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シナリオ不確実性下における持続可能な調達等の問題を解析するため、将来技術の評価方法として発展してきたプロスペクティブLCAにおける時間的・空間的不確実性に関する検討を実施した。まず、データの質（信頼性、代表性等を表すカテゴリカルな情報）に基づいた不確実性の導出（従来の方法）ではなく、意思決定者の知識水準を組み入れた新たなアプローチを提示した。これは、シナリオ不確実性をエピステミック不確実性（知識の不十分性に基づく不確実性）として定式化することにより、知識水準に対応した確率分布等を導出する方法である。これにより、環境基準や環境ラベルに対応したインベントリ分析が可能となることを、土地利用変化（森林減少・劣化）を事例として示した。その際、この問題の解法はLCAソフトウェアには現時点で含まれないため、リスク分析ソフトウェアを援用した計算手順を示した。
また、製品に対する環境ラベルに関するシナリオ不確実性の分析を、持続可能な農業システムへの転換（トランジション）の分析と連結することを意図し、生産物当たり環境影響を、収量増加の効果と面積当たり環境改善の効果に分解する方法を提示した。環境負荷低減を目指した農業技術開発に焦点を当て、これまでの分析事例（慣行農業から有機農業への転換等）に対して網羅的に適用することにより、この分解方法が有効であることが示された。
さらに、土地利用変化が生物多様性に与える影響を上記枠組において処理することを意図し、ランドスケープとサウンドスケープを一体的に解析する方法の構築を試みた。この中で、分析結果（多様性の大小関係）のスケール依存性が示された。
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