この100年で世界の平均気温は0. 74℃上昇(図1-37)、2. 最近12年(1995~2006年)のうち1996年を除く11年の世界の地上気温は、1850年以降で最も温暖な12年の中に入る、3. 20世紀中に平均海面水位が17cm上昇、4. 世界各地で異常気象が頻発(暴風、干ばつ等)といった影響が既に現れている。実際、異常気象に伴う気象災害は長期的に増加傾向にある(図1-38) (地球温暖化対策は今後20~30年の緩和努力と投資が鍵) また、同報告書は、今後予想される影響として、化石エネルギー源を重視する「高成長社会(*1)」を仮定した場合、21世紀末までに平均気温が2. 4~6.
出典: フリー多機能辞典『ウィクショナリー日本語版(Wiktionary)』 ナビゲーションに移動 検索に移動 フリー百科事典 ウィキペディア に 地球温暖化 の記事があります。 フリー学習コミュニティ ウィキバーシティ に 地球温暖化 の記事があります。 目次 1 日本語 1. 1 名詞 1. 1. 1 語源 1. 2 関連語 1. 地球温暖化による海への影響とは？私たちにできることも（2020年8月25日）｜BIGLOBEニュース. 2. 1 対義語 1. 3 翻訳 日本語 [ 編集] 名詞 [ 編集] 地 球 温 暖 化 ( 地球 + 温暖化 ちきゅうおんだんか) 《 環境学 ( →作成 ) 等 地球科学 》[ 広義 ] 地球 表面 の 大気 と 海洋 の 平均 温度 が 長期 的 に 上昇 すること。より 具体的 には、 現世 ( →wp ) の地球を 基準 として、大気と海洋の平均温度が、 数 十年 以上 の 時間 単位 の 中 の 比較 においてそれ 以前 より 明らか な上昇を 示す こと。 それが「 自然現象 」 あるいは 「 人類 の 活動 の 大き な 影響 下 での、自然現象」として 起こる ことを 指す 「 地球温暖化現象 」と 同義 に 用い られることが 多い (※ 語 としては、そして 人類史 の 将来 には、 意図 して 引き起こす 計画 的「地球温暖化」も あり得る )。この語 自体 は、地球が温暖化すること のみ を 表す のであって、その 原因 に人類の活動が 関係 しているか どうか は 別儀 である。 「地球温暖化」および「地球温暖化現象」は、 単 に「 温暖化 」と 呼 ばれることもある。 海水 の 膨張 、 氷河 ( →作成 ) などの 融解 、それらによる 海水準 の上昇( 海面上昇 ( →作成 ) 。 cf.
2018年9月号 [Vol. 29 No. 6] 通巻第333号 201809_333002 地球温暖化と「水」 地球環境研究センター 気候モデリング・解析研究室 主任研究員 塩竈秀夫 私は気候モデルを用いて、過去の気候変動と将来予測を研究しています。 地球上には雨や雪、川の水、海水、海氷などさまざまな形態の「水」が存在します。人間活動による地球温暖化は、単に気温を上げるだけではなく、これらの「水」に大きな変化をもたらすと予測されています。気候モデルによる「水」の将来変化予測についてご紹介します。 1. 気候モデルによる将来予測 将来をどうやって予測するかということを説明します。まず、将来の世界の社会経済の発展を予測するのですが、2100年までの世界経済がどのように発展するかということを正確に予測することは不可能です。ですから、このままグローバリゼーションが進んでいく世界や、化石燃料に依存する世界などのさまざまな世界(社会経済シナリオ)を想定します。それぞれの社会経済シナリオから温室効果ガス等の排出量を想定し、温室効果ガス等の大気中濃度を計算し、それを条件として気候の変化を予測します。さらにその気候変化の予測情報を使って、人間社会・生態系への影響を研究します。気候モデルで扱う温室効果ガスの排出シナリオは複数ありますので、シナリオ( 甲斐沼美紀子「地球環境豆知識 [30] シナリオ」2014年7月号 参照)によって気候変化の様相が違ってきます。人類が二酸化炭素(CO 2 )をたくさん出すシナリオですと、2100年までに世界平均地上気温が産業革命前より4°C上昇します。一方、あまりCO 2 を排出しないシナリオですと、1. 7°Cの上昇になります。 2. 地球温暖化による 影響 ウミガメ. 温暖化した世界で「水」は 4°C気温上昇したときに 年平均降水量 はどう変化するでしょう。温暖化すると海水面の温度が上昇し、大気中の水蒸気量も増えることで、海水面から蒸発する水蒸気量が増加します。水蒸気量の増加は世界平均でみると降水量の増加をもたらします。しかし気候システムは複雑で、すべての地域で降水量が増えるわけではなく、熱帯や高緯度では増え、亜熱帯では減ります。水蒸気が上昇して凝結する(雲粒雨粒となる)ときに発生する熱(凝結熱)によって風の流れが変わり、その風の変化によって亜熱帯では降水量が減ってしまいます。 温暖化によって 強い雨 の頻度も変わってきます。温暖化して3°C気温が上昇したら、平均年4回発生していた「強い雨」は、亜熱帯では頻度が減少しますが、それ以外の場所では増加します。日本付近では1.
