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A Decision Support Tool for Evaluating GHG Mitigation Measures in Land Use Sectors

土地利用部門におけるGHG緩和策評価のための意思決定支援ツール (AI 翻訳)

Katerina Zeglova, Kristine Bilande, Una Diana Veipane, Irina Pilvere, Aleksejs Nipers

Land📚 査読済 / ジャーナル2026-04-29#政策Origin: EU
DOI: 10.3390/land15050758
原典: https://doi.org/10.3390/land15050758

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、土地利用・林業（LULUCF）部門における温室効果ガス（GHG）緩和策を評価するための空間的な意思決定支援ツールを開発した。ラトビアを事例に、ユーザーが緩和策を選択し、空間的条件を指定することで、GHG削減ポテンシャルに加え、収益性、雇用、生息地の質への影響を定量的・空間的に評価できる。PythonとPostGISで構築され、ウェブインターフェースを通じて政策シナリオの比較を容易にする。

English

This paper presents a spatial decision-support tool for evaluating GHG mitigation measures in the Land Use, Land-Use Change, and Forestry (LULUCF) sector. Applied to Latvia, the tool allows users to select mitigation options, apply spatial criteria, and quantify impacts on GHG reduction, profitability, employment, and habitat quality. Built with Python and PostGIS, it provides a transparent, web-based framework for comparing policy scenarios and supporting evidence-based land-use climate planning.

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、森林・農地のLULUCF排出・吸収量の報告が重要であり、本ツールのような政策選択肢の多基準評価手法は、日本の地方自治体や農業政策における気候変動対策の検討に示唆を与える。特に、空間的に明示された評価は、日本の土地利用計画にも応用可能である。

In the global GX context

This tool contributes to the global need for integrated, spatially explicit evaluation of land-use mitigation measures. It aligns with IPCC guidelines and supports countries in designing effective LULUCF policies. The multi-criteria approach (GHG, profitability, employment, habitat) offers a model for balancing climate and socio-economic goals in land-use planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in land-use modeling and decision support can examine the tool's methodological integration of biophysical and socio-economic indicators.

🏢実務担当者:Practitioners in environmental planning can adopt or adapt the tool for evaluating regional land-use mitigation scenarios.

🏛政策担当者:Policymakers can use the tool to transparently compare trade-offs and synergies of different land-use mitigation options.

📄 抄録（日本語訳）

持続可能な土地利用政策の計画には、温室効果ガス（GHG）緩和策の環境的および社会経済的なトレードオフを考慮した統合的アプローチが必要である。本研究は、非都市部の土地利用部門における政策シナリオの評価を支援するために開発された空間的意思決定支援ツールを提示し、ラトビアの土地利用、土地利用変化及び林業（LULUCF）部門への適用を示す。本ツールにより、利用者は事前定義された緩和策を選択し、空間的選択基準を適用し、定量的かつ空間的に明示された出力を生成することができる。GHG緩和ポテンシャルの推定に加えて、収益性、雇用、および生息地の質への影響を評価し、複数の側面にわたるトレードオフとシナジーの評価を可能にする。シナリオ結果は絶対的影響と相対的影響の両方として報告され、透明性と比較可能性が向上する。Python 3.10で開発され、PostgreSQL 17/PostGIS 3.5データベースによってサポートされる本ツールは、ウェブベースのインターフェースを通じて動作し、効率的なシナリオ構築と評価を支援する。結果は基礎となるデータと仮定に依存するものの、本ツールは政策オプションを探求するための透明な枠組みを提供し、土地利用および気候政策計画における証拠に基づく意思決定を支援する。

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）

Sustainable land use policy planning requires integrated approaches that account for environmental and socio-economic trade-offs of greenhouse gas (GHG) mitigation measures. This study presents a spatial decision-support tool developed to support the evaluation of policy scenarios in non-urban land-use sectors, with application to the land use, land-use change, and forestry (LULUCF) sector in Latvia. The tool enables users to select predefined mitigation measures, apply spatial selection criteria, and generate quantitative and spatially explicit outputs. In addition to estimating GHG mitigation potential, it evaluates impacts on profitability, employment, and habitat quality, allowing the assessment of trade-offs and synergies across multiple dimensions. Scenario results are reported as both absolute and relative impacts, improving transparency and comparability. Developed in Python 3.10 and supported by a PostgreSQL 17/PostGIS 3.5 database, the tool operates through a web-based interface and supports efficient scenario construction and evaluation. While results depend on underlying data and assumptions, the tool provides a transparent framework for exploring policy options and supports evidence-based decision-making in land-use and climate policy planning.

🔗 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。