原作の主人公が中村倫也そのもの!? ドラマ 『珈琲いかがでしょう』 (テレビ東京)は、中村倫也のキャリアを見ていくなかで特別な作品になる――。彼のいちファンとして、確信めいた"予感"があった。まだ放送が始まる前、制作発表のニュースを見た段階のことだ。その理由は2つある。 『珈琲いかがでしょう』©「珈琲いかがでしょう」製作委員会 ひとつ目は、一部のファンにとって、この実写化が念願だったこと。コナリミサト氏の同名原作漫画を読んでいただければわかる通り、主人公・青山のビジュアルは中村にそっくり。あまりに似すぎていて、ファンの間では実写化待望論も出るほどに話題を呼んでいた。むしろ、同じコナリ氏原作の「凪のお暇」の実写ドラマへの中村の出演が発表された際、「そっち!? 」と思ったファンも多かったのではないか(結果的に、ビジュアルは大きく異なる『凪のお暇』[2019年]のゴン役もものにしてしまい、中村の演技力の高さがさらに浮き彫りになった)。そういうわけで、今回の「中村主演で『珈琲いかがでしょう』実写化」は待ちに待った企画だったのだ。 26日発売のエレガンスイブにて凪のお暇と珈琲いかがでしょうの番外編コラボマンガ「ゴンたこ」と中村倫也さんとの対談が掲載されています。ずっと憧れだった入れ替わりネタ、やるならマジで今しかねぇ!!と入魂しました。よろしければなにとぞ!
今回は「コナリミサト」先生の 『珈琲いかがでしょう』 という漫画を読んだので、ご紹介していきたいと思います。 ※記事の中にはネタバレ部分がありますので、お先に立ち読みをお勧めします! 『珈琲いかがでしょう』はこんな漫画(あらすじ) 青山一(あおやまはじめ)は移動販売の珈琲ショップを経営しています。 彼が一杯一杯丁寧に淹れる珈琲の味と香りは多くの人の心を癒してきました。 そんな珈琲ショップの香りに誘われ、垣根志麻という悩みを抱えたOLがやって来ます。 垣根は青山の丁寧で誠実な仕事ぶりに惹かれ、彼の淹れる珈琲の大ファンになりました。 しかし青山が淹れる珈琲には驚くべき効果があり、ここから垣根の抱える悩みを解消することになるのです。 幸せを運ぶ移動販売ショップを描いた 『珈琲いかがでしょう』 !
3m、体重7.
観測方法の変化 地球温暖化量の推計にとって重要な第一の点は、測器と測定方法と観測頻度が時代によって変化してきた影響を補正しなければならないことである。KON2020の元となるデータは、1881年から2019年までの気象庁が管理する気象官署の地上気温(高度1. 5 m)の長期観測データである。このデータを地球温暖化のような気候変化の解析に使うためには観測手法が統一されている必要があるが、気象庁の観測方法は、観測技術の進展とともに1970年代を境に大きく変化してきた。1970年代以前には、日射避けの鎧戸(よろいど)付きの百葉箱の中に設置したガラス棒状の温度計を目視によって観測していた。最近では、電動ファン付きの通風筒(強制通風式)に白金抵抗温度計を入れた装置によって気温が観測されている(図2a)。両者の観測精度の違いを調べるために、百葉箱と通風筒による比較観測が1971-1985年に国内12地点で行われた。そのデータに基づき、KON2020では1970年代以前の年平均気温を0. 1度低く補正している 注4) 。 また、同時期に観測回数が増加しており、年平均気温を算出するための日平均気温が変化している。日平均気温を求めるための現在の観測回数は毎正時24回であるが、それ以前には観測頻度が3・4・6・8回と観測所や時代により異なっていた。日平均気温の値は、観測回数に依存する(図2b)。KON2020では、特に影響が大きい3回観測(6, 14および22時)と4回観測(3, 9, 15および21時)のデータをそれぞれ-0. 1-0. 地球上の淡水の90%を占める「氷」が溶けるとどうなる？地球温暖化の影響をデータで見る – データのじかん. 3度と0. 2度の範囲で補正している 注5)。 図2:(a) 1970年代以降の観測方式の変更 注4) と(b) 観測回数の増加に伴う年平均気温の補正量 注5) 。 3.
