予測正味炭素排出限度（PNCEL）：アグロフォレストリーシステムにおける炭素管理のための動的モデル

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a dynamic modeling approach for net carbon balance in agroforestry, with potential for AI integration.

🏢実務担当者:Offers a tool for measuring and projecting carbon footprint, supporting sustainability reporting and certification.

🏛政策担当者:Informs design of performance-based incentive programs and agroenvironmental policies.

目的 | 農業およびアグロフォレストリーシステムは、温室効果ガス（GHG）排出に大きな影響を与える一方で、炭素隔離の多大な機会も同時に提供することが示されている。それにもかかわらず、それらの正味炭素収支の定量化と予測は、依然としてかなりの課題となっている。本研究は、直接排出、土壌炭素隔離、および正味炭素収支を統合することにより、アグロフォレストリーシステムにおける炭素フットプリントを測定・予測するために設計された動的モデルに適用される新たな指標であるProjected Net Carbon Emission Limit（PNCEL）を紹介する。このモデルは、持続可能な事業管理を支援し、公共政策の策定に情報を提供し、排出削減に対する土壌管理の影響に関する学術研究を促進することを目的とする。方法論/アプローチ | PNCELモデルは、高度な時間的モニタリングと農業およびアグロフォレストリー生産チェーンの炭素管理指標を統合し、緩和戦略の正味効果の評価を可能にし、証拠に基づく運用上の推奨事項を提供する。このモデルは、GHGインベントリからのデータを組み込み、GHGプロトコルやISO 14064などの国際基準に整合する。このモデルは、動的方程式を用いて絶対GHG排出量、正味炭素収支（NCB）、およびProjected Net Carbon Emission Limit（PNCEL）を計算し、緩和戦略の正味効果の評価を可能にし、長期的シナリオに対する運用上の推奨事項を提供する。当初はブドウ栽培に適用されたが、このモデルの柔軟性により、オリーブ栽培、果実生産、および統合アグロフォレストリーシステムを含む他のセクターへの適応が可能となる。持続可能な事業管理への応用に加えて、このモデルは、規制機関による公共政策の策定や、排出削減に対する土壌管理の影響を研究する学術機関によっても利用され得る。期待される結果 | 将来の予測は、PNCELが機械学習および人工知能との統合を通じて強化され得ることを示しており、より広範な農業活動への適用可能性を拡大し、標準化されたカーボンニュートラル指数へと進化する。このモデルの動的かつ柔軟なアプローチは、カスタマイズされた脱炭素戦略の作成を支援し、アグロフォレストリーシステムの持続可能な移行およびパリ協定に概説されたものなどの世界的な気候目標の達成に貢献する。実務的含意 | このモデルは、農業環境政策の指針となり、成果に基づくインセンティブプログラムの設計を可能にし、炭素認証スキームを支援し、気候に配慮した管理を求める農家への普及サービスに情報を提供する大きな可能性を有する。しかしながら、その完全な制度的採用には、農家報告データに対するさらなる実証的検証と堅牢な検証メカニズムが必要となる。

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。

Purpose | Agricultural and agroforestry systems have been shown to have a significant impact on greenhouse gas (GHG) emissions, whilst simultaneously presenting considerable opportunities for carbon sequestration. Nevertheless, the quantification and projection of their net carbon balance continue to represent a considerable challenge. This study introduces the Projected Net Carbon Emission Limit (PNCEL), a new metric applied in a dynamic model designed to measure and project the carbon footprint in agroforestry systems by integrating direct emissions, soil carbon sequestration, and net carbon balance. The model aims to support sustainable business management, inform public policy formulation, and facilitate academic research on soil management's impact on emission reductions. Methodology/Approach | The PNCEL model integrates advanced temporal monitoring with carbon management metrics for agricultural and agroforestry production chains, enabling the assessment of the net effectiveness of mitigation strategies and providing evidence-based operational recommendations. The model incorporates data from GHG inventories, aligning with international standards such as the GHG Protocol and ISO 14064. The model employs dynamic equations to calculate Absolute GHG Emissions, Net Carbon Balance (NCB), and the Projected Net Carbon Emission Limit (PNCEL), allowing the net effectiveness of mitigation strategies to be assessed and providing operational recommendations for long-term scenarios. Although initially applied in viticulture, the model's flexibility allows for its adaptation to other sectors, including olive cultivation, fruit production, and integrated agroforestry systems. Beyond its application in sustainable business management, the model can be utilised by regulatory bodies for public policy formulation and by academic institutions to study the impact of soil management on emission reductions. Expected Results | Future projections indicate that the PNCEL can be enhanced through integration with machine learning and artificial intelligence, expanding its applicability to a broader range of agricultural activities and evolving into a standardised carbon neutrality index. The model's dynamic and flexible approach supports the creation of tailored decarbonisation strategies, contributing to the sustainable transition of agroforestry systems and the achievement of global climate goals, such as those outlined in the Paris Agreement. Practical Implications | The model holds significant potential for guiding agroenvironmental policies, enabling the design of performance-based incentive programs, supporting carbon certification schemes, and informing extension services for farmers seeking climate-positive management. However, its full institutional adoption will require further empirical validation and robust verification mechanisms for farmer-reported data.

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.21672940first seen 2026-07-31 06:01:54