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Comparative Biomass Carbon Storage, CO₂ Mitigation Potential and Green Economy Valuation of Polyculture and Monoculture Plantations under the Jan Van Yojna Social Forestry Scheme in Semi-Humid Tropical Jharkhand India

半湿潤熱帯インド・ジャールカンド州におけるJan Van Yojna社会林業スキーム下の混植・単植プランテーションのバイオマス炭素貯留、CO₂削減ポテンシャル、グリーン経済評価の比較 (AI 翻訳)

Md. Shahzad Ahmad, Shanker Uma, Naiyar Naaz

Research Squareプレプリント2026-05-27#炭素会計対象セクター: agriculture
DOI: 10.21203/rs.3.rs-9566029/v1
原典: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9566029/v1
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

インド・ジャールカンド州の社会林業スキーム下での混植と単植のバイオマス炭素貯留とCO₂削減効果を比較。混植がより高い炭素貯留とグリーン経済価値を提供する可能性を示す。

English

This study compares biomass carbon storage, CO₂ mitigation potential, and green economy valuation of polyculture vs. monoculture plantations under the Jan Van Yojna social forestry scheme in semi-humid tropical Jharkhand, India. Polyculture plantations likely show superior performance in carbon sequestration and economic value.

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

日本でもJ-クレジットなど森林吸収源の活用が進む中、インドの社会林業における混植の効果を示す本知見は、国内の植林事業やカーボンオフセットの設計に参考になる可能性がある。

In the global GX context

This study provides empirical evidence from India on carbon sequestration performance of different plantation types, relevant for nature-based solutions and REDD+ strategies globally. It underscores the co-benefits of biodiversity and carbon storage in social forestry.

👥 読者別の含意

🔬研究者:GX researchers can use the empirical data on carbon storage in polyculture vs. monoculture for validation of carbon models and to inform nature-based solutions.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams engaged in nature-based carbon offset projects can refer to these findings for designing more effective afforestation projects.

🏛政策担当者:Policy makers in developing countries can consider polyculture plantations as a cost-effective measure for climate mitigation and green economy development.

🔗 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。