総括⑦18か国、延べ3万5000人が訪問(11月末）

7月2日にスタートしたこのブログですが、11月末までに18か国から、延べ3万5000人が訪れてくれました。グーグルアナリティクスから、アクセス図です。

国別アクセス順位は以下の通りです。まあ、日本を除けば、アメリカ13回、タイ１２回、イギリス６回などと大したことないですが。

1	日本
2	アメリカ
3	タイ
4	イギリス
5	オーストラリア
6	中国
7	アラブ首長国連邦（UAE）
8	ドイツ
9	香港
10	韓国
11	スイス
12	コロンビア
13	アルジェリア
14	イタリア
15	マレーシア
16	ロシア
17	シンガポール
18	台湾

前回調べたとき（http://takasurvival.blog.so-net.ne.jp/2011-08-18）に比べると、イギリス、ＵＡＥ、コロンビア、台湾が増えています。イギリス以外は訪れたことがありません。ＵＡＥって、砂漠の国でしょう。緑のカーテンに興味あるのかしら。コロンビアもどんな人が見てくれたのか、日本人なんでしょうか。興味が尽きません。

次に国内です。

 

「北は北海道から南は沖縄まで」と昔のテレビみたいですが、国内からはまんべんなくアクセスがありました。もちろん、首都圏が多いですが。

次にわかった範囲で、どんな組織のアクセスがあったかを調べました。

所属組織
キヤノン
シャープ
ソニー
ニコン
パナソニック
パナソニック電工
ピーエフユー
ヤマハ発動機
リコー
沖電気工業
大崎電気工業
東レ
東芝
東洋紡績
日本IBM
日本電気
日立化成工業
日立製作所
富士通
神戸製鋼所
京セラミタ
京三製作所
アイティーインフォメーションシステムズ
ヴェクタント
エヌ・ティ・ティ・コムウェア
クレディ・スイス証券
ジェイアール東日本情報システム[JR東日本]
ジャパングレイス
ソフトバンクIDC
タニタハウジングウェア
プレック研究所
マイティネット
モスフードサービス
ヤフー
リクルート
リッチェル
伊藤忠テクノソリューションズ
学習研究社
全日本空輸
大林組
大冷工業
大塚商会
大京
中外
電通
電通国際情報サービス
東急不動産
東京地下鉄
東京放送
凸版印刷
日本システムウエア
日本無線
毎日新聞社
会計検査院
気象庁
財務省
越前市
常陸大宮市
土居町役場
愛知県教育情報通信ネットワーク
岡山大学
関西学院大学
玉川大学
金城学院大学
九州産業大学
高松市教育情報通信ネットワークシステム
国立呉工業高等専門学校
桜美林大学
青森県教育ネットワーク
大阪電気通信大学
鳥取環境大学
東京理科大学
同志社大学
日本工業大学
文京学院大学
名城大学

ブログ開始からは5か月ですが、こうした統計を取り始めたのはもう少し後ですので、期間はずれていますが、いずれにしても、世界各国、日本各地、様々な所属の方々が見てくださったということがわかっています。改めて、御礼申し上げたいと思います。

 

総括⑥気化熱効果と日陰効果の推計

前回のブログで、千葉市の最高気温とその日の「緑のカーテン」内の最高温度の間に強固な相関関係が成り立っていることがわかりました。再掲すると

「カーテン」内の最高温度＝0.93×「千葉市の最高気温」＋1.77

となります。相関係数は0.92でした。

この数式をグラフにしてみると面白いことがわかります。

 

X軸が千葉市の最高気温、Y軸が「緑のカーテン」内の最高温度の推計値です。赤い線は補助線で、この線より下の領域では、千葉市の最高気温よりも「カーテン」内の最高温度が低いことを示しています。

千葉市の最高気温が27度の辺りで、赤線と青線が交差しています。これよりも気温が低いと、「カーテン」内の温度が千葉市の最高気温を上回ってしまうのです。「逆気化熱効果」とでもいうのでしょうか。観測結果からも、千葉市の最高気温が27度以下の日は、「カーテン」内の最高温度の方が高い結果になっています。

さて、前掲の数式は、千葉市の最高気温から、その日の「カーテン」内の最高温度を推計値（理論値）として導くことができることを示しています。当ブログでは、両値の差を「気化熱効果」とみなしていますから、気化熱効果も理論値として推計できます。

