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ヘルフェンシュタインら2026年、農地管理が土壌炭素に与える影響に関する大陸規模の証拠、Global Change Biology

Data for Helfenstein et al. 2026, Continental-scale evidence of farm management impacts on soil carbon, Global Change Biology (原題)

Julian Helfenstein

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)データセット2026-05-01#炭素会計Origin: Global
DOI: 10.5281/zenodo.19948606
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.19948606

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本データセットは、欧州全域の農地管理と土壌有機炭素（SOC）変化の関係を分析した研究に付随する。LUCAS調査（2009年・2018年）とFADNデータを結合し、耕起強度、肥料投入、輪作多様性などの管理変数がSOC動態に与える影響を評価する。プライバシー保護のため個別農場の管理値は含まれないが、確率的予測値を提供する。

English

This dataset accompanies a study on continental-scale evidence of farm management impacts on soil carbon across Europe. It integrates LUCAS soil survey data (2009, 2018) with farm management variables from the FADN dataset, including tillage, fertilization, and crop rotation, to assess effects on soil organic carbon change. Point values are withheld for privacy; predicted management probabilities are provided.

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

日本では農地土壌炭素の算定・報告が今後拡大する可能性があり、本データが示す管理変数と炭素変化の関係は、日本の農業分野におけるGX実践（例：カーボンファーミング、J-クレジット）のエビデンス基盤として参考になる。

In the global GX context

This paper provides large-scale empirical evidence linking farm management practices to soil carbon changes, directly relevant to global carbon accounting frameworks (e.g., IPCC guidelines, carbon farming initiatives). It supports corporate scope 3 accounting for agricultural supply chains and informs policy on agricultural decarbonization.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a validated dataset and methodology for analyzing management impacts on soil carbon across large scales.

🏢実務担当者:Offers evidence-based insights on which management practices (e.g., tillage, fertilization) influence soil carbon sequestration.

🏛政策担当者:Supports design of agricultural carbon credit programs by quantifying the link between management and SOC change.

📄 抄録（日本語訳）

出版に付随するデータセット - タイトル: 農場管理が土壌炭素に与える影響に関する大陸規模の証拠 - 著者: Julian Helfenstein, Nick van Dijk, Anna Edlinger, Gabriel Y.K. Moinet, Sophie Q. van Rijssel, Alexandre M.J.-C. Wadoux, Rachel Creamer, Carmen Vazquez, Vera L. Mulder - ジャーナル: Global Change Biology 注記: データソースについては、Helfenstein et al. 2026, Continental-scale evidence of farm management impacts on soil carbon, Global Change Biology の補足表S4を参照のこと。管理変数のポイント値は、土地所有者のプライバシー保護のため含まれていない。変数の説明 LC1_orig = 元のLUCAS LC1土地被覆 LC1_JH = 本研究用に簡略化したLC1 LC0_JH = 簡略化したLC0土地被覆 Depth = 土壌深度 OC_2018 = LUCAS調査年2018年の土壌有機炭素濃度（g kg-1） OC_2009 = LUCAS調査年2009年の土壌有機炭素濃度（g kg-1） ParMat1 = 母材1 ParMat2 = 母材2 Sand/silt/clay = 土壌テクスチャー成分（%） WRB_LV1 = 世界土壌参照基準による土壌グループ Elevation.y = 標高（m） Coarse = 粗粒画分含有量（%） Aridity = 乾燥度 ET0 = 可能蒸発散量（mm） Koppen = ケッペン・ガイガー気候区分 MAT = 年平均気温 MAP = 年平均降水量 PCZ = Feeney et al. 2024による土壌気候帯 PCZ_imputed = 予測された土壌気候帯 dSOC = 2009年から2018年までのSOC濃度の変化 r.dSOC = SOCストックの相対変化 stock_2018 = 土壌有機炭素ストック（Mg C ha-1） median_SOC_stock = PCZごとのSOCストック中央値 stock_benchmarked = 観測されたSOCストックを中央値ストックで除した値 bdref = 仮比重 n = FADNデータセットにおいて、最も可能性の高い農場管理を予測するために使用された同じLC1を持つ近隣の個別農場の数 crich = 作物の豊富さ organic = 有機栽培の確率 rot = 作物輪作の多様性 LU = 家畜単位（ha-1） N_min/P_min/K_min = 化学肥料施用量（kg ha-1） N_input/P_input/K_input = 化学肥料と動物由来肥料の合計施用量（kg ha-1） N_org/P_org/K_org = 総栄養投入量に占める堆肥の割合 till = 耕起強度 cer = 作物輪作における穀類の割合（%） roo = 作物輪作における根菜類・塊茎類の割合（%） pul = 作物輪作における豆類の割合（%） rap = 作物輪作におけるナタネの割合（%） sun = 作物輪作におけるヒマワリの割合（%） ind = 作物輪作におけるその他の工業作物の割合（%） maize = 作物輪作におけるトウモロコシの割合（%） veg = 作物輪作における野菜の割合（%） frleg = 作物輪作における飼料用マメ科植物の割合（%） ley = 作物輪作における牧草の割合（%） ley_forage = 牧草と飼料用マメ科植物の合計 intensity = 総合的な管理強度指数

