地球温暖化の一因は牛の「げっぷ」　「畜牛大国」インド、中国が大量排出: J-Cast ニュース【全文表示】: いまさら聞けない、クラウドファンディングの成功率とは？

牛のゲップがオゾン層の破壊の原因になっているという話は本当でしょうか? 地球温暖化 ・ 3, 878 閲覧 ・ xmlns="> 50 嘘です。 オゾン層のオゾンを破壊しているのはゲップに含まれるメタンでなくて、旧タイプのフロンです。フロンがオゾン層まで達すると強い紫外線に分解されて塩素を出し、塩素がオゾンを破壊します。 この塩素はメタンと結合して不活性になりますから、ゲップのメタンは逆にオゾン層破壊を緩和する側です。 フロンによるオゾン層の破壊 オゾン層破壊物質 日本のオゾン濃度の推移 世界のオゾン濃度の推移 ゲップの中に含まれるメタンは強い温室効果があり、排出を抑制すべきであるとされていますが、それも違っています。 メタンの熱赤外線吸収波長は7. 6μmであり、地表からの地球放射のうち、どの温室効果ガスにも吸収されない8~14μmの大気の窓領域からはずれています。メタンの吸収波長7. 6μmは水蒸気の吸収波長域と重なっていて、7. 6μmの地球放射は全て水蒸気に吸収されています。吸収されずに宇宙まで進んでいる7. 6μmの地球放射はありませんから、メタンの濃度が高まっても、温室効果は高まりません。 炭酸ガスと水蒸気もそれぞれの吸収波長域の地球放射を全部吸収し、同じ大きさの下向き大気放射が地表に届いていますから、メタンと同様に濃度が高まっても温室効果は高まりません。 大気の窓 大気を通過する7. 牛 の ゲップ 温暖 化妆品. 6μmの地球放射はゼロ メタンの吸収波長では大気の窓領域のような放射冷却は起きていない 大気通過後の放射スペクトル分布 近藤純正東北大名誉教授のHPの図 3. 5 大気放射スペクトル 1人 がナイス!しています ThanksImg 質問者からのお礼コメント そういう事でしたか。 詳しく教えていただき、有難う御座いました。 トリビアとして完全に信じていたのみならず、周りに吹聴しまくりでした。 恥ずかしい限りです。オゾンホールが有ったら入りたい気分です。 大変、参考になりました。ご回答に感謝いたします。 次回のつたない質問にもご教示下さい。 お待ちしております。 hiy5157 様へ お礼日時: 2011/12/21 0:33

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「牛のげっぷ」をクリーンにするマスクが、気候変動の進行を遅らせる？ 英スタートアップの挑戦（1/2ページ） - 産経ニュース

