DOI:10.13866/j.azr.2025.03.14
Wang Wei, Yang Shuting, Hai Yunrui
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、1990年から2020年までの寧夏回族自治区における土地利用変化に伴う炭素排出量の時空間的変動を、県域と10kmグリッドの2スケールで分析した。トレンド分析、空間的自己相関分析、GTWRモデルを用いて、炭素排出の空間的・時間的特性を明らかにし、地域的な排出削減政策への示唆を提供する。
English
This study analyzes the spatiotemporal evolution of land-use carbon emissions in Ningxia, China, from 1990 to 2020 at county and 10-km grid scales. Using trend analysis, spatial autocorrelation, and GTWR modeling, it reveals regional emission patterns and provides insights for localized emission reduction policies.
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
日本の自治体や地域計画において、土地利用変化と炭素排出の関係を評価する手法として参考になる。特に、SSBJやカーボンニュートラルに向けた地域別の排出削減策を検討する際に、空間分析の活用が有用である。
In the global GX context
This study offers a methodological framework for assessing land-use carbon emissions at multiple scales, relevant to global efforts in climate disclosure and regional decarbonization planning. It demonstrates how spatial analysis can inform targeted emission reduction strategies, complementing TCFD/ISSB-aligned reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:土地利用変化と炭素排出の時空間分析手法（GTWR）を学ぶのに有用。
🏢実務担当者:地域の排出インベントリや土地利用計画に空間分析を活用する際の参考。
🏛政策担当者:地域別の排出削減政策を立案する際に、空間的視点の重要性を示す。
📄 Abstract（原文）
Land use change is a key factor influencing carbon emissions, and investigating the spatiotemporal evolution of regional carbon emissions holds significant importance for promoting rational emission reduction. Based on calculated data of land use carbon emissions at two scales—county (district) and 10 km grid—in Ningxia from 1990 to 2020, this study employs trend analysis, spatial autocorrelation analysis, and the GTWR model to examine the spatiotemporal variation characteristics of carbon em...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/202504.00141first seen 2026-08-02 13:55:49
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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。