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Spatiotemporal Distribution and Driving Factors of Carbon Storage in the Ecologically Fragile Alpine Region of the Eastern Qinghai–Tibet Plateau

東部青海チベット高原の生態学的に脆弱な高山地域における炭素貯蔵の時空間分布と駆動要因 (AI 翻訳)

Xingyue Lan, Zhongxuan Huang, Jiaoling Wu, Haotian Duan, Lixin Chen, Junhao Wu, Jingwen Peng, Kuangji Zhao, Guirong Hou, X L Li

Forests📚 査読済 / ジャーナル2026-05-08#気候科学Origin: CN
DOI: 10.3390/f17050576
原典: https://doi.org/10.3390/f17050576
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、PLUSモデル、InVESTモデル、ランダムフォレストモデルを用いて、青海チベット高原のゾイゲ郡における1990年から2030年までの炭素貯蔵量の変化を分析する。生態保護シナリオで最も高い炭素貯蔵量が得られ、斜面、標高、土壌タイプ、気温が主な駆動要因である。結果は炭素隔離のための土地利用計画に貢献する。

English

This study analyzes carbon storage changes from 1990 to 2030 in Zoige County on the Qinghai-Tibet Plateau using the PLUS, InVEST, and Random Forest models. It finds that an ecological protection scenario yields the highest carbon storage, with key drivers including slope, elevation, soil type, and temperature. The results inform land use planning for carbon sequestration.

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

この研究は、日本のGX政策の文脈では直接的な関連性は低い。しかし、生態系炭素貯蔵と土地利用計画の関係を示しており、日本の森林や高山地域における炭素貯蔵管理に示唆を与える可能性がある。また、SSBJや有報開示とは直接関係しないが、自然資本評価の観点から参考になる。

In the global GX context

This paper contributes to the global understanding of carbon storage dynamics in ecologically fragile alpine ecosystems. Although it does not directly address corporate disclosure or transition finance, its findings on land use scenarios and carbon sequestration can inform nature-based solutions and climate mitigation strategies relevant to global climate goals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in carbon cycle and land use modeling can use the integrated methodology (PLUS-InVEST-RF) and the scenario analysis approach for similar studies.

🏢実務担当者:Land use planners and environmental managers in alpine regions can apply the scenario outcomes to prioritize ecological protection for carbon storage.

🏛政策担当者:Policymakers in China and similar regions can consider the ecological protection scenario as a pathway for enhancing carbon sinks in land use planning.

📄 抄録（日本語訳）

気候変動の文脈において、炭素貯留の正確な予測と評価は極めて重要である。しかし、既存の研究は主に大規模な地域に焦点を当てており、小規模な生態学的に脆弱な高山地域に関する研究は依然として不十分である。本研究は若爾蓋県に焦点を当て、PLUSモデル、InVESTモデル、およびランダムフォレストモデルを統合して複合分析ワークフローを構築した。このワークフローを通じて、2030年の土地利用タイプの分布をシミュレーションし、1990年から2030年までの炭素貯留量を定量化し、その後、それらの空間分布と駆動要因を分析した。主な発見は以下の通りである：(1) 2030年の自然発展シナリオ（NDS）と生態保護シナリオ（EPS）の下では、主要な土地利用転換は草地から森林および湿地への転換であった。逆に、経済発展シナリオ（EDS）の下では、湿地は農地に転換された。(2) NDS、EDS、およびEPSの下では、炭素貯留量はそれぞれ8.396 × 10⁷ t、8.252 × 10⁷ t、および8.432 × 10⁷ tとなる。EPSは炭素貯留量の最大の増加をもたらした。(3) 3つのシナリオすべてにおいて、炭素貯留量は集積分布を示した。2020年と比較して、NDSとEPSの両方の下での炭素貯留ホットスポット地域は拡大傾向を示し、一方、コールドスポット地域も3つのシナリオすべてで拡大した。(4) 炭素貯留の主要な駆動要因には、傾斜、標高、土壌タイプ、および年平均気温が含まれる。本研究は、EPSが炭素貯留の蓄積にとって最も有利な発展経路であると結論付ける。この発見は、将来の若爾蓋県の炭素貯留動態と土地利用計画のための基礎を提供することができる。

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）

Accurate prediction and assessment of carbon storage are crucial in the context of global climate change. However, existing research has largely focused on large-scale regions, while studies on small-scale ecologically fragile alpine regions remain insufficient. This study focuses on Zoige County, integrating the PLUS model, InVEST model, and Random Forest model to form a composite analysis workflow. Through this workflow, we simulated the distribution of land use types in 2030 and quantified carbon storage from 1990 to 2030, subsequently analyzing their spatial distribution and driving factors. The key findings include: (1) Under the natural development scenario (NDS) and the ecological protection scenario (EPS) for 2030, the primary land use transition involved the conversion of grassland to forest and wetland. Conversely, wetland was converted into cropland under the economic development scenario (EDS). (2) Under the NDS, EDS, and EPS, carbon storage would be 8.396 × 107 t, 8.252 × 107 t, and 8.432 × 107 t, respectively. The EPS yielded the largest increase in carbon storage. (3) In all three scenarios, carbon storage showed a clustered distribution. Compared with 2020, the carbon storage hot spot areas under both NDS and EPS showed an expansion trend, whereas the cold spot areas also expanded in three scenarios. (4) The key drivers of carbon storage include slope, elevation, soil type, and mean annual temperature. This study concludes that the EPS represents the most favorable development pathway for carbon storage accumulation. This finding can provide a basis for future carbon storage dynamics and land use planning for Zoige County.

🔗 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。