【Pythonでみる科学ニュース】迫り来る地球温暖化の危機：1.5℃目標達成は幻か？ Pythonスクリプトで可視化を試みる

迫り来る地球温暖化の危機：1.5℃目標達成は幻か？ Pythonスクリプトで可視化を試みる

世界気象機関（WMO）が発表した予測は、私たちに改めて地球温暖化の深刻さを突きつけました。パリ協定で掲げられた「産業革命前からの気温上昇を1.5℃に抑える」という目標が、5年以内に一時的に超過する可能性が極めて高いというのです。この予測は、未来世代への責任を果たすために、今すぐ行動を起こす必要があることを強く訴えかけています。

1.5℃という数字は、一見すると小さな差のように思えるかもしれません。しかし、地球規模で見れば、その影響は甚大です。極端な気象現象の頻発、海面上昇による沿岸部の水没、生態系の破壊など、私たちの生活基盤を揺るがす事態が現実味を帯びてきます。

温暖化対策は、一国だけの努力では到底達成できません。国際的な協力体制を強化し、再生可能エネルギーへの転換を加速させ、省エネルギー技術の開発と普及を推進する必要があります。私たち一人ひとりのライフスタイルを見直し、環境負荷の少ない選択をすることも重要です。

危機感を抱きつつも、具体的な対策を考える上で、私たちはしばしば「温暖化の影響はどれくらい深刻なのか？」「どのような変化が予想されるのか？」といった疑問に直面します。そこで、今回はPythonを用いて、過去の気温データから将来の気温上昇を単純な線形予測で可視化するスクリプトを作成しました。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def predict_temperature(years, temperatures, target_year):
    # 線形回帰モデルの作成
    a, b = np.polyfit(years, temperatures, 1)
    # 目標年の気温予測
    predicted_temperature = a * target_year + b
    return predicted_temperature

def plot_temperature(years, temperatures, predicted_year, predicted_temperature):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(years, temperatures, marker='o', linestyle='-', label='Historical Data')
    plt.plot(predicted_year, predicted_temperature, marker='x', markersize=10, color='red', label='Predicted Temperature')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Temperature (°C)')
    plt.title('Temperature Trend and Prediction')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

def main():
    # 過去の気温データ（例）
    years = np.array([2010, 2012, 2014, 2016, 2018, 2020, 2022])
    temperatures = np.array([14.5, 14.6, 14.75, 14.9, 15.0, 15.15, 15.3])

    # 予測したい年
    target_year = 2030

    # 気温予測
    predicted_temperature = predict_temperature(years, temperatures, target_year)
    print(f"Predicted temperature in {target_year}: {predicted_temperature:.2f} °C")

    # グラフ表示
    plot_temperature(years, temperatures, target_year, predicted_temperature)

if __name__ == "__main__":
    main()

このスクリプトは、過去の気温データに基づいて、単純な線形回帰モデルを用いて将来の気温を予測します。yearsとtemperaturesの配列に過去の年と気温データを入力し、target_yearに予測したい年を入力することで、その年の気温を予測することができます。 もちろん、これはあくまで単純なモデルであり、実際の気温変動はより複雑な要因に影響を受けるため、予測結果は参考程度にとどめるべきです。しかし、このような可視化を通じて、温暖化の進行を身近に感じ、対策の必要性を再認識することができます。

WMOの予測を受け、私たちは決して諦めることなく、地球温暖化対策を加速させる必要があります。未来世代のために、持続可能な社会を築き上げていく決意を新たにしましょう。