主要CO2排出の時空間分析
Spatiotemporal analysis of major CO (原題)
Ryuta Tsurumi, Takahiro Yoshida
🤖 gxceed AI 要約
日本語
この研究は、日本における2021-2022年度の温室効果ガス報告制度の公開データを用い、建築部門のCO2排出の時空間分析を行った。延床面積データと統合することでエネルギー消費原単位を評価し、地域エネルギー管理システムの効果的な導入地点を特定した。都市における気候変動対策の策定に貢献する。
English
This study conducts spatiotemporal analysis of CO2 emissions in Japan's building sector using publicly available data from the mandatory GHG reporting system (FY2021-2022). By integrating floor area data, it evaluates energy use intensity and identifies locations where district heating/cooling and community energy management are most effective. The findings support formulation of effective urban climate mitigation measures.
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
日本独自の温室効果ガス算定・報告制度の公開データを活用した実証研究であり、SSBJや有報におけるScope 1・2排出量の開示品質向上に示唆を与える。特に、事業所単位のデータが2021年度から公開されたことで、都市レベルでの排出実態把握が可能となった点が重要。日本の建築部門のエネルギー効率改善政策に直接貢献する。
In the global GX context
This empirical study leverages the Japanese mandatory GHG reporting system (one of the world's earliest) to analyze building emissions at a spatiotemporal granularity. It demonstrates how public disclosure data can be combined with external databases to derive energy intensity metrics, offering a methodology applicable to other countries implementing similar reporting systems (e.g., under ISSB or CSRD). The findings are relevant for urban climate policy and energy management.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a methodology for integrating public GHG reporting data with building floor area databases to analyze energy intensity at urban scale.
🏢実務担当者:Useful for corporate sustainability teams to understand how public reporting data can be leveraged for benchmarking and energy efficiency planning.
🏛政策担当者:Highlights the value of making location-specific emissions data publicly available, supporting data-driven climate policy at city level.
📄 抄録（日本語訳）
建築部門からの温室効果ガス排出を理解することは、気候変動対策にとって極めて重要である。日本では、2006年に一定規模以上の温室効果ガスを排出する事業者に対し、国への報告を義務付ける法律が制定された。さらに、この法律に基づき、2021年度から事業所（地理的拠点）に関する情報が公開され、これまで公開情報から得ることが困難であった都市の温室効果ガス排出の実態を、実データに基づいて時空間的に把握することが可能となった。本研究の目的は、日本の法律である「温室効果ガス排出量算定・報告・公表制度」に基づく2021年度から2022年度の公開情報を用いて、特に建築部門に焦点を当て、排出箇所と排出量の時空間分析を行い、日本の建築部門の実際の排出実態を明らかにすることである。さらに、建築部門において、延べ床面積はエネルギー消費効率を評価する上で重要な変数である。しかし、建築物の延べ床面積は一般に公開情報からは入手できない。そこで本研究では、別途入手した建築物の床面積データベース（建物名と緯度経度）を、建物名と緯度経度情報のジオコーディングにより報告制度の公開情報と統合し、エネルギー使用強度の時空間分析を可能にした。時空間分析の結果により、地域全体のエネルギー使用（例：地域冷暖房）や、コミュニティエネルギーマネジメントシステムが最も効果的な場所を把握することが可能となる。これらの結果は、都市における効果的な気候変動緩和策の策定を可能にすると期待される。
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）
Understanding greenhouse gas emissions from the building sector is crucial for climate change countermeasures. In Japan, a law was enacted in 2006 requiring corporations that emit greenhouse gases above a certain level to report to the national government. Furthermore, under this law, information on business locations (geographical bases) has been publicly available since fiscal year 2021, making it possible to grasp the actual spatiotemporal greenhouse gas emissions of cities based on real data, which was previously difficult to obtain from publicly available information. The purpose of this study is to conduct a spatiotemporal analysis of emission locations and emissions, focusing specifically on the building sector, using publicly available information for fiscal years 2021-2022 under Japanese Mandatory GHG Accounting and Reporting System, a Japanese law, to clarify the actual emissions of Japan's building sector. Furthermore, in the building sector, total floor area is an important variable for evaluating energy consumption efficiency. However, building total floor area is generally not available from publicly available information. Therefore, in this study, a separately obtained database of building floor area (building name and latitude/longitude) was integrated with publicly available information from the reporting system by geocoding building names and latitude/longitude information, enabling a spatiotemporal analysis of energy use intensity. The results of the spatiotemporal analysis make it possible to understand area-wide energy use (e.g., district heating and cooling) and locations where the community energy management system is most effective. These results are expected to enable the formulation of effective climate change mitigation measures in cities.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1051/e3sconf/202671610013/pdffirst seen 2026-07-04 04:42:44
🔔 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。