文化遺産の脱炭素化：インドネシアの代表的観光地における低炭素開発戦略
Decarbonizing Cultural Heritage: A Low-Carbon Development Strategy for Indonesia’s Iconic Cultural Tourism (原題)
Sri Mariati, Doni Muhardiansyah, Saptarini Wulan, Wijaya Pandu Wicaksono
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、インドネシアの文化観光施設TMIIにおける内燃機関車両から電気自動車への転換によるCO2排出削減効果をIPCCガイドラインに基づき定量評価した。結果、98%の削減を達成したが、残存排出には電源の脱炭素化が必要であることを示した。文化遺産観光地の脱炭素化のスケーラブルなモデルを提供する。
English
This study quantifies the CO2 emission reduction from transitioning internal combustion engine vehicles to battery electric vehicles at Indonesia's Taman Mini Indonesia Indah (TMII) cultural tourism site. Using IPCC guidelines, it finds a 98% reduction in annual emissions, from 2,405,095.6 kgCO2e/year to 44,400 kgCO2e/year. It highlights the need for grid decarbonization to achieve near-zero operations, offering a scalable model for cultural heritage sites globally.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本の多くの文化観光地でも同様のEV導入による排出削減が期待される。ただし日本では再生可能エネルギー比率が高いため、本研究成果の適用可能性は高い。
In the global GX context
This empirical study provides a replicable methodology for transitioning cultural tourism sites to low-carbon operations via vehicle electrification, relevant for global heritage sites aiming to meet Paris Agreement goals.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This study offers a replicable methodology for quantifying EV-related emission reductions in cultural tourism sites.
🏢実務担当者:Tourism operators can use the model to justify EV fleet investments and evaluate residual emissions from grid power.
🏛政策担当者:Provides evidence to support incentives for EV adoption in heritage tourism sectors.
📄 抄録（日本語訳）
Taman Mini Indonesia Indah（TMII）は文化保存と観光の重要な結節点として機能しているが、その運営は歴史的に、化石燃料に依存する陸上交通を通じて温室効果ガス（GHG）排出に大きく寄与してきた。最近の「Green, Smart, and Cultured」再生後、本研究は、内燃機関車両（ICEV）からバッテリー電気自動車（BEV）への移行が、当該施設のカーボンフットプリントを軽減する上での有効性を評価する。2006年気候変動に関する政府間パネル（IPCC）ガイドラインを利用し、再生前後の年間CO2換算（CO2e）排出量を算出・比較した。結果は、主にICEVによって駆動されるベースライン排出量2,405,095.6 kgCO2e/年を示す。再生後、37台の電気自動車（Angling EV）の統合により、年間排出量は2,360,695.6 kgCO2e/年という顕著な98%削減を達成した。これは車両の電化が極めて効果的な直接的な緩和戦略であることを確認する一方で、残存する44,400 kgCO2e/年の排出量は、真のニアゼロ運用状態を達成するために、エネルギー源の脱炭素化が決定的に必要であることを浮き彫りにしている。これらの知見は、世界の大規模文化観光目的地に対して、実証的に正当化された拡張可能なモデルを提供し、遺産保全を野心的な国家・世界の気候目標および持続可能な開発目標と整合させるためには、厳格なインフラ変革が不可欠であることを示している。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
Taman Mini Indonesia Indah (TMII) serves as a critical nexus for cultural preservation and tourism; however, its operations have historically contributed significantly to greenhouse gas (GHG) emissions through fossil-fuel-dependent land transportation. Following its recent 'Green, Smart, and Cultured' revitalization, this study evaluates the efficacy of transitioning from internal combustion engine vehicles (ICEVs) to battery electric vehicles (BEVs) in mitigating the site’s carbon footprint. Utilizing the 2006 Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines, we calculated and compared annual CO2 equivalent (CO2e) emissions before and after the revitalization. The results demonstrate a baseline emission of 2,405,095.6 kgCO2e/year, primarily driven by ICEVs. Post-revitalization, the integration of 37 electric vehicles (Angling EVs) achieved a remarkable 98% reduction in annual emissions, amounting to 2,360,695.6 kgCO2e/year. While this confirms that vehicle electrification is a highly effective direct mitigation strategy, the remaining residual emissions of 44,400 kgCO2e/year highlight the critical necessity of decarbonizing energy sources to achieve true near-zero operational status. These findings offer an empirically justified, scalable model for large-scale cultural tourism destinations globally, demonstrating that rigorous infrastructure transformation is essential for aligning heritage conservation with ambitious national and global climate targets and sustainable development goals.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.47577/tssj.v85i1.13669first seen 2026-07-13 05:44:20
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。