極端高温環境で生活する世界人口は2050年までに倍増する (Global population living with extreme heat to double by 2050)

2026-01-26 オックスフォード大学

英オックスフォード大学の研究によると、地球温暖化が産業革命前比で2℃に達した場合、2050年までに極端な高温環境で生活する世界人口が現在の約2倍に増加する可能性が示された。2010年時点では世界人口の約23%が極端な暑熱に曝されていたが、2050年には約41%、およそ38億人に達すると予測される。特に影響が大きいのはインド、ナイジェリア、バングラデシュなどの熱帯・亜熱帯地域で、人口増加と気温上昇が重なり、健康被害や労働生産性低下、エネルギー需要増大が懸念される。一方、欧州や北米など比較的冷涼な地域でも猛暑日の急増が見込まれ、都市インフラや公衆衛生への適応が急務である。研究は、1.5℃目標達成前から深刻な影響が顕在化することを示し、早期の緩和策と適応策の重要性を強調している。

<関連情報>

気候変動シナリオにおける暖房度日と冷房度日のグローバルグリッドデータセット Global gridded dataset of heating and cooling degree days under climate change scenarios

Jesus Lizana,Nicole D. Miranda,Sarah N. Sparrow,David C. H. Wallom,Radhika Khosla &Malcolm McCulloch
Nature Sustainability  Published:26 January 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41893-025-01754-y

極端高温環境で生活する世界人口は2050年までに倍増する (Global population living with extreme heat to double by 2050)

Abstract

Accurate projections of heating and cooling demands are crucial for advancing towards the sustainable development goals. Here we present a global dataset of heating degree days (HDDs) and cooling degree days (CDDs) for 3 levels of global mean temperature rise above pre-industrial conditions—1.0 °C (2006–2016), 1.5 °C and 2.0 °C—regardless of the pathways leading to these warming scenarios. The dataset comprises 30 gridded maps (0.883° × 0.556° resolution) characterizing climate variability through 5 statistical metrics per variable and scenario over a representative 10-year period. The dataset reveals a widespread decline in HDDs and a pronounced, nonlinear increase in CDDs, with the most significant shifts in climate intensity and adaptation needs emerging early in the warming trajectory. Furthermore, using the ‘middle-of-the-road’ Shared Socioeconomic Pathway 2-4.5 as a reference, the dataset indicates that the population experiencing extreme heat conditions (exceeding 3,000 CDDs) is projected to nearly double if the 2.0 °C threshold is reached, increasing from 23% (1.54 billion people) in 2010 to 41% (3.79 billion) by 2050, with the largest projected populations affected in India, Nigeria, Indonesia, Bangladesh, Pakistan and the Philippines. This HDD–CDD dataset provides a robust foundation for integrating climate information into sustainability planning and development policy.

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