中国の都市別一般廃棄物脱炭素化経路とインフラ転換のためのコード
codes for "City-specific municipal solid waste decarbonization pathways and infrastructure transitions in China" (原題)
Zhang, Jingjing, Chen, Bin, Wang, Sijing, Wang, Yutao
🤖 gxceed AI 要約
日本語
中国277都市の一般廃棄物処理における施設別直接GHG排出量(2023年)と、7つの介入パラメータを3水準で組み合わせた2187シナリオによる2050年の都市別排出量、さらに3シナリオ下での焼却能力利用率を計算するコードを提供する。廃棄物セクターの脱炭素化経路を都市レベルで評価するためのツールである。
English
This release provides codes for calculating facility-level direct GHG emissions from municipal solid waste treatment in 277 Chinese cities (2023), city-level emissions under 2187 scenario combinations (2050) based on seven intervention parameters, and incineration capacity utilization under three scenarios. It enables city-level assessment of waste decarbonization pathways.
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
日本の自治体や廃棄物処理業界にとって、都市別の廃棄物脱炭素化シナリオ分析の方法論は参考になる。特に、インフラ転換(焼却から他技術へ)の評価は、日本の廃棄物発電やリサイクル政策と比較する上で有用。
In the global GX context
This work offers a replicable framework for city-level waste decarbonization scenario analysis, relevant to global efforts on methane reduction and circular economy. It provides a model for integrating infrastructure transition into climate action plans, useful for cities worldwide.
👥 読者別の含意
🔬研究者:都市廃棄物の脱炭素化シナリオ分析の方法論とコードを活用できる。
🏢実務担当者:廃棄物処理施設の計画や投資判断に役立つシナリオ評価の枠組みを提供。
🏛政策担当者:都市レベルでの廃棄物政策と気候目標の整合性を評価するためのツールとして参考になる。
📄 Abstract(原文)
This release contains the codes for the publication of "City-specific municipal solid waste decarbonization pathways and infrastructure transitions in China". It includes codes for: * Facility-level direct GHG emissions from municipal solid waste treatment in 277 Chinese cities in 2023, covering landfill, incineration, aerobic composting, and anaerobic digestion * City-level GHG emissions under 2187 scenario combinations for each city in 2050, built from seven intervention parameters each set at one of three levels * Incineration capacity utilization of each city from 2023 to 2050 under the three scenarios
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/22042418first seen 2026-08-22 04:11:50 · last seen 2026-08-28 04:12:09
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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。