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流域における低炭素土地利用パターンのシナリオベース最適化

Scenario-Based Optimization of Low-Carbon Land-Use Patterns in Watersheds (原題)

Zhang Enyue, Zheng Junyan, SU Yingqing, Zhang Lei, Zhang Pengfei, Liu Geng, Liu Geng

プレプリント2023-03-13#エネルギー転換Origin: CN対象セクター: agriculture
原典: https://chinaxiv.org/abs/202303.00104
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

汾河流域を対象に、FLUS-MCRモデルと炭素収支係数法を用いて、2030年の5つの土地利用シナリオ（低炭素優先、経済優先など）をシミュレーションし、炭素排出削減と経済発展のバランスを評価。低炭素優先シナリオが最も炭素削減効果が高いことを示した。

English

Focusing on the Fen River Basin, this study uses the FLUS-MCR model and carbon budget coefficient method to simulate five land-use scenarios for 2030, including low-carbon and economic development priorities. It finds that the low-carbon priority scenario achieves the highest carbon reduction, balancing ecological and economic goals.

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

日本では国土利用計画や地域脱炭素施策に応用可能。特に、流域単位での炭素収支を考慮した土地利用最適化は、自治体の脱炭素計画やSSBJ開示における土地関連情報の裏付けとして有用。

In the global GX context

This study contributes to global land-use and carbon management scholarship by integrating scenario-based optimization with carbon budgets. It offers a replicable methodology for watershed-level planning, relevant to climate mitigation policies and land-use disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:土地利用最適化と炭素収支を統合した方法論の参考になる。

🏢実務担当者:地域の土地利用計画や脱炭素戦略の策定に活用できる。

🏛政策担当者:流域単位の低炭素土地利用政策の設計に示唆を与える。

📄 抄録（日本語訳）

土地利用优化配置旨在促进区域土地资源的科学利用，并实现碳减排目标。本研究以汾河流域为研究区域，基于2015年和2020年的土地利用及阻力因子数据，采用FLUS-MCR模型和碳预算系数法。在验证模型精度后，设定了2030年的五种模拟情景：低碳发展优先、经济发展优先、耕地...

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）

Land use optimization allocation aims to promote the scientific utilization of regional land resources and achieve carbon emission reduction targets. This study takes the Fen River Basin as the research area, and based on land use and resistance factor data from 2015 and 2020, employs the FLUS-MCR model and carbon budget coefficient method. After verifying model accuracy, five simulation scenarios for 2030 are established: low-carbon development priority, economic development priority, cultiv...

🔗 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。