論文の概要: The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20882v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 10:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:22:23.584447
• Title: The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity
• Title（参考訳）: 排ガス集約型農産品における農林業の非実現可能性
• Authors: Alexander Becker, Jan D. Wegner, Evans Dawoe, Konrad Schindler, William J. Thompson, Christian Bunn, Rachael D. Garrett, Fabio Castro, Simon P. Hart, Wilma J. Blaser-Hart,
• Abstract要約: 機械学習を用いて、西アフリカ地域全体での日陰木カバーと炭素ストックの見積もりを生成します。 既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。 しかし、このセクターが毎年高い炭素フットプリントのかなりの割合とバランスをとるという、巨大な非現実的な可能性も見出されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.652015514785546
• License:
• Abstract: Reconciling agricultural production with climate-change mitigation and adaptation is one of the most formidable problems in sustainability. One proposed strategy for addressing this problem is the judicious retention of trees in agricultural systems. However, the magnitude of the current and future-potential benefit that trees contribute remains uncertain, particularly in the agricultural sector where trees can also limit production. Here we help to resolve these issues across a West African region responsible for producing $\approx$60% of the world's cocoa, a crop that contributes one of the highest per unit carbon footprints of all foods. We use machine learning to generate spatially-explicit estimates of shade-tree cover and carbon stocks across the region. We find that existing shade-tree cover is low, and not spatially aligned with climate threat. But we also find enormous unrealized potential for the sector to counterbalance a large proportion of their high carbon footprint annually, without threatening production. Our methods can be applied to other globally significant commodities that can be grown in agroforests, and align with accounting requirements of carbon markets, and emerging legislative requirements for sustainability reporting.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の緩和と適応による農業生産の調整は、持続可能性において最も深刻な問題の一つである。 この問題に対処するための1つの戦略は、農業システムにおける木の司法的保持である。 しかし、特に樹木が生産を制限できる農業分野では、木が貢献する現在の可能性や将来的な利益の大きさは不透明である。 ここでは、世界のココアの60ドル(約6万6000円)を生産する責任がある西アフリカの地域でこれらの問題を解決するのに役立ちます。 我々は機械学習を用いて、地域全体での日陰木被覆と炭素ストックの空間的に比例した推定値を生成する。 既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。 しかし、このセクターは生産を脅かすことなく、毎年高い二酸化炭素排出量のかなりの割合を逆らう巨大な非現実的な可能性も見出している」と述べた。 我が国の手法は、農作物で栽培できる他の世界的な重要な商品にも適用でき、炭素市場の会計要件、持続可能性報告のための新たな立法要件に適合する。

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