日付	カーテン外	カーテン内	内外温度差	千葉市最高気温	推計カーテン内最高温度	推計気化熱効果	内外温度差−推計気化熱効果
6月29日	38.3	34.1	4.2	35	34.5	0.5	3.7
6月30日	34.3	31.6	2.7	33.8	33.3	0.5	2.2
7月1日	36.5	32.1	4.4	33.7	33.2	0.5	3.9
7月3日	37	30.7	6.3	31.4	31.1	0.3	6.0
7月5日	35.1	31.3	3.8	31.4	31.1	0.3	3.5
7月7日	32.8	29	3.8	29.3	29.1	0.2	3.6
7月9日	34.2	31	3.2	30.5	30.3	0.2	3.0
7月10日	35.3	31.5	3.8	31.5	31.2	0.3	3.5
7月11日	35	31.5	3.5	31.9	31.6	0.3	3.2
7月12日	35.4	31.8	3.6	31.6	31.3	0.3	3.3
7月13日	40.3	31.5	8.8	31.4	31.1	0.3	8.5
7月14日	42.6	32.1	10.5	32.3	31.9	0.4	10.1
7月15日	42.8	32.4	10.4	33	32.6	0.4	10.0
7月16日	40.6	31.3	9.3	31.8	31.5	0.3	9.0
7月18日	36	30.7	5.3	32.4	32.0	0.4	4.9
7月21日	27.1	24.7	2.4	23.1	23.3	-0.2	2.6
7月22日	44	26.4	17.6	25.2	25.3	-0.1	17.7
7月23日	32.2	24.3	7.9	24.7	24.8	-0.1	8.0
7月24日	40.6	28.1	12.5	28.2	28.1	0.1	12.4
7月26日	34.6	27.6	7	29.5	29.3	0.2	6.8
7月27日	39.1	28.4	10.7	29.7	29.5	0.2	10.5
7月28日	33.3	27.7	5.6	29	28.9	0.1	5.5
7月29日	43.9	28.3	15.6	28.4	28.3	0.1	15.5
7月30日	46	28.5	17.5	29.3	29.1	0.2	17.3
8月1日	45.7	28.1	17.6	27.8	27.7	0.1	17.5
8月2日	46.8	29	17.8	29.7	29.5	0.2	17.6
8月3日	49.2	29.5	19.7	30	29.8	0.2	19.5
8月4日	51.7	31.1	20.6	31.8	31.5	0.3	20.3
8月5日	50.5	31.9	18.6	30	29.8	0.2	18.4
8月6日	45.8	32.1	13.7	31.2	30.9	0.3	13.4
8月7日	46.8	32.6	14.2	33.3	32.9	0.4	13.8
8月8日	46	32.8	13.2	32.6	32.2	0.4	12.8
8月10日	45.7	34.2	11.5	34.3	33.8	0.5	11.0
8月11日	46.4	33.9	12.5	34.3	33.8	0.5	12.0
8月12日	53	35.2	17.8	36.3	35.7	0.6	17.2
8月13日	47.3	35.2	12.1	33.7	33.2	0.5	11.6
8月14日	44.9	34	10.9	33.6	33.2	0.4	10.5
8月15日	44.8	33.6	11.2	33.1	32.7	0.4	10.8
8月17日	46.9	34.5	12.4	34.4	33.9	0.5	11.9
8月20日	29.7	25.5	4.2	25.9	26.0	-0.1	4.3
8月22日	24.3	22.5	1.8	23.1	23.3	-0.2	2.0

 

緑のカーテンの効果は「日陰効果」と「気化熱効果」があります。このうちの気化熱効果が推計できれば、内外温度差（「カーテン」外ー「カーテン」内）からこれを差し引くことで、「日陰効果」を分離することが可能になります。表の一番右の列が分離後の「暫定日陰効果」です。暫定と名がついているのは、まだ検証できていないためです。検証出来れば推計（理論値）が出せるようになるはずです。

 

ごちゃごちゃしていますので、整理しておきます。

 

「内外温度差」＝推計気化熱効果＋暫定日陰効果

暫定日陰効果＝推計日陰効果＋残差（推計できないノイズの部分）

 

つまり

 

「内外温度差」＝推計気化熱効果＋推計日陰効果＋残差

 

では、推計日陰効果を捕まえたいと思います。

 

X軸は「カーテン」外の最高温度、Y軸は内外温度差から、「気化熱効果」（推計値）を差し引いた「暫定日陰効果」です。

 

数式にあるように両値の間には

 

Ｙ＝0.72Ｘ−19.46

 

という関係が成立します。相関係数は0.78なので、千葉市の最高気温と「カーテン」内の最高温度の関係ほど明確ではありませんが、それでも「暫定日陰効果」の8割程度分は「カーテン」外の最高温度で説明できることになります。この数式が「推計日陰効果」を導く推計式です。

 

これで、

 

①千葉市の最高気温から、「気化熱効果」が

②「カーテン」外の最高温度から「日陰効果」が、

 

