Multi-scenario land use optimization towards carbon neutrality: An integrated predict-optimize-evaluate decision support framework

カーボンニュートラルに向けた複数シナリオの土地利用最適化：予測・最適化・評価の統合意思決定支援フレームワーク (AI 翻訳)

Menglin Yu, Tao Zhou, Jialin Yi, Wenxu Wang, Meiling Zhou, Jie Tao, Jie Guo

Journal of Cleaner Production📚 査読済 / ジャーナル2026-05-01#その他

DOI: 10.1016/j.jclepro.2026.148502

原典: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148502

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、カーボンニュートラル達成のために土地利用を最適化する統合フレームワークを提案。予測、最適化、評価の三段階で複数シナリオを比較し、最適な土地利用計画を導出する。土地利用変化による炭素吸収量の最大化を図る手法を提示。

English

This paper proposes an integrated predict-optimize-evaluate framework to optimize land use towards carbon neutrality. It compares multiple scenarios to derive optimal land use plans, aiming to maximize carbon sequestration through land use changes.

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2050年カーボンニュートラル目標において、土地利用の最適化は森林吸収源対策として重要。本フレームワークは地域計画や自治体の政策立案に活用可能。

In the global GX context

This framework addresses the global need to integrate land use planning into national climate strategies, aligning with IPCC and UNFCCC discussions on land sector contributions to net-zero targets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological framework for integrating land use optimization into carbon neutrality planning.

🏢実務担当者:Can inform land-use decisions for companies or municipalities aiming for carbon neutrality.

🏛政策担当者:Supports design of land-based climate policies and national carbon budgets.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148502first seen 2026-05-20 05:05:22

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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。