Estimation of spatiotemporal changes in electricity-related greenhouse gas emissions in South Korea using nighttime light data

夜間光データを用いた韓国における電力関連温室効果ガス排出量の時空間変化の推定 (AI 翻訳)

Yoo Gyeong Hur, Jisu Kim, Mingyu Kang

Sustainable Cities and Society📚 査読済 / ジャーナル2026-07-26#炭素会計

DOI: 10.1016/j.scs.2026.107524

原典: https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107524

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この研究では、夜間光データを用いて韓国の電力関連温室効果ガス排出量の時空間変化を推定した。リモートセンシング技術を活用することで、従来の統計データに依存しない排出量推定が可能となる。結果は地域ごとの排出パターンを明らかにし、政策立案に役立つ。

English

This study uses nighttime light data to estimate spatiotemporal changes in electricity-related greenhouse gas emissions in South Korea. By leveraging remote sensing technology, it provides an alternative to traditional statistical data for emissions estimation. The results reveal regional emission patterns, aiding policy formulation.

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

韓国を対象としているが、夜間光データを用いた排出量推定手法は日本にも応用可能。日本の地域別排出量把握やSSBJ対応のためのデータ補完に役立つ可能性がある。

In the global GX context

While focused on South Korea, the methodology using nighttime light data for emissions estimation can be applied globally, including for verification of corporate disclosures under ISSB or TCFD frameworks. It offers a novel approach for independent monitoring of electricity sector emissions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The method provides a novel way to estimate emissions using open-source remote sensing data, useful for verification studies.

🏛政策担当者:Policymakers could use this for independent monitoring of emissions reduction progress.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107524first seen 2026-05-27 05:09:16

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