パリ協定の目標を達成できても残る影響 気候変動によるさまざまな影響をできるだけ小さくするために、国際社会は2015年のCOP21でパリ協定に合意しました。パリ協定の目標「世界共通の長期目標として、産業革命前からの地球平均気温上昇を余裕をもって2°C未満に抑えましょう。できれば1. 5°C未満にしましょう」を達成するためにはどうしたらよいでしょうか。 最初にお話したとおり温度上昇とCO 2 排出量は相関関係がありますから、累積CO 2 排出量をできるだけ小さくすることです。2°C目標を達成するための累積排出量(775GtC)から人類がすでに排出している量(500GtC)を差し引くと、残り枠は275GtCです。年間10GtCという現在のペースで排出を続けてしまえば、残り枠を30〜40年で使い切ってしまうといわれています(数字は西岡秀三「温室効果ガス排出のない社会へ変えるのはあなた」( 地球環境研究センター交流推進係「国立環境研究所出前教室『地球温暖化とわたしたちの将来』開催報告」2018年6月号 )から引用)。 排出削減をしないと2100年には気温上昇は4°Cを超えてしまいますが、現在の削減政策ですと気温上昇は3. 1〜3. 7°Cに抑制できます。パリ協定のもとで各国が決定する温室効果ガス削減目標を合わせると2. 6〜3. 2°Cになりますが、これでもパリ協定の目標を達成できません。つまりまだまだ努力をしなければいけないということです。では、いつするかということですが、早ければ早いほどいいのです。早く削減を始めると排出削減を実施するコストが低く、後になって慌てて削減すると無理が出てきてコストが上がるということがわかっています。 頑張って排出削減して、パリ協定の2°C目標が達成できたとしたら問題はすべて解決するでしょうか。実はそうではないのです。現在10年に1回の「強い雨」は、たとえ2°C目標が達成できたとしても、東アジアでは頻度が2倍近くになってしまいます。1. 5°C目標を達成できても、1. 4〜1. 地球温暖化 - ウィクショナリー日本語版. 5倍になります。 気候変化をどの程度避けられるかは、人類が温室効果ガスの排出量をどれだけ削減できるかにかかっています。このような政策を緩和策といいます。しかし、頑張って排出削減してパリ協定の2°Cまたは1. 5°C目標を達成したとしても気候変化の影響は出ますから、その影響を低減するための対策(適応策)をうっていく必要があります。緩和策と適応策は温暖化対策の両輪です。 *国立環境研究所公開シンポジウム2018「水から考える環境のこれから」(2018年6月15日、22日)より なお、公開シンポジウム2018の発表内容は、後日、国立環境研究所のビデオライブラリー( )に掲載されます。また、地球環境研究センターの事業と広報活動の紹介はウェブサイト( )に掲載しています。
環境省では、地球温暖化が我が国へ及ぼす様々な影響について、理解を深めることができるよう、「地球温暖化の影響 資料集」を、さまざまな文献を参考にし、わかりやすく編集しました。 本資料集では、特に、我が国の農業、漁業、海面上昇、健康への影響に関する情報を、図表を主体としてシンプルにとりまとめました。 1.資料集の内容 温暖化の基礎知識 農業への影響 漁業への影響 海面上昇による影響 健康への影響 2.資料集の入手方法 この資料集は、環境省ホームページ から、ダウンロードできます 3.ご利用上の注意 この資料集から資料を抜粋して利用する場合は、環境省ホームページからの引用であることを明記の上、各ページに記載されている出典名とともにページ単位でご利用ください。また、改編はご遠慮下さい。 連絡先 環境省地球環境局総務課研究調査室 室長:塚本 直也(内線6730) 室長補佐:名倉 良雄(内線6731) 主査:平野 礼朗(内線6733)
