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River–Coast Connectivity Controls Ecosystem Services and Blue Carbon of Coastal Nature-Based Solutions: An Integrated Study Coupling Emergy–Carbon Footprint Accounting and Neural Network Modeling

河川-海岸の接続性が沿岸の自然を基盤とした解決策の生態系サービスとブルーカーボンを制御する：エメルギー-カーボンフットプリント会計とニューラルネットワークモデリングを結合した統合研究 (AI 翻訳)

J Zhang, Yan Gong, Hairuo Wang, Ashish T. Asutosh, Ge Song, Weidong Wu, Xiaoting Zhai

Journal of Marine Science and Engineering📚 査読済 / ジャーナル2026-05-31#AI×ESGOrigin: Global
DOI: 10.3390/jmse14111029
原典: https://doi.org/10.3390/jmse14111029

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、エメルギー分析、カーボンフットプリント会計、LSTMニューラルネットワークを統合し、黄河デルタを事例に河川-海岸接続性が沿岸生態系サービスとブルーカーボン機能に与える影響を解析した。高接続性の断面では低接続性に比べて正味炭素吸収量が高く、塩性湿地が最も敏感に応答。LSTMは従来手法より高い予測精度を示し、SHAP分析で接続性次元間の相乗効果が示唆された。具体的な戦略として段階的再生、動的経路、空間配置を提案している。

English

This study integrates emergy analysis, carbon footprint accounting, and LSTM neural network modeling to investigate how river–coast connectivity affects coastal ecosystem services and blue carbon in the Yellow River Delta. High-connectivity transects show higher net carbon sink and emergy yield. LSTM outperforms traditional methods in predicting blue carbon accumulation, and SHAP analysis suggests synergistic effects among connectivity dimensions. The paper proposes tiered restoration, dynamic pathway, and spatial configuration strategies, emphasizing that thresholds are case-specific.

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

日本ではブルーカーボン生態系（藻場・干潟等）の保全・再生が進められているが、河川からの栄養塩供給等の接続性を考慮した評価は限られる。本フレームワークは日本の汽水域・干潟におけるブルーカーボン戦略の設計にも応用可能性がある。

In the global GX context

Globally, nature-based solutions (NbS) for coastal blue carbon are gaining attention. This paper provides an integrated methodology combining emergy, carbon accounting, and AI, applicable to other deltas and coastal zones. It highlights connectivity as a key lever for NbS effectiveness, relevant to IPCC guidelines and UN Decade on Ecosystem Restoration.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel integrated framework (emergy-carbon-NN) for assessing connectivity effects on blue carbon; LSTM and SHAP offer methodological advances for coastal carbon modeling.

🏢実務担当者:The case-specific strategies (tiered restoration, dynamic pathways) offer insights for designing NbS projects, but thresholds require recalibration for other sites.

🏛政策担当者:Demonstrates that river-coast connectivity management can enhance blue carbon sinks; relevant for coastal zone planning and NDCs (nationally determined contributions).

📄 抄録（日本語訳）

本研究は、エマジー分析、炭素フットプリント算定、および長短期記憶ニューラルネットワークモデリングを統合した枠組みを開発し、河川–海岸接続性の観点から、自然を基盤とした解決策が沿岸生態系サービスとブルーカーボン機能に及ぼす影響を調査するものである。温帯中国の典型的な大規模河川デルタである黄河デルタにおいて、接続性勾配に沿った3つのトランセクトを設定し、河岸帯、河口遷移域、潮間帯湿地、および海草藻場を網羅し、連続する3つの水文年にわたってマルチソースデータを収集した。本ケーススタディに基づくエマジー–炭素結合分析は、高接続性トランセクトが低接続性トランセクトと比較して高いエマジー収率比と正味炭素吸収源を示し、塩性湿地が接続性変化に最も敏感であることを示している。本デルタに固有の閾値分析は、堆積物接続性の増加に伴う炭素埋没速度の3段階応答パターンを特定し、水文接続性が約0.5を下回ると波浪減衰効率が顕著に低下することを明らかにしているが、この値は沿岸環境によって異なる可能性がある。より高い海面上昇率は、炭素吸収源機能を維持するために必要な臨界接続性レベルを引き上げる。観測データで訓練された長短期記憶ニューラルネットワークは、従来の統計手法よりもブルーカーボン蓄積速度の予測精度が高く、SHAP値分析は接続性次元間の相乗効果の存在可能性を示唆している。これらの知見に基づき、段階的再生、動的経路、および空間構成を含む3つの最適化戦略が、黄河デルタに対するケース固有の推奨事項として提案されている。枠組みに基づくシミュレーションは、地域条件における再生効率を向上させるための接続性を考慮した戦略調整の可能性を示している。本研究は、河川–海岸接続性が自然を基盤とした解決策の生態学的便益を調整する重要なレバーであると結論づけるが、ここで報告されるすべての定量的閾値と便益の大きさはケース固有の推定値であり、他の沿岸システムに適用する際には再較正が必要であることを強調する。

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）

This study develops an integrated framework combining emergy analysis, carbon footprint accounting, and long short-term memory neural network modeling to investigate the effects of nature-based solutions on coastal ecosystem services and blue carbon functions from the perspective of river–coast connectivity. Three transects along a connectivity gradient were established in the Yellow River Delta, a typical large river delta in temperate China, covering riparian zones, estuarine transition areas, intertidal wetlands, and seagrass beds, with multi-source data collected over three consecutive hydrological years. Emergy–carbon coupling analysis based on this case study indicates that the high-connectivity transect shows a higher emergy yield ratio and net carbon sink compared to the low-connectivity transect, with salt marshes being most sensitive to connectivity change. Threshold analysis, specific to this delta, identifies a three-phase response pattern of carbon burial rate with increasing sediment connectivity, and reveals that wave attenuation efficiency declines notably when hydrological connectivity falls below approximately 0.5, although this value may vary across different coastal settings. A higher sea level rise rate raises the critical connectivity level required to maintain carbon sink function. The long short-term memory neural network trained on observational data achieves better prediction accuracy for blue carbon accumulation rates than traditional statistical methods, and SHAP value analysis suggests the possible existence of synergistic effects among connectivity dimensions. Based on these findings, three optimization strategies including tiered restoration, a dynamic pathway, and spatial configuration are proposed as case-specific recommendations for the Yellow River Delta. Framework-based simulations indicate the potential for connectivity-informed strategy adjustments to improve restoration efficiency under local conditions. This study concludes that river–coast connectivity represents an important lever regulating the ecological benefits of nature-based solutions, but emphasizes that all quantitative thresholds and benefit magnitudes reported here are case-specific estimates that require recalibration when applied to other coastal systems.

🔗 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。