Analysis of Spatio-temporal Evolution Characteristics and Influencing Factors of Agricultural Carbon Emissions in the Yellow River Basin (Postprint)
Wenxuan Chen, Chen Yu, Wang Shenglong
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文はIPCCの排出係数を用いて黄河流域の各省の農業炭素排出量（2013～2023年）を算出し、モランI統計量による空間的自己相関分析とLMDIによる要因分解を行った。その結果、農業炭素排出には顕著な空間的集積がみられ、農業経済発展が主要な推進要因であることを明らかにした。
English
This study calculates agricultural carbon emissions in the Yellow River Basin (2013-2023) using IPCC methodologies, applies Moran's I for spatial autocorrelation analysis, and employs Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) to quantify influencing factors. Findings reveal distinct spatio-temporal patterns and dominant drivers such as agricultural economic development.
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
本論文は中国の黄河流域を対象としていますが、日本の農業セクターにおける炭素排出の空間分析手法として参考になります。特に、LMDIを用いた要因分解のアプローチは、日本の都道府県別農業排出分析に適用可能です。
In the global GX context
This paper contributes to regional agricultural carbon accounting literature by demonstrating spatial dynamics and driving factors at a subnational scale using established IPCC methods. It provides a methodological reference for similar analyses in other regions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A case study on spatial-temporal agricultural carbon emissions using Moran's I and LMDI, offering empirical insights into regional emission patterns.
🏢実務担当者:Provides a framework for analyzing agricultural carbon emissions at a regional level, useful for sustainability teams in agribusiness.
🏛政策担当者:Highlights key drivers of agricultural carbon emissions, informing regional carbon reduction policies and spatial targeting.
📄 Abstract（原文）
To deeply explore the spatiotemporal distribution characteristics of agricultural carbon emissions in the Yellow River Basin, the carbon emission factors provided by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) were adopted to calculate the total agricultural carbon emissions of various provinces (regions) in the Yellow River Basin from 2013 to 2023. Moran’s I was employed to analyze the spatial autocorrelation, and the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) was used to quantitatively ...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/202604.00340first seen 2026-05-05 07:45:29 · last seen 2026-05-06 00:52:03
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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。