埋立地ガスの排出算定と緩和戦略：持続可能な廃棄物管理システムにおけるメタンと二酸化炭素の定量化
Emission Accounting and Mitigation Strategies for Landfill Gas: Quantifying Methane and Carbon Dioxide in Sustainable Waste Management Systems (原題)
Priyanka Dwivedi, Devendra Singh Rathore, Chitra Bhatangar and Vaibhav Purohit
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、埋立地からのGHG排出（特にメタンとCO2）を算定するための理論モデル（デフォルト法、LandGEM、MTM、FOD）を比較し、MRVフレームワークの重要性を強調する。さらに、TROPOMIなどの衛星リモートセンシング技術と従来の推定モデルを統合し、モンテカルロ法による不確実性評価とLCAによる緩和策を提案する。循環経済における埋立地の環境フットプリント削減のロードマップを提供する。
English
This paper compares theoretical models (Default, LandGEM, MTM, FOD) for estimating landfill GHG emissions, emphasizing the MRV framework. It integrates satellite remote sensing (e.g., TROPOMI) with conventional models, uses Monte Carlo for uncertainty, and applies LCA for mitigation. It provides a roadmap to reduce landfill footprints in a circular economy.
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、廃棄物処理施設からのメタン排出は温暖化対策計画の対象であり、SSBJ開示においてもScope 1排出量の算定が求められる。本論文のMRVと衛星技術の統合は、日本の自治体や廃棄物処理企業が排出量の正確な算定・報告を行う上で参考になる。
In the global GX context
Globally, landfill methane is a key target for climate action (Global Methane Pledge). This paper's integration of MRV with satellite data aligns with international reporting standards (IPCC guidelines) and supports companies in meeting disclosure requirements under ISSB/CSRD by improving accuracy of Scope 1 emissions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a comparative analysis of landfill gas estimation models and highlights the potential of satellite data for improving accuracy.
🏢実務担当者:Offers a framework for selecting appropriate estimation methods and integrating MRV for better emissions reporting.
🏛政策担当者:Supports the case for stringent regulations and technological integration in waste management to meet climate targets.
📄 抄録（日本語訳）
廃棄物管理への持続可能なアプローチは、気候変動緩和策における重要な最前線となっている。包括的な算定ツールは、埋立地の状況における温室効果ガス（GHG）排出の緩和に使用されている。GHGに関する多くの分析モデルが検討されており、特にメタン（CH4）と二酸化炭素（CO2）の推定に焦点が当てられている。理論モデルは、Default法から、標準的な産業手法であるLandfill Gas Emissions Model（LandGEM）、Modified Triangular Method（MTM）、そして複雑な速度論的アプローチであるFirst Order Decay Method（FOD）まで多岐にわたる。気候データの検証とGHG削減には、Measurement, Reporting, and Verification（MRV）として知られる堅牢な統合的アプローチが必要である。MRVは、より高度な高精度衛星技術と従来の理論的推定モデルとの比較分析によって強化される。本研究は、CH4排出の正確な検出と測定のためのTROPOMIデータ、ハイパースペクトルセンサー、熱センサーなどのGHG算定のためのリモートセンシング技術を探求する。一方、廃棄物組成データ、分解速度、廃棄物の年齢、その他の関連要因に基づく従来の方法は、モデルの予測可能性と信頼性を確実なものにする。これらのパラメータに内在する不確実性は、モンテカルロモデルを用いることで克服され、信頼性が向上する。ライフサイクルアセスメント（LCA）は緩和の枠組みを提供する。LCAはまた、廃棄物発電システムの価値におけるホットスポットを特定するためにも使用される。本章の調査結果は、厳格な規制基準と技術的に高度なアプローチの統合を提唱するものである。この研究は、循環経済における埋立地のフットプリントを削減するための広範なロードマップを提供する。
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。
📄 Abstract（原文）
The sustainable approach to waste management has been a critical frontier in climate mitigation action. Comprehensive accounting tools are used for the mitigation of green house gases (GHGs) emissions in the landfill context. A number of analytical models for GHGs are considered, specifically for the estimation of methane (CH4) and carbon dioxide (CO2). The theoretical models range from the Default method to the Landfill Gas Emissions Model (LandGEM) standard industrial method, the Modified Triangular Method (MTM), and the First Order Decay Method (FOD), which is a complex kinetic approach. A robust integrated approach, known as Measurement, Reporting, and Verification (MRV), is needed for the validation of climate data and reduction of GHG. The MRV is bolstered by comparative analysis among more advanced high-precision satellite technologies and conventional theoretical estimation models. The study explores remote sensing techniques for GHGs accounting, such as TROPOMI data, hyper spectral and thermal sensors, for the accurate detection and measurement CH4 emissions. Conversely, conventional methods based on waste composition data, decay rates, waste age, and other relevant factors ascertain the model’s predictability and reliability. Although inherent uncertainties in these parameters are overcome by using the Monte Carlo model, enhances reliability. Life cycle assessments (LCA) provide a mitigation framework. LCA is also used to identify hot spots in the value of the waste-to-energy system. The chapter’s findings advocate the integration of stringent regulatory standards with technologically advanced approaches. This research offers an extensive roadmap to reduce the footprints of landfills in a circular economy.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5772/intechopen.1015239first seen 2026-08-08 04:48:13
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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。