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）

Dataset accompanying the publication - Title: Continental-scale evidence of farm management impacts on soil carbon - Authors: Julian Helfenstein, Nick van Dijk, Anna Edlinger, Gabriel Y.K. Moinet, Sophie Q. van Rijssel, Alexandre M.J.-C. Wadoux, Rachel Creamer, Carmen Vazquez, Vera L. Mulder - Journal: Global Change Biology Notes: For data sources see Supplementary Table S4 of Helfenstein et al. 2026, Continental-scale evidence of farm management impacts on soil carbon, Global Change Biology. Point values of management variables are not included to protect privacy of land owners. Variable descriptions LC1_orig = original LUCAS LC1 land cover LC1_JH = simplified LC1 for this study LC0_JH = simplified LC0 land cover Depth = soil depth OC_2018 = soil organic carbon concentration in g kg-1 from LUCAS survey year 2018 OC_2009 = soil organic carbon concentration in g kg-1 from LUCAS survey year 2009 ParMat1 = parent material1 ParMat2 = parent material2 Sand/silt/clay = soil texture component in % WRB_LV1 = world reference base soil group Elevation.y = elevation in m Coarse = coarse fragment content in % Aridity = aridity ET0 = potential evapotranspiration in mm Koppen = Köppen-Geiger climate classification MAT = mean annual temperature MAP = mean annual precipitation PCZ = pedoclimatic zone from Feeney et al. 2024 PCZ_imputed = predicted pedoclimatic zone dSOC =change in SOC concentration between 2009 and 2018 r.dSOC = relative change in SOC stock_2018 = soil organic C stocks in Mg C ha-1 median_SOC_stock = median SOC stocks per PCZ stock_benchmarked = observed SOC stock divided by median stock bdref = bulk density n = number of nearby individual farms in FADN dataset having the same LC1 used for predicting most likely farm management crich = crop richness organic = probability of organic cultivation rot = crop rotational diversity LU = livestock units ha-1 N_min/P_min/K_min = mineral fertilizer application in kg ha-1 N_input/P_input/K_input = mineral plus animal-based fertilizer application in kg ha-1 N_org/P_org/K_org = share of manure in total nutrient input till = tillage intensity cer = % cereals in crop rotation roo = % roots and tubers in crop rotation pul = % pulses in crop rotation rap = % rapeseed in crop rotation sun = % sunflower in crop rotation ind= % other industrial crops in crop rotation maize = % maize in crop rotation veg = % vegetables in crop rotation frleg = % fodder legumes in crop rotation ley = % ley in crop rotation ley_forage = sum of ley and frleg intensity = aggregate management intensity index

🔗 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。