Energy sufficiency for deep decarbonization: A modeling framework

深い脱炭素化のためのエネルギー充足：モデリングフレームワーク (AI 翻訳)

Jingjing Zhang, Michelle Johnson-Wang, Nina Khanna, Max Wei, Bianka Shoai-Tehrani, Nan Zhou

Nexus📚 査読済 / ジャーナル2026-05-01#エネルギー転換

DOI: 10.1016/j.ynexs.2026.100140

原典: https://doi.org/10.1016/j.ynexs.2026.100140

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、エネルギー充足（需要削減）を中心とした深い脱炭素化のためのモデリングフレームワークを提案する。供給側と需要側の対策を統合し、持続可能なエネルギーシステムへの移行を支援する。

English

This paper proposes a modeling framework for deep decarbonization centered on energy sufficiency (demand reduction). It integrates supply-side and demand-side measures to support the transition to a sustainable energy system.

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

日本では、エネルギー自給率向上と脱炭素化が重要な政策課題であり、需要側の対策を重視する本フレームワークは、今後のエネルギー計画に示唆を与える可能性がある。

In the global GX context

Globally, energy sufficiency is gaining attention as a complement to efficiency and renewables. This framework could inform integrated assessment models and national decarbonization strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:エネルギーシステムモデルに関心のある研究者は、需要側対策を組み込んだフレームワークを参考にできる。

🏛政策担当者:脱炭素政策を立案する際、需要削減の潜在力を評価するためのツールとして活用できる。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1016/j.ynexs.2026.100140first seen 2026-05-14 22:01:28

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