政策協議への回答DEFRAの森林リスク商品

2022年3月11日
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TL;DR

1.主な対象商品の特定

a.質問23森林破壊を促進する商品について、さらに根拠を示すことができますか?牛(牛肉と皮革)、ココア、コーヒー、トウモロコシ、パーム油、ゴム、大豆を除いて、ここで詳細を説明してください。

発展途上国では、バイオマスが今でも主要なエネルギー源となっています。文献にある代表的な例はマラウイで、ほとんどの世帯がタバコの養生(69%)とレンガの焼却(68%)を慣習林の薪に頼っています。

主にエネルギー源として、また製鉄に使われる木炭もまた、森林破壊を促進する重要な商品です。残念なことに、在来種の森林は密度が高く、発熱量も高いため、そのほとんどがターゲットにされています。ブラジルでは、2017年に520万トンの木炭が生産され、その90%が鉄鋼業で使用されました。木炭生産の一部はグリーン・チャコールと呼ばれています。木炭用に商業的に植林された森林や、持続可能な方法で生産されたことを証明できる森林からの木材です。残念なことに、このようなやり方は、地域の生態系に多くの環境的・社会的悪影響を及ぼしています。研究では、半自動検出法を使えば、非常に高解像度(0.5m)の衛星画像から、違法な場所を含む木炭生産地を特定できることが示されています。

この法律の範囲における森林の定義にもよりますが、私たちはマングローブ林の伐採にも注目しています。マングローブは炭素が豊富で、不可欠な生態系サービスを提供しています。マングローブに対する主な脅威は、水産養殖、特に魚介類の養殖です。直接的な被害を受けている国の例としては、インドネシアが挙げられます。調査によると、インドネシアのマングローブ林は1800年以降100万ヘクタール近くが失われましたが、そのうち80万ヘクタールは1970年から2003年にかけて行われた養殖によるものです。

2.立法順序

a.質問24立法順序を決定するために考慮すべき要素は次のうちどれだと思いますか。あてはまるものすべてにチェックを入れ、その理由をお書きください。 
- この商品が世界の森林破壊に与える影響 
- 世界的な森林伐採における英国の役割 
- 効果的な規制を提供する能力
- その他(具体的にご記入ください) 

この3つの命題はすべて関連していますが、森林破壊の問題にグローバルな視点から取り組むと同時に、ローカルな行動を可能にすることが重要です。このため、優先順位をつける際には、この法律が適用されるであろう英国に本拠を置く企業によるコモディティが森林破壊に与える世界的な影響に注目することを提案します。直接的には、現在の市場が将来の動向を反映していない可能性があるため、分析した特定の商品の潜在的な市場成長率を考慮することを提案します。続いて、優先順位の第二段階は、規制だけでなく、その商品に関する効果的な監視・報告・検証(MRV)を実施できるかどうかによって決定されるべきです。 

重点的な取り組みの優先順位付けに役立つその他の指標としては、以下のようなものが考えられます:

  1. Carbon: to assess the contribution to climate change by deforestation in carbon-rich forests, which are key to sequestering carbon dioxide. Sylvera is at the forefront of working to develop new methods to estimate forest carbon stock changes from satellite data.
  2. 生物多様性:サプライチェーンは、生物多様性ホットスポット地域で森林伐採が行われないようにし、原生林、固有種、保護種の保護を優先すべきです。
  3. 生態系サービス:ダスグプタ・レポートで議論されているように、森林生態系は、レクリエーション、伝統的な資源利用などの社会的側面、炭素蓄積、栄養循環、水と大気の浄化、野生生物の生息地の維持などの環境的側面、木材、食料、燃料、生物生産物などの経済的側面など、複数の共同利益を提供しています。
b.質問25.提案された要因を検討するために、どのようなデータソースや情報を使用すべきですか?

Forest500報告書は、以下のデータをもとに、企業の評価に従ってランク付けすることで、特定の森林リスク商品に光を当てています:

  • 企業の商品生産地域の規模
  • 加工または取引する商品の量
  • 世界の製造業および小売業における市場シェア

重要な考慮点は、客観性を確保し、データの操作を避けるために、例えば研究機関からの独立したデータを使用することです。提案されたすべての要素を完全に考慮するためには、多くの情報源を組み合わせる必要があります。森林伐採を検知するための森林モニタリングデータと、最近伐採された土地に関する土地利用情報、土地の権利に関する情報、サプライチェーン情報を組み合わせることを提案します。

森林の遠隔モニタリングのベストプラクティスについては、私たちが最も得意とする分野です。これらの方法は、違法な森林伐採を監視し、森林伐採の要因を評価するために使用することができます。

森林の遠隔モニタリングは、オープンソースの地球観測(EO)データを使って行うことができ、光学、合成開口レーダー(SAR)、ライダーなど複数の衛星データを組み合わせるのが理想的です。より高解像度のデータを使えば、森林の活動をより詳細に推測することができ、小規模な活動や劣化を検出することも可能です。 

その後、衛星データを機械学習モデル(ML)を使って解釈し、森林被覆を検出することができます。時系列で画像を比較することで、モデルは森林被覆の空間的変化を明示的に出力し、森林伐採を検出することができます。このような評価は、衛星が上空を通過するのと同じ頻度で、通常2~4週間ごとに実施されます。 

例えば、SARの反射周波数を測定することで、最近伐採された土地で栽培されている作物の特定など、土地利用活動を特定することができます。これにより、森林減少の要因を推定できる可能性があります。過去の衛星データを使えば、これらの要因の傾向を特定できるかもしれません。 

MLとリモートセンシングを利用することは、従来の森林モニタリングの方法に比べて大きな利点があります:

  •  タイミング:モニタリングの定期性。EOデータは衛星が地域を通過するたびに収集されますが、これは現場モニタリングの頻度よりもはるかに頻繁です。
  •  カバレッジ:EOデータを使用することで、小さなサンプルエリアを外挿するのではなく、エリア全体を監視することができます。

To consider carbon, ML models can be trained to infer biomass carbon in detected forests. This relies on accurate ground-truth data. Traditional allometric methods have high uncertainties and are biased to underestimate carbon in large trees. Sylvera has developed a method using multiscale lidar scanning and volumetric modeling to address these errors, resulting in up to 10x reduction in uncertainty and also addressing systematic error. The paper is under review. 

