翻訳をお願いします。

質問

We have used oxygen-18 in ice core data as a climate proxy instead of the dendro-climatology data since the oxygen data better preserves the detail in annual variations. The rapid cooling as indicated as the sharp drop in delta oxygen-18 by ~ 2‰ can be seen just around the “11-year” solar minima at solar polarity negative during the Maunder Minimum, indicating an apparent “22-year” cycle in temperature variations. On the other hand, large decline in delta oxygen-18 occurs when the polarity is positive before and after the Maunder Minimum. The transitions into/out from the “Normal Mode (colder event at polarity positive)” to/from the “Maunder Minimum mode (colder event at polarity negative)” are resulting in the appearance of significant “11-year” cycle in temperature variations. The correlation coefficient of carbon-14 (considering 2-year lag in the carbon cycle) and dendro-data with the “22-year” solar cycle band during EMMP (bandwidth: 16–20 years) is － 0.71, which implies drops in temperature correspond to the period when higher GCRs flux is observed. The features of solar forcing on climate found in this study can be schematically described as shown in Fig. 6 where Δt represents the changing length of the “11-year” cycle, which tends to be longer at the Maunder Minimum mode. The wavelet spectra of temperatures support this proposition showing a significant signal of 11-year period only around the transition time getting into/out of the Maunder Minimum ( Fig. 3).

回答No.3

Nakay702

訂正です。

前便(*3)で、EMMPをEnvironmental Mitigation and Monitoring Planの略語として注記しましたが、間違ってしまいました。同じEMMPでも、この場合の文脈ではEarly Medieval Maximum Periodの略語と考えるのがより適切だと思います。したがって、この部分、次のようになります。

(*3)EMMP：Early Medieval Maximum Period「初期中世の最高値期間」(9-10世紀)。
以上、お詫びして訂正いたします。

回答No.2

Nakay702

以下のとおりお答えします。

酸素のデータが年次変化における詳細をよりよく保存するので、我々は年輪気候学データの代りに、気候代理として氷中核データ中の酸素-18を利用しました。デルタ酸素-18が２‰（パーミル＝千分率、つまり0.2%）近く急落することによって示される(*1)ような急冷却を、マウンダー極小期(*2)の間に、ちょうど太陽の極性否定点で「11年」の太陽の活動最小のあたりに見ることができますが、それは温度変化における明白な「22年」周期を示しています。他方、マウンダー極小期前後で極性が肯定的な場合、デルタ酸素-18の大規模な下落が生じます。「正規モード(極性肯定時の、より寒い事象)」からの「マウンダー極小期への推移およびその逆方向への推移は、温度変化において重要な「11年」サイクルの発現という結果に帰着します。炭素14(炭素循環中に2年の遅れを考慮)や年輪データが、EMMP(帯域幅: 16－20年)の期間中「22年」の太陽活動周期に対して持つ相関係数は0.71で、それは温度の低下を示唆し、より高いGCRの流動が観察さるれ期間に相当します(*3)。太陽が気候に強要する特徴が本研究で発見されましたが、それは図6に示されるとおり、概略的に記述することができます。図中、Δt（ｔの増分）は、「11年」サイクルの長さの変化を表わしますが、マウンダー極小期モードではより長くなる傾向にあります。マウンダー極小期(図3)に入るか、そこから出る遷移時のあたりでのみ11年期間の重要な信号（しるし）を示しますので、温度の小波スペクトルがこの提案を裏づけることになるわけです。

(*1) デルタ酸素-18は、温度変化の結果として直接的に変化を受けるので、気候変化を知るためには大変具合のよい記録を提供します。詳しくは次をご参照ください。http://www.seas.harvard.edu/climate/eli/research/equable/isotope.html
(*2) the Maunder Minimum「マウンダー極小期」。これまでは誤訳していました。他の方の訳文と次のサイトで知りました。お礼とお詫びの上、訂正させて頂きます。http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9E%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%BC%E6%A5%B5%E5%B0%8F%E6%9C%9F
(*3)EMMP：Environmental Mitigation and Monitoring Plan「環境監視と緩和計画」。
http://www.encapafrica.org/lop/PDF/EMMPTemplate.pdf

回答No.1

ddeana

我々は年輪気候学データの変わりに、氷床コアデータの中の酸素18を気候指標（※1）として採用した。なぜなら、酸素データは年ごとの変化の詳細を、より良く保存しているからである。デルタ酸素18の2パーミル（※2）までの急激な低下として示されている急速な寒冷化が、マウンダー極小期中、太陽の極性がマイナスでの、「11年」周期で太陽の活動がもっとも弱い期間のあたりでだけ見られることは、温度変動における明らかな「22年」周期を示している。一方、マウンダー極小期前後で、極性がプラスの時には、δ18Oに大きな減少が起きる。「ノーマルモード」（極性がプラスでより寒冷化に向かう場合）から、「マウンダー極小期モード」（極性がマイナスでより寒冷化に向かう場合」への変遷、またはその反対への推移は、温度変調における顕著な「11年」周期の出現によるものである。早期中世温度極大期（帯域幅は16～20年）中の22年太陽活動周期に伴う炭素14（炭素循環における2年の遅れを考慮して）と年輪学データの相関係数はマイナス0.71であり、これはより高い宇宙線エネルギー量が確認される期間に対応する温度の低下を意味している。図6（この図の中での△tは、マウンダー極小期には長くなる傾向のある、「11年」周期の長さの変化を表している）で示す通り、この研究で発見された気候における太陽の強制力の特徴については、概略的に述べることができる。温度のウェーブレット・スペクトラ（※3）は、マウンダー極小期への（もしくはマウンダー極小期からの）転移期のあたりでのみ顕著な11年周期の兆候が見られることで、この判断を裏付けている（図3）。

※1：気候プロキシと訳してもOKだと考えます。
※2：delta（デルタ）および‰について
酸素同位体を比較するとき、標準となる安定同位体とサンプルの同位体との比較を表すのに用いられるのがδ（デルタ）です。
また、‰は、パーミルという単位で千万率と訳されますが、詳細は下記をご参照ください。
http://kotobank.jp/word/%E5%8D%83%E5%88%86%E7%8E%87
この論文では、氷の中の酸素安定同位体16O（酸素16）と、18O（酸素18）を比較して、数値δ18O(‰）という風にして表しています。このδ18O(‰）の数値が大きければ大きいほど地球の氷河が拡大＝地球が寒冷化したということを指します。なぜなら酸素16は海水よりも淡水に多く含まれており、温暖化ならば、氷河が縮小することにより、酸素16の多い淡水が海に戻り、それにより、δ18O(‰）の値は小さくなるからです。
※3：wavelet spectrum(複数形がspectra)
ウェーブレットとは、周波数要素と時間的要素のふたつを用いた周期解析における変換方法です。スペクトルとは、複雑な情報や信号をその成分に分解し、成分ごとの大小に従って配列したもののことです。つまり周期の変遷などを測定するときに、wavelet変換を使うと、時間と共に変化する周波数の様子を一連のspectrumとして確認することができるということになります。