Seasonal Assessment of CH₄ and CO₂ Concentrations and IPCC Tier 1 Carbon Footprint Estimation in Benue State, Nigeria

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Offers a field-based GHG measurement methodology applicable to other developing regions.

🏛政策担当者:Provides evidence for designing localized emission reduction policies in agrarian states.

本研究は、ナイジェリアのベヌエ州における多様な土地利用タイプにわたる温室効果ガス（GHG）排出を調査し、メタン（CH₄）と二酸化炭素（CO₂）の動態に焦点を当てたものである。校正済みガス検知器（MSA ALTAIR 4XRおよびPTM600-S）と気象計器を用いて、2025年5月から10月にかけて、農業地域、住宅地域、商業地域、工業地域にわたる23地点から毎週空気サンプルを採取した。結果は季節変動を示し、CH₄濃度は1.48～2.67 ppm、CO₂濃度は415.3～498.2 ppmの範囲であった。CH₄レベルの上昇は農地と工業地域で観察され、特に雨季に顕著であり、CO₂濃度は工業地域と住宅地域でピークに達し、薪の使用、輸送、産業燃焼などの人為的活動を反映していた。重回帰分析により、風速がCH₄変動の有意な予測因子であることが明らかになり（p < 0.05）、モデルは観測された変動の約27％を説明した（R² ≈ 0.27）。一方、CO₂濃度は短期的な気象条件ではなく、主に持続的な排出源によって駆動されていた。IPCC Tier 1排出量推定によると、家庭がベヌエ州の炭素フットプリントの最大のシェア（260,000 kg CO₂e/年）を占め、次いで商業輸送（210,000 kg CO₂e/年）、農業（222,500 kg CO₂e/年）、産業（150,000 kg CO₂e/年）となっている。全体として、州の部分的な炭素フットプリントは、州全体の排出プロファイルではなく選択された活動に基づいて、842,500 kg CO₂e/年と推定され、農業と家庭を合わせると排出量の半分以上を占めた。ナイジェリアの国家インベントリと比較すると控えめではあるものの、これらの知見はベヌエ州の農業集約度と排出量増加に対する脆弱性を浮き彫りにしている。本研究は、バイオマスエネルギーの改善代替手段、持続可能な稲作慣行、産業排出抑制などの、局所的でデータ駆動型の緩和戦略の必要性を強調し、GHG排出量を削減してナイジェリアのより広範な気候コミットメントと世界的な持続可能性目標に整合させることを目指している。しかしながら、これらの知見は、Tier 1排出係数の使用、選択された活動の適用範囲、およびサンプリングの時間的範囲に関連する限界を考慮して解釈されるべきである。

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。

This study investigates greenhouse gas (GHG) emissions across diverse land-use types in Benue State, Nigeria, focusing on methane (CH₄) and carbon dioxide (CO₂) dynamics. Using calibrated gas detectors (MSA ALTAIR 4XR and PTM600-S) and meteorological instruments, weekly air samples were collected from 23 sites spanning agricultural, residential, commercial, and industrial zones between May and October 2025. Results show seasonal variability, with CH₄ concentrations ranging from 1.48–2.67 ppm and CO₂ from 415.3–498.2 ppm. Elevated CH₄ levels were observed in farmland and industrial areas, particularly during the wet season, while CO₂ concentrations peaked in industrial and residential zones, reflecting anthropogenic activities such as fuelwood use, transport, and industrial combustion. Multiple linear regression analysis revealed wind speed as a significant predictor of CH₄ variability (p < 0.05), with the model explaining approximately 27% of the observed variability (R² ≈ 0.27), whereas CO₂ concentrations were primarily driven by persistent emission sources rather than short-term meteorological conditions. IPCC Tier 1 emission estimates indicate that households contribute the largest share of Benue’s carbon footprint (260,000 kg CO₂e/year), followed by commercial transport (210,000 kg CO₂e/year), agriculture (222,500 kg CO₂e/year), and industries (150,000 kg CO₂e/year). Overall, the state’s partial carbon footprint was estimated at 842,500 kg CO₂e/year, based on selected activities rather than a complete statewide emission profile, with agriculture and households together accounting for over half of emissions. Although modest compared to Nigeria’s national inventory, these findings highlight Benue’s agrarian intensity and vulnerability to rising emissions. The study underscores the need for localized, data-driven mitigation strategies—such as improved biomass energy alternatives, sustainable rice cultivation practices, and industrial emission controls—to reduce GHG outputs and align with Nigeria’s broader climate commitments and global sustainability goals. However, the findings should be interpreted with limitations in mind related to the use of Tier 1 emission factors, the selected activity coverage, and the temporal scope of sampling.

• semanticscholar https://doi.org/10.9734/ijecc/2026/v16i25307first seen 2026-05-06 00:48:15 · last seen 2026-08-12 05:26:12
• openaire https://doi.org/10.9734/ijecc/2026/v16i25307first seen 2026-05-14 21:59:36 · last seen 2026-08-12 04:38:24