← 論文一覧に戻る

柑橘類農地から太陽光発電所への土地利用変化の地球温暖化係数

Global Warming Potential of the Change in Land Use from Citrus Fields to Solar Parks (原題)

Miriam Benitez, Jo Smith, José V. Ros‐Lis

Clean Technologies📚 査読済 / ジャーナル2026-07-10#再生可能エネルギーOrigin: EU対象セクター: power
DOI: 10.3390/cleantechnol8040106
原典: https://doi.org/10.3390/cleantechnol8040106

🤖 gxceed AI 要約

日本語

スペイン・バレンシア地域の柑橘類農地を太陽光発電所に転用する際の土壌炭素変化をRothCモデルで評価。樹木除去で72 Mg ha−1のCO2排出、植生なしでさらに28 Mg ha−1排出、低木被覆で−226 Mg ha−1のCO2吸収となる。地域全体では最大1.2×10^6 Mg排出または2.7×10^6 Mg吸収の可能性。

English

This study evaluates soil carbon changes when converting citrus fields to solar parks in Valencia, Spain, using the RothC model. Removing trees releases 72 Mg ha−1 CO2eq, with additional 28 Mg ha−1 if left bare, but scrubland cover can achieve −226 Mg ha−1 capture. Regionally, 12,000 ha could emit up to 1.2×10^6 Mg or capture 2.7×10^6 Mg CO2.

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

日本では太陽光発電の適地確保が課題であり、農地転用の炭素影響は今後の政策検討に示唆を与える。SSBJ開示では土地関連の炭素ストック変化の考慮が求められる可能性があり、本研究成果は国内の太陽光立地計画に参考となる。

In the global GX context

This study contributes to global discussions on land-use change emissions from renewable energy deployment, relevant for TCFD/ISSB disclosure of land-related carbon impacts. It provides a quantitative framework for assessing trade-offs between solar expansion and soil carbon, informing sustainable siting policies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a model-based approach to quantify land-use change emissions from solar parks, useful for carbon accounting and LCA studies.

🏢実務担当者:Helps solar developers and agricultural landowners assess carbon impacts of land conversion and consider vegetation management to offset emissions.

🏛政策担当者:Informs renewable energy siting policies by highlighting the importance of land-use choices in achieving net-zero targets.

📄 抄録(日本語訳)

脱炭素化に向けた現在の傾向は、農業用地へのソーラーパーク設置による土地利用変化への圧力を高めている。ソーラーパーク設置後の土壌炭素の推移をモデル化するためのRothCの有用性は、歴史的データを有する圃場において検証されている。本モデルは、再生可能エネルギー導入に関する野心的な計画を有する地中海地域であるスペインのバレンシアにおける大規模な土地利用変更の影響を評価するために適用された。ソーラーパーク設置のためのオレンジの木の伐採は、CO2換算で72 Mg ha−1の炭素放出を生じさせる。土壌を植生のないまま放置した場合、30年間でさらに28 Mg ha−1が排出されることになる。対照的に、土壌を低木林で覆った場合、初期の植物除去の影響を含め、全体で−226 Mg ha−1のCO2回収が達成され得る。バレンシア地域を考慮すると、12,000ヘクタールのソーラーパークの設置は、最大1.2 × 106 MgのCO2排出を生じさせるか、あるいは2.7 × 106 MgのCO2を回収し得る。また、主要なラベルの影響を評価するための感度分析も実施され、元の炭素含有量が最も重要なラベルであり、次いで植物投入量、ソーラーパネルで覆われた土壌の割合であることが明らかになった。実験データの入手可能性が限られていることから、本研究はソーラーパークへの植生導入の影響に関する予備的評価とみなされるべきである。

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。

📄 Abstract(原文)

The current trend towards decarbonization has increased the pressure towards land use change through the installation of solar parks on agricultural fields. The usefulness of RothC to model the evolution of soil carbon after the installation of the solar park has been validated in a field with historic data. The model has been applied to evaluate the impact of a large-scale modification of land use in Valencia (Spain), a mediterranean region with an ambitious plan for the installation of renewable energy. The removal of the orange trees for the installation of a solar park would generate a carbon release in CO2 eq to 72 Mg ha−1. If the soil is left vacant of vegetation, another 28 Mg ha−1 would be emitted in 30 years. By contrast, if the soil is covered by scrubland, an overall CO2 capture of −226 Mg ha−1 could be achieved, including the impact of the initial plant removal. If we consider the Valencia region, the installation of 12.000 hectares of solar parks could generate up to 1.2 × 106 Mg of CO2 emissions or capture 2.7 × 106 Mg of CO2. Also, a sensitivity analysis to evaluate the effect of the main labels has been performed, revealing that the original carbon content is the most relevant label, followed by plant input and the % of soil covered by the solar panels. The limited availability in experimental data means that this study should be considered an exploratory evaluation of the impact of including plantations in solar parks.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 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。