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J-GLOBAL ID:202202268533011657   整理番号:22A0899850

アマゾン南部地域の作物農場はいかにエコ効率か?ロバスト発注-mエコ効率推定とエージェントベースシミュレーションの組合せからの洞察【JST・京大機械翻訳】

How eco-efficient are crop farms in the Southern Amazon region? Insights from combining agent-based simulations with robust order-m eco-efficiency estimation
著者 (4件):
資料名:
巻: 819  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0501B  ISSN: 0048-9697  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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農業生産は,食糧安全保障と経済開発に不可欠な役割を果たすが,環境内の直接リンクを考えると,環境劣化の重要な駆動者でもある。より多くの作物を生産するだけでなく,それぞれの環境影響を維持または低減することが必須である。生産効率を評価する有望な方法は,複合環境圧力指標に対する経済的価値を比較するノンパラメトリックエコ効率分析である。本論文では,現場調査データに依存しないが,むしろマルチエージェントシミュレーションに依存するエコ効率スコアを評価する新しい方法を提案した。ブラジルのアマゾンとCerradoバイオームにおける作物農場に対するエコ効率の最初の推定を示し,目標介入の焦点である地域と農場プロファイルを同定し,エコ効率スコアが代替シナリオを用いて改良できるかどうかを評価した。現実の農場の土地利用決定を模倣するために,生物経済エージェントベースのシミュレーションと生物物理学的モデルを組み合わせた。次に,説明変数に関する効率推定を条件づける強化次数-m推定器を用いて効率スコアを推定し,その結果,ロバスト効率測度を生成した。著者らのシミュレーションは,Mato Grossoの連邦州におけるマクロ地域間のエコ効率推定に実際差があることを明らかにした。著者らのシミュレーションによると,南東は非効率の最大の発生を示し,西のマクロ領域が続いた。ライフサイクルインベントリでは,ヒマワリ栽培は最低レベルの環境圧力を有した。しかし,インフラストラクチャ開発の前向きシナリオで評価すると,効率にプラスの影響は観察されなかった。効率的な計算手法を用いることにより,単一フィールド調査よりも代表的なロバストな推定を作成するために,このシミュレーションを多数回繰り返した。さらに,著者らの新しい方法は,シミュレーションされた農場データをエコ効率分析と組み合わせ,政策介入が実施前にテストできるような影響評価を可能にする。Copyright 2022 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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分類 (1件):
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環境問題 

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