Research press release


Nature Climate Change

Climate change: Human-induced climate change may affect 85% of the world’s population

人間の活動に起因する気候変動の影響を受けている地域には、世界の人口の85%が居住していることを明らかにした論文が、Nature Climate Change に掲載される。今回の知見は、新しい機械学習法を用いて10万件以上の気候影響研究をレビューした結果と、人為起源の気候変動の検出可能な環境シグナルの全球的観測結果を統合して得られた。


今回、Max Callaghanたちは、こうした潜在的な制約に対処するため、機械学習法を用いて、観測された気候影響に関する大規模な文献検索を行った。このモデルによって、全大陸にわたる広範な気候変動の影響を対象とした10万2160件の研究の特定と分類ができるようになった。これらの研究を用いて、気候変動の影響の証拠マップが作成され、地域別の人為起源の地上気温と降水量の傾向との比較が行われた。このモデルによって、地球の陸地表面の80%に居住する世界人口の85%が人為起源の気候変動の影響にさらされていることが明らかになった。また、Callaghanたちが「attribution gap(寄与の相違)」と命名した特徴の定量化も行われ、高所得国には、人間の寄与があったと考えられる気候変動の影響を示すロバストな証拠が低所得国の2倍あることが判明した。


85% of the world’s population lives in areas experiencing the effects of climate change attributable to human activity, according to a paper published in Nature Climate Change. These findings were revealed by combining a new machine learning approach that reviewed over 100,000 climate impact studies with an analysis of global observations of detectable environmental signals of human-induced climate change.

The evidence base for the impacts of climate change is growing. Systematic reviews permit the structured analysis of the literature in a comprehensive, transparent manner. However, they are often limited in terms of the specificity of the questions that can be asked and the number of studies that can be evaluated.

To counteract these potential limitations, Max Callaghan and colleagues used a machine learning approach to conduct an extensive literature search on observed climate impacts. This model allowed for the identification and classification of 102,160 studies covering a broad range of climate change impacts across all continents. These studies were used to produce an evidence map of climate change impacts, which was then compared to location-specific human-attributable trends in surface temperature and precipitation. The model revealed that 85% of the world’s population — covering 80% of the land surface of the planet — is exposed to the human-induced impacts of climate change. The authors also quantify what they refer to as an ‘attribution gap’, whereby high-income countries were found to have twice the level of robust evidence for the human-attributable impacts of climate change as compared to low-income countries.

The authors conclude that this two-step approach represents a new model for the comprehensive assessment of the impacts of climate change across human and natural systems.

doi: 10.1038/s41558-021-01168-6


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