ジャーナル
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世界は多面的な気候変動危機に直面しており、教育やメンタルヘルスから生態系、アクティビズム、さらには世界のスポーツ界に至るまで、生活のあらゆる側面に影響を及ぼしている。これらの課題が相互に関連し合うようになるにつれ、これらの課題に取り組むには、集団行動、革新的な解決策、そしてレジリエンス(回復力)に焦点を当てることが必要となる。この危機に多方面から取り組むことで、教育、生態系管理、アクティビズム、そしてコミュニティ主導の取り組みが、急速に変化する環境に対する複雑な世界的対応の一部となっていることがわかる。 気候危機と教育: レジリエントな世代の形成 気候危機がもたらす最も深刻でありながら見過ごされがちな影響のひとつが、特に若者のメンタルヘルスである。今日の生徒たちは、気候変動について学ぶだけでなく、その影響を体験している。野外学習や学際的な探究を取り入れることで、教育者たちは、生徒たちに気候変動の現実を理解させながら、楽観主義と主体性の感覚を育むという、真実の希望とのバランスをとることに取り組んでいる。このアプローチは、課題は大きいが解決策は手の届くところにあり、生徒たちは持続可能な未来の創造において極めて重要な役割を果たすことができるということを強調している。教育の力は、単に情報を与えるだけでなく、生徒たちに力を与え、前向きな未来を思い描かせ、気候危機に関する複雑な感情に対処する手段を提供することにある。 危機に瀕する生態系:縮小する塩湖への警告 生徒たちが教室で気候の現実に取り組んでいるとき、自然界は、行動の緊急性を思い起こさせてくれる。世界の湖の44%を占める塩湖は、環境の変化に特に敏感である。一定の流出口を持たないこれらの水域は、汚染、上流の分水、気候変動などの要因により急速に縮小している。イランのウルミア湖やアラル海のような湖の劇的な減少は、こうした重要な生態系の喪失に伴う生態学的、経済的、公衆衛生上のリスクを浮き彫りにしている。塩湖は炭鉱のカナリアとして機能し、世界の水管理に関するより広範な問題を示唆している。塩湖の減少は、脆弱な水資源に依存する地域に対する早期警告システムとして機能し、生態系とそれに依存する人間集団の両方を保護するために、ガバナンスの改善と積極的な戦略の必要性を強調している。この危機は、生態系のバランスの喪失が深刻な社会的・経済的影響をもたらしかねない、自然と人間のシステムの相互関係を浮き彫りにしている。 炎上するアクティビズム:気候変動運動と政府の反発 塩湖のような生態系が崩壊に直面する一方で、気候変動活動家たちは緊急行動を求めて街頭に出ている。しかし、ジャスト・ストップ・オイルの活動家が高速道路を平和的に封鎖しただけで厳しい実刑判決を受けた英国に見られるように、気候変動活動の潮流は、政府による取り締まりの強化に直面している。迅速な気候変動対策を求める科学的勧告と一致しているにもかかわらず、2022年警察・犯罪・判決・裁判所法に基づく新たな法律により、厳しい刑罰が科せられ、抗議活動の権利が侵食されていることに対する国民の怒りが巻き起こった。 市民がより迅速な気候変動対策を求める一方で、政府はしばしば短期的な政治的・経済的利益を優先する。この議論は、意味のある変化を促す上での活動主義の役割や、気候危機への対応が遅れている制度に挑戦する際に活動家が直面するリスクについて、重大な問題を提起している。このようなハードルにもかかわらず、アクティビズムは依然として重要な力であり、気候変動を社会や政治の最重要課題として捉え続けている。 カリブ海地域の水危機:イノベーションとレジリエンスの融合 カリブ海地域は、気候変動が既存の資源問題をいかに悪化させているかを示す、鮮明な例を示している。降水パターンの変化、急速な都市化、産業主導の観光業が、水危機を引き起こしている。頻発する水不足、脆弱なインフラ、異常気象の影響により、この地域の資源は逼迫し、地域社会は脆弱な状態に置かれている。これに対処するため、集中給水システムに雨水利用を統合するなどの革新的な解決策が注目を集めている。このハイブリッド・モデルは、水の回復力を向上させ、コミュニティが危機的な状況でも安全な飲料水を確保できるようにする可能性がある。インフラを強化し、ガバナンスを改善し、持続可能な慣行を採用することが、カリブ海地域の水の課題に取り組む鍵となる。気候変動が激しさを増す中、脆弱な地域の長期的な回復力を確保するためには、地域の解決策が拡張性と適応性を備えたものでなければならないことが、ますます明らかになってきている。 気候チャンピオンとしてのサッカークラブ: 持続可能性のための草の根活動 気候危機は単なる環境問題ではなく、スポーツを含む生活のあらゆる部分に影響を及ぼす地域社会の問題なのだ。ヨーロッパ各地では、レスター・ニルヴァーナやインターナショナル・ベルリンのような草の根サッカークラブが、持続可能性を自らの手で実現している。これらのクラブは、移動時の排出量を削減し、植物由来の食事を推進し、持続可能性担当役員を任命することで、地域の取り組みがいかにグローバルな影響を与えることができるかという新しい基準を打ち立てている。 