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LEAPモデルを用いた広東省エネルギーシステムのカーボンニュートラルに向けた脱炭素経路の比較シナリオ分析

Comparative Scenario Analysis of Decarbonization Pathways Toward Carbon Neutrality for Guangdong’s Energy System Using the LEAP Model (原題)

Shaobiao Huang, Yongliang Luo, Biao Yang, Worawat Sa-Ngiamvibool, Supannika Wattana, Taweesak Thongsan, Buncha Wattana

Energies📚 査読済 / ジャーナル2026-11-02#エネルギー転換対象セクター: power
DOI: 10.3390/en19215220
原典: https://doi.org/10.3390/en19215220

🤖 gxceed AI 要約

日本語

広東省のエネルギーシステムをLEAPモデルで分析し、2024年から2060年までの3つの脱炭素経路（PIC・DEH・DCN）をBAUと比較した。最終需要の効率化と燃料転換が2060年削減量の85〜91%を担い、電源構成の寄与は8〜10%にとどまる。モンテカルロ分析でもDCN＜DEH＜PICの順位は頑健で、DCNのみがBECCS除去後に純排出21Mtまで中立に接近する。

English

Using a LEAP model calibrated to Guangdong's 2024 yearbook, this study compares a BAU reference with three decarbonization pathways (PIC, DEH, DCN) over 2024–2060. End-use efficiency and fuel switching deliver 85–91% of 2060 reductions versus BAU, while capacity mix contributes only 8–10%. Monte Carlo draws confirm the ranking DCN < DEH < PIC is robust, and only DCN approaches neutrality (21 Mt net) after BECCS removals.

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

中国最大の電力消費省である広東省の長期脱炭素経路を定量化した点は、日本のSSBJ・有報開示や自治体レベルの気候計画策定において、地域別シナリオ分析の手法論として参考になる。特に最終需要側の効率化・燃料転換の寄与が大きいという知見は、日本の産業脱炭素政策の優先順位検討に示唆を与える。

In the global GX context

This paper offers a provincial-scale, model-based decarbonization pathway analysis for the world's largest subnational electricity consumer, adding empirical granularity to global transition-planning scholarship under ISSB/TCFD. Its finding that end-use efficiency and fuel switching dominate abatement over supply-side capacity mix is directly relevant to corporate transition-plan credibility debates.

👥 読者別の含意

🔬研究者:LEAPモデルとモンテカルロ・時間別検証を組み合わせた地域脱炭素シナリオ手法の実例として参照できる。

🏢実務担当者:最終需要側の効率化・燃料転換が削減の主因である点は、Scope 3・サプライチェーン脱炭素投資の優先順位づけに示唆を与える。

🏛政策担当者:地域別の長期脱炭素計画策定において、需要側対策と電源構成の寄与配分を定量化する手法として参考になる。

📄 Abstract（原文）

Guangdong is China’s largest provincial electricity consumer (912.1 TWh in 2024). Using a Low Emissions Analysis Platform (LEAP) model calibrated to the 2024 provincial yearbook, this paper compares a Business-as-Usual (BAU) reference with three decarbonization pathways over 2024–2060: Policy-Instrument-Coupled (PIC), Deep-Electrification-and-Hydrogen (DEH) and Digital-economy-with-CCUS (DCN). From 862 Mt CO2 in 2024, BAU peaks at 1143 Mt in 2040, whereas the pathways fall to 139, 99 and 35 Mt of direct emissions in 2060. After BECCS removals, only DCN approaches neutrality (21 Mt net, comparable to a conservative provincial land-sink estimate). Forty-three control scenarios show that end-use efficiency and fuel switching deliver 85–91% of the 2060 reduction relative to BAU and the capacity mix 8–10%. In 10,000 correlated Monte Carlo draws over the tested ranges, the ranking DCN < DEH < PIC never changes. In an hourly check (three ERA5 weather years, stylized load), the pathways serve every hour with at most 17 GW of four-hour storage (20–32 GW with plan-level offshore wind and nuclear), whereas the BAU capacity path falls short from 2040. By 2060, 38–57% of the pathways’ must-run output is surplus, and electricity-supply cost per MWh rises in the reverse order of emission depth.

🔗 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。