Analysis of Age, Period, and Cohort Effects on Population Changes in Japanese Municipalities

1980~2020年度国勢調査の全国および市町村別（東京都区部を含む）年齢5歳階級別人口データを用いてベイズ型Age-Period-Chort（APC）分析を行い、全国市町村別APC分析結果を示した。Bayesian Age-Period-Cohort (APC) analysis was conducted using age-specific population data by 5-year age groups from the 1980 to 2020 National Census, including both nationwide and municipality-level data (including data from the Tokyo metropolitan area). The results of the APC analysis by municipality for the entire country are presented.データ作成者（Creator）：金 炅敏 (Kim, Kyoungmin) プロジェクトリーダー(Project Leader)：松橋 啓介 (Matsuhashi, Keisuke)still imag

Frontiers of Atmospheric Chemistry: No. 2. Tropospheric HO_X chemistry―Overview of Photochemical Oxidant and Secondary Particle Formation Mechanisms―

journal articl

Ground Temprature data observed in the boreholes of Mongolia

EXCEL Format (.csv)各試錐孔の0.5mから底までの異なる深さで土壌温度の測定データ。校正されたサーミスター（中国科学院凍土工程国家重点実験室；T-SKLFSE, CAS）を接続したケーブルを用いて測定した。10mの試錐孔は、表面から底まで50cm間隔で測定。20mの試錐孔は、0から5mまでは50cm間隔、5から10mまでの100cm間隔、10から20mまでの200cm間隔で測定。30mの試錐孔は、0から5mまでは50cm間隔、5から20mまでは100cm間隔、そして20から30mまでは200cm間隔で測定。すべての試錐孔では、各ケーブルに対して20個の校正されたサーミスターを接続した。 Soil temperatures were measured at different depths from 0.5 m to the bottom of each borehole using a cable, which was connected by calibrated thermistors (State Key Laboratory of Frozen Soil Engineering, Chinese Academy of Sciences; T-SKLFSE, CAS). Measuring depths of the 10-m boreholes were divided into 50-cm intervals from the surface to the bottom. Measuring depths of the 20-m boreholes were divided into 50-, 100-, and 200-cm intervals from 0 to 5, 5 to 10, and 10 to 20 m, respectively. Measuring depths of the 30-m boreholes were divided into 50-, 100-, and 200-cm intervals from 0 to 5, 5 to 20, and 20 to 30 m, respectively. All boreholes contained 20 calibrated thermistors for each cable.モンゴルの試錐孔で観測された日平均の地温データに関する各サイトの詳細： No.1. ダヴァート草原: （48.13°N、107.3°E、1,632 m a.s.l.）生態系は草原で、山岳地帯の氷の少ない永久凍土が存在する。試錐孔の深さは20メートル、データ期間は2007年7月1日から2020年6月5日である。 No.2. ダヴァート森林: （48.13°N、107.3°E、1,631 m a.s.l.）このサイトは森林エリアに位置している。試錐孔の深さは20メートル、データ期間は2007年7月1日から2020年6月5日である。 No.3. アルガラント: （47.95°N、106.48°E、1,340 m a.s.l.）地域はやや乾燥した草原で、平地の氷の少ない永久凍土がある。試錐孔の深さは10メートル、データ期間は2010年9月1日から2020年6月5日である。 No.4. ナライフ: （47.75°N、107.34°E、1,413 m a.s.l.）森林と草原のエコシステムが混在している。試錐孔の深さは10メートル、データ期間は2010年9月1日から2020年6月5日である。 No.5. オロン・ドフト: （47.69°N、107.49°E、1,535 m a.s.l.）地域はやや湿潤な草原で、ピンゴスの氷の多い永久凍土が存在する。試錐孔の深さは30メートル、データ期間は2009年9月1日から2020年6月5日である。 No.6. バガヌール: （47.69°N、108.26°E、1,350 m a.s.l.）