これらのクラブは、コミュニティ・スポーツを気候変動対策のプラットフォームと見なす、より広範なムーブメントの一部である。ネット・ゼロ・フットボール・プロジェクトのようなプロジェクトを通じて、草の根クラブは、環境意識、生物多様性、持続可能な実践を推進する先導者となっている。このことは、一見小さな地域社会での取り組みが、より広範な気候変動対策に貢献し、個人や地域社会が環境への影響に責任を持つようになることを示している。 南氷洋: 地球の気候にとって重要な戦場 地球の反対側に位置する南氷洋は、地球の気候システムを調整する上で非常に大きな役割を果たしている。この広大な遠隔地は世界の深海を形成し、地球温暖化から生じる熱と炭素を蓄えている。しかし、海水温の上昇によって南極の棚氷が侵食され、これまで南極氷床を劣化から守っていた海氷が減少している。重要な炭素吸収源である南氷洋の減少は、地球規模での気候変動を加速させる可能性がある。この地域の重要性にもかかわらず、遠隔地かつ過酷な条件のため、データ収集は依然としてまばらであり、国際的な共同研究の必要性が浮き彫りになっている。南氷洋のモニタリングは、将来の気候への影響を予測し、地球温暖化の長期的影響を理解するために不可欠である。 集団行動とレジリエンスへの呼びかけ 教育や生態系管理からアクティビズムや草の根活動まで、気候危機は多面的な対応を求めている。トラウマに配慮した気候教育から、塩湖の縮小、持続可能性に率先して取り組むサッカークラブに至るまで、これらのストーリーのひとつひとつが、私たちが直面している複雑で相互に関連し合った課題を示している。しかし、これらの課題は、レジリエンス、イノベーション、そして集団行動の機会でもある。 持続可能な未来を築くためには、地域の知識、地域主導のイニシアティブ、そして科学的研究を統合することが極めて重要である。脆弱な生態系の保護、気候変動不安に直面したときのメンタルヘルス支援、草の根の気候変動対策など、気候変動の危機に対する解決策は手の届くところにある。前進するためには、気候の影響を緩和することと、今後避けられない変化に対する回復力を構築することの両方に焦点を当て、セクター、地域、コミュニティを超えた協力が必要である。 最終的には、気候危機は単なる環境問題ではなく、人間的な課題であり、より良い、より持続可能な世界を形成するための連帯と創造性、そして集団的なコミットメントが求められるのである。
AIは、特にニュージーランドのイウィやハプーのような先住民コミュニティにとって、環境管理を変革する可能性を秘めています。これらのグループは、しばしば天然資源の保護に負担をかけられていますが、AIを使用して複雑なデータセットを合理化し、環境計画機能を強化することができます。ただし、AIの採用は、既存の不平等を永続させたり、AIの出力が根本的な仮定を疑うことなく絶対的な真実として受け取られる「精密な罠」に陥ったりしないように、慎重に行う必要があります。 主な懸念事項の1つは、特に先住民コミュニティにおける環境データの歴史的なギャップにより、AIツールが誤った予測を行う可能性があることです。これを回避するには、AIシステムは、気候変動緩和のための先住民族のデータ主権人工知能の原則を組み込んで、これらのコミュニティと協力して構築する必要があります。マタウランガ・マオリなどの先住民族の知識を統合することで、AIはより公平で文化的に情報に基づいた解決策を推進することができます。 同時に、AI自体が環境問題を提示しています。ChatGPTのようなAI主導のテクノロジーの台頭により、エネルギー消費量、炭素排出量、水使用量が大幅に増加しています。AIシステムを支えるデータセンターは、冷却のために膨大な電力と水を必要とし、環境負荷が増大しています。GoogleやMicrosoftなどの企業は、AIの開発により二酸化炭素排出量が急増したと報告しています。一部の企業は、この影響を軽減するために「ウォーターポジティブ」プロジェクトを開始していますが、テクノロジー業界全体としては、より良い持続可能性の実践を採用する必要があります 電力を大量に消費するAIは、テクノロジー大手の炭素排出量の急増を推進しています。誰もそれについて何をすべきかを知りません。 これらの環境課題は、他の業界が直面している課題を反映しています。例えば、ニュージーランド航空は最近、持続可能なジェット燃料の入手が困難だったため、2030年の排出量削減目標を放棄し、効率的な航空機としては、ニュージーランド航空が気候変動目標を撤回した最初の大手航空会社となりました。航空業界と同様に、テクノロジー業界も、より環境に優しい未来を求めているにもかかわらず、その成長を持続可能性の目標と整合させる上で障害に直面しています。 最終的に、AIは環境計画と管理に計り知れない可能性を提供しますが、その成長は、環境フットプリントを削減し、疎外されたコミュニティが取り残されないようにする取り組みとバランスをとる必要があります。多様な知識システムを統合し、AIのエネルギーと資源の需要に対処することで、テクノロジーと地球の両方にとって、より持続可能で公平な未来を創造することができます。
