動的ライフサイクル評価のための森林炭素フラックスモデルの拡張と検証

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

🔬研究者:Provides a validated database and sensitivity analysis for improving dynamic LCA of forest carbon fluxes.

🏢実務担当者:Offers guidance on key parameters and uncertainty disclosure for LCA of biobased products.

🏛政策担当者:Highlights the need for standardized carbon accounting assumptions in forest-based bioeconomy policies.

林産物のライフサイクルアセスメント（LCA）を改善することは、持続可能なバイオエコノミーへの移行に伴う環境影響を評価する上で重要である。正確なバイオジェニック炭素会計の実施、時間依存型インベントリの構築、動的影響評価手法の使用は、LCA実務者にますます求められている。本研究は、既存の動的炭素フラックスモデル（De Rosa et al., 2017）の適用範囲を拡張する管理林データベースの開発と検証を文書化したものである。データは、公表された森林インベントリおよび報告書、植物形質データベース、査読付き文献から取得された。データの欠落は、集計と平均値を使用して補完された。新しいデータベースを用いた森林管理シナリオのモデリングから得られた結果は、文献に公表された実証的な森林バイオマスおよび炭素ストックデータと照合して検証された。データの変動性と不確実性の程度、および入力パラメータがモデル結果に与える影響を評価するため、広範な感度分析が実施された。管理林データベースにより、バイオベース製品のLCAで使用するための280以上の森林プランテーションのモデリングが可能となる。データベースには、異なる地理的位置における複数の樹種に関するデータ、輪伐期間や伐採 Woody debris 比率などの管理慣行、平均年間成長量などのバイオマス成長パラメータ、基本木材密度、炭素係数、地下部対地上部バイオマス比、バイオマス変換および拡大係数などの物理的パラメータ、ならびに気候帯および森林タイプ情報が含まれる。感度分析の結果は、正確な炭素フラックスモデリングのための最も影響力のあるパラメータを示し、パラメータ間の相互依存性を浮き彫りにした。これは、実務者がモデルを使用する際の適切な選択、および結果として得られるインベントリの正確性の解釈と評価において指針となり得る。新しいデータベースを使用することで、モデルは単一樹種・同齢林分におけるバイオマス成長と炭素ストックをかなりの程度再現できるが、他の森林管理慣行については限界がある。データベースとモデルの利用者は、輪伐期間、平均年間成長量、バイオマス変換および拡大係数などのパラメータの高い感度に注意し、結果を解釈する際に不確実性を開示すべきである。

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。

Improving the life-cycle assessment (LCA) of forestry products is important for accounting for the environmental impacts of the transition to a sustainable bioeconomy. Performing accurate biogenic carbon accounting, building time-dependent inventories, and using dynamic impact assessment methods is increasingly required from LCA practitioners. This work documents the development and validation of a managed forest database that extends the scope of an existing dynamic carbon flux model (De Rosa et al., 2017). Data was obtained from published forestry inventories and reports, plant trait databases and peer-reviewed literature. Data gaps were filled using aggregation and averages. Results obtained from modelling forest management scenarios with the new database were validated against empirical forest biomass and carbon stock data published in literature. An extensive sensitivity analysis was conducted to assess the degrees of data variability and uncertainty, and how the input parameters influence the model results. The managed forest database enables the modeling of over 280 forest plantations for use in LCAs of biobased products. The database includes data on multiple species in different geographical locations, management practices such as the length of the rotation and harvested woody debris ratios, biomass growth parameters such as mean annual increment, and physical parameters such as basic wood density, carbon factor, below-to-above ground biomass ratio, and biomass conversion and expansion factors, as well as climate zone and forest type information. The results of the sensitivity analysis showed the most influential parameters for accurate carbon flux modelling, and highlighted the inter-dependencies of parameters. This can guide practitioners to make sound choices when using the model as well as in interpreting and evaluating the accurateness of the resulting inventory. Using the new database, the model can replicate biomass growth and carbon stocks to a great extent in single-species, even-aged stands, though with limitations for other forest management practices. Users of the database and the model should be aware of the high sensitivity of parameters such as rotation time, mean annual increment, and the biomass conversion and expansion factor, and disclose uncertainties when interpreting the results.

• semanticscholar https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11367-026-02695-0.pdffirst seen 2026-07-02 06:19:08 · last seen 2026-09-22 05:16:09