それぞれ推計できるようになったわけです

次のグラフは、内外温度差の内訳を「日陰効果」「気化熱効果」「残差」に分解したものです。

 

 これを見ると、緑のカーテンの効果はほとんど、「日陰効果」であることが推測されます。

「残差」は推計からは捉えられない要因で生じた部分ですが、前半と後半にはマイナスに偏り、中盤にはプラスに偏っているのが気になります。

 

プラスの期間は、7月21日から8月5日です。これほどくっきりと分かれるのは、推計式に捉えきれていないなにかの要因があるとしか思えませんが、思いつきません。推計式はすべて一次方程式の形をとっていますが、もっと複雑な数式でないとシミュレートがうまくいかないのかも知れません。

 

それから、最大の謎は、「カーテン」外の最高温度と千葉市の最高気温の関係が今ひとつわからないことです。色々とやってみても、関係を捉えきれません。この辺りが課題だと考えています。

総括⑤平均10度の温度差＝修正後のデータ分析

前2回のブログに示した考え方に基づいて、通算80日を超える観測データの中から、本当に「緑のカーテンの効果」が発揮されたと考えられるデータを絞り込みました。

具体的には、①カーテン下部がスカスカになって千葉市の気温と「カーテン内」の温度の関係が失われた8月24日以降のデータは排除②「カーテン」内外で最高温度を記録した時刻が極端に離れている日のデータも排除−−しました。

絞り込み後の記録数は41日分と、観測日数のほぼ半数になりました。これを公式の記録としたいと思います。

まずはグラフで見てみます。 赤い線が「緑のカーテン」外の最高温度、緑の線が「カーテン」内の最高温度、黄色の線は参考のためにつけた千葉市の最高気温（千葉測候所）です。

観測日修正後のグラフ

 

「カーテン」外の温度が上がっても、カーテンがフィルターのような役割を果たして、内側の温度を和らげている様子がわかります。概要は以下の表にまとめました。

平均・最低・最高表

	カーテン外	時間	カーテン内	時間	気温差
平均値	40.5	14:36	30.5	14:49	10.0
最大値	53.0	16:34	35.2	16:36	20.6
最小値	24.3	12:55	22.5	13:04	1.80

 

「カーテン外」の最高温度が非常に高いのが目につきます。平均で40度を超え、最高値は53度に達しています。異常なほどの高温のように思えますが、強い直射日光のせいと思われます。夏場になると、猫が踊るほどトタン屋根が焼けるのと同じ理屈です。

「カーテン」外の観測点は、下の写真の中央にある吸盤の部分です。雲南百薬の葉の上に乗っていますが、この葉は8月末ごろ、いつの間にか枯れ落ちていました。雲南百薬の葉はその周囲に見えるゴーヤの葉に比べて表面がつやつやしているのがわかると思います。このつやつやのせいで、照り返しが強かったのかもしれません。

 

「緑のカーテン」の効果として定義した「内外温度差」は平均で10度、最高で20.6度と、こちらもかなりの大きな差になっています。グラフを見てもらうと一目瞭然ですが、「カーテン」外の温度がかなりの高温になった日に大きな差がでています。

ここで、「カーテン」内の最高温度と千葉市の最高気温（千葉測候所）の関係を見てみます。下のグラフはX軸に千葉市の最高気温をY軸にその日の「カーテン」内の最高温度をプロットしたものです。

 

 

直線は近似直線です。フォントが小さくてわかりづらいのですが、両者の関係を示す相関係数は0.92と強固な相関関係が観測されています。また、f(x)=0.93×+1.77という数式は、

 

＜千葉市の最高気温が1度上昇（下降）したら、「カーテン」内の最高温度は0.93度上昇（下降）する＞

 

という関係が成り立っていることを示しています。「カーテン」内のほうが、わずかに温度の上がり方が穏やかなのです。

 

千葉市の最高気温は、風通しの良い日陰で観測されています（千葉市でなくても、公式な気温の観測は常に、風通しの良い日陰で行われるように定められています）。「緑のカーテン」内も風通しのよい日陰になっていますから、「カーテン」内の最高温度と千葉市の最高気温がほとんど同じなのは理になかった結果です。また、「カーテン」内の最高温度が千葉市の最高気温より温度の上がり方が穏やかなのは、「緑のカーテン」の葉が水分を蒸発する時に、「気化熱」を奪う効果と推定されます。

 

「緑のカーテン」の効果は「気化熱」以外にも日差しを避ける効果（日陰効果）がありますが、今回の観測結果からは、「気化熱効果」はわずかであることが示唆されています。先ほどの数式から、1度の気温上昇に対して、0.07度の温度低下効果が推計されているからです。

 

ここで、42日間の観測結果を表にまとめておきます。

 

