気候変動:10万件の研究が、気候変動がすでにあなたにどのような影響を与えているかを示している

研究者は 100,000 件もの研究を評価しました。これらは、気候変動が地球と人々にどの程度影響を与えるかを示…

気候変動とその影響は現在、公の議論においてますます大きな波紋を広げています。しかし、多くの人にとって、このトピックはまだ抽象的すぎるように思え、これらの変化が自分たちに与える影響を認識していません。その理由の一部は、地球温暖化とそれに伴う大気汚染が主に段階的なプロセスであるためです。最近発表されたメタ研究では、あなたがすでにこの影響を受けている範囲が明らかになっています。

気候変動: AI が 67 年間の研究を評価

BERT 言語モデルを使用して、科学者の国際チームは 1951 年から 2018 年までの約 10 万件の研究を分析しました。「気候変動がすべての大陸とすべてのシステムに影響を与えているという圧倒的な証拠があります」と研究著者のマックス キャラハン氏はフランス通信社とのインタビューで説明しました( AFP)。地球温暖化の影響は、すでに世界人口の 85 パーセントに影響を及ぼしていると考えられます。

バートとは何ですか?
「BERT」という頭字語は、「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」を表します。具体的には、これは Google の機械学習プロセスです。このグループは、ユーザーの検索クエリをより深く理解し、可能な限り最良の結果を提供するためにこのモデルを使用しています。現在の形式では、人工知能 (AI) を使用して、研究などの複雑なテキストを評価することもできます。

メタ研究は何を教えてくれるでしょうか?

キャラハンはベルリン メルカトル研究所の研究者と協力して地球の地図を作成しました。チームは気候変動の測定可能な影響に焦点を当てました。評価された研究に基づいて、著者らは、地球自体の約 80 パーセントと人口の 85 パーセントが気温と降水量の変化の影響を受けていることを発見しました。

気候変動:10万件の研究が、気候変動がすでにあなたにどのような影響を与えているかを示している

この研究では、裕福な国では不釣り合いなほど多くの影響が記録されるが、貧しい国ではそれほど顕著ではないと研究代表者は述べた。

「私たちの結果は、重大な『帰属ギャップ』を明らかにしており、潜在的に帰属可能な影響が高所得国では低所得国の2倍の頻度で発生しているという確固たる証拠を示しています。地域レベルおよび部門レベルで気候への影響を確実に帰すにはまだギャップがありますが、このデータベースは、世界中の人為的気候変動の潜在的な現在の影響を示しています。」

M.キャラハンら。 (2021 年、自然気候変動)

貧乏と金持ち – 南と北

対処されているギャップは主に、グローバル・サウスにおける気候変動の影響が十分に研究されていないために生じます。これは「発展途上国における気候への影響に関する研究が比較的不足していること」が原因であるとマックス・キャラハン氏はカーボン・ブリーフのゲスト記事で書いている

「証拠が少ないからといって、気候変動が低所得国の人々に影響を与えていないというわけではないことに注意する必要があります。むしろ、人為的な気温や降水量の変化が観察できる場合でも、公表された証拠が少ないという事実は、グローバル・サウスにおける気候変動の影響について、さらなる科学的研究が緊急に必要であることを示しています。」

マックス・キャラハン

気候変動:10万件の研究が、気候変動がすでにあなたにどのような影響を与えているかを示している

気候変動の影響

特にここ 2 年間で、気候変動と闘うという声が大きくなったように思えます。このきっかけとなったのは、「フライデー・フォー・フューチャー」などの運動が国際舞台で存在感を増したことでもある。気候変動の影響は約50年前に予測されていました。

1973 年、MIT コンピューターはローマクラブから地球規模の持続可能性をモデル化するよう依頼されました。その代わりに、彼は世界的な崩壊がいつ起こるかを計算した。同氏は、タイムリーな対策が講じられなかった場合、このイベントの相対的な開始点は 2020 年になると予測した。 世界気象機関 (WMO) はすでに世界的な水危機について警告しています。直ちに対策を講じなければ、2050年までに50億人以上に影響が及ぶと予想されている。

気候変動:10万件の研究が、気候変動がすでにあなたにどのような影響を与えているかを示している

グラスゴーで開催される2021年の国連気候変動会議で解決策が特定されるかどうかはまだ分からない。

出典:「100,000件の気候影響研究の機械学習ベースの証拠と帰属マッピング」(2021年、Nature Climate Change)。カーボン文字。データサイエンスに向けて;フランス通信社(Le Journal de Montréal経由);自分の研究