地域はやや乾燥した草原で、試錐孔の深さは10メートル、データ期間は2010年9月1日から2020年6月5日である。 No.7. ホンホル: （47.76°N、107.19°E、1,501 m a.s.l.）森林と草原のエコシステムがあり、湿地の氷の多い永久凍土がある。試錐孔の深さは10メートル、データ期間は2010年9月1日から2020年6月5日である。 No.8. ブスト湖: （47.76°N、107.33°E、1,440 m a.s.l.）森林と草原のエコシステムがあり、湿地の氷の多い永久凍土がある。試錐孔の深さは10メートル、データ期間は2012年9月1日から2020年6月5日である。 Here are the details for each site where daily average ground temperature data were observed in boreholes in Mongolia: No.1. Davaat Steppe: Located at (48.13°N, 107.3°E, 1,632 m a.s.l.). The ecosystem is a steppe with ice-poor permafrost in a mountainous area. The borehole depth is 20 meters, with data collected from July 1, 2007, to June 5, 2020. No.2. Davaat Forest: Positioned at (48.13°N, 107.3°E, 1,631 m a.s.l.). This site is located in a forest area. The borehole depth is 20 meters, with data collected from July 1, 2007, to June 5, 2020. No.3. Argalant: Situated at (47.95°N, 106.48°E, 1,340 m a.s.l.). The area is a moderately dry steppe with ice-poor permafrost on flat terrain. The borehole depth is 10 meters, with data collected from September 1, 2010, to June 5, 2020. No.4. Nalaikh: Located at (47.75°N, 107.34°E, 1,413 m a.s.l.). The ecosystem is a mix of forest and steppe. The borehole depth is 10 meters, with data collected from September 1, 2010, to June 5, 2020. No.5. Olon Dovt: Positioned at (47.69°N, 107.49°E, 1,535 m a.s.l.). The area is a moderately moist steppe with ice-rich permafrost on pingos. The borehole depth is 30 meters, with data collected from September 1, 2009, to June 5, 2020. No.6. Baganuur: Located at (47.69°N, 108.26°E, 1,350 m a.s.l.). The area is a moderately dry steppe. The borehole depth is 10 meters, with data collected from September 1, 2010, to June 5, 2020. No.7. Honhor: Situated at (47.76°N, 107.19°E, 1,501 m a.s.l.). The ecosystem is a mix of forest and steppe with ice-rich permafrost in wetlands. The borehole depth is 10 meters, with data collected from September 1, 2010, to June 5, 2020. No.8. Bust Lake: Positioned at (47.76°N, 107.33°E, 1,440 m a.s.l.). The ecosystem is a mix of forest and steppe with ice-rich permafrost in wetlands. The borehole depth is 10 meters, with data collected from September 1, 2012, to June 5, 2020.[助成金情報] 環境省「温暖化影響早期観測ネットワークの構築」（環境-委託請負　0608BY023） 環境省「モンゴルの永久凍土地帯における脆弱性評価及び適応策の提言に関する研究」（環境-推進費 E-1203） [Funding Reference] Ministry of Environment「Establishment of an Early Detection Network for Global Warming Impacts」（0608BY023） Ministry of Environment「Vulnerability Assessment and its Adaptation Strategies in Permafrost Regions of Mongolia」（E-1203）observational dat

