Improved half-hourly carbon flux simulation of China's forest ecosystems: An ensemble machine learning approach with limited meteorological data

日本語

中国の森林生態系における半時間炭素フラックスを、限られた気象データで高精度に推定するアンサンブル機械学習手法を提案。複数のMLモデルを組み合わせることで、従来法より推定精度が向上し、データ不足地域での炭素モニタリングに貢献する。気候変動緩和策の基礎データとして有用。

English

This study proposes an ensemble machine learning approach to simulate half-hourly carbon fluxes in China's forest ecosystems using limited meteorological data. By combining multiple ML models, the method improves estimation accuracy over traditional approaches, enabling carbon monitoring in data-sparse regions. It provides essential data for climate change mitigation strategies.

日本のGX文脈において

日本の森林炭素モニタリングやJ-クレジット制度における炭素吸収量の算定に応用可能性がある。限られたデータで高精度な推定が可能になれば、中小規模の森林経営者でも参加しやすくなる。

In the global GX context

This research contributes to global carbon flux modeling, relevant for national greenhouse gas inventories and nature-based climate solutions. The ensemble ML approach can be adapted to other regions, supporting international efforts to monitor and verify forest carbon sinks under frameworks like the Paris Agreement.