バイオクライメティックな放牧地における生態系機能と多機能性の説明におけるLFAおよびRHAメトリクスの比較評価

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

🔬研究者:Methodological insight on how structural indicators (RHA/LFA) can predict multifunctionality and how explanatory power varies across bioclimatic regions.

🏢実務担当者:Land managers and sustainability teams can adopt the highlighted indicator combinations for efficient ecosystem condition and soil carbon monitoring.

🏛政策担当者:Supports integrating rapid field-assessments into national rangeland monitoring frameworks aligned with climate and biodiversity targets.

放牧地は、バイオマス生産、炭素・水の調節、栄養塩循環、生物多様性の保全といった不可欠な生態系機能を提供するが、その健全性は気候変動と放牧圧によってますます脅かされている。したがって、生態系機能（地上部バイオマス、土壌保全係数、土壌有機炭素、土壌呼吸、微生物バイオマス炭素）と多機能性の信頼性の高い評価は、持続可能な管理にとって極めて重要である。本研究では、広く用いられている2つの評価手法、すなわち放牧地健全性評価（RHA）と景観機能分析（LFA）を、イランの5つの生物気候帯の放牧地において比較評価した。生態系の多機能性は、主要な機能の標準化された指標を用いて定量化し、線形モデルを適用してRHAおよびLFAの指標の説明力を検討した。結果は、モデルの説明力（R²）は一般に含まれる機能の数とともに増加するが、その増加の程度は地域と指標によって異なることを示した。放牧地の健全性、土壌・立地の安定性、水文機能などの構造的指標は、地中海地域と半ステップ地域において多機能性を説明する最も高い能力を示した。対照的に、砂漠地域と寒冷地域では、より弱く、より変動の大きい関係を示した。全体として、これらの知見は、主要な機能の標的を絞った組み合わせが、感度の高い構造的指標とともに、モニタリング効率を大幅に向上させ、多様な気候条件下での放牧地管理のための堅牢な科学的基盤を提供できることを実証している。

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。

Rangelands provide essential ecological functions such as biomass production, carbon and water regulation, nutrient cycling, and biodiversity conservation, yet their integrity is increasingly threatened by climate change and grazing pressures. Reliable assessment of ecosystem functions (aboveground biomass, soil conservation factor, soil organic carbon, soil respiration, and microbial biomass carbon) and multifunctionality is therefore critical for sustainable management. This study comparatively evaluated two widely used assessment approaches, the Rangeland Health Assessment (RHA) and Landscape Function Analysis (LFA), across five bioclimatic rangelands in Iran. Ecosystem multifunctionality was quantified using standardized measures of key functions, and linear models were applied to examine the explanatory power of RHA and LFA metrics. Results showed that the explanatory power of models (R²) generally increased with the number of functions included, although the magnitude of this increase varied across regions and metrics. Structural indicators such as rangeland health, soil/site stability, and hydrologic function showed the highest ability to explain multifunctionality in Mediterranean and Semi-steppe regions. In contrast, Desert and Cold regions exhibited weaker and more variable relationships. Overall, the findings demonstrate that targeted combinations of key functions, together with sensitive structural indicators, can substantially improve monitoring efficiency and provide a robust scientific basis for rangeland management under diverse climatic conditions.

• openalex https://doi.org/10.1038/s41598-026-61607-2first seen 2026-07-31 05:16:40