検証可能なギガトン規模の炭素除去のための地球システムデジタルツイン：風化促進

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

🔬研究者:Provides a comprehensive digital-twin architecture for CDR verification, useful for advancing carbon accounting and MRV research.

🏢実務担当者:Offers a framework for developing auditable MRV systems for enhanced weathering projects, relevant for carbon credit developers and sustainability teams.

🏛政策担当者:Highlights the need for standardized verification protocols for CDR, informing policy on carbon markets and climate targets.

抄録 ギガトン規模の二酸化炭素除去は、急速な排出削減と並行して必要とされるが、促進岩石風化は、炭素が不均質な土壌、地下水、河川、海洋を移動し、操業に伴う排出や環境影響がサプライチェーン全体で発生するため、検証が困難なままである。本論文は、原料生産から永続的貯留に至る促進風化の、永続的かつ不確実性を考慮した検証のための地球システム・デジタルツイン・フレームワークを開発する。本研究は、プロセスベースの地球化学、農業・水文モデリング、マルチソース観測、ベイズデータ同化、ライフサイクルアセスメント、および監査可能なモニタリング・報告・検証を統合する設計科学方法論を採用する。提案されるツインは、プロット、流域、地域、全球スケールにわたって構成される。これは、鉱物学的パスポート、土壌マスバランス、間隙水アルカリ度、同位体トレーサー、センサーストリーム、リモートセンシング、物流データ、および下流の炭素測定値を同化する。ゆりかごから墓場までの会計モデルは、非炭酸風化、二次鉱物形成、河川性炭素損失、およびライフサイクル排出量を差し引くことにより、総鉱物反応を正味の大気除去と区別する。本論文は、数値結果を創作するのではなく、検証可能な命題、シナリオマトリックス、検証基準、および適応的サンプリング論理を明示する。このフレームワークは、展開が拡大する前に、発生源帰属の改善、不確実性の定量化、タイムラグの解明、モニタリング支出の最適化、および環境・衡平性のセーフガードの導入に貢献することが期待される。その主な貢献は、促進風化評価を定期的なプロジェクト会計ではなく、継続的な地球システム推論として再構成することにある。このアーキテクチャは、モデル化された除去ポテンシャルを、科学的評価、公共政策、および高完全性炭素市場に適した、保守的で再現可能かつ独立して監査可能な証拠へと変換するための研究経路を提供する。 キーワード：適応的サンプリング；ベイズデータ同化；二酸化炭素除去；炭素会計；デジタルツイン；促進岩石風化；地球システムモデリング；環境セーフガード；ライフサイクルアセスメント；モニタリング・報告・検証；マルチプロキシ地球化学；不確実性定量化

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 Gigaton-scale carbon dioxide removal will be required alongside rapid emissions reduction, yet enhanced rock weathering remains difficult to verify because carbon moves through heterogeneous soils, groundwater, rivers and oceans while operational emissions and environmental effects occur across the supply chain. This paper develops an Earth-system digital-twin framework for persistent, uncertainty-aware verification of enhanced weathering from feedstock production to durable storage. The study adopts a design-science methodology that integrates process-based geochemistry, agricultural and hydrological modelling, multisource observation, Bayesian data assimilation, life-cycle assessment and auditable monitoring, reporting and verification. The proposed twin is organized across plot, catchment, regional and global scales. It assimilates mineralogical passports, soil mass balances, pore-water alkalinity, isotopic tracers, sensor streams, remote sensing, logistics data and downstream carbon measurements. A cradle-to-grave accounting model distinguishes gross mineral reaction from net atmospheric removal by deducting non-carbonic-acid weathering, secondary mineral formation, riverine carbon loss and life-cycle emissions. The paper specifies testable propositions, a scenario matrix, validation criteria and adaptive-sampling logic rather than inventing numerical results. The framework is expected to improve source attribution, quantify uncertainty, reveal time lags, optimize monitoring expenditure and impose environmental and equity safeguards before deployment expands. Its principal contribution is to recast enhanced-weathering assessment as continuous Earth-system inference rather than periodic project accounting. The architecture offers a research pathway for transforming modelled removal potential into conservative, reproducible and independently auditable evidence suitable for scientific assessment, public policy and high-integrity carbon markets. Keywords: adaptive sampling; Bayesian data assimilation; carbon dioxide removal; carbon accounting; digital twin; enhanced rock weathering; Earth-system modelling; environmental safeguards; life-cycle assessment; monitoring, reporting and verification; multiproxy geochemistry; uncertainty quantification

• semanticscholar https://doi.org/10.62311/nesx/rp8jy-30072026first seen 2026-08-09 05:29:23 · last seen 2026-09-28 05:42:26