← 論文一覧に戻る

気候変動下における持続可能な食料生産と農業の低炭素移行:精密農業と再生型農業の実践からの証拠

Sustainable Food Production and Agricultural Low-Carbon Transition under Climate Change: Evidence from Precision Agriculture and Regenerative Farming Practices (原題)

Jinghe Xu

Advances in Economics Management and Political Sciences📚 査読済 / ジャーナル2026-08-04#エネルギー転換Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: agriculture
DOI: 10.54254/2754-1169/2026.35864
原典: https://doi.org/10.54254/2754-1169/2026.35864

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、気候変動下での農業の低炭素移行における精密農業、再生型農業、再生可能エネルギー利用の有効性を、中国・オランダ・米国の事例から評価する。精密灌漑やAI支援の肥料管理、不耕起栽培、アグロフォレストリーが炭素排出削減と土壌改善に寄与することを示し、政策支援と国際協力の重要性を強調する。

English

This paper evaluates the effectiveness of precision agriculture, regenerative farming, and renewable-energy-based systems for low-carbon agricultural transition under climate change, using case studies from China, the Netherlands, and the US. It finds that precision irrigation, AI-assisted fertilizer management, no-tillage, and agroforestry can substantially reduce emissions and improve soil quality, highlighting the role of policy support and international cooperation.

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、農林水産省の「みどりの食料システム戦略」やカーボンニュートラル目標に沿った農業の脱炭素化が進められており、本論文の知見は国内のスマート農業や再生型農業の政策立案に示唆を与える。また、農業分野の温室効果ガス排出削減は、企業のサプライチェーン排出量(Scope 3)の算定にも関連する。

In the global GX context

Globally, this paper contributes to the discourse on agricultural decarbonization, aligning with climate goals under the Paris Agreement and initiatives like the Global Methane Pledge. It provides comparative evidence that can inform international climate policy and sustainable agriculture practices, relevant for companies addressing Scope 3 emissions from agricultural supply chains.

👥 読者別の含意

🔬研究者:農業の低炭素技術の効果を比較評価する方法論と事例を提供し、今後の研究の参考になる。

🏢実務担当者:精密農業や再生型農業の導入による排出削減と土壌改善の可能性を理解し、サプライチェーン排出量の削減に活用できる。

🏛政策担当者:農業分野の低炭素移行を促進する政策支援の重要性を示すエビデンスを提供する。

📄 抄録(日本語訳)

気候変動は、気温上昇、異常気象、土壌劣化、水不足を通じて、世界の食料システムに大きな脅威をもたらしている。一方、農業は温室効果ガス排出の主要な発生源であり続けており、特に家畜生産と肥料施用から生じるメタンと亜酸化窒素の排出が顕著である。本稿は、持続可能な農業技術が食料安全保障を犠牲にすることなく低炭素移行をどのように支援できるかを検討する。文献レビュー、比較分析、および中国、オランダ、米国からのケーススタディに基づき、本研究は精密農業、再生型農業、および再生可能エネルギーを基盤とした農業システムの有効性を評価する。また、研究には炭素排出量の推定、土壌炭素隔離の分析、および作物生産性の比較が含まれており、環境的・経済的パフォーマンスを評価する。結果は、精密灌漑、AI支援による肥料管理、不耕起栽培、およびアグロフォレストリーシステムが炭素排出を大幅に削減し、土壌品質を改善できることを示している。政府の政策支援と国際的な気候協力も、農業の持続可能性を加速するために不可欠である。本研究は、技術革新と生態学的管理を統合することが、気候レジリエントかつ低炭素な農業発展への効果的な経路を提供することを実証している。

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。

📄 Abstract(原文)

Climate change poses a major threat to global food systems through rising temperatures, extreme weather, soil degradation, and water shortages. Meanwhile, agriculture remains a major contributor to greenhouse gas emissions, particularly methane and nitrous oxide emissions generated from livestock production and fertilizer application. This paper examines how sustainable agricultural technologies can support a low-carbon transition without sacrificing food security. Drawing on literature review, comparative analysis, and case studies from China, the Netherlands, and the United States, the study evaluates the effectiveness of precision agriculture, regenerative farming, and renewable-energy-based agricultural systems. The research also includes carbon emission estimation, soil carbon sequestration analysis, and crop productivity comparisons to assess environmental and economic performance. Results indicate that precision irrigation, AI-assisted fertilizer management, no-tillage farming, and agroforestry systems can substantially reduce carbon emissions and improve soil quality. Government policy support and international climate cooperation are also essential for accelerating agricultural sustainability. This study demonstrates that integrating technological innovation with ecological management provides an effective pathway toward climate-resilient and low-carbon agricultural development.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 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。