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Prioritizing nature-based solutions in a data-constrained city through a parameterized geospatial multicriteria workflow

データ制約のある都市におけるパラメータ化された地理空間多基準ワークフローによる自然ベースの解決策の優先順位付け (AI 翻訳)

Tainah Frota Carvalho, Newton Célio Becker de Moura, João Pedro Deodato Barreto, Nicole Saidler Bandeira, Maria Gabriela Cunha Appleyard, Maitê Bueno Pinheiro

Urban forestry & urban greening📚 査読済 / ジャーナル2026-07-31#気候リスク対象セクター: urban_planning
DOI: 10.1016/j.ufug.2026.129622
原典: https://doi.org/10.1016/j.ufug.2026.129622

🤖 gxceed AI 要約

日本語

データが限られた都市において、地理空間データと多基準分析を用いて自然ベースの解決策（NBS）の優先順位を決定するワークフローを提案。都市計画における気候適応策の実装を支援する。

English

This paper proposes a parameterized geospatial multicriteria workflow to prioritize nature-based solutions (NBS) in data-constrained cities, aiding urban planning for climate adaptation.

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

日本の都市計画や気候適応策において、NBSの導入は重要だが、データ整備が課題。本手法はデータが少ない自治体でも適用可能で、適応計画の策定に有用。

In the global GX context

Globally, NBS are gaining traction for climate adaptation. This workflow offers a practical approach for cities with limited data, supporting alignment with climate resilience goals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological framework for NBS prioritization in data-scarce contexts.

🏢実務担当者:Can be used by urban planners to identify priority areas for green infrastructure.

🏛政策担当者:Informs local adaptation planning with a systematic, data-driven approach.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。