ここでは、皆さん誰もが一度は見聞きしたことのある「地球温暖化」という問題について解説しています。なお、テーマは「地球温暖化が海に与える影響」です。 地球温暖化というと、なんとなく「毎年気温が上昇していく」「日本であれば亜熱帯化が進む」といったイメージを持っているかもしれませんが、問題はそれだけに留まりません。 地球の温暖化が進むと海洋にも影響を与え、ゆくゆくは現在の沿岸部が海の中に沈んでしまい、生活が出来なくなってしまうという危険性も含んでいるのです。 本文中では、そうした地球温暖化と海にまつわる話を分かりやすく説明していますので、どうぞ最後までご覧になってください。 地球温暖化とは? 地球温暖化というのは、地球全体の平均気温が上がり続けている環境問題のことです。人間が地球温暖化に与える影響の中でもっとも大きいものには、二酸化炭素やメタンガスの排出といった温室効果ガスの存在が挙げられます。 とは言っても、温室効果ガス自体が害悪なわけではありません。問題はこの温室効果ガスの量が増え続けていることにあります。 現在のところ、地球全体の平均気温というのは14℃前後とされていますが、温室効果ガスがこの世からなくなるとその気温はマイナス19℃にもなると言われています。 つまり本来は二酸化炭素やメタンといった温室効果ガスは地球を守る役割をしているわけです。しかし、1800年前後から始まった産業革命の影響により、自然界に存在する温室効果ガスの量というのは飛躍的に増加するようになりました。 これは人類が石油燃料を使うことを覚えた結果であり、現在もその影響というのは続いています。ちなみに1800年代後半~1900年代初頭では、地球の温度は10年ほどで0. 1℃単位でしか上昇していなかったのですが、2000年以降の10年間では1℃単位での上昇幅を計測するようになっています。 なお、このままいくとおよそ80年後の2100年には、現在よりも地球の平均気温が4.
確率論には,逆正弦法則 (arc-sine law, arcsin則) という,おおよそ一般的な感覚に反する定理があります.この定理を身近なテーマに当てはめて紹介していきたいと思います。 注意・おことわり 今回は数学的な話を面白く,そしてより身近に感じてもらうために,少々極端なモデル化を行っているかもしれません.気になる方は適宜「コイントスのギャンブルモデル」など,より確率論が適用できるモデルに置き換えて考えてください. 意見があればコメント欄にお願いします. 自分がどのくらいの時間「幸運」かを考えましょう.自分の「運の良さ」は時々刻々と変化し,偶然に支配されているものとします. さて,上のグラフにおいて,「幸運な時間」を上半分にいる時間,「不運な時間」を下半分にいる時間として, 自分が人生のうちどのくらいの時間が幸運/不運なのか を考えてみたいと思います. ここで,「人生プラスマイナスゼロの法則」とも呼ばれる,一般に受け入れられている通説を紹介します 1 . 人生プラスマイナスゼロの法則 (人生バランスの法則) 人生には幸せなことと不幸なことが同じくらい起こる. この法則にしたがうと, 「運が良い時間と悪い時間は半々くらいになるだろう」 と推測がつきます. あるいは,確率的含みを持たせて,以下のような確率密度関数 $f(x)$ になるのではないかと想像されます. (累積)分布関数 $F(x) = \int_{-\infty}^x f(y) \, dy$ も書いてみるとこんな感じでしょうか. しかし,以下に示す通り, この予想は見事に裏切られることになります. なお,ここでは「幸運/不運な時間」を考えていますが,例えば 「幸福な時間/不幸な時間」 などと言い換えても良いでしょう. 他にも, 「コイントスで表が出たら $+1$ 点,そうでなかったら $-1$ 点を加算するギャンブルゲーム」 と思ってもいいです. 以上3つの問題について,モデルを仮定し,確率論的に考えてみましょう. ブラウン運動 を考えます. 定義: ブラウン運動 (Brownian motion) 2 ブラウン運動 $B(t)$ とは,以下をみたす確率過程のことである. ( $t$ は時間パラメータ) $B(0) = 0. $ $B(t)$ は連続. $B(t) - B(s) \sim N(0, t-s) \;\; s < t. $ $B(t_1) - B(t_2), \, B(t_2) - B(t_3), \dots, B(t_{n-1}) - B(t_n) \;\; t_1 < \dots < t_n$ は独立(独立増分性).
