STIRPATモデルに基づく雲南省の炭素排出予測とマルチシナリオ最適化

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a STIRPAT-based forecasting framework applicable to regions with high renewable energy penetration.

🏢実務担当者:Offers scenario analysis for corporate carbon reduction planning in regions like Yunnan.

🏛政策担当者:Highlights the need for integrating clean energy restructuring and industrial decarbonization in regional carbon peak planning.

中国においてクリーンエネルギーの割合が最も高い省の一つとして、雲南省はその炭素排出駆動メカニズムと脱炭素化経路において顕著な地域特性を示している。「ダブルカーボン」目標の達成に向けた実施経路を探求するため、本研究は拡張STIRPATモデルに基づく炭素排出予測システムを構築し、人口、経済、エネルギー、産業、技術を含む多次元要因を統合した。2023年から2035年までの炭素排出軌跡を予測するために、6つの発展シナリオをシミュレーションした。主な発見は以下の通りである：① 駆動要因の中で、第二次産業産出の割合は排出に対する最も顕著な促進効果を示した（弾性係数は0.348）、次いで石炭消費割合と繁栄度が続いた。逆に、一次電力の割合の増加は顕著な抑制効果を示した（弾性係数は-0.297）。② シナリオシミュレーションにより、グリーン発展シナリオは、エネルギー構造の脱炭素化と産業の低炭素転換を通じて、基準年と比較して2035年の排出量を20.1%削減できることが明らかになった。低成長保全シナリオは、技術的エンパワーメントと産業構造転換の加速により強化され、排出量をさらに3,336万9,100トンに削減し、31.5%の削減を達成した。③ 雲南省で炭素ピークを達成するには、クリーンエネルギー再構築と産業脱炭素化を優先する必要がある。戦略的提言は、水力発電と風力エネルギーの利点を活用してエネルギー集約型産業を高度化し、デジタルツイン技術の応用と生態系炭素隔離能力を強化して、「ダブルカーボン」枠組みの下での持続可能な発展パラダイムを確立することを強調している。

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。

As one of China's provinces with the highest proportion of clean energy， Yunnan exhibits distinctive regional characteristics in its carbon emission driving mechanisms and decarbonization pathways. To explore implementation paths for achieving the "Dual Carbon" goals， this study establishes a carbon emission forecasting system based on an extended STIRPAT model， integrating multidimensional factors including population， economy， energy， industry， and technology. Six development scenarios were simulated to project carbon emission trajectories from 2023 to 2035. Key findings include： ① Among driving factors， the proportion of secondary industry output demonstrated the most significant promoting effect on emissions （the elasticity coefficient was 0.348）， followed by coal consumption share and degree of prosperity. Conversely， increasing the proportion of primary electricity showed notable inhibitory impacts （the elasticity coefficient was -0.297）. ② Scenario simulations revealed that the Green Development Scenario， through energy structure decarbonization and industrial low-carbon transition， could reduce 2035 emissions by 20.1% compared to the baseline year. The Low-growth Conservation Scenario， enhanced by technological empowerment and accelerated industrial structural transformation， further decreased emissions to 33.369 1 million tons， achieving a 31.5% reduction. ③ Achieving carbon peaking in Yunnan requires prioritizing clean energy restructuring and industrial decarbonization. Strategic recommendations emphasize leveraging hydropower and wind energy advantages to upgrade energy-intensive industries， while enhancing digital twin technology applications and ecological carbon sequestration capacity to establish a sustainable development paradigm under the "Dual Carbon" framework.

• openalex https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42161793first seen 2026-05-23 05:37:08