森林生態系における土地利用と炭素貯蔵ダイナミクスの空間・時間分析:レシャディエの事例
Spatial and temporal analysis of land use and carbon storage dynamics in for-est ecosystems: The case of Reşadiye (原題)
Ergün Kahveci, Salih Malkoçoğlu
🤖 gxceed AI 要約
日本語
トルコのレシャディエ森林経営区を対象に、1971年から2022年までの土地被覆変化とそれに伴うバイオマス・炭素蓄積量を分析。IPCCガイドラインに従い炭素ストックを算出し、針葉樹林・広葉樹林の増加と劣化森林の減少、総炭素ストックの101.7%増加を明らかにした。一方2012-2022年にはバイオマスが減少し、管理手法の影響が示唆された。持続可能な土地利用政策と炭素ストックの継続的モニタリングの重要性を強調。
English
This study analyzes land cover changes and carbon stocks in Reşadiye Forest Enterprise, Turkey, from 1971 to 2022 using IPCC guidelines. Results show a 101.7% increase in total carbon stock due to forest recovery, but a recent decline in biomass highlights the impact of management practices. The study emphasizes the need for sustainable land use policies and continuous carbon monitoring for climate mitigation.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
In the global GX context
This paper provides a long-term case study of forest carbon stock changes, relevant for global carbon accounting methodologies (IPCC) and land-use-based climate mitigation strategies. It offers empirical data that can inform forest management and carbon inventory updates, aligning with global climate disclosure frameworks that require transparent quantification of terrestrial carbon sinks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A detailed longitudinal dataset on forest carbon dynamics useful for validating models of land-use change and carbon sequestration.
🏢実務担当者:Demonstrates a methodology for tracking carbon stocks using historical maps and IPCC factors, applicable for corporate forest carbon projects.
📄 抄録(日本語訳)
本研究は、トカット県レシャディエ地区の境界内に位置するレシャディエ森林事業地における、1971年から2022年までの土地被覆変化と、それに伴うバイオマスおよび炭素蓄積量を分析することを目的とする。材料として、4期間(1971年、1991年、2012年、2022年)の森林管理計画、林分図、および1:25000縮尺の地形図を使用した。気候変動に関する政府間パネル(IPCC)のガイドラインに従い、炭素蓄積量の状況は、連続する調査期間間の差に基づいて算出された。バイオマスおよび炭素換算係数によって補完されたこの分析は、ArcGIS Desktop 10.2™ソフトウェアを用いて地図化された。これらの結果は、1971年から2022年の間に、純針葉樹林の割合が6.9%から19%へ増加し、落葉樹林の割合が2.0%から7.6%へ増加したことを示している。同期間中、劣化森林面積は34.2%から15.7%へ減少し、総炭素蓄積量は924,310トンから1,864,306トンへ101.7%増加した。しかし、2012年から2022年の間にはバイオマスの大幅な減少が見られた。この状況は、森林動態、炭素循環、および自然遷移プロセスに対する管理手法の影響を浮き彫りにしている。本研究は、持続可能な土地利用政策の重要性と、炭素蓄積量の継続性を監視する必要性を強調している。これらの結果は、レシャディエ地域における炭素インベントリの更新と気候変動緩和戦略の計画のための貴重なデータを提供する。
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)
This study aims to analyze land cover changes and the associated biomass and carbon stocks between 1971 and 2022 in the Reşadiye Forest Enterprises, located within the borders of the Reşadiye district of Tokat Province. Forest management plans, stand maps, and 1:25000-scale topographic maps for four periods (1971, 1991, 2012, 2022) were used as materials. According to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines, carbon stock conditions have been calculated based on the differences between successive inventory periods. The analysis, supported by biomass and carbon conversion coefficients, was mapped with ArcGIS Desktop 10.2™ software. These results show that the proportion of pure coniferous forests increased from 6.9% to 19%, and the proportion of deciduous forests increased from 2.0% to 7.6% between 1971 and 2022. During the same period, degraded forest areas decreased from 34.2% to 15.7%; total carbon stock increased by 101.7% from 924.310 tons to 1864.306 tons. However, there was a significant decrease in biomass between 2012 and 2022. This situation highlights the impact of management practices on forest dynamics, the carbon cycle, and natural succession processes. The study highlights the importance of sustainable land use policies and the necessity of monitoring the continuity of carbon stocks. The results pro-vide valuable data for updating carbon inventories and planning climate change mitigation strategies for the Reşadiye region.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.18182/tjf.1757075first seen 2026-06-05 04:54:16 · last seen 2026-06-15 04:51:41
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。
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。