4パーセントだけ入れてやるだけで、毎年出してる温暖化ガスをさ、全部吸収できるっていうのを出して。 乙君氏(以下、乙君) :おー。 田中 :フランスが大真面目にやり始めたんだよ。炭を土の中に入れると、微生物がものすごい活発に活動するようになって。おかげで、従来出した炭素をしまうと同時に、土が豊かになって作物もいっぱい採れるっていう。そういうアイデア出してんのに、しかもフランスやってるのに、あんまり世界で聞かないよね。 枝廣 :そうですね。 田中 :なんでだろうと思って。 山田 :そうですね。 乙君 :(笑)。 江守正太氏(以下、江守) :いろんなアイデアあるんですけど、そうは言っても、エネルギーですよね。エネルギーから出てくるCO2を、基本的には減らしていかなくちゃいけないので。 田中 :そうだね。 人類は化石燃料文明から卒業しようとしている 江守 :ちょっと映してもいいですか? 山田 :お願いします。 江守 :ちょっとパリ協定の話をもうちょっとします。長期目標が決まったっていうのがすごく1つ大きいんですけれども。このグラフは、長期目標というのは「世界の平均気温が産業革命前を基準にして、2度よりも十分低く、できれば1. 牛のゲップ 温暖化 嘘. 5度よりも低く上昇を抑えよう」と。 今、産業革命前から、だいたい1度上がっちゃってますけど、「あと0. 5度か1度上がるよりも手前で温暖化を止めましょう」と世界的に合意したんですよ。その気温のグラフが、放っとくとこういうふうに4度上がっちゃうわけですけれども。 田中 :4度。 江守 :こういうふうに、「1. 5度とか2度よりも低く抑えよう」ということになったんですよね。 じゃあ、その1. 5度とか2度よりも低く抑えるにはどうしたらいいかは、どれぐらい対策しなくちゃいけないかも、そのパリ協定の中に書いてあって。 一言で言うと、今世紀中に温室効果ガスを出さない世界になる。主にCO2になるんですけど。CO2がですね、過去から言うと、この黒で書いてあるみたいに、こうやってずっと増えてきたわけですよね。現在はここにいるわけです。 このまま、とくにエネルギーを化石燃料でつくり続けると、こうやって世界の排出量っていうのは、これからもどんどん増えていく。この場合は気温4度上がっちゃうわけですね。 そうじゃなくて、それを減らしていって、どんどん減らしていって、どんどんどんどん減らしていって、「今世紀中にゼロにしようよ」と言ったんですね。 だから、別の言い方をすると、これはほとんどが、大部分はエネルギーなので、人類は今世紀中に化石燃料文明から卒業しようとしてる。そういう決意みたいなのを表したのが、僕はパリ協定だと思うんですね。 山田 :感動的ですねえ、それは。 江守 :その規模っていうのを、ぜひみなさんに理解してほしいなという。 山田 :すごいね。 江守 :ゼロに向かってるんだ、ということなんですよね。 電気自動車の導入がカギとなる?

牛のゲップがオゾン層の破壊の原因になっているという話は本当でしょうか？... - Yahoo!知恵袋

(下図参照: メタン相関図 ) 大昔から温暖化と寒冷化を繰り返してきたのが地球です。 化石燃料の消費が温暖化の原因という勢力がありますが、森林火災の方が遥かにCO2を排出していますし、そもそもCO2が温暖化の原因かどうかに大きな疑問があります。 二酸化炭素の排出権を金儲けに使おうとしたイギリス人とそれに同調する勢力の嘘だというのが現在有望な説であり、今は寒冷化に向かっている最中だという説が有望です。

「牛のげっぷ」をクリーンにするマスクが、気候変動の進行を遅らせる?

以前の記事「 累計調達額100億円、クラウドファンディング マクアケの動向データ 」でクラウドファンディングサービスMakuake(マクアケ)の全体動向をWebサイトデータをもとに分析してみました。 今回はマクアケに掲載されているプロジェクトにフォーカスして、以前と同じデータをもとに、成功 or 失敗するプロジェクトを機械学習を使って、予測・分析・考察してみたいと思います。 目標額達成・未達成を予測する機械学習(決定木)の方法 目標額達成 or 未達成となるプロジェクトを予測するために、今回、特徴量としては設定目標額、支援金単価(最小額、平均値、中央値)、プロジェクトのカテゴリ、支援者数を使います。 機械学習のアルゴリズムは、予測精度の点では大きな期待はできませんが、可視化や考察がしやすいという点で決定木にしました。 マクアケのWebサイトから収集した6080件のプロジェクト実績データをトレーニングデータとテストデータに分け、トレーニングデータを使って機械学習させ、テストデータでその機械学習の精度を評価しました。 6080件のプロジェクトのうち、目標額に到達して成功したプロジェクトが3415件(56. 2%)、失敗したプロジェクトが2665件(43. 8%)という内訳になっていて、比率としてはおよそ半々のサンプルデータとなっていました。 1st try プロジェクト目標額と支援金単価で機械学習 1回目の試みとして、設定する目標額と支援金単価のみを使って機械学習させます。 これらの特徴量はクラウドファンディングを始める前に設定する項目であるため、もしこれらの特徴量のみで目標額達成 or 未達成を精度よく予測することができれば、実際にファンディングを始める前に成功率・失敗率を見積もりやすくなります。 1st try 機械学習の結果 機械学習(決定木)の予測精度評価値として、Accuracy score(正解率)、F1 score(適合率と再現率のバランス)、AUC(偽陽性率と真陽性率で囲む面積)を算出しました。これらの評価値が1に近いほど精度の高いモデルと言えます。 そして、各評価値はStratified K-Fold(層状K分割交差検証:今回は5分割に設定)によって計算した値の平均値を記載しています。 特徴量に目標額と支援金単価を使った1st tryでは、Acuuracy scoreが0.