生物多様性に関しては、CEPFによる生物多様性ホットスポットの位置や、保護地域に関する世界データベースによる保護地域を特定するオンライン情報があります。これらの場所と生産地域を知ることで、採掘活動と生物多様性の生態系への影響について、より透明性を高めることができます。

3.リスク軽減レベル 

a.質問45対象範囲に含まれる事業者は、「リスクを排除するか、合理的に実行可能な限りリスクを低減する」ことを、二次法を通じて要求されるべきですか?理由を述べてください。

事業者には、サプライチェーンにおける森林破壊に関連する、合理的に実行可能で経済的に実現可能なすべてのリスクを排除することを強く推奨します。このリスクは、例えば、木材が生産される土地を所有したり、小規模または地元の生産者から木材を購入することによって最小化することができます。企業はサプライチェーンの適切なデューデリジェンスと契約サプライヤーを確保する責任があります。私たちは、リスク軽減レベルを設定すべきであり、特定の場所におけるより高いリスクレベルに応じて異なってもよいという提案に同意します。そうすることで、複雑なサプライチェーンを持つ企業により柔軟性を与えることができます。 

4.デューディリジェンス・システム要件に情報を提供するためのさらなる証拠

a.質問49リスクを評価し、軽減するために利用可能な現在のビジネス慣行、方法、指標について、関連する証拠があれば提示してください。 
- 国や地方レベルでの違法な土地使用や所有のリスクを評価するために、どのような指標や測定基準を用いることができるのか 
- 合法的に所有され使用されている土地で商品が生産されたかどうかを評価するために、どのような方法が使用されているか、または開発されているか。 
- 生産国の法的枠組みを理解するために、現在どのようなリソースが利用可能か 
- 使用する商品やデリバティブのサプライチェーンを法的に保証されたものに移行するには、どれくらいの時間がかかりますか。

欧州連合(EU)は、この分野における包括的な計画(EU木材規則とFLEGT規則)を策定しました。しかし、「特に小規模な事業者がデュー・ディリジェンス・システムを確立するには、義務に対する認識や理解が不十分なこともあり、依然として課題が残されています。事業者にとって最も重要な問題は、サプライチェーンから得た情報を検証する能力と、輸出国のガバナンスレベルです。これにより、製品の合法性を証明するはずの文書の信頼性が損なわれ、最終的にはシステムの堅牢性が損なわれる可能性があります。

自主的な市場ベースの認証制度も、同じセクターの市場株主を区別するための貴重なツールです。例えば、林業分野では、森林管理協議会(FSC)ラベル、森林認証プログラム(PEFC)など、このような制度が複数あります。これらのラベルは、資源が採取された森林が生物多様性を保全し、地元の人々や労働者の生活に利益をもたらす方法で管理されていることを保証するだけでなく、持続不可能な供給源が排除されていることを確認するために、独立した監査を通じてサプライチェーンの各段階が綿密に監視されていることを示しています。

A metric that can be used to detect whether commodities are produced in legally owned and used lands is to identify if they are not located in protected areas. Sylvera uses a specific protected areas layer, extracted from the World Database on Protected Areas, to see how carbon credit projects in forested areas affect biodiversity.

また、ブラジルのCadastro Ambiental Ruralのように、自主的な土地登記簿の整備を始めている国もあります。調査によると、このような登録簿への参加は作付面積に大きな影響を与えませんが、牧草地の拡大には影響を与えます。全体として、このような登録によって、誰が土地を所有し、環境コンプライアンスを遵守しているかをよりよく監視し、理解することができます。

5.年次報告 

a.質問55規制当局がさらに精査すべき分野を特定できるようにするために、事業者は何を報告するよう求められるべきですか? 

Sylvera supports the level of transparency, regarding the information reported, under The Timber and Timber Products Placing on the Market Regulations (UKTR) and UK (Forest Law Enforcement, Governance and Trade) FLEGT Regulations, in place since 1 January 2021, with the same requirements as under EUTR. An additional element businesses should report on as a best practice is the upcoming TNFD (taskforce on nature-related financial disclosures) guidance, which will have specific references to eliminating Commodity-Driven Deforestation.

b.質問56セクターの透明性と説明責任を高めるために、企業のデューデリジェンス実施に関する非商業的機密情報を公開すべきですか?

はい、透明性と説明責任が重視されるべきであり、報告は一般に公開され、アクセス可能であるべきです。サプライチェーン・デューデリジェンスに使用される手法は開示されるべき。そうすることで、共同イニシアティブ、ステークホルダーからの圧力、外部からの精査を通じて、ベストプラクティスが採用される動機付けとなるはず。透明性を確保するために、顧客や取引先に対する企業の評判に影響を与える可能性のある非商業的機密情報を開示すべき。このような情報の例としては、栽培または採掘された原料の出所、それらの地域の土地の権利、一般に入手可能な地球観測データの分析などがあります。

著者について

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