Farmers’ actions towards sustainability: an evidence-based methodology for native forest ecosystems supporting low-carbon livestock in grazed dairy systems
持続可能性に向けた農家の行動：放牧酪農システムにおける低炭素畜産を支える在来森林生態系のエビデンスに基づく方法論 (AI 翻訳)
Efraín Duarte, Elisavet Zoupanidou, Patricio Barria, Claudia Garrido‐Ruiz, Alexander Hernández, José I. Orellana, Benjamín Glasner, Viviana Bustos
🤖 gxceed AI 要約
日本語
チリ南部の放牧酪農システムに組み込まれた在来林の炭素貯留量を、2016〜2021年のベースラインとして定量化・モニタリングする枠組みを開発。107の森林調査プロットとSentinel-2画像を統合し、Google Earth Engine上でランダムフォレスト回帰モデルを実装。全サイトで総炭素貯留量113,751.4 Mg C、平均157.7 Mg C/ha、年間増加量3.2 Mg C/haを推定し、高いモデル性能（R²=0.93）を示した。この方法論は森林炭素プロジェクトの科学的根拠を提供する。
English
This study develops a transparent framework to establish a 2016-2021 baseline for quantifying, monitoring, and reporting GHG emission reductions and removals in native forests within grazed dairy systems in southern Chile. Integrating 107 forest inventory plots with Sentinel-2 imagery and Random Forest regression on Google Earth Engine, it estimates total carbon storage of 113,751.4 Mg C (mean 157.7 Mg C/ha) with an annual increase of 3.2 Mg C/ha/yr, achieving high model performance (R²=0.93). The methodology supports scientifically sound forest carbon projects in dairy landscapes.
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、森林吸収源の算定やJ-クレジット制度における炭素モニタリング手法の高度化が課題。本手法はリモートセンシングと機械学習を組み合わせた効率的な炭素計測を提示しており、日本の森林管理やカーボン・オフセット制度への応用可能性がある。
In the global GX context
Globally, this study contributes to the growing need for robust, transparent, and replicable methodologies for forest carbon accounting, particularly in agricultural landscapes. It aligns with international frameworks like the IPCC guidelines and supports the development of forest carbon projects that can generate verified emission reductions, relevant for climate finance and voluntary carbon markets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a validated methodology combining remote sensing and machine learning for forest carbon stock estimation, useful for carbon accounting research.
🏢実務担当者:Offers a practical approach for dairy farms and agricultural companies to measure and report carbon sequestration in native forests, supporting sustainability claims.
🏛政策担当者:Demonstrates a cost-effective method for monitoring forest carbon, which could inform national GHG inventories and climate policy design.
📄 抄録（日本語訳）
森林炭素（C）ストックの時空間分布に関する知識は、地球規模の環境変化に対処する戦略を設計する上で不可欠である。本研究では、チリ南部の放牧酪農システム内に存在する在来林における温室効果ガス（GHG）排出削減および除去強化のための2016年から2021年のベースラインを定量化、モニタリング、報告するための透明性のある枠組みを開発した。我々は、107箇所の森林調査プロットからのデータをSentinel-2マルチスペクトル画像と統合し、Google Earth Engineクラウドプラットフォーム上でランダムフォレスト回帰モデルを実装した。結果は、6つの調査サイトにわたる在来林が合計113,751.4 Mg Cを蓄積し、平均は157.7 Mg C ha⁻¹であることを示している。2016年から2021年におけるCストックの年平均増加量は3.2 Mg C ha⁻¹ yr⁻¹であり、これは合計12,598.3 Mg C（46,194 Mg CO₂換算）の増加に相当する。モデルの性能は高く、R² = 0.93、RMSE = 22.9 Mg C ha⁻¹であり、観測値と予測値の間に頑健な一致が示された。本研究で提案するアプローチは、チリの在来林における炭素ストックを測定・モニタリングするための、頑健で透明性があり、再現可能な方法論を提供する。この方法論的枠組みは、追加的なGHG排出量および除去量のベースライン推定値を導出するために使用でき、酪農景観における科学的に健全な森林炭素プロジェクトの開発を支援する可能性がある。
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。
📄 Abstract（原文）
Knowledge of the spatiotemporal distribution of forest carbon (C) stocks is essential for designing strategies that address global environmental change. Here, we developed a transparent framework to establish a 2016–2021 baseline for quantifying, monitoring, and reporting greenhouse gas (GHG) emission reductions and removal enhancements in native forests embedded within grazed dairy systems in southern Chile. We integrated data from 107 forest inventory plots with Sentinel-2 multispectral imagery and implemented a Random Forest regression model on the Google Earth Engine cloud platform. Our results indicate that native forests across the six study sites store a total of 113,751.4 Mg C, with a mean of 157.7 Mg C ha −1 . The mean annual increase in C stock between 2016 and 2021 was 3.2 Mg C ha −1 yr −1 , corresponding to a total gain of 12,598.3 Mg C (46,194 Mg CO₂eq). Model performance was high, with R 2 = 0.93 and RMSE = 22.9 Mg C ha −1 , indicating robust agreement between observed and predicted values. The approach proposed in this study provides a robust, transparent, and replicable methodology for measuring and monitoring carbon stocks in Chile’s native forests. This methodological framework can be used to derive baseline estimates of additional GHG emissions and removals and may support the development of scientifically sound forest carbon projects in dairy landscapes.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s10457-026-01577-6first seen 2026-08-10 04:51:54
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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。