Mopane森林の地上部炭素貯蔵量の地理統計解析

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

🔬研究者:Forest carbon estimation and geostatistics researchers can use the spatial modeling approach and cross-validation results for improving allometric equations.

🏢実務担当者:Limited direct use for corporate sustainability teams unless involved in forest carbon offset projects or land-use monitoring.

🏛政策担当者:Policymakers in African countries can leverage the findings for national forest carbon inventories and REDD+ reporting.

熱帯林は、気候の調整と地球規模の炭素循環の維持において極めて重要な役割を果たしている。炭素は主に植物バイオマスに貯蔵されている。アフリカにおいて、これらの森林は炭素収支に依然として大きな不確実性を抱えている。これは、インベントリの不足と継続的なモニタリングの欠如によるものである。モパネ林（Colophospermum mopane）は乾燥熱帯地域の典型であり、重要な生態学的および社会経済的役割を有している。それらは地域社会によって広く利用されている。モザンビークでは、木炭生産が主にこれらの森林の劣化と地上部炭素（AGC）の損失を引き起こしている。本研究の目的は、モザンビーク南部のシクアラクアラ地区におけるモパネ林の地上部炭素ストックを分析することである。使用されたデータは、原生林の断片における地理参照された樹木位置に関するものである。地上部バイオマスは、胸高直径（DBH）、全高、および基本木材密度を予測変数として用い、汎熱帯式を通じて個別に推定された。バイオマス推定値からAGCが計算され、その後、バリオグラムや普通クリギングなどの地球統計学的手法を用いて分析された。結果は、普通クリギングモデルがAGCの空間パターンを部分的に捉え、交差検証によって実証されたように、観測値と予測値の間に中程度の正の相関（54.66%）を示したことを示した。このレベルの相関は、モデルがAGCの合理的な予測を提供する一方で、依然としてかなりの説明不能な変動が存在することを示唆しており、これはさらなるモデル改良または追加データ収集の領域を浮き彫りにしている。

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。

Tropical forests play a crucial role in regulating the climate and maintaining the global carbon cycle. Carbon is primarily stored in plant biomass. In Africa, these forests still present significant uncertainty in the carbon balance. This is due to scarce inventories and a lack of continuous monitoring. Mopane forests (Colophospermum mopane) are typical of dry tropical regions and have important ecological and socioeconomic roles. They are widely used by local communities. In Mozambique, charcoal production mainly drives degradation of these forests and loss of aboveground carbon (AGC). The aim of this study is to analyze aboveground carbon stock in Mopane forests in the Chicualacuala District, Southern Mozambique. The data used refer to georeferenced tree locations in a fragment of native forest. Aboveground biomass was individually estimated through a pantropical equation, using as predictor variables: diameter at breast height (DBH), total height, and basic wood density. From the biomass estimates, AGC was calculated and subsequently analyzed using geostatistical methods such as variograms and ordinary kriging. The results indicated that the ordinary kriging model partially captured the spatial pattern of AGC and, as evidenced by cross-validation, showed a moderate positive correlation (54.66%) between observed and predicted values. This level of correlation suggests that while the model provides a reasonable prediction of AGC, there is still considerable unexplained variability, which highlights areas for further model refinement or additional data collection.

• openalex https://doi.org/10.28951/bjb.v44i2.981first seen 2026-07-02 05:44:28