19℃の割合で気温が上昇しています。 猛暑日が増えている 1日の最高気温が35℃以上の「猛暑日」は、統計期間1931年〜2015年で増加傾向 が明瞭に現れており、10年あたり0. 2日増加しています。 日本近海の海面水温が上昇 日本近海の各海域の海面水温は上昇しており、統計的に有意な長期変化傾向が見られます。また、 2015年までの日本近海の海域平均海面水温の上昇率は、100年間で1. 07℃上昇 しているのです。 この上昇率は、世界全体で平均した海面水温の上昇率(+0. 52℃/100年)よりも大きく、日本の気温の上昇率(+1. 地球温暖化の影響 英語. 19℃/100年)と同程度の値となります。 大雨になる日が増えている 日本の年降水量については長期的な変化傾向はみられません。一方で日降水量100mmの年間日数は、1901〜2015年の115年間で増加しています。この傾向は、降水量200mm以上でも同様です。また、日降水量1. 0mm以上の日数は減少し、大雨の頻度が増える反面弱い降水も含めた降水日数は減少する傾向を示しています。 世界的な気温上昇により、私たちの生活にも様々な影響が出ている 1日の最高気温が35℃以上の「猛暑日」は1931年〜2015年で増加 2015年までの日本近海の海域平均海面水温の上昇率は、100年間で1. 07℃上昇 (出典: 環境省 「STOP THE 温暖化 2017」) (出典: 環境省 「気候変動の観測・予測及び影響評価統合レポート2018 ~日本の気候変動とその影響~ 」) 地球温暖化により将来はどうなる? 地球温暖化の影響により日本でも様々な場面で変化が起きています。 このような変化が続くことによって将来どのようなことが想定されるのかを解説します。 気温がさらに上昇する 21世紀末の年平均気温は全国的に高くなると予測されています。現在のように温室効果ガスを排出し続けた場合、21世紀末には地域によって現在よりも3. 3〜4. 9℃高くなると予測されています。 また、 低緯度よりも高緯度の地域の方が気温上昇が大きくなる のです。 強い雨の回数が増える 21世紀末において滝のように降る雨の発生回数は全国的に増加すると予測されています。現在のように温室効果ガスを排出し続けた場合は 全国平均の2倍以上の回数 になると推測されているのです。 ほとんどの海域で海水温度が上昇する 日本近海の海面水温は、現在のように温室効果ガスを排出し続けた場合、 将来ほとんどの海域で、現在よりも上昇する と予測されています。オホーツク海の海面水温上昇は、夏・秋は全域でほぼ一様であるのに対して、春・冬はユーラシア大陸沿岸付近で相対的に小さくなっています。 海域による上昇量の違いには、オホーツク海を覆う海氷の量が関係している可能性があります。つまり、海水の少ない夏・秋は気温の上昇等を背景として他の海域と同じように昇温しますが、春・冬においては海氷の多い海域で昇温が抑えられると推察されます。 地球温暖化が進めば、低緯度よりも高緯度の地域の方が気温上昇が大きくなる 温室効果ガスを排出し続けた場合は全国平均の2倍以上の回数になると推測されている 日本近海の海面水温も、ほとんどの海域で現在より上昇すると予測されている (出典: 環境省 「STOP THE 温暖化 2017」) 私たちが地球温暖化を防ぐためにできる対策は?
7%と最も多く、用途別では照明・家電製品などからが30. 9%、暖房からが15. 6%、冷房からが2.
9%の増加傾向が見られた(信頼度水準95%で統計的に有意)。しかし、その相関係数(R)は0. 297という「弱い正の相関」であり、この結果のみから増加傾向にあると言い切ることは難しい。また、「信頼度水準95%で有意である」ということは、誤ったシグナル(実際には大雨は増えていないのに偶然の変動から増えているという認識)を示している可能性が5%未満あるということである。図1ではその5%未満が起きているかもしれないということを忘れるべきではない。また、100年の間に観測測器(雨量計)の変遷や周辺の建物や樹木による遮蔽の影響もあり、その不確実性は今も残っている 注4) 。 このような不確実性はあるものの、気温上昇によって大雨が増えること自体はCC理論により物理的に合理的であることと図1の増加率がCC効果による増加率6~7%と大きくは異ならないこと 注2) などから、地球温暖化が影響している可能性はある。 図1 期間の異なる気象庁のデータセットを用いた年最大日降水量の基準値(1981年から2010年の平均値)に対する比率の経年変化。直線・点線はトレンドを表す回帰直線。黒:気象官署のみ(Fujibe et al. 地球温暖化の影響 環境省. 2006 注5) を1901–2020年まで拡張、51地点)、オレンジ:気象庁アメダス全地点 注7) (1976–2020年、640地点)青:全気象官署92地点(Fujibe, 2013 注2) を1950-2020年まで拡張、5~10月のみ、92地点)。 2. 短期間のデータでは地球温暖化の影響を評価できない 解析に用いるデータの期間が短くなると、前節で得られた大雨の増加傾向はどのように変化するだろうか?例えば、45年間の気象庁アメダス640地点のデータ(1976-2020年;図1、オレンジ線)では100年間で35. 3%、70年間の全気象官署92地点のデータ(1950-2020年の5~10月のみ;図1、青線)では100年間で5. 3%となった。前者の増加傾向は信頼度水準95%で統計的に有意であったが、後者の増加率は有意ではなく「大雨は増加していない」という結果になった。 地点数だけでみれば、気象庁アメダスがもっとも多く統計的に信頼できるように思えるかもしれない。しかし実際には、地点数の大小が降水の長期変動の分析に及ぼす影響はそれほど大きくないと思われる。図1を見る限り、1976年以降の両者の年最大日降水量の変動傾向は似通っているためだ。そして35.
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