韓国養豚のカーボンフットプリントにおける課題と高度化のためのデータ構築に関する研究

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

🔬研究者:Demonstrates the significance of feed sourcing uncertainty in livestock LCA and a Monte Carlo-based method to handle it.

🏢実務担当者:Highlights the need for detailed feed composition data to improve carbon footprint accuracy for pork products.

🏛政策担当者:Supports development of national feed databases to align livestock sector with 2050 carbon neutrality goals.

韓国が2050年までのカーボンニュートラルを目指す中、畜産部門における温室効果ガス（GHG）排出量の正確な定量化は極めて重要な優先課題となっている。本研究は、国内の豚生産を対象にゆりかごから農場ゲートまでのライフサイクルアセスメント（LCA）を実施し、カーボンフットプリント（CF）算定における主要な論点を特定し、飼料構成に関する重要なデータギャップに対処することを目的とした。機能単位は、豚1頭あたりの生体重115.26 kgと定義した。その結果、総CFは1頭あたり993.21 kg CO₂換算（CO₂-eq.）であり、飼料生産が総排出量の76.31%と predominant な割合を占めた。この割合は世界平均よりも著しく高く、主に韓国が炭素集約的な輸入飼料穀物に構造的に大きく依存していることに起因する。市販飼料データに内在する不透明性と情報非対称性に対処するため、モンテカルロシミュレーション（1,000回の反復）を用いた確率論的アプローチを採用した。成長段階別の飼料配合の変動は比較的安定していたが（CV = 2.30%）、主要飼料原料、特にトウモロコシの地理的原産地は substantial な不確実性をもたらした。トウモロコシのCFは原産地に応じて0.23〜1.86 kg CO₂-eq./kgの範囲で変動し、飼料関連排出量の変動係数（CV）は9.35%、生体重単位あたりの最終CFは18.0%の変動を示した。これらの知見は、豚肉生産の環境影響を決定する上で、原料調達が栄養効率と同様に重要であることを実証している。本研究は、GHG算定の透明性と信頼性を高めるためには、代表的かつ標準化された国内の豚飼料構成データベースの構築が不可欠であると結論づけている。このような基盤は、効果的な緩和戦略の策定と、畜産業の国家気候コミットメントへの整合を確保するための robust なベースラインを提供するものである。

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。

As Korea strives for carbon neutrality by 2050, accurate quantification of greenhouse gas (GHG) emissions in the livestock sector has become a critical priority. This study conducted a cradle-to-farm gate Life Cycle Assessment (LCA) of domestic pig production to identify key issues in carbon footprint (CF) calculation and address significant data gaps regarding feed composition. The functional unit was defined as 115.26 kg of live weight per pig head. The results revealed a total CF of 993.21 kg CO2-eqivalent (CO2-eq.) per head, with feed production accounting for a predominant 76.31% of total emissions. This share is notably higher than global averages, primarily due to the Korea’s heavy structural reliance on carbon-intensive imported feed grains. To address the inherent opacity and information asymmetry of commercial feed data, a stochastic approach utilizing Monte Carlo simulation (1,000 iterations) was employed. While variability in dietary formulations across growth stages was relatively stable (CV = 2.30%), the geographical origin of primary feed ingredients, specifically corn, introduced substantial uncertainty. The CF of corn varied from 0.23 to 1.86 kg CO2-eq./kg depending on its origin, leading to a 9.35% coefficient of variation (CV) in feed-related emissions and an 18.0% fluctuation in the final CF per unit of live weight. These findings demonstrate that ingredient sourcing is as critical as nutritional efficiency in determining the environmental impact of swine production. The study concludes that establishing a representative, standardized national pig feed composition database is imperative for enhancing the transparency and reliability of GHG accounting. Such a foundation will provide a robust baseline for developing effective mitigation strategies and ensuring the livestock industry’s alignment with national climate commitments.

• openalex https://doi.org/10.5187/jast.2500214first seen 2026-06-18 05:27:43