日付	カーテン外	時間	カーテン内	時間
6月29日	38.3	14:37	34.1	14:37
6月30日	34.3	13:48	31.6	13:49
7月1日	36.5	13:44	32.1	13:54
7月3日	37	15:15	30.7	15:13
7月5日	35.1	15:14	31.3	15:10
7月7日	32.8	14:03	29	14:44
7月9日	34.2	16:09	31	16:10
7月10日	35.3	14:39	31.5	14:41
7月11日	35	13:57	31.5	14:55
7月12日	35.4	14:58	31.8	14:58
7月13日	40.3	14:41	31.5	14:43
7月14日	42.6	15:06	32.1	15:06
7月15日	42.8	15:34	32.4	15:24
7月16日	40.6	14:45	31.3	14:59
7月18日	36	12:55	30.7	13:07
7月21日	27.1	14:47	24.7	14:57
7月22日	44	14:30	26.4	14:33
7月23日	32.2	12:58	24.3	13:04
7月24日	40.6	13:20	28.1	13:52
7月26日	34.6	16:31	27.6	16:32
7月27日	39.1	14:29	28.4	14:30
7月28日	33.3	15:46	27.7	15:44
7月29日	43.9	16:07	28.3	16:11
7月30日	46	14:36	28.5	15:05
8月1日	45.7	16:34	28.1	16:36
8月2日	46.8	14:29	29	15:02
8月3日	49.2	15:22	29.5	15:25
8月4日	51.7	14:56	31.1	14:58
8月5日	50.5	15:09	31.9	15:24
8月6日	45.8	14:06	32.1	15:01
8月7日	46.8	13:07	32.6	13:16
8月8日	46	14:24	32.8	14:28
8月10日	45.7	14:11	34.2	15:20
8月11日	46.4	13:44	33.9	14:22
8月12日	53	14:12	35.2	15:03
8月13日	47.3	14:19	35.2	14:31
8月14日	44.9	14:01	34	14:03
8月15日	44.8	14:24	33.6	14:23
8月17日	46.9	14:49	34.5	15:39
8月20日	29.7	13:38	25.5	13:43
8月22日	24.3	14:46	22.5	14:54

 

次回は、「緑のカーテンの効果」のほとんどを占める「日陰効果」について分析します。

タグ：緑のカーテン 節電 ゴーヤ 雲南百薬

総括④11の計測結果を除外。内外時間差を考慮

前回に続いて、「緑のカーテンの効果」として採用できる計測結果の範囲を考えたいと思います。

まずは、グラフから、

「緑のカーテン」が猛暑のピークを”遅らせる”効果のグラフ 

 

このグラフは、観測期間（前回のブログに書いた理由で、8月24日以降のデータは切り捨てています）に観測された「カーテン」内の最高気温の記録時刻から、同じ日の「カーテン」外の最高気温の記録時刻を引いたグラフです。

わかりやすくいえば、タイトル通り、「その日の最高気温の時間を緑のカーテンが何分遅らせることができたか」を示しています。Ｘ軸は日付です。Ｙ軸は時間差で、プラスであれば、「カーテン」内で最高気温を記録した時刻が「カーテン」外で最高気温を記録した時刻より遅かったことを意味しています。

グラフを見て分かる通り、ほとんどの日で数字はプラスの領域にあります。そのうちの多くは、わずかなプラスです。マイナスの領域に入っているの日は少ないうえにマイナス幅も大きく、かなり異例の事態だということがわかります。

このグラフに基づき、時間差ごとの頻度を示したのが次の表です。 

内外時間差の大きさ別、出現頻度(hh:mm:ss) 

-02:30:00	1
-02:25:00	0
-02:20:00	0
-02:15:00	1
-02:10:00	0
-02:05:00	0
-02:00:00	0
-01:55:00	0
-01:50:00	0
-01:45:00	0
-01:40:00	0
-01:35:00	0
-01:30:00	0
-01:25:00	0
-01:20:00	0
-01:15:00	0
-01:10:00	0
-01:05:00	0
-01:00:00	1
-00:55:00	0
-00:50:00	0
-00:45:00	2
-00:40:00	0
-00:35:00	0
-00:30:00	0
-00:25:00	0
-00:20:00	0
-00:15:00	0
-00:10:00	0
-00:05:00	1
00:00:00	7
00:05:00	14
00:10:00	4
00:15:00	4
00:20:00	1
00:25:00	0
00:30:00	1
00:35:00	2
00:40:00	1
00:45:00	1
00:50:00	1
00:55:00	2
01:00:00	1
01:05:00	0
01:10:00	1
01:15:00	0
01:20:00	0
01:25:00	0
01:30:00	0
01:35:00	1
01:40:00	0
01:45:00	1
01:50:00	0
01:55:00	0
02:00:00	0
02:05:00	1
02:10:00	0
02:15:00	1
02:20:00	0
02:25:00	0
02:30:00	0
02:35:00	0
02:40:00	0
02:45:00	0
02:50:00	0
02:55:00	1
03:00:00	1