The summary of 15th APBON workshop : Feb 21 & 22, 2024, in Tokyo and online

The 15th APBON Workshop was held on February 21-22, 2024, in Tokyo and online. The event brought together 34 members from 10 countries/regions, facilitating discussions and exchanges on biodiversity observation practices within the Asia-Pacific region.othe

2023年度国立環境研究所のABS(遺伝資源のアクセスと利益配分)講習資料

本資料は、国⽴環境研究所のABS所内教育訓練を⽬的とした「ABS e-ラーニング講習テキスト」として作成されたものです。アンケート及びテストを除くABSに関する解説部分を公開しております。PDF版には、PPT版スライド下部の説明文 は含まれていません。othe

Pilot Estimation of Residential Energy Consumption by Fuel Type at the Municipal Level Based on Regression Model：Supplemental data file

家庭CO2統計の調査票情報等を利用した回帰モデル推計により，市区町村別燃料種別の世帯当たり家庭エネルギー消費量の推定を試みた。世帯あたりの電気，ガス（都市ガスとLPガスの合計），灯油のエネルギー消費量を目的変数とし，世帯規模や建て方などの世帯レベル変数および人口密度や暖房度日などの都市レベル変数を説明変数とする回帰モデルを10地方区分別に作成した。ガスと灯油のモデルはtwo-part modelの考え方を導入し，燃料の使用有無と使用量の大きさを表現するモデルをそれぞれ作成して組み合わせた。 作成した回帰モデルを用いて予測した燃料種別の世帯当たりのエネルギー消費量の推計値は，公表されている家庭CO2統計の値と比べて90％程度の整合を有する結果となった。予測結果は，元とした家庭CO2統計の値と比較して，エネルギー消費有無は過大に，エネルギー消費量は過少となり，約90％の整合性を有する結果となった。The purpose of this study is to attempt an approach to estimation based on a regression model created using micro data from the household CO2 statistics survey as one method for estimating household sector energy consumption by fuel type at the municipal level. The regression model to be created uses electricity, gas, i.e., the sum of city gas and LP gas, and kerosene energy consumption per household as the objective variables, and household-level variables such as household size and building type, and city-level variables such as population density and heating degree days as explanatory variables. This regression model is created for each of the 10 regional divisions. The regression models for gas and kerosene use the concept of a two-part model. The estimated energy consumption per household by fuel type obtained from the regression model is approximately 90% of the published household CO2 statistics. It was inferred that the variables used in the projections were the main reason for the underestimation. Further research will be conducted to develop reliable statistical indicators that will contribute to policy formation for regional decarbonization.[助成機関] 独立行政法人環境再生保全機構 [研究課題番号] JPMEERF20201002（環境研究総合推進費） JPMEERF20231002（環境研究総合推進費） [研究課題名] 社会と消費行動の変化がわが国の脱炭素社会の実現に及ぼす影響 わが国の脱炭素社会実現に向けた都道府県の脱炭素計画に係る課題の統合的分析[Funding Agency] Environmental Restoration and Conservation Agency of Japan [Grant Number] JPMEERF20201002（ERTDF） JPMEERF20231002（ERTDF） [Research Project] Impact of changes in socio-economic activity and consumption behavior on realization of decarbonized society in Japan Analysis of Japan's decarbonization scenarios considering prefecture level measures[Creator and Contributor] 石河正寛（作成者) 金森有子（プロジェクトリーダー） 松橋啓介（監督者）[Creator and Contributor] ISHIKAWA, Masahiro (Creator) KANAMORI, Yuko (Project Leader) MATSUHASHI, Keisuke (Supervisor)aggregated dat

Design and Management of the Climate Assembly Tsukuba 2023

当論文の成果の一部は，科研費基盤研究（A）「気候民主主義の日本における可能性と課題に関する研究」(三上直之, FY2023-2026）によるものであるjournal articl

日本国温室効果ガスインベントリ報告書 2024年 (CGER-report ; CGER-I171-2024)

監修：環境省地球環境局総務課脱炭素社会移行推進室boo

「サステナブル分野の統合的評価に関する勉強会」とりまとめ～サステナブル分野の統合的評価の現状と今後のアクションに向けた動き・期待されること～

・「サステナブル分野の統合的評価に関する勉強会」概要 ・なぜ「サステナブル分野の統合的評価とアクション」が必要となるのか ・シナジーおよびトレードオフに関する具体的な事例および「サステナブル分野の統合的評価とアクション」の事例 ・サステナブル分野の統合的評価とアクションに向けた課題と必要になること ・別紙：今後検討すべき論点の例【作成協力】 「サステナブル分野の統合的評価に関する勉強会」参加者 ＊参加者は本資料４ページ参照 【編著】 　みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社 サステナビリティコンサルティング第２部 （編著協力） 　国立研究開発法人 国立環境研究所othe

Data for the paper entitled "A new model for simulating ecosystems on oceanic islands: a case study for the Ogasawara (Bonin) Islands"

This is a detailed explanation of the ecosystem model for the paper entitled "A new model for simulating ecosystems on oceanic islands: a case study for the Ogasawara (Bonin) Islands." Data are obtailed by computer simulation based on the ecosystem model.論文「A new model for simulating ecosystems on oceanic islands: a case study for the Ogasawara (Bonin) Islands」用に開発された生態系シミュレーションモデルの詳細な説明である。 データは、このモデルを用いて生態系シミュレーションを行った結果得られたものである。datase