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Measurement, Reporting, and Verification of Agricultural and Livestock Emissions: A Combined Systematic and Bibliometric Review

農業および畜産排出量の測定・報告・検証（MRV）：体系的かつ計量書誌学的レビューの組み合わせ (AI 翻訳)

N. Tsigkas, Vasileios Anestis, Anna Vatsanidou, Chrysanthos Maraveas

AgriEngineering📚 査読済 / ジャーナル2026-03-13#炭素会計Origin: Global
DOI: 10.3390/agriengineering8030110
原典: https://doi.org/10.3390/agriengineering8030110

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、農業と畜産からの温室効果ガス（GHG）排出量を定量化・追跡するためのMRV手法に関する世界的な研究を包括的にレビューした。1990～2025年の5340件の研究の計量書誌学分析と2020～2025年の100件の系統的レビューから、4つのMRV手法（インベントリ、製品LCA、測定/モデル、ガバナンス）が特定された。これらの手法は低炭素農業の普及を促進するが、データ不足による一般化の限界も明らかになった。

English

This paper presents a systematic and bibliometric review of MRV techniques for agricultural and livestock GHG emissions. Analyzing 5,340 studies (1990-2025) and systematically reviewing 100 (2020-2025), it identifies four MRV approaches: inventory methods (IPCC tiers), product-level accounting (LCA), measurement/model-based techniques, and governance frameworks. MRV facilitates low-carbon practices but faces data limitations. Future work should integrate diverse techniques.

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

日本では農業排出量は全体の約3%と小さいが、本レビューはスマート農業やバリューチェーン全体の排出量算定（SSBJ対応）に役立つ。農業MRV手法の体系的理解を提供し、日本の農業GX政策やカーボンフットプリント制度の設計に示唆を与える。

In the global GX context

This global review provides a structured overview of MRV techniques for agricultural and livestock emissions, critical for Scope 3 accounting in food supply chains. It highlights diverse methods from IPCC tiers to AI/ML, supporting low-carbon transition. The paper is valuable for developing MRV systems under ISSB or CSRD frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in agricultural GHG accounting and MRV methodology will benefit from the comprehensive taxonomy and bibliometric insights.

🏢実務担当者:Practitioners can use this review to select appropriate MRV techniques for farm-level or supply-chain emission reporting.

🏛政策担当者:Policymakers can refer to this paper for designing national MRV systems and integrating agricultural emissions into climate reporting standards.

📄 抄録（日本語訳）

本研究は、農業および畜産からの温室効果ガス（GHG）排出量の定量化と追跡のための測定・報告・検証（MRV）技術の利用に関する世界的な研究を包括的に検討したものである。データは、(1990年～2025年)に発表された5340件の研究の計量書誌学分析と、(2020年～2025年)に発表された100件の研究の系統的文献レビューを用いて収集された。調査結果から得られた知見は、4つのMRV技術が様々な地域で広く採用されていることを示した：(1) インベントリ技術（IPCCティア、国家システム）、(2) プロジェクト・製品レベルでの算定（LCA、カーボンフットプリントプロトコル）、(3) 測定とモデルに基づくMRV（チャンバー、リモートセンシング、農場モデル、AI/ML）、(4) ガバナンスと標準化のための枠組み（UNFCCC、パリ協定ETF、PAS 2050など）。さらに、調査結果はMRV技術が農業と畜産に与える影響を明らかにし、それらが低炭素慣行の採用を促進することを示した。農業では、MRV技術により混作からの排出量が少ないことが示され、畜産では、排出量は給餌段階と使用される飼料の種類に基づいて変動した。しかし、MRV技術の採用には様々な課題が生じ、GHG排出量に関するデータが限られているため、一般化可能性が低下した。今後の研究では、学者が異なるMRV技術を統合して問題領域の理解を深めることを検討する必要がある。

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。

📄 Abstract（原文）

The current research undertook a comprehensive examination of global research related to the use of measurement, reporting, and verification (MRV) techniques for quantifying and tracking greenhouse gas (GHG) emissions from agriculture and livestock farming. Data were collected using a bibliometric analysis of 5340 studies published in the period (1990–2025) and a systematic literature review of 100 studies published in the period (2020–2025). The insights from the findings showed that four MRV techniques were broadly adopted across different regions: (1) inventory techniques (IPCC Tiers, national systems), (2) accounting at the project/product level (LCA, carbon footprint protocols), (3) MRV based on measurement and models (chambers, remote sensing, farm models, AI/ML), and (4) frameworks for governance and standardization (UNFCCC, Paris ETF, PAS 2050, etc.). The findings further revealed the impact of the MRV techniques on agriculture and livestock farming, showing that they facilitated the uptake of low-carbon practices. In agriculture, the MRV techniques showed that lower emissions emerged from mixed cropping, while in livestock farming, the emissions varied based on the feeding stage and type of diet used. However, various challenges arose in the adoption of MRV techniques where there was limited data related to GHG emissions, thereby reducing generalizability. In future work, there is a need for scholars to consider integrating the different MRV techniques to develop an understanding of the problem area.

🔗 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。