熱帯パイナップル圃場における温室効果ガス排出・カーボンフットプリント・生態系経済性:5つの実践的パイナップル残渣管理パターンへの応答
Greenhouse gas emissions, carbon footprint and ecosystem economic performance of tropical pineapple fields: responses to five practical pineapple straw management patterns (原題)
Xin Jin, Shoupeng Li, Mingwan Chen, Chuangjun Wu, Changzhen Li, Changzhen Li, Huanyu Bao, Changjiang Li, Changjiang Li, Yunze Ruan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
中国・海南の熱帯パイナップル圃場を対象に、残渣(ストロー)管理方法の違いが温室効果ガス排出・カーボンフットプリント・生態系経済性に与える影響を比較した実証研究。5つの実践的処理パターンの応答を評価し、農業残渣管理が圃場レベルの炭素収支と経済性を左右することを示す。農業部門の脱炭素とカーボンフットプリント算定に一次データを提供する。
English
An empirical study comparing how five practical pineapple-straw management patterns affect greenhouse gas emissions, carbon footprint and ecosystem economic performance in tropical pineapple fields in Hainan, China. It shows that residue management choices materially shape field-level carbon balances and economic returns, offering primary data for agricultural decarbonization and carbon-footprint accounting.
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
日本では農林業のGHG算定・Scope3カテゴリ1(購入品)や食品企業のサプライチェーン排出把握に関わる一次データとして参考になる。国内の農業由来排出量算定やカーボンフットプリント制度の議論に、熱帯作物の実測例を補完する。
In the global GX context
Adds field-level primary evidence to the growing body of agricultural carbon-footprint research that underpins Scope 3 Category 1 accounting and food-sector climate disclosure. Relevant to global efforts to quantify land-use and agricultural emissions within corporate and national inventories.
👥 読者別の含意
🔬研究者:農業残渣管理と圃場炭素収支の関係を定量化する手法・データの参照例として有用。
🏢実務担当者:食品・農業関連企業がScope3カテゴリ1の農産物排出係数を検討する際の基礎データになり得る。
🏛政策担当者:農業脱炭素政策やカーボンフットプリント制度設計における残渣管理オプションの評価材料。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.agsy.2026.104948first seen 2026-09-11 05:06:56
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105050310627first seen 2026-09-20 05:21:40 · last seen 2026-09-21 05:31:47
🔔 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。