直感しにくいので、グラフにします。いわゆるヒストグラムというやつです。 

 

 

グラフ中央の垂直な直線が、時間差なしの線です。そこから右にあれば、「カーテン」内のピークが「カーテン」外のそれよりも遅れたことを意味しています。

 

さて、「緑のカーテンの効果」として取り扱える範囲はどの辺りでしょうか。できるだけ理詰めに考えたいと思います。

 

まずは直線の左側＝マイナス側です。こちらの領域は、「カーテン」内が「カーテン」外よりも早く最高気温に達したケースですから、「屋外の温度が上がって、それが徐々に屋内にも影響する」という道筋からは、そもそも逸脱しています。ヒストグラムを見ても、ゼロ〜マイナス5分はかなりの頻度で出現していますが、マイナス5分〜マイナス10分は1回しかなく、次はそこからはかなり飛んで、マイナス45〜マイナス50分のところで2回です。

 

「緑のカーテンの効果」という以上は、「カーテン」外のピークに先んじて最高気温に達したケースはよほどの理由がない限り、除外したいところです。そこで、マイナス5分〜マイナス10分のところまでを、計測範囲としたいと思います。除外数は5つになります。

 

直線の右側の領域＝プラス側は、より難しい判断になります。

 

直感でいえば、 2時間も時間差があるケースを「緑のカーテンの効果」とは呼べないだろうと思います。では、1時間半なら、１時間なら、と突き詰めて行くと、どこで切るべきかの線引きはすぱっと行きません。

 

そこで、ヒストグラムの形から大胆に決めちゃいます。

 

ヒストグラムを見ると、1:10:00以降にしばらく、出現しないエリアがあります。ここの右側を除外します。除外数は6つです。（1時間半を超える時間差が除外対象となります）

 

ここは本当に単なる勘ですので、厳密性に欠けます。素人観測の悲しさです。

 

次回以降は、確定した計測範囲のもとで、改めてデータの整理を行いたいと思います。 

 

 

タグ：緑のカーテン 節電 ゴーヤ

総括③「カーテン」の効果は8月23日まで

総括③からは、観測結果の分析に入ります。まずは、ざっと、観測結果を見ます。

 

 

