An NSGA-III–based predict–optimize–evaluate framework for low carbon land use optimization: A case study of the Yangtze River Delta
低炭素土地利用最適化のためのNSGA-IIIベースの予測・最適化・評価フレームワーク：長江デルタの事例研究 (AI 翻訳)
Menglin Yu, Jie Tao, Peng Zhang, Meiling Zhou, Beiying Huang, Jie Guo, Jialin Yi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、NSGA-IIIを用いた予測・最適化・評価の枠組みを提案し、長江デルタ地域の低炭素土地利用計画を支援する。多目的最適化により、経済発展と炭素排出削減のバランスを図る。地域レベルの気候変動緩和策に貢献する。
English
This paper proposes a predict-optimize-evaluate framework using NSGA-III to support low-carbon land use planning in the Yangtze River Delta. It balances economic development and carbon emission reduction through multi-objective optimization, contributing to regional climate mitigation strategies.
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、国土利用計画や都市計画におけるカーボンニュートラル統合が進む中、本手法は地域規模の土地利用最適化に示唆を与える。ただし、日本の制度やデータに直接適用するには調整が必要。
In the global GX context
Globally, this framework offers a methodological approach for integrating carbon reduction into land use planning, relevant to climate-resilient development and sustainable urban planning. It adds to the literature on spatial optimization for climate mitigation.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a multi-objective optimization framework for land use planning that can be adapted to other regions.
🏢実務担当者:Useful for regional planners and sustainability teams seeking to align land use decisions with carbon reduction targets.
🏛政策担当者:Highlights the potential of optimization tools in shaping low-carbon regional development policies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2026.130473first seen 2026-07-13 05:52:22
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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。