2024年は、米国と中西部でいくつかのヒートドームが発生するなど、前例のない気候課題でした(コースの融解からアルコール依存症の増加まで、スポーツが気候変動の影響に適応することを余儀なくされている方法)。高気圧の下で熱風を閉じ込めるこれらのヒートドームは、数日または数週間で極端な温度を引き起こし、人間の健康、農業、野生生物にいくつかの脅威をもたらします(ヒートドームとは何ですか?気象学者が米国東部を焼き尽くす気象現象を説明しています)。 世界的には、気温が初めて、そしてその5年前に重要な摂氏1.5度の閾値を突破したため、気候変動のペースが加速しています。例えば、特にカリブ海地域やブラジルの脆弱な地域は、壊滅的な洪水に直面しており、気候変動による移住や適応に対処するための協調的な取り組みが必要です(ブラジルは気候モビリティへの新たなアプローチを必要としています)。そこで起こる様々な現象の中から、既存の様々な側面を活用して解決策を見出す必要があります。 過去のデータは、天気を予測し、将来の気候を予測するために人工知能を使用して、最高の既存のモデルに匹敵する結果を達成することができます(AIを利用した天気と気候モデルは、予測の未来を変えるように設定されています)。これらのアーカイブは、科学者が森林、湿地、その他の主要な生態系の変化を計算し、地球の気候システムに対する境界的な影響を評価するための重要なベースラインを提供します。 衛星画像やAIなどの新しいテクノロジーの助けを借りて、森林破壊、海水温、気象パターンをはるかに正確に監視できるようになりました(1,000枚の歴史的な写真を使用して、劇的な崩壊前の南極の氷河を再構築しました)。これにより、海面上昇から天候の変化、食料生産への影響まで、将来何が起こるかをより正確に予測することができます。世界が気温の上昇、炭素排出量、人間活動による課題の増加に直面している中、これらの高度なツールは、地球のシステムのバランスを保つための気候変動を理解し、対処するための鍵となります。 気候変動は森林に影響を与えるため、例えば、気温の上昇は光合成を減少させ、自己栄養呼吸を増加させ、近隣地域の正味の一次生産森林被覆のレベルを低下させる可能性があるため、例えば、地域的な温暖化と乾燥を引き起こす森林の減少は、正の炭素気候フィードバックに寄与する可能性があります(森林減少による気候変動は、残りの熱帯林の炭素貯蔵を減少させます)。 そしてもちろん、それは炭素貯蔵を脅かします。 自然システムの炭素貯蔵能力は、人間活動と気候変動によって深刻な脅威にさらされています。南極海は、過剰な熱と二酸化炭素を吸収する重要な役割を果たし、地球の気温を穏やかにするのを助けます 南極海 – 熱と炭素の貯蔵庫。しかし、海水温の上昇と氷の融解は、これらの重要なプロセスを弱体化させています。海草移植のような取り組みは、炭素隔離を強化するための有望な解決策として浮上しており、海草藻場は熱帯雨林の最大35倍の速さで炭素を貯蔵することができます。 水中ドローンやロボット工学などの技術革新は、最適な植栽場所をマッピングし、広いエリアに効率的に海草を植えることにより、海草の回復努力を支援するために採用されています。さらに、大気中のCO2を直接除去し、地下や枯渇した油田やガス田に貯留するためのCCS(Carbon Capture and Storage)技術が開発されています。これらの技術の進歩は、自然の解決策とともに、塩湖の縮小や海洋生態系の劣化など、重要な炭素吸収源の損失を軽減するために不可欠です。今、問題に基づく私たちの自然な解決策のスニークピーク。 したがって、アプリケーションはPLANT(PLABS Seagrass Location and Analysis Network Tool)であり、関心のある地域に基づいて海草移植サイトを自動的に検出できます。このアプリケーションは、検出された領域の分析も提供します。赤い円は、その地域が海草移植に適していないことを定義し、緑の円は、その地域が海草移植に適していることを定義します。分析により、0から2までの適切なスコアがわかります。これらの結果は、Bi-LSTMモデルが適切な海草移植部位の予測に有効であることを示しており、平均88.38%の精度を達成しました。 Data Summary Labels Training set Testing set Total class 0 2488 1066 3554 class 2 2487 1066 3553 テーブル 1.トレーニングおよびテストデータセットのセグメント Bi-LSTMアプローチは、海草の移植に最適な場所を特定および評価するために導入され、エコーステートネットワーク(ESN)および1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN-1D)と比較されました。Bi-LSTMモデルは、10エポックにわたって学習され、初期学習精度と検証精度がそれぞれ98.75%と99.98%を達成し、学習損失と検証損失はそれぞれ0.0326と0.0112であり、シーケンシャルデータから効果的に学習し、一般化する能力を示しています。