Precision governance for urban decarbonization: Decoupling passenger and freight transport emissions by integrating explainable AI and clustering
都市の脱炭素化のための精密ガバナンス：説明可能AIとクラスタリングの統合による旅客と貨物輸送の排出量のデカップリング (AI 翻訳)
Feng Gao, Maoying Deng, Xingdong Deng, Yang Liu, Shunyi Liao, Ye Wang, Qingya Zhou, Yuming Zheng, Wangyang Chen
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、説明可能AI（XAI）とクラスタリングを統合し、都市部の旅客と貨物輸送の排出量を分離・分析する枠組みを提案する。これにより、排出削減のための精密なガバナンスを実現し、都市の脱炭素政策の効果的な設計を支援する。
English
This paper proposes a framework integrating explainable AI and clustering to decouple passenger and freight transport emissions in urban areas. It enables precision governance by identifying distinct emission patterns, supporting targeted decarbonization policies.
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
日本の都市部では、旅客・貨物双方の排出量の正確な把握と対策が求められている。本手法は、SSBJ等の開示基準に対応した都市レベルの排出量分析に応用可能であり、自治体の脱炭素計画や投資家向け情報開示に有用。
In the global GX context
Globally, urban transport emissions are a key challenge for net-zero targets. This paper's use of XAI and clustering offers a novel approach to disaggregate emission sources, contributing to evidence-based policy design under frameworks like TCFD/ISSB climate transition plans.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in transport decarbonization and AI for sustainability can adopt this integrated analytical framework for emission decomposition.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams in logistics and urban planning can use this method to identify emission hotspots and design targeted reduction measures.
🏛政策担当者:Urban policymakers can leverage this approach to formulate precise regulations and monitor progress towards climate targets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107573first seen 2026-06-07 05:11:52
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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。