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699 → 追加後 0. 871 AUC:追加前 0. 651 → 追加後 0. 904 混同行列を見ると、1st tryでは失敗と予測したプロジェクトが実際は成功しているケースが多かったですが、支援者数も特徴量に加えた3rd tryでは失敗と予測したプロジェクトが実際は成功しているケースが大きく減少して、予測精度が上がっていることが分かります(実際に失敗しているプロジェクトを予測で失敗と分類できている)。 ランダムフォレストによる特徴量の重要度比較 ランダムフォレストという機械学習アルゴリズムで、各特徴量の重要度を出してみると、支援者数(supporter)の重要度が他の特徴量と比べて非常に大きいことが分かります。 その後に目標額(goal)と支援金単価(each_amount_***)が同じ程度の重要度で並んでいます。 ちなみにランダムフォレストを使って学習させたモデルでは、Accuracy scoreが0. 91となっており、決定木よりも更に精度よく予測できていました。 3rd try 決定木の分類可視化 3rd tryの決定木モデルの分類を可視化しました。 今回の決定木の深さでは、支援者数と目標額のみで分類していることが分かります。 先ほどと同じようにdtreevizを使って、分類の結果をグラフ化しました。 円グラフを見ると、支援者数を特徴量に追加することで、1st tryよりも成功と失敗のプロジェクトがきれいに分かれていて、分類精度が上がっていると考えられます。 3rd tryの分類を見てみると、まず、目標額が78200円よりも大きい場合、支援者数を14. 5人より多く集めることができないと、成功率は5. 8%と非常に低くなります。 次に目標額が22万8000円の場合、支援者数を14. 5〜30. 5人集めることができれば、成功率は70. 2%と比較的高いですが、22万8000円よりも大きく目標額を設定すると成功率は22. 7%とだいぶ下がってしまいます。 目標額が78万8800円以下の場合、支援者数を30. クラウドファンディングの成功率、「キックスターター」ではどのくらい？ | KickstarterNavi. 5〜68. 5人集めることができれば、成功率は75. 6%となっています。また、支援者数を68. 5人よりも多く集められる場合は、目標額が104万円以下であれば、成功率が95.

クラウドファンディングの成功ために知っておきたい4つの期間について - クラウドファンディング Readyfor (レディーフォー)

4 最も支援が入りやすい ラストスパート期 ラストスパート期は、最も支援が入りやすい期間です。 しかしなぜ、このような現象が起きるのでしょうか? これまでご紹介してきた、事前広報期間、スタートダッシュ期、中期期間。たくさんの支援のタイミングがありますが、支援する立場に立ってみましょう。 最後の達成に向かっている時期にプロジェクトを支援する方が、支援の価値が高いような気がしませんか? 例えば、以下のAとBを状況をイメージしてみてください。 A:プロジェクトリリース当初の期間に、目標金額100万円のうちの1万円を支援する場合。 B:プロジェクトラストスパート期間に、目標金額まで残り5万円のうちの1万円を支援する場合。 Bの方は支援の価値が高い気がしませんか?

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621となっており、あまり高い予測精度にはなりませんでした(今回のような成功か失敗かの2値分類ではランダムに半々に分けた時のAccuracy score=0.

2020. 07. 29公開 2020. 09.