時系列データです

	計測地点の最高温度と記録した時間
	ベランダの計測地点					リビングルームの計測地点
日付	カーテン外	時間	カーテン内	時間	気温差	サッシ	時間	室内	時間
6月29日	38.3	14:37	34.1	14:37	4.2	-	-	-	-
6月30日	34.3	13:48	31.6	13:49	2.7	-	-	-	-
7月1日	36.5	13:44	32.1	13:54	4.4	-	-	-	-
7月3日	37	15:15	30.7	15:13	6.3	-	-	-	-
7月4日	33	15:27	30.5	14:25	2.5	-	-	-	-
7月5日	35.1	15:14	31.3	15:10	3.8	-	-	-	-
7月6日	38.7	15:24	32.6	14:38	6.1	-	-	-	-
7月7日	32.8	14:03	29	14:44	3.8	-	-	-	-
7月8日	29.4	13:47	28.1	11:29	1.3	28.8	13:46	28.7	14:09
7月9日	34.2	16:09	31	16:10	3.2	34.2	17:04	31.3	16:30
7月10日	35.3	14:39	31.5	14:41	3.8	34.1	17:04	31.5	16:50
7月11日	35	13:57	31.5	14:55	3.5	34.8	17:05	31.5	16:50
7月12日	35.4	14:58	31.8	14:58	3.6	35.6	16:24	31.4	17:21
7月13日	40.3	14:41	31.5	14:43	8.8	34	16:29	31.1	16:32
7月14日	42.6	15:06	32.1	15:06	10.5	35.1	16:26	31.7	16:27
7月15日	42.8	15:34	32.4	15:24	10.4	35.8	16:27	31.6	17:07
7月16日	40.6	14:45	31.3	14:59	9.3	35	16:59	31	16:30
7月17日	43.1	15:07	33.2	14:19	9.9	36.7	16:32	32.3	16:43
7月18日	36	12:55	30.7	13:07	5.3	31.7	13:09	30.8	13:08
7月19日	30	14:56	28.9	17:48	1.1	29.8	19:59	29.9	17:41
7月20日	34.5	14:57	29.8	17:57	4.7	30.5	14:57	30.2	15:05
7月21日	27.1	14:47	24.7	14:57	2.4	28.1	14:58	27.6	15:09
7月22日	44.0	14:30	26.4	14:33	17.6	27.2	15:38	26.8	0:16
7月23日	32.2	12:58	24.3	13:04	7.9	26.2	13:04	26.5	15:37
7月24日	40.6	13:20	28.1	13:52	12.5	28.8	16:08	28.2	14:47
7月25日	42.9	13:45	29.8	15:26	13.1	32.3	16:49	29.4	16:51
7月26日	34.6	16:31	27.6	16:32	7.0	30.5	16:48	28.4	16:40
7月27日	39.1	14:29	28.4	14:30	10.7	39.3	16:12	28.7	16:12
7月28日	33.3	15:46	27.7	15:44	5.6	28.5	15:42	28.5	15:40
7月29日	43.9	16:07	28.3	16:11	15.6	29.9	16:06	28.6	19:44
７月30日	46.0	14:36	28.5	15:05	17.5	29.5	15:05	29.0	15:09
8月1日	45.7	16:34	28.1	16:36	17.6	29.8	16:39	27.6	16:41
8月2日	46.8	14:29	29.0	15:02	17.8	29.6	15:02	28.0	14:58
8月3日	49.2	15:22	29.5	15:25	19.7	30.1	15:41	28.6	15:50
8月4日	51.7	14:56	31.1	14:58	20.6	31.5	15:56	29.2	16:53
8月5日	50.5	15:09	31.9	15:24	18.6	35.5	16:14	30.6	16:53
8月6日	45.8	14:06	32.1	15:01	13.7	32.8	15:57	30.6	15:56
8月7日	46.8	13:07	32.6	13:16	14.2	31.8	13:15	30.5	15:28
8月8日	46.0	14：24	32.8	14：28	13.2	32.7	14：47	31.5	14：44
8月9日	46.2	13:31	33.7	15:04	12.5	33.6	16:21	32.3	16:26
8月10日	45.7	14：11	34.2	15：20	11.5	34.1	16：22	30.6	20：57
8月11日	46.4	13:44	33.9	14:22	12.5	33.6	14:25	32.4	14:41
8月12日	53.0	14:12	35.2	15:03	17.8	34.2	14:00	32.3	15:01
8月13日	47.3	14:19	35.2	14:31	12.1	30.6	15:32	30.2	10:22
8月14日	44.9	14:01	34.0	14:03	10.9	35.2	16:25	33.0	16:03
8月15日	44.8	14:24	33.6	14:23	11.2	35.0	16:12	33.3	15:56
8月16日	40.0	15:37	不明-		不明	32.0	15:41	31.7	15:47
8月17日	46.9	14：49	34.5	15：39	12.4	37.4	16：15	34.5	15：51
8月18日	43.8	13:33	34.0	15:35	9.8	32.9	16:11	31.0	11:28
8月20日	29.7	13:38	25.5	13:43	4.2	26.5	6:27	27.6	6:43
8月21日	24.0	11:22	23.8	0:58	0.2	26.2	6:42	27.1	7:22
8月22日	24.3	14:46	22.5	14:54	1.8	25.0	6:37	26.0	6:32
8月23日	40.2	13:49	31.4	16:00	8.8	32.8	16:31	30.6	15:35
8月24日	40.0	15:25	31.2	15:27	8.8	31.1	15:29	29.3	15:31
8月25日	37.4	16:25	30.7	16:34	6.7	31.6	16:36	28.4	16:11
8月26日	40.5	14:09	32.5	14:27	8.0	31.5	14:28	30.1	14:32
8月27日	38.8	15:56	30.2	16:36	8.6	31.8	16:37	28.0	16:52
8月28日	40.6	14:07	31.6	16:47	9.0	32.0	16:38	29.6	16:30
8月29日	43.1	15:02	33.4	15:40	9.7	34.3	16:37	31.3	16:25
8月30日	43.3	15:01	34.1	16:20	9.2	33.6	15:51	30.8	15:38
8月31日	39.1	14:37	30.9	14:42	8.2	29.5	15:06	28.2	15:28
9月1日	35.2	14:29	31.0	12:48	4.2	30.1	12:41	29.3	14:32
9月2日	38.1	13:51	31.8	14:50	6.3	31.1	15:25	30.2	15:31
9月3日	39.5	15:40	33.2	16:43	6.3	31.4	16:24	28.8	16:45
9月4日	40.8	15:11	33.7	14:09	7.1	31.0	15:17	29.4	15:16
9月5日	37.2	14:26	30.1	12:04	7.1	29.7	11:46	29.3	14:33
9月6日	42.0	14:26	32.4	14:26	9.6	30.6	15:08	29.6	15:07
9月7日	40.7	15:21	33.0	16:11	7.7	38.3	16:35	33.1	16:27
9月8日	40.0	15：44	33.5	16：15	6.5	37.8	16：31	33.8	16：25
9月9日	39.5	14：41	32.7	16：34	6.8	36.7	16：28	33.0	16：11
9月10日	39.2	15：19	33.2	16：40	6.0	36.2	16：29	29.7	14：51
9月11日	40.9	13:46	33.2	14:17	7.7	31.3	13:51	29.9	13:51
9月12日	42.5	15:31	35.1	15:36	7.4	35.1	16:38	29.8	16:56
9月13日	39.4	14:33	35.1	16:28	4.3	36.7	15:10	31.9	15:56
9月14日	43.1	14:39	35.5	16:02	7.6	39.4	16:35	33.3	16:29
9月16日	38.5	15:14	32.9	15:49	5.6	36.6	15:16	32.4	15:49
9月17日	38.8	14:33	33.6	16:00	5.2	39.2	15:15	34.1	15:50
9月18日	38.6	15:39	34.6	15:54	4.0	39.2	16:22	33.3	16:13
9月19日	38.7	12:45	33.9	12:46	4.8	31.1	15:10	29.6	5:37
9月21日	28.0	11:42	26.1	20:03	1.9	27.3	11:42	28.2	23:42

