再生農業慣行下における気候変動性の農業システムと炭素隔離への影響の地理空間評価：系統的レビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Identifies gaps in geospatial methodologies for climate-agriculture-carbon assessments, guiding future integrated research.

🏢実務担当者:Provides an overview of geospatial tools and regenerative practices for carbon sequestration, useful for farm-level planning.

🏛政策担当者:Offers evidence on the potential of regenerative agriculture for carbon mitigation, supporting policy design for land use and climate goals.

気候変動は、農業生産性、土壌健全性、生態系の安定性をますます脅かしており、同時に農業は炭素隔離を通じた気候変動緩和の重要な機会を提示している。本研究は、再生農業慣行下における農業システムと炭素隔離に対する気候変動の影響の地理空間的評価に関する既存文献を系統的にレビューする。系統的レビューおよびメタ分析のための優先報告項目（PRISMA）フレームワークを用いて、2000年から2025年の間に発表された学術論文をScopus、Web of Science、ScienceDirect、SpringerLink、およびGoogle Scholarから収集した。スクリーニングと適格性評価の後、61件の査読付き研究が質的総合に含められた。本レビューは、文献で適用された研究の地理的分布、地理空間的手法、気候および炭素指標、ならびに分析フレームワークを検討する。調査結果は、リモートセンシング、地理情報システム（GIS）、および空間モデリング手法の強い優位性を明らかにしており、研究の約62%がリモートセンシング技術を採用し、54%がGISベースの分析を使用している。しかし、現地検証を統合した研究は限られた割合にとどまり、土壌有機炭素（SOC）の推定には正規化植生指数（NDVI）などの間接指標への大きな依存が生じている。総合により、気候変動、特に気温と降水パターンの変化が、作物生産性、土壌水分、および炭素動態に有意に影響することが実証された。アグロフォレストリー、保全耕起、被覆作物、多様化した輪作などの再生農業慣行は、一般的に炭素隔離の増加と土壌レジリエンスの向上に寄与する。それにもかかわらず、これらの慣行の有効性は、環境条件、空間スケール、時間的期間、および方法論的アプローチに依存して、極めて状況依存的である。本レビューは、気候、農業、および炭素動態の不十分な統合、限られた長期的および多スケール研究、不十分な地上検証、方法論的不整合、ならびにサブサハラ・アフリカなどの気候脆弱地域の実質的な地理的代表性不足を含む、文献における主要な構造的ギャップを特定する。本研究は、今後の研究は、再生農業システム下における気候・農業・炭素評価の信頼性と適用性を向上させるために、地理空間技術、現地測定、および高度なモデリング手法を組み合わせた、統合的かつ多スケールのフレームワークを優先すべきであると結論付ける。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Climate variability increasingly threatens agricultural productivity, soil health, and ecosystem stability, while agriculture simultaneously presents significant opportunities for climate change mitigation through carbon sequestration. This study systematically reviews the existing literature on the geospatial assessment of climate variability impacts on agricultural systems and carbon sequestration under regenerative farming practices. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) framework, scholarly articles published between 2000 and 2025 were collected from Scopus, Web of Science, ScienceDirect, SpringerLink, and Google Scholar. Following screening and eligibility assessment, 61 peer-reviewed studies were included in the qualitative synthesis. The review examines the geographical distribution of studies, geospatial methodologies, climate and carbon indicators, and analytical frameworks applied in the literature. Findings reveal a strong dominance of remote sensing, Geographic Information Systems (GIS), and spatial modelling approaches, with approximately 62% of studies employing remote sensing techniques and 54% using GIS-based analysis. However, only a limited proportion integrated field-based validation, resulting in heavy dependence on indirect indicators such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for estimating soil organic carbon (SOC). The synthesis demonstrates that climate variability, particularly changes in temperature and precipitation patterns, significantly influences crop productivity, soil moisture, and carbon dynamics. Regenerative agricultural practices, including agroforestry, conservation tillage, cover cropping, and diversified crop rotations, generally contribute to increased carbon sequestration and improved soil resilience. Nevertheless, the effectiveness of these practices remains highly context-specific and dependent on environmental conditions, spatial scale, temporal duration, and methodological approaches. The review identifies major structural gaps in the literature, including inadequate integration of climate, agriculture, and carbon dynamics; limited long-term and multiscalar studies; insufficient ground validation; methodological inconsistencies; and substantial geographical underrepresentation of climate-vulnerable regions such as Sub-Saharan Africa. The study concludes that future research should prioritize integrated, multi-scale frameworks combining geospatial technologies, field-based measurements, and advanced modelling techniques to improve the reliability and applicability of climate–agriculture–carbon assessments under regenerative farming systems.

• openalex https://doi.org/10.9734/ajarr/2026/v20i61392first seen 2026-07-02 05:09:27