Process-based modeling for optimizing delayed flooding to mitigate greenhouse gas emissions in green manure–rice rotation
温室効果ガス排出削減のための遅延灌漑最適化のプロセスベースモデリング:緑肥-水田輪作における (AI 翻訳)
Hao Liang, Chenlong Fan, Yan Bo, Guopeng Zhou, Zhengbo Ma, Han Liu, Feng Zhou
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、緑肥-水田輪作体系において、遅延灌漑を最適化することで温室効果ガス排出を削減するプロセスベースモデリング手法を提案する。モデルを用いて灌漑タイミングと排出量の関係を定量化し、効果的な管理シナリオを提示する。
English
This study proposes a process-based modeling approach to optimize delayed flooding in green manure-rice rotation for mitigating greenhouse gas emissions. The model quantifies the relationship between irrigation timing and emissions, presenting effective management scenarios.
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
日本の水田農業においてメタン排出削減は重要な課題であり、本モデルはSSBJや農業分野の排出量算定に活用可能な知見を提供する。
In the global GX context
Rice paddies are a major source of methane globally, and this modeling approach offers insights for agricultural mitigation strategies under climate disclosure frameworks like ISSB and national inventories.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a validated model for optimizing water management to reduce methane emissions in rice cultivation.
🏢実務担当者:Offers actionable insights for farmers on delayed flooding practices to lower emissions while maintaining yield.
🏛政策担当者:Supports design of agricultural GHG reduction policies and incentives for water management practices.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.1016/j.agwat.2026.110606first seen 2026-07-05 05:54:21
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。