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茶葉生産圃場における温室効果ガス排出削減のためのライフサイクルアセスメントと改善に関する研究

STUDY OF LIFE CYCLE ASSESSMENT AND IMPROVEMENT FOR REDUCING GREENHOUSE GAS EMISSIONS IN TEA SHOOT FIELD PRODUCTION (原題)

Rezamela Erdiansyah, R. Wulansari, M. K. Prayoga, I. Fitri, E. Pranoto, Rosmeika, A. Sulaswaty

Gunung Djati Conference Series📚 査読済 / ジャーナル2026-07-30#炭素会計経営インパクト: コスト削減対象セクター: agriculture
DOI: 10.15575/gdcs.v66i.3420
原典: https://doi.org/10.15575/gdcs.v66i.3420
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

インドネシアの茶園で、化学肥料(尿素)の削減とバイオ有機ミネラル肥料の併用によるGHG排出削減効果をLCAで評価。慣行栽培と比較して収量を維持しつつ、尿素使用量を57.71%削減し、総GHG排出量を55.90%削減した。肥料効率も約36%向上。

English

This study assesses GHG emissions in tea shoot production in Indonesia using LCA. Replacing 50% of urea with bio-organo-mineral fertilizer maintained yield while cutting urea use by 57.71% and total GHG emissions by 55.90%, improving fertilizer efficiency by 35.98%.

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

日本では茶業のGHG削減や肥料削減が課題であり、本研究成果は有機肥料活用やLCA手法の参考となる。ただし、インドネシアの気候・土壌条件が異なるため、適用には注意が必要。

In the global GX context

This study provides empirical evidence on fertilizer-driven GHG reduction in tropical agriculture, relevant to global efforts on sustainable agriculture and Scope 3 emissions. It demonstrates a practical pathway for reducing chemical fertilizer use without yield loss, contributing to climate-smart agriculture.

👥 読者別の含意

🔬研究者:LCA手法と肥料削減の実証データとして有用。

🏢実務担当者:茶業や農業企業が肥料戦略を見直す際の参考になる。

🏛政策担当者:農業部門のGHG削減政策や肥料削減支援策の根拠となる。

📄 抄録(日本語訳)

茶産業はインドネシアにおける重要な農業部門であり、温室効果ガス(GHG)排出に寄与すると同時に吸収もしている。しかし、これらのプロセスにおけるGHG排出については限られた情報しか存在しない。化学肥料は圃場でのGHG排出に最も大きな割合で寄与すると予測されており、一方で茶栽培は窒素を主要な構成要素として必要とし、最も容易に入手可能な供給源は尿素肥料である。したがって、本研究の目的は、茶新芽の圃場生産プロセスにおける地球温暖化係数(GWP)の影響を算出し、尿素使用量を削減するためのバイオ有機ミネラル肥料の組み合わせ適用による実証プロットを通じてGWP削減方法を探求することである。本研究は、2023年から2024年にかけてインドネシア西ジャワのネガラカナン茶園(標高1,350 m)で実施された。圃場活動におけるライフサイクル影響の評価は、Cool Farm Tool(CFT)ソフトウェアを用いて算出された。バイオ有機ミネラルと50%尿素の組み合わせ(8,246 kg/0.48 ha)と慣行の100%化学肥料区(8,049 kg/0.48 ha)との間で、総新芽生産量に有意差はなかったが、バイオ有機ミネラルは、特に茶樹の生産期(摘採後2年目および3年目)において、新芽生産のより大きな向上を示した。バイオ有機ミネラルのGHG排出量は1トン当たりわずか55.16 kg CO₂当量であり、慣行区の1トン当たり125.10 kg CO₂当量、基準栽培の1トン当たり186.85 kg CO₂当量と比較された。バイオ有機ミネラル処理は、尿素施用量を57.71%削減することで肥料効率を約35.98%向上させ、慣行区と比較して総GHG排出量(CO₂当量)を55.90%削減した。

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(原文)

Tea industry is a crucial agricultural sector in Indonesia, that both contributes to and absorbs greenhouse gas (GHG) emissions. However, limited information exists about GHG emission during these processes. Chemical fertilizers predicted contribute the most portion to GHG emissions in the field, while tea cultivation requires nitrogen in a dominant composition with the most readily available source coming from urea fertilizer. Therefore, the objectives of this study are to calculate the impact of Global Warming Potential (GWP) in tea shoot field production process and to explore methods for reducing GWP through demonstration plots through a combination of bio-organo-mineral fertilizer applications to reduce urea use. The study was conducted in Negarakanaan Tea Plantation (1.350 m asl), West Java Indonesia during 2023 to 2024. The assessment of the life cycle impacts in field activities calculated using the Cool Farm Tool (CFT) software. There was no significant difference in total fresh shoot production between Bio-Organo-mineral combine with 50% Urea (8,246 kg/0.48 ha) and conventional 100% chemical dose fertilizer (8,049 kg/0.48 ha), even Bio-organo-mineral demonstrated a greater improvement in shoot production, particularly during the productive phase of the tea plants (Pruned Years 2 and 3). The GHG’s Emission for Bio-organo-mineral were only 55.16 kg CO₂eq per tons compare to conventional plots 125.10 kg CO₂eq per tons and baseline cultivation 186.85 kg CO₂eq per tons. The Bio-organo-mineral treatment improved fertilizer efficiency around 35.98% by reducing the urea dosage by 57.71% and reduced total GHG emissions (CO₂eq) by 55.90% compared to conventional plots.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。