Computational Design for Low-Carbon and Climate-Responsive Architecture and Urban Environments
低炭素で気候適応型の建築と都市環境のための計算設計 (AI 翻訳)
Xuan Ma, Juan Ren, Q Zhang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
この論文は、建築や都市環境における低炭素化と気候適応を目的とした計算設計手法を探求する。炭素削減目標を設計プロセスに統合する方法を提示し、建物のエネルギー性能向上や環境負荷低減に寄与する。
English
This paper explores computational design methods for achieving low-carbon and climate-responsive architecture and urban environments. It integrates carbon reduction targets into the design process, offering strategies to improve building energy performance and reduce environmental impact.
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
日本ではZEH/ZEB基準や建築物省エネ法が進んでおり、本論文の計算設計手法は日本の建築設計実務に応用可能。特に、気候適応型設計は日本の多様な気候条件に有用。
In the global GX context
The paper contributes to global efforts in designing sustainable built environments using computational tools, aligning with net-zero building targets in various countries.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Focuses on computational methods for low-carbon design, valuable for building performance simulation research.
🏢実務担当者:Provides design strategies for architects aiming to meet carbon targets.
📄 Abstract（原文）
Climate change, carbon reduction targets, and the growing demand for healthy and resilient built environments are reshaping the theoretical and practical foundations of architecture and urban design [...]
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/buildings16132641first seen 2026-07-04 04:50:22
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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。