わずそちらを選んでいるはずですよね。 「一緒にいて恥ずかしい上司」にならないために 冬の失敗アウターとして登板させてしまいがちなのが、まずはカジュアルすぎるモコモコのダウン。暖かさはピカイチなのですが、やはり通勤スタイルとはミスマッチ! スーツ の 上 上海通. 一方で、素敵なコートであるにもかかわらず、無理やりジャケットに羽織ったことで二の腕の辺りはパツパツ、シルエットが台無し、なんていう人も。「とりあえず」で同じコートを着回してばかりの人は、中に着たボトムとの丈バランスが不釣合いなことも多いですよね。 冬のアウターは着ている時間も長く、この季節の主役アイテムともいえます。そこがなおざりであれば、大人の女性としてのセンスも"すたる"というもの。そしてなにより、部下や後輩がいる身としては、「仕事服の見本」を体現するのもひとつの役割。言葉で説明せずともその"在り方"で意志やセンス、仕事への向き合い方などすべて表現できるのもまた、ファッションの難しく、おもしろいところでもあります。
ソニア セミドライスーツの上にラッシュガードを着てます - YouTube
写真)正のダイポールモード現象 ©JAMSTEC(国立研究開発法人海洋研究開発機構) まとめ 日本列島今年の夏は猛暑に見舞われ、観測史上最高気温を記録するところ続出。 インド洋における正のダイポールモード現象が日本に影響を与えた可能性あり。 地球規模の気候変動を予測することは、健康・医療の観点から重要。 今年の夏は猛暑が続き、7月23日には埼玉県熊谷市で観測史上最高となる41.
スーパーコンピュータを使って数ヶ月前からインド洋ダイポールモード現象の発生予測に成功した実績があります。特に、アプリケーションラボが欧州の研究者と連携して開発してきた SINTEX-Fと呼ばれる予測シミュレーション では、準リアルタイムで、2006年に発生した正のインド洋ダイポールモード現象の発生予測に成功し、国内外の研究者を驚かせると共に、インド洋ダイポールモード現象の予測研究を盛り立てる先駆的な成果をあげました(Luo et al. 2008)。現在は、アプリケーションラボを含め、アメリカ、欧州、オーストラリア、韓国などの予報機関からインド洋ダイポールモード現象の発生予測情報が提供されています。しかし、最先端の予測システムを持ってしても、太平洋のエルニーニョ現象ほどは、インド洋ダイポールモード現象の予測精度が高くないのが実情です(例えばZhu et al. 2015など)。 インド洋ダイポールモード現象の予測をよくするために、アプリケーションラボではどんな研究をしていますか? 気象庁 | インド洋ダイポールモード現象の発生期間と指数. アプリケーションラボのSINTEX-Fと呼ばれる予測シミュレーションは、ダイナミカル(または数理科学的な)な季節予測システムと呼ばれるものです(図2)。統計や経験で予測するのではなく、地球気候に関する物理プロセスを表現した微分方程式群を、スーパーコンピュータ "地球シミュレータ" を使って、時間方向に積分することで、未来を予測します。その初期値として重要なのが、数ヶ月先の季節に多大な影響を与える熱容量の大きい海の状態です。現在の天気予報でも同様の技術が用いられていますが、天気予報はせいぜい1週間程度先のある時点の天気の状態を予測の対象としていますが、季節予測は数ヶ月先の天候の状態、例えば三ヶ月平均の気温など、を予測の対象としており、熱容量の大きい海の状態を予測することが鍵になります。(詳しくは "季節予測とは?" をご参照ください) 図2: ダイナミカル(または数理科学的な)な季節予測システムの概念図。 アプリケーションラボでは、従来のモデルを高度化(海氷モデルの導入、高解像度化、物理スキームの改善等)した第二版となるSINTEX-F2をベースにして、新しい季節予測システムのプロトタイプを開発し、亜熱帯域の予測精度の向上に成功しました( Doi et al. 2016, JAMES)。しかし、インド洋ダイポールモード現象の予測スキルは向上しませんでした。そこで、新たなアプローチとして、予測システムの海洋初期値を作成するプロセスを高度化しました。従来は、衛星から得られた海の表面の水温情報のみを取り込んでいましたが、新しく、海の内部の3次元の水温/塩分の海洋観測データ (海に浮かべてある係留ブイ(例えば JAMSTECのTRITONブイ 、国際協力で海に投入されている ARGOフロート 、船舶観測など)を取り込むプロセスを加えました(イタリア地中海気候変化センターCMCCとの共同開発)。その結果、インド洋ダイポールモード現象の予測精度の向上に成功しました。これが、( Doi et al.
土井氏が研究している気候変動予測は、天気予報の精度にはまだ至っていないが、人類にとって極めて重要な意味がある。その一つが健康の問題だ。 「猛暑は当然、人の健康にも大きな影響を与えます。南アフリカでは気候変動で雨が多くなると、水たまりが増え 蚊が大量発生してマラリアのパンデミックが起こりやすくなるのです。 気候変動が予測できるようになり、それを社会応用できる術(すべ)を探していきたいと思っています。」 気候変動予測の「社会応用」が大事だと話す土井氏。例えば、 マラリアのパンデミックが予測されるなら、政府は、人々に殺虫剤をかけることを推奨する でしょう。そうなると予算が決まる半年くらい前にはもう予測情報が必要ですが、予測が外れたら(殺虫剤の購入という)余分なコストがかかってしまう。逆に予測が当たればロスを減らすことができる。そういう コストとロスを上手に考えて、最適戦略を導いていく ことを考えています。」 地球規模の気候変動を予測することは、健康・医療の観点から重要なことが分かった。無論、気候変動は農業・食糧の供給にも多大な影響を及ぼす。 猛暑や豪雨を引き起こす可能性のある気候変動は、電気事業者にとっても大きな関心事だ。安定的に電気を供給したり、災害に備えたりするのに、その予測は大いに役立つ。今後の気候変動予測研究の進化に期待したい。
14℃です。 この上昇率は、世界全体で平均した海面水温の上昇率(+0. 55℃/100年)よりも大きく、日本の気温の上昇率(+1.