気候変動緩和におけるブルーグリーンインフラの役割の評価：ハンガリー「グリーンシティ」プログラムの事例研究

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

🔬研究者:The paper offers a novel three-pillar evaluation framework integrating LCA with real data, valuable for researchers in urban sustainability and climate mitigation.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can adopt the framework to assess the carbon footprint and economic viability of green infrastructure projects, especially for irrigation strategies.

🏛政策担当者:Policymakers in urban planning can use the empirical findings to incentivize rainwater retention over tap water irrigation in green city programs.

抄録 都市環境は気候変動に対してますます脆弱になっており、極端な気象事象はより頻繁かつ激しくなると予想されている。本論文は、適応戦略と緩和戦略を統合した、持続可能な都市開発と雨水貯留の重要性に対処するものである。公的資金によるハンガリーの「グリーンシティ」プログラムの水管理を評価し、ブルーグリーンインフラに焦点を当てている。プログラムで実施された198のプロジェクトは、仮想的なシナリオではなく、実際の自治体データの公開データベースとGoogle Earthの空間分析を用いて、グリーン認証、植生コンセプト、雨水貯留について評価された。感度分析を伴う生涯気候変動影響評価は、「グリーンシティ」プログラムの2つのケーススタディを用いて実施され、灌漑に水道水よりも雨水を優先することの利点が強調された。本研究は、都市のブルーグリーン開発のための3つの柱、すなわち環境（運用炭素フットプリントとして）、経済（拡張正味現在価値（NPV）として）、社会（アクセシビリティとレクリエーション便益として）からなる評価方法を提案する。多くのプロジェクトが水道水灌漑に依存しており、その結果、生涯炭素排出量が高くなることが判明した。拡張NPV法における炭素フットプリントの財務評価は、改善された緑地灌漑戦略の必要性を強調している。灌漑慣行を近代化し、効果的な雨水貯留対策を実施することにより、ブルーグリーンインフラは、改善された利用性を通じて長期的な経済パフォーマンスと社会的便益を向上させながら、二酸化炭素排出量を大幅に削減することができる。本研究は、気候変動と戦うための都市開発におけるブルーグリーンインフラの役割について貴重な洞察を提供する。LCAを統合してグリーンプロジェクトを評価する組み合わせた3つの柱の枠組みは、地域で入手可能なデータに適応できる移転可能な意思決定支援ツールであり、環境的、社会的、経済的便益を達成するために水道水よりも雨水の使用を提唱している。仮想的なシナリオを用いた以前の研究とは異なり、本研究は「グリーンシティ」開発プログラムの実施プロジェクトとその観察された設計および利用可能な実データに依存しており、持続可能な慣行を統合し、気候変動によってもたらされる課題に効果的に対処するための都市のブルーグリーン実装の枠組みを提供する。グラフィカルアブストラクト

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 Urban environments are increasingly vulnerable to climate change, with extreme weather events expected to become more frequent and severe. This paper addresses sustainable urban development and the importance of stormwater retention, integrating adaptation and mitigation strategies. It evaluates the publicly funded Hungarian “Green City” program’s water management, focusing on blue-green infrastructures. The 198 implemented projects in the program were assessed for green credentials, vegetation concepts, and rainwater retention using public databases of real municipal data and Google Earth spatial analyses rather than hypothetical scenarios. A lifetime climate change impact assessment with sensitivity analysis was conducted using two case studies from the “Green City” program, highlighting the benefits of prioritizing rainwater over tap water for irrigation. The study proposes a three-pillar—environmental as operational carbon footprint, economic as extended net present value (NPV), and social as accessibility and recreational benefit—evaluation method for urban blue-green developments. It found that many projects rely on tap water irrigation, thus resulting in higher lifetime carbon emissions. The financial assessment of carbon footprint within the extended NPV method emphasizes the need for improved green area irrigation strategies. By modernizing irrigation practices and implementing effective rainwater retention measures, blue-green infrastructures can significantly reduce carbon dioxide emissions while improving long-term economic performance and social benefits through improved usability. The research offers valuable insights into the role of blue-green infrastructures in urban development to combat climate change. The combined three-pillar framework integrating LCA to assess green projects is a transferable decision-support tool that can be adapted to locally available data, advocating the use of rainwater over tap water to achieve environmental, social, and economic benefits. Unlike earlier studies that used hypothetical scenarios, this research relies on the implemented projects of the “Green City” development program with their observed designs and available real data, thus providing a framework for urban blue-green implementations to integrate sustainable practices and effectively address the challenges posed by climate change. Graphical Abstract

• openalex https://doi.org/10.1007/s10098-026-03501-zfirst seen 2026-05-28 04:48:15 · last seen 2026-05-31 05:16:43