メキシコにおけるAbies religiosa（Kunth）Schltdl. & Cham.の地上部バイオマスと炭素推定：地域別アロメトリモデル
Aboveground biomass and carbon estimations for Abies religiosa (Kunth) Schltdl. & Cham. in Mexico: regional allometric models (原題)
JC Guzmán-Santiago, B Vargas-Larreta, M Gómez-Cárdenas, A Nava-Nava, V Espinosa-Hernández, AC González-Trillo, W Santiago-García, R González-Cubas
🤖 gxceed AI 要約
日本語
メキシコの13の地域森林管理単位（UMAFOR）から1919本の樹木データを収集し、Abies religiosaの地上部バイオマスと炭素量を推定する地域別アロメトリ式を構築した。幹・枝・合計の各成分について2つの加法方程式系を同時推定し、いずれも良好な適合を示した。地域固有の式は森林管理者や政策立案者が炭素モニタリングと持続可能な森林管理を強化する実用的ツールとなる。
English
This study develops regionally calibrated allometric equations to estimate aboveground biomass and carbon for Abies religiosa in Mexico, using 1,919 trees from 13 Regional Forest Management Units. Two additive equation systems for stem, branches, and total were fitted simultaneously, with system 2 showing slightly higher accuracy. The region-specific equations support improved national forest inventories and carbon accounting for forest managers and policymakers.
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J-クレジットの森林吸収源や自治体の森林炭素モニタリングに関連するが、樹種・地域が異なるため直接適用は難しい。ただし地域別アロメトリ式の構築手法は、日本の森林炭素会計や生物多様性保全の精度向上に参考となる。
In the global GX context
Globally, this contributes to IPCC-aligned forest carbon accounting and REDD+ monitoring, strengthening the empirical basis for national inventories under the Paris Agreement. It offers a replicable methodology for region-specific allometry that can inform carbon credit verification and nature-based disclosure frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:地域別アロメトリ式の同時推定手法と適合統計の比較は、森林炭素研究の方法論的参考になる。
🏢実務担当者:森林関連企業や炭素クレジット事業者は、地域固有のバイオマス推定式を炭素量算定の精度向上に活用できる。
🏛政策担当者:国家森林インベントリや炭素会計制度の精度向上に向けた地域別パラメータ整備の重要性を示す。
📄 Abstract（原文）
Accurate estimation of forest biomass and carbon is essential for understanding ecosystem functions and supporting climate change mitigation efforts. This study presents regionally calibrated allometric equations to estimate aboveground biomass and carbon across different forest regions in Mexico, which is an important step toward improving national forest inventories and carbon accounting frameworks. We analyzed a dataset of 1919 trees from 13 Regional Forest Management Units (UMAFORs), collected through a targeted sampling strategy that encompasses all tree diameter classes. We evaluated two additive equation systems to predict aboveground biomass and carbon content by component (stem, branches, and total). Both systems were fitted simultaneously using the MODEL procedure and assessed through multiple goodness-of-fit statistics. The additive equations for tree components and total biomass and carbon showed acceptable fits. Although their overall performance was comparable, system 2 (S2) provided slightly higher predictive accuracy. The resulting region-specific equations offer practical tools for forest managers and policymakers to enhance sustainable forest management and carbon monitoring in the heterogeneous forest landscapes of Mexico.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3832/ifor4893-019first seen 2026-09-24 04:36:54
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。