農産物の空間明示的フットプリント：ブラジルの大豆輸出に内在する炭素排出のマッピング

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

🔬研究者:Provides a bottom-up approach integrating LCA with trade flow analysis for spatially explicit carbon footprints, useful for improving Scope 3 accounting methods.

🏢実務担当者:Offers insights for companies sourcing agricultural commodities to identify high-emission sourcing regions and adjust procurement strategies to reduce Scope 3 emissions.

🏛政策担当者:Informs policy on trade-related emissions and deforestation, supporting due diligence regulations like the EU Deforestation Regulation.

農産物の炭素およびその他の環境フットプリントの信頼性の高い推定には、グローバルなサプライチェーンに沿った多様な条件の広範な把握が必要である。ライフサイクルアセスメント（LCA）は、生産、輸送、製造システムにおける空間的・時間的変動性に対処する際に限界に直面する。我々は、LCAの原則と拡張された物理的貿易フロー分析の統合を通じて、高い空間解像度で農産物の生産と貿易に埋め込まれた温室効果ガス（GHG）排出量を定量化するボトムアップアプローチを提示する。本アプローチは、2010年から2015年までの期間におけるブラジルの大豆輸出の炭素フットプリント（製品1トンあたりの二酸化炭素換算トン数として）を、原産自治体から国際市場まで特定された約90,000件の個別の豆、油、およびタンパク質粕の貿易フローに基づいて推定する。大豆は世界で最も取引されている農産物であり、ブラジルにおける主要な農業輸出作物であり、そこでは重大な環境影響と関連している。我々は、調達地域、輸入国、およびサプライチェーン全体のサブステージにわたる炭素排出量の極めて大きな空間的変動性を検出する。最大の炭素フットプリントは、MATOPIBA州およびパラ州にわたる自治体と関連しており、そこでは大豆が自然植生の喪失に直接結びついている。前述の州から大豆を輸入することは、製品単位あたりの排出量がブラジル平均（0.69 t t−1）の最大6倍に達した。欧州連合（EU）は最大の炭素フットプリント（0.77 t t−1）を有し、これは例えば最大の大豆輸入国である中国（0.67 t t−1）よりも、内在する森林破壊からの排出量の割合が大きいためである。2010年から2015年におけるブラジルの大豆輸出からの総GHG排出量は223.46 Mtと推定され、その半分以上を中国が輸入したが、EUは絶対量で森林破壊からの排出量をより多く輸入した。本アプローチは、地域、国、国家、国際規模でのサプライチェーン全体にわたる環境管理の強化のためのデータに貢献し、農業生産と貿易の影響に対する世界的責任に関する議論に情報を提供する。

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。

Reliable estimates of carbon and other environmental footprints of agricultural commodities require capturing a large diversity of conditions along global supply chains. Life Cycle Assessment (LCA) faces limitations when it comes to addressing spatial and temporal variability in production, transportation and manufacturing systems. We present a bottom-up approach for quantifying the greenhouse gas (GHG) emissions embedded in the production and trade of agricultural products with a high spatial resolution, by means of the integration of LCA principles with enhanced physical trade flow analysis. Our approach estimates the carbon footprint (as tonnes of carbon dioxide equivalents per tonne of product) of Brazilian soy exports over the period 2010–2015 based on ~90,000 individual traded flows of beans, oil and protein cake identified from the municipality of origin through international markets. Soy is the most traded agricultural commodity in the world and the main agricultural export crop in Brazil, where it is associated with significant environmental impacts. We detect an extremely large spatial variability in carbon emissions across sourcing areas, countries of import, and sub-stages throughout the supply chain. The largest carbon footprints are associated with municipalities across the MATOPIBA states and Pará, where soy is directly linked to natural vegetation loss. Importing soy from the aforementioned states entailed up to six times greater emissions per unit of product than the Brazilian average (0.69 t t−1). The European Union (EU) had the largest carbon footprint (0.77 t t−1) due to a larger share of emissions from embodied deforestation than for instance in China (0.67 t t−1), the largest soy importer. Total GHG emissions from Brazilian soy exports in 2010–2015 are estimated at 223.46 Mt, of which more than half were imported by China although the EU imported greater emissions from deforestation in absolute terms. Our approach contributes data for enhanced environmental stewardship across supply chains at the local, regional, national and international scales, while informing the debate on global responsibility for the impacts of agricultural production and trade.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2020.102067first seen 2026-08-02 17:26:27