ブルーカーボン生態系のモニタリングと管理のためのインテリジェント技術：新興デジタル技術のグローバルな計量書誌学的分析と今後の研究の方向性
Intelligent Technologies for Blue Carbon Ecosystem Monitoring and Management: A Global Bibliometric Analysis of Emerging Digital Technologies and Future Research Directions (原題)
Cheryl O. Tayo
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、ブルーカーボン生態系のモニタリングと管理におけるインテリジェント技術の世界的発展を、Scopus収録の7,054件の文献（1971-2026年）をBibliometrixとVOSviewerで分析した計量書誌学的研究である。2010年以降の研究成長の加速、リモートセンシングや機械学習、深層学習へのテーマ進化を明らかにし、今後の研究の方向性を示した。
English
This bibliometric study analyzes global development of intelligent technologies for blue carbon ecosystem monitoring, using 7,054 Scopus publications (1971-2026) with Bibliometrix and VOSviewer. It reveals accelerated growth post-2010, thematic shift toward AI, deep learning, and data-driven approaches, providing a roadmap for future research and sustainable coastal 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
日本では、ブルーカーボン生態系（藻場・干潟・マングローブ）の保全がカーボンニュートラル戦略の一部として注目されており、SSBJ開示や統合報告書での自然関連情報開示（TNFD）とも関連する。本研究は、AI・リモートセンシング技術の動向を俯瞰し、日本の沿岸生態系モニタリングや開示実務への応用可能性を示唆する。
In the global GX context
Globally, blue carbon ecosystems are increasingly recognized for their climate mitigation and adaptation potential, aligning with TNFD and climate disclosure frameworks. This study maps the technological landscape (AI, remote sensing, ML) for monitoring these ecosystems, offering insights for enhancing transparency and effectiveness in nature-based climate solutions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a comprehensive bibliometric overview of intelligent technologies for blue carbon monitoring, highlighting research gaps and emerging AI/ML trends.
🏢実務担当者:Identifies key technologies and leading institutions for blue carbon monitoring, useful for corporate sustainability teams exploring nature-based solutions and disclosure.
🏛政策担当者:Offers evidence of global research trends and collaboration patterns, informing policy support for blue carbon conservation and technology adoption.
📄 抄録（日本語訳）
この書誌計量学研究は、研究の成長、科学的影響、共同研究パターン、概念構造、および新興研究の方向性を調査することにより、ブルーカーボン生態系のモニタリングと管理のためのインテリジェント技術の世界的な発展を分析した。Scopusデータベースから合計7,054件のScopus収録出版物（1971年～2026年）を取得し、Bibliometrix（RStudio）およびVOSviewerを用いて分析した。調査結果は、特に2010年以降における科学生産の持続的な成長を明らかにした。Remote Sensingが主要な出版源として浮上し、Universitas Gadjah MadaとEast China Normal Universityが最も生産的な所属機関であった。米国と中国が出版量と被引用影響において優位を占め、57か国間の協力によって支えられていた。科学マッピングにより、リモートセンシング、マングローブ、ブルーカーボン、地理情報システム、機械学習、LiDAR、および生態系モニタリングを中心とした6つの主要なキーワードクラスターが特定された。テーマの進化は、人工知能、深層学習、およびデータ駆動型アプローチへの移行を示しており、将来のブルーカーボン研究と持続可能な沿岸生態系管理のための貴重な参考資料を提供している。
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。
📄 Abstract（原文）
This bibliometric study analyzed the global development of intelligent technologies for blue carbon ecosystem monitoring and management by examining research growth, scientific impact, collaboration patterns, conceptual structures, and emerging research directions. A total of 7,054 Scopus-indexed publications (1971–2026) were retrieved from the Scopus database and analyzed using Bibliometrix (RStudio) and VOSviewer. The findings revealed sustained growth in scientific production, particularly after 2010. Remote Sensing emerged as the leading publication source, while Universitas Gadjah Mada and East China Normal University were the most productive affiliations. The United States and China dominated publication output and citation impact, supported by collaboration among 57 countries. Science mapping identified six major keyword clusters centered on remote sensing, mangroves, blue carbon, geographic information systems, machine learning, LiDAR, and ecosystem monitoring. Thematic evolution indicated a shift toward artificial intelligence, deep learning, and data-driven approaches, providing a valuable reference for future blue carbon research and sustainable coastal ecosystem management.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.59543/jidmis.v3.1217first seen 2026-08-03 04:53:01
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