北西ヒマラヤ乾燥温帯地域における標高勾配に沿った土壌有機炭素、炭素ストック、および画分の予測モデリング

日本語

本研究は、北西ヒマラヤの乾燥温帯地域における標高勾配に沿った土壌有機炭素（SOC）、炭素ストック、および画分を予測するモデルを開発した。リモートセンシングと機械学習を用いて、土壌炭素の空間分布を推定し、気候変動緩和における土壌の役割を評価する。結果は、地域の炭素貯留能の理解に貢献し、土地管理や炭素隔離戦略に示唆を与える。

English

This study develops predictive models for soil organic carbon (SOC), carbon stocks, and fractions along elevation gradients in the dry-temperate region of the North-West Himalaya. Using remote sensing and machine learning, it estimates spatial distribution of soil carbon, assessing the role of soils in climate change mitigation. Findings contribute to understanding regional carbon sequestration potential, with implications for land management and carbon sequestration strategies.

日本のGX文脈において

日本では、土壌炭素貯留は農地や森林の炭素隔離策として注目されており、J-クレジット制度での土壌炭素算定にも関連する。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土壌炭素推定の参考になる。

In the global GX context

Globally, soil carbon sequestration is recognized as a nature-based climate solution, with relevance to carbon accounting and reporting frameworks like the IPCC guidelines. This study demonstrates a methodological approach for estimating soil carbon stocks, which can inform national greenhouse gas inventories and climate mitigation policies.