SBTN Land v2 — 土地環境評価因子（LEAFs）
SBTN Land v2 - Land Environmental Assessment Factors (LEAFs) (原題)
Loyola Angosto, Cristobal
🤖 gxceed AI 要約
日本語
SBTN Land v2で用いる土地環境評価因子（LEAFs）のデータセット。土壌有機炭素（SOC）、土壌侵食、陸域酸性化の各指標について、ラスタ・ジオパッケージ・CSVの3形式で提供する。ジオパッケージは生態地域・準国・国レベルで集計され、目標設定手法と会計ガイドライン（AGILE）での利用を想定する。手法を記述する論文とPython実装も併せて公開予定。
English
A dataset of Land Environmental Assessment Factors (LEAFs) supporting SBTN Land v2, covering soil organic carbon, soil erosion, and terrestrial acidification. Factors are provided as rasters, geopackages aggregated at ecoregion, sub-country and country levels, and CSVs with summary statistics. Intended for SBTN target-setting and the AGILE accounting guidelines, with an accompanying paper and Python implementation.
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
SBTN（科学に基づく自然目標）は日本企業の自然資本・生物多様性開示とTNFD対応に直結する。LEAFsは土地関連目標の算定基盤となり、SSBJ・有報での自然関連開示を検討する企業の実務判断材料となる。
In the global GX context
SBTN Land v2 operationalizes nature target-setting, complementing TNFD and ISSB's growing focus on nature-related risk. Standardized LEAFs give global disclosure scholarship a reproducible, spatially explicit basis for land-impact accounting across ecoregions and countries.
👥 読者別の含意
🔬研究者:土地・土壌影響評価の空間明示的な標準因子として、自然資本会計やTNFD関連研究の基盤データに使える。
🏢実務担当者:SBTN Land目標設定や自然関連開示に取り組む企業が、土地インパクト算定の実務ツールとして利用できる。
🏛政策担当者:自然関連開示制度の設計において、科学に基づく土地評価因子の標準化の重要性を示す。
📄 Abstract（原文）
This dataset contains Land Environmental Assessment Factors (LEAFs) to be used as part of version 2 of SBTN Land, including SOC, soil erosion, and terrestrial acidification factors. Each land quality indicator contain 3 sets of factors: rasters, in the original resolution; geopackages, summarizing factors at ecoregion (preferred), sub-country, and country level; csv, containing mean, median, and standard deviations at the ecoregion, sub-country, and country level. LEAFs are intended to be used as part of SBTN Land v2 methods, including the target setting method and the accounging guidelines (AGILE), which can be found here . The datasets will be accompained by a journal publication and github repository, describing the methods and data needed for each indicator, as well as a python implementation of each model. Geopackages contain 3 layers: "geometry_layer", which contain the geometries, the leaf layer, called leafs_{level} (e.g. leafs_country), which contain the leaf values, and a "metadata" layer, containing the metadata.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/23773110first seen 2026-11-11 04:12:43 · last seen 2026-11-12 04:11:45
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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。