[Construction and Driving Factors Analysis of a Machine Learning-based Prediction Model for Net Carbon Sink in Chinese Agriculture].

日本語

本論文は、機械学習を用いて中国農業の純炭素吸収量を予測するモデルを構築し、その駆動要因を分析した。多様なデータソースを統合し、農業活動からの炭素吸収・排出を推定。結果は農業慣行の最適化による炭素吸収促進・排出削減に示唆を与える。

English

This paper constructs a machine learning model to predict net carbon sinks in Chinese agriculture and analyzes driving factors. The model integrates multiple data sources to estimate carbon sequestration and emissions from agricultural activities. Findings provide insights for optimizing agricultural practices to enhance carbon sinks and reduce emissions.

日本のGX文脈において

中国農業に特化しているが、手法は日本の農業分野でのJ-クレジットやカーボンファーミング評価にも応用可能。SSBJの温室効果ガス排出量算定に関連し、農業セクターのカーボンアカウンティング高度化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

While focused on Chinese agriculture, the machine learning methodology is transferable to other countries for agricultural carbon sink estimation. This aligns with global efforts under the Paris Agreement to enhance national greenhouse gas inventories and develop carbon offset programs in agriculture.