但し,$N(0, t-s)$ は平均 $0$,分散 $t-s$ の正規分布を表す. 今回は,上で挙げた「幸運/不運」,あるいは「幸福/不幸」の推移をブラウン運動と思うことにしましょう. モデル化に関する補足 (スキップ可) この先,運や幸せ度合いの指標を「ブラウン運動」と思って議論していきますが,そもそもブラウン運動とみなすのはいかがなものかと思うのが自然だと思います.本格的な議論の前にいくつか補足しておきます. 実際の「幸運/不運」「幸福/不幸」かどうかは偶然ではない,人の意思によるものも大きいのではないか. (特に後者) → 確かにその通りです.今回ブラウン運動を考えるのは,現実世界における指標というよりも,むしろ 人の意思等が介入しない,100%偶然が支配する「完全平等な世界」 と思ってもらった方がいいかもしれません.幸福かどうかも,偶然が支配する外的要因のみに依存します(実際,外的要因ナシで自分の幸福度が変わることはないでしょう).あるいは無難に「コイントスゲーム」と思ってください. 実際の「幸運/不運」「幸福/不幸」の推移は,連続なものではなく,途中にジャンプがあるモデルを考えた方が適切ではないか. → その通りです.しかし,その場合でも,ブラウン運動の代わりに適切な条件を課した レヴィ過程 (Lévy process) を考えることで,以下と同様の結論を得ることができます 3 .しかし,レヴィ過程は一般的過ぎて,議論と実装が複雑になるので,今回はブラウン運動で考えます. 上図はレヴィ過程の例.実際はこれに微小なジャンプを可算個加えたような,もっと一般的なモデルまで含意する. [Kyprianou] より引用. 「幸運/不運」「幸福/不幸」はまだしも,「コイントスゲーム」はブラウン運動ではないのではないか. → 単純ランダムウォーク は試行回数を増やすとブラウン運動に近似できることが知られている 4 ので,基本的に問題ありません.単純ランダムウォークから試行回数を増やすことで,直接arcsin則を証明することもできます(というか多分こっちの方が先です). [Erdös, Kac] ブラウン運動のシミュレーション 中心的議論に入る前に,まずはブラウン運動をシミュレーションしてみましょう. Python を使えば以下のように簡単に書けます. import numpy as np import matplotlib import as plt import seaborn as sns matplotlib.
(累積)分布関数から,逆関数の微分により確率密度関数 $f(x)$ を求めると以下のようになります. $$f(x)\, = \, \frac{1}{\pi\sqrt{x(t-x)}}. $$ 上で,今回は $t = 1$ と思うことにしましょう. これを図示してみましょう.以下を見てください. えええ,確率密度関数をみれば分かると思いますが, 冒頭の予想と全然違います. 確率密度関数は山型になると思ったのに,むしろ谷型で驚きです.まだにわかに信じられませんが,とりあえずシミュレーションしてみましょう. シミュレーション 各ブラウン運動のステップ数を 1000 とし,10000 個のサンプルパスを生成して理論値と照らし合わせてみましょう. num = 10000 # 正の滞在時間を各ステップが正かで近似 cal_positive = np. mean ( bms [:, 1:] > 0, axis = 1) # 理論値 x = np. linspace ( 0. 005, 0. 995, 990 + 1) thm_positive = 1 / np. pi * 1 / np. sqrt ( x * ( 1 - x)) xd = np. linspace ( 0, 1, 1000 + 1) thm_dist = ( 2 / np. pi) * np. arcsin ( np. sqrt ( xd)) plt. figure ( figsize = ( 15, 6)) plt. subplot ( 1, 2, 1) plt. hist ( cal_positive, bins = 50, density = True, label = "シミュレーション") plt. plot ( x, thm_positive, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. xlabel ( "B(t) (0<=t<=1)の正の滞在時間") plt. xticks ( np. linspace ( 0, 1, 10 + 1)) plt. yticks ( np. linspace ( 0, 5, 10 + 1)) plt. title ( "L(1)の確率密度関数") plt. legend () plt. subplot ( 1, 2, 2) plt.