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Assessing land use land cover change and carbon stock dynamics in the Northwestern Himalayas using remote sensing and InVEST-CSS model

リモートセンシングとInVEST-CSSモデルを用いた北西ヒマラヤの土地利用・被覆変化と炭素ストック動態の評価 (AI 翻訳)

Keerti Manisha

Remote Sensing Applications Society and Environment📚 査読済 / ジャーナル2026-07-09#炭素会計Origin: Global
DOI: 10.1016/j.rsase.2026.102159
原典: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2026.102159

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、リモートセンシングとInVEST-CSSモデルを組み合わせ、北西ヒマラヤ地域の土地利用・被覆変化が炭素ストックの動態に与える影響を定量評価した。景観変化に伴う炭素蓄積量の変動を明らかにし、生態系ベースの炭素管理に有用な実証データを提供する。

English

This study uses remote sensing and the InVEST-CSS model to quantify land use/land cover change and its effects on carbon stock dynamics in the Northwestern Himalayas. It provides empirical evidence linking landscape changes to carbon sequestration, supporting ecosystem-based carbon management.

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

日本の国立温室効果ガスインベントリや森林炭素吸収源の管理において、土地利用変化と炭素ストックの関係を評価する手法は参考になる。特に、SSBJやカーボンニュートラル政策とも関連する生態系炭素の算定に活用できる。

In the global GX context

The study contributes to global understanding of land-use-driven carbon dynamics, relevant for land-based mitigation in NDCs and ecosystem carbon accounting frameworks. It complements corporate GHG accounting by addressing terrestrial carbon pools.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a regional case study linking LULC change to carbon stock estimates, useful for climate modelers and land-use scientists.

🏛政策担当者:Relevant for land-use planning and carbon sink management, informing national climate targets and land-sector policies.

🔗 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。