エーロゾルは気候にどう影響しますか？
大気中のエーロゾルは、大気中に浮遊している小さな液体粒子や固体粒子のことを指し、自然起源のものと人為起源のものがあります。エーロゾルは、太陽の光を散乱・吸収して地表に達する日射量を減少させ気温を低下させる効果を持つ一方で、地球から放出された赤外線を吸収・再放出するという温室効果を持っています。さらには雲粒の核として雲の性状を変えることで、間接的に気温に影響する地球の放射収支を変化させる効果も持っています。このため、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）第5次評価報告書ではエーロゾルは気候変動の要因の中で最も大きな不確実性をもたらしているとされています。ただし、その不確実性を考慮しても、エーロゾルの増加は全体として地球の気温を下げる効果を持つと考えられています。
リサイクルに出した廃棄物は、温室効果ガスを排出することはありませんので、温室効果ガスの総排出量については、計上する必要はありません。
⼀⽅で、埋⽴処分とした場合は、廃棄物の種類によっては、メタンを発⽣する可能性があるため、マニュアル（算定⼿法編）56ページを御確認いただき、必要に応じて算定をお願いします。
エルニーニョ/ラニーニャ現象に関係する太平洋熱帯域の海面水温を予測することを目的として、大気と海洋が相互に影響を及ぼしあいながら変化する過程を物理法則に従って計算し、熱帯域の大気と海洋の将来の状態を予測する「数値予報モデル」のことです。
地球の大気や海洋の運動や温度の変化、雲の生成、降水現象、放射や熱の伝達などの過程は、時間変化を含む数式で表されます。
この一連の式から、コンピューターを使って大気と海洋の状態の両方の時間変化を同時に計算するシステムを、
大気と海洋を一体のものとして扱うという意味で、「大気海洋結合モデル」と呼んでいます。 
気象庁では、大気データ同化システム（本来、天気予報の初期状態を作成するもの）と海洋データ同化システムが作成する、大気と海洋の実況データを初期状態とし、大気海洋結合モデルによって将来の大気と海洋の状態を計算しています。
1999年8月より、その計算結果に基づいてエルニーニョ現象やラニーニャ現象の見通しについて情報を発表しています。
Ｓｖ（シーベルト）は、人体が放射線を受けたときに、どのくらい影響を受けるか、その影響の大きさを測る目安として使われる単位です。したがって、シーベルトであらわされた数値が大きいほど人体の影響が大きくなります。人体は普通に生活をしていても自然界から年間約２．４ミリシーベルト（世界平均）の放射線を受けています。（ミリシーベルトはシーベルトの１０００分の１です。）
地球温暖化対策税によるＣＯ２削減効果としては、主として、[1]「価格効果」：課税を通じたＣＯ２の排出抑制効果と[2]「財源効果」：税収をエネルギー起源ＣＯ２排出抑制のための諸施策に活用することによるＣＯ２削減効果の二つが見込まれます。
このほか、税施行前の排出抑制効果（事前アナウンスメント効果）や税導入により国民各層に普及がなされ地球温暖化対策への意識や行動変革を促す（シグナリング効果）といった[3]「アナウンスメント効果」などが考えられます。
このうち、地球温暖化対策税による価格効果と財源効果について、試算したところ、2020年において1990年比で約－0.5％～－2.2％のＣＯ２削減効果、量にして約600万トン～約2400万トンのＣＯ２削減が見込まれます。
加えて、税の普及効果により追加的な取組みが行われることで更なるＣＯ２削減効果が期待できます。また、産業・イノベーションの誘発効果として低炭素の技術・取組みが経済社会全体に浸透することによるＣＯ２削減効果も期待されます。
国際的な枠組みの中で「中層フロート」を全世界の海洋に展開し、表層から中層の水温、塩分等の観測をする計画。気候に大きく影響する海洋の状況を把握します。
本制度の対象とする気象観測は、観測場所周辺の地域を代表するような一般性を有する気象観測です。屋内での気象観測のほか、周囲の熱源や構造物等の影響を大きく受けるような場所における気象観測、スポーツ競技場内部等の特殊な場所における気象観測などは、一般性を有するものとは言えないため対象外です。

・京都議定書の目標達成は、２００８年から２０１２年の５年間の排出量及び吸収量の合計で評価がなされるものであり、我が国では、目標の達成に向けた努力を続けているところです。
・今後の目標達成の見通しについては、今後の原子力発電の稼働状況、節電等による電力需要の状況、経済活動の状況、気候状況等、予見が困難な要因に大きく影響を受けるものであり、現時点で予断を持って申し上げることは困難です。
・いずれにしても、我が国としては、引き続き、目標達成に向けた取組を進めてまいります。
日本全体や世界全体の平均気温、降水量の実際の値は
１．正確な見積もりが困難であること
２．地球温暖化や気候変動の監視には実際の値は必須ではなく、偏差を用いて実施できること
から、算出は行わず、偏差のみを示しています。

１．について
2010年4月の平均気温を例にとってみます。
図１のように日本の各観測地点の2010年4月の月平均気温は 標高や日射量の違いによって、北日本や東日本の山岳部では3℃前後となる一方、 沖縄・奄美では20℃を超えるなど地点によって大きく異なります。このため、気温そのものを用いると、日本の平均気温としてどの地点を選ぶかによって、全く異なる値になってしまいます。
もし日本全国に隙間なく観測網を張り巡らすことができれば真の日本の平均気温を算出できるかもしれませんが、現実には、気象官署は都道府県毎に平均して数か所程度しかありません。これらの気温観測データをすべて使っても日本の平均気温を代表しているとは言えません。

２．について
たとえば富士山を例に考えてみましょう。
山麓、５合目、山頂など、観測点ごとの気温は、登山などをする上では重要な情報ですが、標高により気温が異なることからも、それらを平均した値自体が富士山の気候を代表しているとは言えません。
富士山の気候変動を監視するためには、ある年、月の富士山の気温が通常の状態と比べて高いのか低いのか、また、富士山の気温は過去100年でどのくらい変化しているかを知ることが重要です。
これは、観測点ごとの平均的な状態からの気温のずれ（偏差）を元に計算することで、把握することができます。


図１　2010年4月の月平均気温の分布（℃）
図２　2010年4月の月平均気温の偏差の分布（℃）