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Process-based modelling in farm greenhouse gas assessment reveals site-specific dynamics and limitations of emission factor methods

農場温室効果ガス評価におけるプロセスベースモデリングは、サイト固有のダイナミクスと排出係数法の限界を明らかにする (AI 翻訳)

Di He, Enli Wang, Maartje Sevenster, Stuart Brown, John Kirkegaard, Julianne M. Lilley

Agronomy for Sustainable Development📚 査読済 / ジャーナル2026-04-21#炭素会計Origin: Global
DOI: 10.1007/s13593-026-01104-y
原典: https://doi.org/10.1007/s13593-026-01104-y

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、プロセスベースの農業システムモデル（APSIM）と排出係数法を統合し、オーストラリアの農場におけるGHG排出強度を評価した。その結果、正味排出量は圃場や季節によって大きく変動し、排出係数法は直接N2O排出を過大評価し、圃場レベルの変動を捉えられないことが明らかになった。また、長期的には土壌有機炭素が平衡に達し、システムが炭素吸収源から排出源に転じることを示し、管理戦略の重要性を強調している。

English

This study integrates a process-based agricultural systems model (APSIM) with emission-factor calculations to assess GHG emissions from Australian cropping fields. It finds that net emissions vary widely across fields and seasons, and that emission factor methods overestimate direct N2O emissions and fail to capture field-scale variability. Long-term simulations show that soil organic carbon reaches equilibrium and the system transitions from carbon sink to source, highlighting the need for advanced management strategies.

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、食品企業のサプライチェーン排出量（Scope 3）算定において、排出係数法が広く用いられているが、本論文はその限界を明確に示し、プロセスベースモデルの有用性を提起している。SSBJやTCFDに基づく気候関連情報開示において、農業由来排出の精度向上に寄与する知見である。

In the global GX context

This paper addresses critical limitations of emission factor methods in agricultural LCA, which is highly relevant for global Scope 3 carbon accounting under TCFD/ISSB frameworks. It demonstrates the need for process-based models to capture field-scale variability and long-term carbon dynamics, offering an improved methodology for corporate sustainability reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a framework combining LCA with process-based modelling that improves accuracy of agricultural GHG assessments and reveals limitations of static emission factors.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams in food and agriculture can adopt this approach to better estimate Scope 3 emissions from agricultural supply chains, accounting for management and climate variability.

🏛政策担当者:Highlights the necessity of moving beyond simple emission factors in agricultural carbon accounting standards to include dynamic, process-based methods.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 ライフサイクルアセスメント（LCA）は、食品生産の環境影響を評価するための広く認知されたツールである。気象と管理が変動する農業システムにおける部分的なライフサイクル温室効果ガス排出量を評価するため、本研究では、プロセスベースの農業システムモデリング（APSIM）と排出係数ベースの計算を統合し、システムモデリングフレームワークを開発した。我々は、包括的な管理記録を有するオーストラリアの穀物栽培農場を代表するBoorowa農業研究ステーションにおいて、2016年から2021年までの11圃場の温室効果ガス排出原単位を評価した。正味温室効果ガス排出量は圃場と季節によって大きく変動し、−3.87から6.10 t CO₂−e ha⁻¹の範囲であった。排出量は季節気候だけでなく、前年の管理決定にも左右され、システムレベルの視点の必要性が浮き彫りになった。LCA-APSIMアプローチと比較して、平均化された排出係数は直接N₂O排出量を過大評価する傾向があり、気候と管理によって駆動される圃場スケールの変動性を捉えられなかった。これは排出係数ベースのアプローチの限界を浮き彫りにしている。連続作付けシステム（キャノーラ-コムギ-コムギ）と段階的牧草-作物システム（ルーサン（×3）-キャノーラ-コムギ-コムギ、ルーサンは放牧なしで50%を乾草用に刈り取り）の長期シナリオシミュレーションは、温室効果ガス排出量と窒素投入量の間のトレードオフを明確に実証した。長期的な観点からは、管理方法や作付けシステムに関係なく、農業システムにおける土壌有機炭素は最終的に平衡状態に達し、その後システムは炭素吸収源から炭素発生源へと移行する。環境持続可能性と食料安全保障を最適化するためには、高度な農場管理戦略が平衡状態の到達を遅らせ、生産性を維持しながら土壌炭素貯留の可能性を最大化しなければならない。本研究は、温室効果ガス排出量の圃場スケールの変動性、土壌有機炭素の平衡時期、および従来のLCA–APSIM適用では定量化されていなかった静的N₂O排出方法のバイアスに関する新たな知見を提供する。

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）

Abstract Life cycle assessment (LCA) is a well-recognized tool to assess the environmental impact of food production. To assess partial life-cycle greenhouse gas emissions in agricultural systems with variable weather and management, this study integrated process-based agricultural systems modelling (APSIM) with emission-factor-based calculations to develop a system modelling framework. We assessed the greenhouse gas emission intensity of 11 fields from 2016 to 2021 at Boorowa Agricultural Research Station, representing an Australian cropping farm with comprehensive management records. Net greenhouse gas emissions varied widely across fields and seasons, ranging from −3.87 to 6.10 t CO 2 −e ha⁻ 1 . Emissions were not only determined by seasonal climate but also prior-year management decisions, highlighting the need for a system-level perspective. Compared to the LCA-APSIM approach, averaged emission factors tend to overestimate direct N 2 O emission and fail to capture field-scale variability driven by climate and management. This highlights the limitations of the emission factor-based approach. Long-term scenario simulations for a continuous cropping system (canola-wheat-wheat) and a phased pasture-crop system (lucerne (×3)-canola-wheat-wheat, with lucerne ungrazed and 50% cut for hay) clearly demonstrated the trade-off between greenhouse gas emissions and nitrogen input. From a long-term perspective, regardless of management practices or cropping systems, soil organic carbon in agricultural systems will eventually reach equilibrium, after which the system will transition from a carbon sink to a carbon source. To optimize environmental sustainability and food security, advanced farm management strategies must delay the attainment of equilibrium and maximize soil carbon storage potential while maintaining productivity. This study provides new insights into field-scale variability in greenhouse gas emissions, soil organic carbon equilibrium timing, and biases in static N₂O emission methods that have not been quantified in earlier LCA–APSIM applications.

🔗 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。