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インドネシア小規模酪農システムにおける温室効果ガス排出量と農場レベル管理要因の比較

COMPARING GREENHOUSE GAS EMISSIONS AND FARM-LEVEL MANAGEMENT FACTORS IN INDONESIAN SMALLHOLDER DAIRY SYSTEMS (原題)

P. Sembada, Batrisyia Nurhanifah

Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi📚 査読済 / ジャーナル2026-10-31#気候科学対象セクター: agriculture
DOI: 10.22437/jiituj.v10i5.58769
原典: https://online-journal.unja.ac.id/JIITUJ/article/download/58769/26008
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

インドネシアの2地域の小規模酪農農家70戸を対象に、直接排出（腸内発酵、糞尿管理、電力、燃料）のカーボンフットプリントをALUソフトで推計し比較した研究。KUNAK地区は頭数が多く腸内CH4・糞尿CH4・N2O排出が大きい一方、電力・燃料由来CO2はGiri Tani地区が一部上回った。差は頭数、給餌、糞尿管理、エネルギー利用の違いと整合する。因果推論は不可だが、地域適合型の緩和策（バランス給餌、糞尿管理改善、省エネ）の必要性を示す。

English

This study estimated and compared direct farm-level GHG emissions (enteric fermentation, manure, electricity, fuel) across 70 smallholder dairy farms in two Indonesian regions using ALU software. KUNAK had larger herds and higher enteric CH4, manure CH4 and N2O, while fuel/electricity CO2 differed by area. Differences align with herd size, feeding, manure management and energy use. No causal inference is possible, but results support locally tailored mitigation priorities.

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

日本のGX文脈との直接接続は弱いが、Scope 3 カテゴリ1（調達）における農畜産物由来排出の算定や、食品企業のサプライチェーン排出把握に関わる基礎データとして参考になる。

In the global GX context

Adds farm-level primary evidence from a region underrepresented in GHG accounting literature, relevant to Scope 3 Category 1 agricultural emissions and to emerging agri-food disclosure under ISSB/CSRD supply-chain expectations.

👥 読者別の含意

🔬研究者:小規模農家の直接排出を一次データで推計する手法と地域間比較の実例として参考になる。

🏢実務担当者:食品・乳業のScope 3調達排出を考える際、農場段階の排出ドライバー（給餌・糞尿・エネルギー）の理解に資する。

🏛政策担当者:新興国農業の緩和策設計において、地域適合型の介入優先順位を検討する材料になる。

📄 Abstract（原文）

Smallholder dairy farms are a source of GHG emissions, and few studies in the local context examine farm-level emissions while also accounting for farm management data. This study aimed to estimate and compare carbon footprints and to identify potential drivers in two smallholder dairy farming areas in Indonesia. The study scope was limited to direct farm emissions. We collected primary data through field observations, farmer surveys, and interviews with 70 farmers between November 2024 and March 2025. We estimated direct emissions from enteric fermentation, manure management, electricity, and fuel using ALU Software v6.1.0.04 and Microsoft Excel 2021. We compared emissions from the two areas using the Mann-Whitney test in Minitab 22. The KUNAK farms had larger herds (286 LU) than the Giri Tani farms (202 LU). The annual totals were also higher in KUNAK for enteric CH4 (0.042 vs 0.021 Gg), manure CH4 (0.011 vs 0.005 Gg), N2O (500 vs 224 kg), and CO2 from electricity and fuel (87,300 vs 80,900 kg and 26,800 vs 34,900 kg, respectively, in Giri Tani). The farm-level comparisons showed significant differences between the two areas. The observed differences align with those in herd size, feeding practices, manure management, and energy use. The study design does not allow for any causal inference. The results do support the need for locally appropriate mitigation priorities such as balanced feeding, improved manure management, and more efficient energy use.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。