遠洋漁業のカーボンフットプリントにおける時間的・季節的影響

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

🔬研究者:Provides empirical carbon footprint data for small-scale fisheries, useful for benchmarking and methodology comparison.

🏛政策担当者:Highlights the need for routine carbon accounting in fisheries governance to align with blue economy objectives.

背景と目的：東部インド洋における浮魚漁業は、沿岸地域の生計と食料安全保障を支える上で極めて重要な役割を果たしているが、燃料集約的な操業により温室効果ガスの排出にも寄与している。その重要性にもかかわらず、インドネシアの小規模浮魚漁業に関連する炭素足迹に関する実証的証拠は不足している。本研究は、浮魚漁業に関連する炭素足迹を定量化し、漁具と対象魚種に関連する変動を調査するとともに、時間的・季節的変動および単位努力当たり漁獲量の影響を検討し、東部インド洋における気候レジリエントな漁業管理を強化することを目的とした。方法：燃料記録、漁獲日誌、水揚げ記録、聞き取り調査からの5年間のデータセットを用いて、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）Tier 1法（1リットル当たり2.68キログラムの二酸化炭素）により炭素足迹を推定した。漁具別の排出原単位と単位努力当たり漁獲量に関する傾向と関係性も分析した。結果：2019年から2023年における漁船1隻当たりの平均炭素足迹は、魚1トン当たり2.22トンの二酸化炭素換算量であった。月間排出量は魚1トン当たり1.35トンから4.94トンの二酸化炭素換算量の範囲であり、漁獲最盛期（3月から6月）には排出量が30〜40パーセント高く、季節的な漁獲強度が排出変動に強く影響することが浮き彫りになった。はえ縄漁業が最大の炭素足迹を示し、次いで刺網、手釣りが続き、巻網は累積排出量が最も少なかった。月間の単位努力当たり漁獲量は1回の操業当たり0.56トンから2.52トンの範囲で変動し、逆相関を示しており、これは資源量の増加が単位漁獲量当たりの燃料効率を向上させることを示唆している。魚種レベルでは、キハダマグロとムロアジが最も高い炭素足迹原単位を示し、一方カツオは一貫して最も低い排出レベルを示した。結論：排出原単位は工業船団と比較して中程度であるものの、小規模浮魚漁業からの累積排出量は有意であり、努力量に強く依存している。魚類資源の再活性化、燃料効率の向上、および日常的な炭素会計の漁業ガバナンスへの組み込みは、浮魚漁業がインドネシアの持続可能かつ低排出のブルーエコノミー目標と調和することを確保するために不可欠である。

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。

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pelagic fisheries play a vital role in sustaining coastal livelihoods and food security in the Eastern Indian Ocean, yet they also contribute to greenhouse gas emissions due to fuel-intensive operations. Notwithstanding their significance, there is a lack of empirical evidence concerning the carbon footprint associated with small-scale pelagic fisheries in Indonesia. The study aimed to quantify the carbon footprint associated with pelagic fisheries and to investigate variations related to fishing gear and target species, while examining temporal, seasonal, and catch per unit effort influences to enhance climate-resilient fisheries management in the Eastern Indian Ocean. METHODS: A five-year dataset from fuel records, logbooks, landings, and interviews was used to estimate carbon footprints using the Intergovernmental Panel on Climate Change Tier 1 method (2.68 kilograms carbon dioxide per litre diesel). Trends and relationships concerning gear-specific intensity and catch per unit effort were also analysed. FINDINGS: The average carbon footprints per vessel during 2019–2023 was 2.22 tons of carbon dioxide equivalent per ton fish. Monthly emissions ranged from 1.35 to 4.94 tons of carbon dioxide equivalent per ton fish, with levels 30 to 40 percent higher during peak fishing months (March–June), highlighting the strong influence of seasonal fishing intensity on emission variability. Longline fisheries exhibited the greatest carbon footprint, succeeded by gillnet and handline, while purse seine demonstrated the least cumulative emissions. Monthly catch per unit effort fluctuated from 0.56 to 2.52 ton per trip, demonstrating an inverse correlation that suggests greater stock abundance improves fuel efficiency per unit catch. At the species level, Yellowfin Tuna and Scad had the highest carbon footprint intensity, whereas Skipjack Tuna consistently showed the lowest emission levels.CONCLUSION: Although emission intensity remains moderate compared to industrial fleets, cumulative emissions from small-scale pelagic fisheries are significant and strongly effort driven. Re-revitalizing fish populations, boosting fuel efficiency, and embedding routine carbon accounting into fisheries governance are vital for ensuring that pelagic fisheries are in harmony with Indonesia’s sustainable and low-emission blue economy objectives.

• openalex https://doaj.org/article/2b5ab4d189144f0a9b7473fb57e1d5e3first seen 2026-06-23 05:32:57