Spatiotemporal Variation Characteristics and Influencing Factors of Agricultural Carbon Emissions in Gansu Province
Ma Haiqing**^1^, **Chen Qiangqiang**^1,2^
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、甘粛省の2014年から2022年までの農業炭素排出量を推定し、モランI統計量を用いて時空間変動の特徴を分析した。さらに、影響要因を特定することで、農業部門の排出削減目標達成のための的確な政策立案に資する知見を提供している。地域特有の排出パターンとその要因を明らかにし、中国の農業低炭素化政策に示唆を与える。
English
This paper estimates agricultural carbon emissions in Gansu Province (2014–2022) and analyzes their spatiotemporal variation using Moran's I. It identifies key influencing factors, providing evidence for targeted agricultural carbon reduction policies. The findings reveal regional emission patterns and offer insights for low-carbon agriculture in China and similar regions.
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
日本の農業分野では、みどりの食料システム戦略に基づく排出削減が進められているが、本稿のような地域別の排出実態と要因分析は、日本国内の都道府県レベルでの政策立案や、農業排出の算定精度向上に参考となる。特に、地域差を踏まえた対策の重要性を示す点で示唆に富む。
In the global GX context
Globally, agricultural carbon emissions remain a critical yet under-measured component of national climate targets. This study offers a replicable provincial-level accounting and spatial analysis framework that can inform ISSB-aligned climate disclosure and agricultural transition finance, especially for emerging economies. It contributes empirical evidence to the literature on sub-national emission patterns and policy levers.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a provincial-scale dataset and spatial econometric approach for agricultural carbon emissions, useful for comparative studies in other regions.
🏛政策担当者:Highlights where and why agricultural emissions concentrate, helping design region-specific mitigation policies and verify carbon accounting.
📄 Abstract（原文）
Investigating the spatiotemporal characteristics and influencing factors of agricultural carbon emissions is an objective requirement for effectively eliminating uncertainties in the accounting process of carbon reduction targets and implementing precise policies to achieve agricultural carbon reduction goals. Based on the estimation of agricultural carbon emissions in Gansu Province from 2014 to 2022, this study employs Moran's I index to analyze the spatiotemporal differentiation characteri...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/202505.00151first seen 2026-08-02 13:52:57
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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。