☆黄色地は2時過ぎからエアコンで除湿、青地はその時間帯クーラー使用

７月２日は未計測、8月1日、16日日は計測の不備で、データに欠損

仮のまとめ

「緑のカーテン」内外の最高温度の差（日次）

単位＝セ氏	記録	記録した日	備考
最大値	20.6	8/4	強い直射日光
最小値	0.2	8/21
平均値	8.4
「カーテン」外の最高温度の最高	53.0	8/12	強い直射日光と思われる
「カーテン」内の最高温度の最高	35.2	8/12、8/13

 

上の表にあるように、「カーテン」外と「カーテン」内の最高温度の温度差は、最大で20.6度にもなりました。平均は8.4度です。

当ブログでは、最高温度の差を「カーテンの効果」と定義しています。これは、カーテン内外の温度が基本的には連動して動くとの前提を置いた上で、最高温度の差を取れば、カーテンのピークカット効果を測定できるとの考えによります。

 

しかし、 データを総括するに当たっては、考慮しなければならない問題が二つ出てきました。

 

第一に、「緑のカーテン」内外の最高温度を記録した時間帯が日によって、大きく離れている場合があったことです。あまりにも時間帯が違えば、それは「緑のカーテンの効果」とは呼べなくなります。この問題については、次回のブログで検討します。

もう一つは、カーテンが効果を発揮した期間をどう考えるかという問題です。

 

計測を始めた6月末以降も、カーテンは成長して緑の範囲を広げました。8月中旬には逆に下葉から枯れ、後半には下の方はすかすかになっていきました。

 

いくらカーテンがすかすかになっても、「カーテン」外の観測地点は直射日光にさらされ、「カーテン」内の観測地点はさらされない位置にあるので、内外温度差は発生します。仮にカーテンを取り除いても、温度差は生じるので、すべての観測結果を「カーテンの効果」と呼ぶわけにはいきません。

本来は「緑のカーテンがある部屋」と「ない部屋」を比較する実験を行うのが正しい科学的態度なのでしょうが、隣家にまでお邪魔して毎日の温度を計測をするわけにもいきませんでした。なので、手持ちのデータを分析して、「カーテンの効果が発揮された期間」を確定させる必要があります。

 

そこで、千葉市の気温（千葉測候所で計測される公式の記録です）と「カーテン」内の温度差に着目しました。

千葉市の最高気温と「カーテン」内の最高温度の推移

 　　　　　　　　　　

 

 

基本的には連動していた両観測地点の観測値が、8月末ごろになって、急に乖離するのが読み取れると思います。それまではわずかに「カーテン」内の温度の方が低くなる傾向だったのですが、それ以降は逆に、「カーテン」内の温度が気温を上回るケースが増えています。

千葉市の最高気温から「カーテン」内の最高温度を引いた差分を青の棒グラフで示すと以下の通りです。

 

グラフの赤線は千葉市の最高気温（右目盛り）です。

グラフの右側、8月24日に垂直の線を引いています。これより左側は、「カーテン」内の温度は千葉市の気温をやや下回る傾向を維持したまま、ほぼ連動しています。ところが、垂直線の右側の領域は様相が一変し、「カーテン」内の温度は大きく千葉市の気温を上回っています。連動もしていません。

 

 

気象庁の「気象観測の手引き」(www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kansoku_guide/tebiki.pdf)

