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森林炭素プールと全球炭素循環

Forest Carbon Pools and Global Carbon Cycle (原題)

Meena A

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)📚 査読済 / ジャーナル2026-11-09#気候科学
DOI: 10.5281/zenodo.24082351
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.24082351

🤖 gxceed AI 要約

日本語

森林生態系の炭素貯留を全球炭素循環の文脈で概観したレビュー。地上バイオマス炭素と土壌炭素を主要プールとして整理し、インド森林の炭素ストックにも言及する。破壊的サンプリング、現地調査、リモートセンシング、LiDAR、機械学習によるバイオマス・炭素の定量手法を比較し、持続可能な森林管理政策と気候変動緩和への活用を論じる。

English

A review of forest carbon pools within the global carbon cycle, focusing on aboveground biomass carbon and soil carbon, with a case on Indian forests. It surveys quantification approaches — destructive sampling, field inventories, remote sensing, LiDAR and machine learning — and argues that carbon pool assessment supports sustainable forest management and climate mitigation policy.

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

森林由来の炭素クレジットやJ-クレジット、Scope 3の土地利用変化（FLAG）算定に関心を持つ日本企業にとって、森林炭素プールの測定手法の基礎整理として参照価値がある。SSBJ開示での自然関連・土地利用項目の検討にも示唆を与える。

In the global GX context

Forest carbon accounting underpins land-use and FLAG emissions disclosure under GHG Protocol and CSRD, and the review's coverage of remote sensing and ML quantification methods speaks to improving MRV credibility in nature-based carbon markets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:森林炭素プールの定量手法（LiDAR・機械学習含む）の全体像を把握する導入として有用。

🏢実務担当者:FLAG・土地利用変化排出の算定や森林クレジット調達の基礎理解に活用できる。

🏛政策担当者:森林管理政策と炭素MRV整備の設計に資する基礎的知見を提供する。

📄 Abstract（原文）

Forest ecosystems store carbon in vegetation and soil, hence are critical in maintaining global carbon cycle. This review highlights the global carbon cycle, forest carbon pools majorly the aboveground biomass carbon and soil carbon, and carbon stocks in Indian forests. Increase in atmospheric CO2 highlights the significance of terrestrial carbon sinks. Biotic and abiotic factors including climate, vegetation, disturbances, and land-use potentially alter the carbon stocks in forest. Approaches like destructive sampling, field inventories, remote sensing, LiDAR and machine learning methods can effectively quantify biomass and carbon. Assessment of carbon pools in forest ecosystems will be helpful in framing sustainable forest management policies and climate-change mitigation.

🔗 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。