新・風の谷の生活

食糧自給率の向上を目指して!

「なぜ、この谷のように暮らせぬのか」
腐海という危機を前にしても戦争に明け暮れる諸国を、ユパはこう嘆いています。
現在の地球が置かれている状況は、この台詞に表されているように思えませんか。
ならば、風の谷のように暮らしてみよう。
私なりの解釈の元、片田舎で自給自足型農業を始めることを決意したのです。

NASAは、
温室効果ガスの排出がこのまま続いた場合、
米西部が今世紀末までに未曽有の干ばつに襲われる恐れがあるとの研究結果を
発表しました。

 樹木の年輪を1000年前まで遡って過去の降雨量の変化をたどり、
これを様々な気候モデルに当てはめて将来の気候を予測しました。
それによると、
米国の中央平原から南西部にかけての広い範囲で
今世紀末までに大規模な干ばつが起きる可能性があることが分かりました。
NASAの試算によれば、
数十年続く干ばつが1回以上起きる確率は、80%に上るそうです。
仮に、温室効果ガスの排出量がやや減少したとしても、
干ばつは現在よりはるかに悪化すると推定されています。

 干ばつが予想される地域は、穀倉地帯でもあります。
ここでの干ばつは、日本の食糧事情を直撃するはずです。
しかも、長期の干ばつになると予想されているので、
食糧備蓄では乗り切れません。
 
やはり、日本の食糧自給率を改善していかなければならないようです。
 

霊長類は、一腹一子で子育て期間も長いことから、繁殖力が弱いのですが、
人類は例外です。
 
過酷な環境で進化したため、下等動物のような繁殖力を持っているのです。
他の霊長類との繁殖力の差は歴然で、
オランウータンは八年、チンパンジーは五年、ゴリラは四年周期で出産するのに対し、
人類は最短で一年周期で出産します。
この短周期の出産を可能にするのは、離乳食を作り、与えることができるからです。
 
新人(ホモサピエンス)は、アフリカから北上する際、
先にヨーロッパに進出していた旧人(ネアンデルタール人)の南下と衝突しました。
その場所は、中東のカルメル山付近だったようです。
新人は、投擲具を発明し、ネアンデルタール人を駆逐していったようです。
投擲具は、当初は敏捷な小形動物を捕らえるために使われていましたが、
大型動物にも使われるようになり、
オーストラリア大陸や南北アメリカ大陸の大型哺乳動物を捕り尽くして、
絶滅に追い込んだのです。

人類の特徴は、大きな集団を作ることができることにあります。
集団の大きさは、大脳新皮質の割合に比例するそうです。
脳全体に占める大脳新皮質は、
テナガザルでは2.08%、ゴリラでは2.65%、チンパンジーでは3.2%、
人類は4.1%です。
そして、それぞれが作る集団の平均値は、
テナガザルが15頭、ゴリラが35頭、チンパンジーが65頭ですが、
人類が153頭(人)です。
その関係式は、以下で表せるはずです。
 
log(集団の大きさ)
     ―――――――――――――― ≒ 1.3
脳に占める大脳皮質の割合
 
 
人類は、大きな集団を作り、ゴキブリのような繁殖力で大繁栄しています。
その結果、
意図しない環境変化を引き起こし、遠くない将来には食糧難を迎えようとしています。
 
その繁殖力が示すように、人類が下等な生物なら、食糧難で壊滅するかもしれません。
 ですが、本当に人類が知的なら、食糧難を乗り越えることができるはずです。
 
頑張りましょう!
 

いくつかのメーカーで、クリーンルーム産の野菜が売り出される時代になりました。
半導体を作っていた工場のクリーンルーム内の無菌環境下で水耕栽培を行い、
養分、温度、日照、湿度、CO₂濃度まで、精密に管理して野菜を育てています。
天候や病害虫に左右されないので、安定した品質と生産量を維持できます。
 
食糧難の対策として、回答の一つと言えるかもしれません。
 
 
ところで、
クリーンルーム産で野菜を大量生産した場合、温暖化防止になるのでしょうか。
その答えは、ノーです。
 
野菜を始め、農産品は元々がカーボンニュートラルなのです。
農産品は、人間の体内でCO₂に変わり、呼吸によって大気に出ていきます。
農産品を生産する際に大気から吸収したCO₂は、人の呼吸で大気に戻るのです。
 
だから、
カーボンニュートラルのサイクル外にある農産品の生産と流通で排出されるCO₂は、
そのまま環境下に残されるのです。
 
クリーンルーム産の野菜は、食糧難の対策にはなるかもしれませんが、
地球温暖化の対策にはなりそうにありませんね。
 

工光合成の研究で、兵庫県が熱くなっています
 
佐用町のスプリング8やSACLA(サクラ)では、沈健仁教授らによる葉緑体の原子レベルでの観察が行われています。
ポートアイランドのスパコン「京」では、天能精一郎教授らによって光合成の反応の中核になるマンガンクラスタの働きをシミュレートする研究が始まっています。
※真っ当に計算すると「京」でも性能が足りない!
 ”世界一”でなくていいから、もっと早いスパコンを作るべきでしたね、蓮舫さん!
 
このお二人は、十数年後にはノーベル賞を同時受賞するかもしれませんね。
 
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それはともかく、光合成の仕組みが正確に解明されれば、色々なことが分かるでしょう。
例えば、光合成の速さを抑制する仕組みも、見つかるかもしれませんね。
光合成が暴走すれば、植物自体に弊害を及ぼすはずです。
であれば、光合成の速さを抑制する仕組みもあるはずです。
 
植物は、種類毎に成長速度が違います。
でも、葉緑体の構造が植物の種類毎に違うとは思えません。
成長の違いを説明するためには、光合成の速さを抑制する仕組みの働き方の違いがあるのではないかと、私は推定しています。
 
もし、人工光合成を実用化するようになった際には、この抑制の仕組みを取り除いてしまうことで、大量生産が可能になるかもしれません。
 
早く、工業的に光合成が行えるようになるといいですね。
でも、その時には、ユーグレナが要らなくなるかも・・・
 
 

前回は、データが1日単位なので、1ラジアン=1日となる6日を最小周期として計算することを決めました。

単純に考えるなら、データが多くなれば精度が高まりそうですが、データは多ければ多いほど良いのでしょうか?

どうも、そう単純ではなさそうです。

気象の周期は、地球の自転や公転周期ほどは安定していないので、データが多いほど周期のブレの影響を受けやすくなると考えられます。

しかし、ブレを予測する方法を、私は持ち合わせていません。

私にできることは、ブレが結果に影響しないようにすることです。
そこで、ブレが周期の1%だと仮定し、累積誤差が4分の1波長を超えないように、データの最大量を制限することにします。

つまり、推定周期の25倍までのデータを基本として、周期を炙り出すことにします。

前述の最短周期の6日から、データは150日程度とします。



これで、また新たな問題に気付いてしまいました。
それは、次回に・・・ 

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