黄河流域における農業炭素フットプリントの時空間的進化と影響要因
Spatiotemporal evolution and influencing factors of the agricultural carbon footprint in the yellow river basin (原題)
Dan Zhou, Yifei Pan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
中国の「二重炭素目標」を背景に、黄河流域55都市・20年分のパネルデータを用い、ライフサイクル評価と空間ダービンモデルで農業炭素フットプリント（ACF）の時空間分布と影響要因を分析した。ACFは「上昇後に低下」するパターンを示し、中東部で高く西部で低い。肥料・農薬投入や農業機械化はACFを増加させ、都市化や作付指数は減少させる。流域横断的な協調ガバナンスの必要性を提唱する。
English
Using LCA and a Spatial Durbin Model on 20 years of panel data from 55 cities, this study analyzes the spatiotemporal patterns and drivers of the agricultural carbon footprint (ACF) in China's Yellow River Basin. ACF follows a rise-then-decline pattern, higher in central/eastern regions, and shows significant spatial clustering. Fertilizer/pesticide inputs and mechanization raise ACF, while urbanization and cropping intensity lower it, supporting cross-regional low-carbon agricultural governance.
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
中国の地域農業炭素会計の実証例であり、日本の農業分野におけるScope 3・サプライチェーン排出把握や地域別インベントリ整備の参考になりうる。ただしSSBJや有報開示との直接接続はなく、日本文脈での優先度は中程度。
In the global GX context
Adds regional empirical evidence on agricultural carbon accounting, relevant to global efforts on Scope 3 land-sector emissions and national inventory refinement. It complements but does not directly engage TCFD/ISSB disclosure frameworks, offering methodology transferable to other river-basin or regional agricultural systems.
👥 読者別の含意
🔬研究者:農業炭素フットプリントの空間計量分析手法（LCA＋空間ダービンモデル）の応用例として参考になる。
🏢実務担当者:食品・農業関連企業が地域別サプライチェーン排出を把握する際の手法参考になるが、直接的な開示要件対応ではない。
🏛政策担当者:流域横断的な農業低炭素化政策の設計において、地域別・要因別のエビデンスとして活用可能。
📄 Abstract（原文）
In the context of China’s “dual carbon goals” (carbon peak and neutrality goals) and the ecological conservation and high-quality development of the Yellow River Basin (YRB), understanding the characteristics of spatiotemporal evolution and the factors influencing the agricultural carbon footprint (ACF) is essential for developing effective policies to reduce agricultural carbon emission (ACE). This paper examines the spatial and temporal distribution patterns and factors influencing ACF in the YRB, using Life Cycle Assessment and the Spatial Durbin Model with panel data from 55 cities over the past 2 decades. The results show that ACE and carbon sequestration have experienced a fluctuating upward trend, while the ACF exhibits a “rise-then-decline” pattern, with high values in the central and eastern regions and low values in the west. Overall, the agroecosystem displays an ecological surplus. Meanwhile, the ACF of the YRB shows a significant positive spatial correlation with notable clustering. Additionally, ACF is positively affected by fertilizer and pesticide inputs, fiscal support for agriculture, and the level of agricultural mechanization. Conversely, factors such as urbanization level, multiple cropping index, agricultural industrial structure, and agricultural economic development level have negative effects. Therefore, based on these findings, establishing a mechanism for collaborative, cross-regional governance of the YRB could help achieve the “double carbon goals” by promoting a low-carbon agricultural transition.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3389/fenvs.2026.1793645first seen 2026-09-10 04:47:52
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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。