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「海ごみゼロアワード2021」の結果発表について 1900環境一般

「海ごみゼロアワード2021」の結果発表について

環境省と公益財団法人日本財団の共同事業である、国内における海洋ごみ対策の優れた取組を募集・表彰して発信する「海ごみゼロアワード2021」各団体から提出された応募作品の中から、最優秀賞1件、各部門4件(3部門)、審査員特別賞1件が選ばれた.。
海洋生分解性プラスチック標準化コンソーシアムの設立 1900環境一般

海洋生分解性プラスチック標準化コンソーシアムの設立

「海洋生分解性プラスチック標準化コンソーシアム」を設立した。製造、バイオテクノロジー、環境影響評価など複数の業界にまたがる新しい産業分野での標準化ニーズに対応。生分解性プラスチックなどの製造やその評価法を業とするさまざまな民間企業に対し、産総研が情報共有および議論の場を提供する。
運転エネルギー削減に向けて、山手線で省エネ運転の研究に取り組んでいます 1900環境一般

運転エネルギー削減に向けて、山手線で省エネ運転の研究に取り組んでいます

山手線を運行している E235 系電車は、従来の電車に比べて機器の省エネ性能が向上、乗務員の運転操作により、さらなる運転エネルギーの削減を目指している。
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東京港大井ふ頭におけるヒアリの確認について 1900環境一般

東京港大井ふ頭におけるヒアリの確認について

令和3年8月25日(水)に東京港大井ふ頭内で確認されたアリについて、専門家による同定の結果、特定外来生物ヒアリ(Solenopsis invicta)であることが確認された。環境省が実施している本年8月3日(火)に大井ふ頭で確認されたヒアリの防除作業中において確認されたもの。
南大洋が鍵を握る氷期の大気中二酸化炭素濃度変化 1900環境一般

南大洋が鍵を握る氷期の大気中二酸化炭素濃度変化

海洋炭素循環モデルを用いた数値実験で、氷床コア記録と整合した大気中二酸化炭素濃度の変化の再現に成功した。
日本の2000年から2015年の窒素収支を解明~持続可能な窒素利用の実現に向け基礎情報を提供~ 1900環境一般

日本の2000年から2015年の窒素収支を解明~持続可能な窒素利用の実現に向け基礎情報を提供~

日本の全ての人間活動と環境を対象に2000年から2015年の窒素収支を解明し、大気や水域への窒素排出の実態を明らかにした。国民一人当たりの廃棄窒素は年間41~48 kgで、同時期の世界平均の約2倍であることや、廃棄窒素の発生量に対して環境に排出される反応性窒素は1/3程度に抑えられていることなどが明らかになった。
東京港中央防波堤外側コンテナふ頭におけるヒアリの確認について 1900環境一般

東京港中央防波堤外側コンテナふ頭におけるヒアリの確認について

令和3年8月7日(土)に東京港中央防波堤外側コンテナふ頭内で確認されたアリについて、専門家による同定の結果、特定外来生物ヒアリ(Solenopsis invicta)であることが確認された。
将来の不確実性を考慮に入れた飢餓リスクとその対応策の算定 1900環境一般

将来の不確実性を考慮に入れた飢餓リスクとその対応策の算定

気候変動によって極端な気象現象が増加し、世界全体の将来飢餓リスクがどの程度増えるのか、またそれに備えるには食料備蓄がどの程度追加で必要になるかを明らかにした。
緑の地球を育む次世代太陽電池のリサイクル (Recycling next-generation solar panels fosters green planet) 1900環境一般

緑の地球を育む次世代太陽電池のリサイクル (Recycling next-generation solar panels fosters green planet)

コーネル大学が、ペロブスカイト太陽電池パネルのリサイクル戦略を発表。
東京港大井ふ頭におけるヒアリの確認について 1900環境一般

東京港大井ふ頭におけるヒアリの確認について

令和3年8月3日(火)に東京港大井ふ頭内で確認されたアリについて、専門家による同定の結果、特定外来生物ヒアリ(Solenopsis invicta)であることが確認された。
孫は祖父母が遭遇しないような暑い日と大雨を何度経験するのか? 1900環境一般

孫は祖父母が遭遇しないような暑い日と大雨を何度経験するのか?

気候モデルによる気候変動予測データを解析し、1960~2040年で最大の日最高気温および日降水量を超えるような暑い日および大雨を、2020~2100年で経験する回数について推計し、排出シナリオ別・地域別にその比較を行った。
森林渓流水の硝酸濃度を決定する環境要因を広域スケールで解明~機械学習により視覚化~ 1900環境一般

森林渓流水の硝酸濃度を決定する環境要因を広域スケールで解明~機械学習により視覚化~

森林渓流水の硝酸(NO3-)濃度を規定する環境要因を、機械学習を用いて広域スケールで解明した。
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