によると、「日本の毎日の最高・最低気温は，平均的にはおよそ400㎞2の範囲でおよそ１℃内に約60％が入るといった調査もある」ということです。拙宅と千葉測候所の距離は7キロ程度ですから、「カーテン内」の最高温度が測候所が観測した公式な記録と連動していたのは、緑のカーテンが日差しを遮る効果（日陰効果）が十分なために、測候所の観測とほぼ一致したためだと思われます。

 

測候所などで行われている公式の気温の計測法は「気象業務法」などに厳しく定められていて、日射の影響などを排除するため、必ず日陰の風通しのよいところで行われています。「カーテン」内の計測場所も、カーテンが十分に張っている間は日陰になっている上に風通しがいいので、条件は同等です。

 

ところが、下葉が枯れ始めると、徐々に直射日光がベランダの中にも差し込むようになりました。そうなると、「カーテン」内の計測地点自体に直射日光が当たらなくても、ベランダ全体が暖められ、照り返し等で「カーテン」内の温度が上がることになります。日陰効果が薄れるのです。

 

観測結果では、 8月24日に、「カーテン」内の温度が千葉市の最高気温を0.9度上回って以降、ほぼ一貫して、「カーテン」内の温度は千葉市の最高気温を上回っています。「カーテン」の効果をもってしても、公式の最高気温に追随できなくなったのです。

 

そこで、8月23日の観測を最後に、「カーテン」は効果を失ったと判断しました。 もちろん、それ以降も、カーテンが何がしの効果を発揮している可能性はあるのですが、拙宅のシステムでは観測不能という結論です。

 

今回以降は、計測期間を修正したデータを使って分析を行う予定です。

 

 

 

 

タグ：緑のカーテン ゴーヤ 雲南百薬 節電

総括②カーテン６メートル、４地点で計測（実験の概要）

実験の概要です。

まず、実験場所ですが、千葉市の湾岸エリア、北緯35度, 東経140度台の地点です。 ８階建てマンションの４階ベランダに幅６メートルに渡ってカーテンを張りました。

 

ベランダは西南西向き。方位約２５０度です。

 

なお、ベランダは逆張りになっているので、鉢をおいてある場所は常に日陰になります。そこに、ゴーヤ４苗、雲南百薬３苗、西洋朝顔2苗の計9苗を​育てました。 鉢数は8つです。9つでないのは、このうち、１つの鉢に雲南百薬と西洋朝顔が同居しているからです。

 

雲南百薬については、上記の3苗の他にも、小さな塊根がたくさんあるので、ゴーヤ、朝顔の鉢に適当にばらまいて育てました。西洋朝顔の1鉢は逆張りの上に置きました。

温度を計測したのは４地点です。「緑のカーテン」の内外２か所。リビングダイニングの窓（内側から）と室内です。 

計測に使ったのは、「CRECER 室内･室外 デジタル温度計 最高･最低温度 時計付き AP-07W」。同時に２か所の温度を計測できるので、２つで４か所を計測しました。  

 

１計器について、２か所の温度が計測できるほか、それぞれのか所の最高・最低温度を記録しておく機能があります。そこで、実験では毎日の最高温度を記録し、「カーテン」外と「カーテン」内の最高温度同士を比較することで、「緑のカーテンの効果」を探ろうと考えました。

写真中央に見える透明の吸盤が、「緑のカーテン」外の計測ポイントです。計測器本体から伸びたコードの先に計測センサがついています。センサは「雲南百薬」の大きな葉の上に乗っていました。8月の終わりにはこの葉が落ちてしまったので、それ以降は宙に浮いていました。

この計測ポイントは室内側からは見えないので、もしかしたら、強い風などの影響で、葉と吸盤の位置関係がずれたりして、日によって計測状況が変化した可能性もあります。本来は条件をきちんと揃えなければならないのでしょうが、自然相手の素人観測ですので、どうしても不備が出ます。

総括①「カーテン」のピークは7月中旬から8月上旬

本日より数回に渡り、80回を超えた計測の結果を総括したいと思います。まずは見た目の変化です。

 

7月2日 ↓

 

7月15日 ↓

 

7月16日↓ 

 

7月23日↓ 

 

8月11日↓ 

 

9月13日↓ 

 

9月 22日↓

 

 

外観を写した7月16日と8月11日の写真を比較すると分かり易いのですが、7月16日にはゴーヤの花がたくさん咲いています。約１か月後の11日にはゴーヤの花は数が少なくなっていて、カーテンの下の方の葉は黄ばんできています。さらに１か月後の9月13日には、下の方の葉はかなり萎れています。

「緑のカーテン」のピークは7月中旬から8月上旬にかけてだったと思われます。 

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