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中国における収量最大化と気候変動緩和を両立するデータ駆動型バイオ炭・窒素施肥戦略

Data-driven Biochar-Nitrogen Fertilization Strategies to Maximize Yield and Climate Change Mitigation in China (原題)

Wenxin Fu

Figshareデータセット2026-10-05#気候科学Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: agriculture
DOI: 10.6084/m9.figshare.34069674
原典: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.34069674

🤖 gxceed AI 要約

日本語

中国の主要作物に関する3,220件の圃場観測データと機械学習を統合し、バイオ炭と窒素肥料の併用(BF)戦略を構築した。収量最大化型(YBF)は全国生産を10.8%増加させ、炭素削減型(CBF)は純GHG排出をBAU比98.2%削減しつつ収量を維持できる。炭素価格とバイオ炭コストを関数とする実現可能性閾値を示し、省別優先配備の意思決定支援枠組みを提示した。

English

Integrating 3,220 field observations with machine-learning modeling, this study designs biochar-nitrogen fertilization (BF) strategies for Chinese staple crops. Yield-targeted BF raises national production 10.8%, while carbon-mitigating BF cuts net GHG emissions 98.2% versus business-as-usual with ~1% yield gain. The authors derive feasibility thresholds as functions of carbon price and biochar cost, offering a data-driven decision-support framework for climate-smart agriculture.

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

農業由来のGHG削減は日本のGX推進でも重要課題であり、炭素価格感応度を用いた導入閾値の考え方は国内のJ-クレジットや農業脱炭素政策の設計に示唆を与える。

In the global GX context

Adds quantitative, ML-based evidence to the global climate-smart agriculture and carbon-removal literature, with carbon-price sensitivity thresholds relevant to voluntary carbon markets and agricultural mitigation policy under emerging disclosure regimes.

👥 読者別の含意

🔬研究者:機械学習と大規模圃場データを組み合わせた緩和策の定量評価手法として参照価値が高い。

🏢実務担当者:バイオ炭調達や炭素価格を踏まえた農業サプライチェーンの脱炭素投資判断に活用できる。

🏛政策担当者:炭素価格とバイオ炭コストに応じた導入閾値は、農業脱炭素支援策や炭素市場設計の参考になる。

📄 Abstract(原文)

China’s agricultural sector faces the dual challenge of sustaining crop productivity while mitigating greenhouse gas (GHG) emissions. Combining biochar and nitrogen fertilizer additions (BF) offers a promising pathway for climate-smart agriculture (CSA). However, operational and predictive frameworks for guiding BF application across diverse agroecosystems remain lacking. Here, we integrated 3,220 field observations of staple crops with machine-learning modeling to develop BF strategies with dual benefits for yield improvement and carbon reduction. Yield-targeted BF (YBF) was designed to maximize yield improvement, increasing total national crop production by 10.8% ± 1.5% (636.5 ± 9.6 Tg yr-1) relative to business-as-usual (BAU). The carbon-mitigating BF (CBF) strategy reduces the national net GHG emissions by 98.2% ± 3.2% relative to BAU, from 451.6 ± 6.8 to 8.3 ± 13.6 Tg CO2-eq yr-1, while maintaining crop yield (~1.0% improvement). Even though the YBF and CBF require a biochar amount higher than the currently available biomass-derived supply in one year, this result can be achieved through several years of biochar application, and we develop a framework that prioritizes deployment in high-return provinces as a feasible mitigation pathway. We further identify feasibility thresholds as functions of carbon price and biochar cost, and evaluate the long-term benefits and resilience of BF, thereby providing a boundary-aware, data-driven decision-support framework for CSA in China.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。