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J-GLOBAL ID:201802262810535839   整理番号:18A0842367

管理土壌からのGHG排出の計算のためのIPCC Tier 1法を用いた異なる酪農場からの牛乳炭素フットプリントの識別【JST・京大機械翻訳】

Discrimination of milk carbon footprints from different dairy farms when using IPCC Tier 1 methodology for calculation of GHG emissions from managed soils
著者 (3件):
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巻: 177  ページ: 899-907  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0750A  ISSN: 0959-6526  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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酪農場の環境パフォーマンスの定量化は農場間の比較を可能にする。著者らは,土壌管理からの放出に対するIPCC Tier 1方法が,実際の酪農場間の乳生産の炭素フットプリントを分析し,識別するために十分正確であるかどうかを評価し,どの農場が製品単位当たり最低と最高のGHG放出を持つかを正しく識別できるかどうかを評価した。著者らは,構造において非常に類似している20のノルウェー酪農場からのデータを使用した。しかし,有機/非有機管理とそれらの農地の泥炭土壌の比率において異なった。IPCCガイドラインのTier1に与えられた不確実性範囲によるモンテカルロシミュレーションを実行することにより,炭素フットプリントの不確実性を評価した。すべてのモンテカルロ反復の95%が,比較において農場より高い生産関連GHG放出を持つと仮定するとき,炭素フットプリントは異なると考えられる。単一農場における結果の不確実性は,中央値結果によって分割された標準偏差の2倍として表され,4.2%と15.3%の間の範囲であった。これは,1つの農場の結果としての分布における値の95%が,その農場の中央値の4~16%の範囲内にあることを意味する。農場は,炭素フットプリントの変動が農場関連排出の不確実性より高いときに区別することができる。研究における2つの農場のすべての190の直接比較から,78%は著しく異なる。この不確実性評価のために,背景プロセス,特に輸入飼料のためのデータセットは,農場間の比較に影響を及ぼすことからそれらを禁止するために共変量を判断することができることを確立しなければならない。第二に,計算のために使用される不確実性範囲は,評価されたシステムのために適切でなければならない。著者らは,農場間の牛乳炭素フットプリントの有意な差別化が,著者らの比較の大部分に対してIPCC Tier 1アプローチで可能であるという仮説を確認することができ,有意性を確立するのに十分な8.7%以上の差を見出した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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環境問題 

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