西アイリッシュ海の海洋堆積物ブルーカーボン評価のための地域別LOI–TOC変換モデル
Region-specific LOI–TOC conversion models for marine sediment blue carbon assessment in the Western Irish Sea (原題)
Anthony Grey, Ciara Ní Mhaoldomhnaigh, Mark Chatting, Phoebe Walsh, Alan Lee, Brian Kelleher, Mark Coughlan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
西アイリッシュ海の多機関連データを用い、強熱減量（LOI）から全有機炭素（TOC）への変換が堆積物タイプで異なることを示した。泥分・鉄濃度・水深で関係が変化し、高泥分群ではR2=0.97の高精度モデルが得られた。既存の海洋モニタリング資産を活用し、国別堆積物炭素データセットを強化する手法を提示する。
English
Using multi-agency Western Irish Sea data, this study shows LOI-to-TOC conversions vary by sediment type, with mud content, iron, and depth driving structural breaks. Mud-specific models improved fit (R2=0.97 for high-mud), while low-mud retained uncertainty. It demonstrates leveraging existing marine monitoring to strengthen national sediment carbon datasets.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
ブルーカーボンは日本のGXリーグや自治体の脱炭素計画で関心が高まるが、本論文は欧州海域の手法論であり、日本沿岸域への応用には地域別検量が必要。炭素クレジットや自然資本開示の基礎データ整備として参考になる。
In the global GX context
Blue carbon is gaining traction in global climate disclosure (TNFD, SBTN) and national GHG inventories. This paper offers a transparent, uncertainty-aware methodology for sediment carbon accounting that can inform IPCC wetland guidance and marine carbon crediting frameworks, though its empirical basis is regional.
👥 読者別の含意
🔬研究者:堆積物炭素の推定精度を高める地域別検量の重要性と不確実性伝播の手法を学べる。
🏢実務担当者:沿岸・海洋の自然資本評価やブルーカーボンクレジット創出を検討する企業にとって、既存モニタリングデータ活用の参考になる。
🏛政策担当者:国別温室効果ガスインベントリや海洋空間計画において、堆積物炭素の透明な算定手法を政策に組み込む際の示唆を提供する。
📄 Abstract（原文）
Continental-shelf sediments (< 200 m water depth; ~ 9% of the global seafloor) store large amounts of organic carbon (OC) and accumulate OC annually, but management and accounting applications require regional evidence and transparent uncertainty. Loss-on-ignition (LOI) is a rapid, low-cost proxy for organic matter and OC, but LOI-to- total organic carbon (TOC) conversions vary with sediment type and analytical protocol. This study used multiagency Western Irish Sea data to test whether region- and sediment-specific LOI-to-TOC regressions improve OC estimation relative to a pooled conversion. Paired LOI and TOC measurements were strongly correlated (R2 = 0.948). Structural-break and analysis of covariance (ANCOVA) tests identified changes in the LOI-TOC relationship associated with mud content, iron (Fe) concentration and water depth. Splitting samples into high-mud and low-mud groups produced group-specific models (R2 = 0.97 and 0.72, respectively) and improved fit for high-mud sediments, while the low-mud model retained greater uncertainty. The results support the use of separate sediment-class-specific LOI-to-TOC calibration models for Western Irish Sea sediments and comparable settings, provided that paired LOI–TOC calibration, the range of sediments to which each model applies, and propagated uncertainty are reported. By integrating archived samples, routine geotechnical measurements, grain-size data, LOI results and targeted TOC analyses from multiple survey and research sources, the study also demonstrates how existing marine monitoring and seabed-mapping activities can be leveraged to strengthen national sediment carbon datasets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s10661-026-15918-6first seen 2026-09-17 04:53:41
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