Towards low-carbon cities: high-resolution mapping of building-stock carbon emissions with planning indicator based diagnosis under spatial heterogeneity

低炭素都市に向けて：空間的不均質性を考慮した建物ストックの炭素排出高解像度マッピングと計画指標に基づく診断 (AI 翻訳)

Mei Dou, Liu Yang, Yuhao Qiao, Yan Liu

Sustainable Cities and Society📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#炭素会計対象セクター: real_estate

DOI: 10.1016/j.scs.2026.107607

原典: https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107607

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、建物ストックの炭素排出量を高解像度でマッピングする手法を提案する。空間的不均質性を考慮し、計画指標に基づく診断を行うことで、低炭素都市実現に向けた具体的な対策を示す。都市計画や政策立案において重要な知見を提供する。

English

This study proposes a high-resolution mapping method for building-stock carbon emissions. By considering spatial heterogeneity and using planning-indicator-based diagnosis, it provides concrete measures towards low-carbon cities. The findings offer important insights for urban planning and policy-making.

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

本手法は日本の都市に応用可能であり、SSBJや有報における建物関連排出の開示や削減計画に活用できる。国土交通省の都市計画とも連携が期待される。

In the global GX context

This methodology can be applied globally to support city-level climate disclosure and transition planning, aligning with TCFD/ISSB recommendations and helping cities meet net-zero targets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodology for high-resolution building emissions mapping useful for urban carbon accounting research.

🏢実務担当者:Can be used by city sustainability teams to identify emission hotspots and plan retrofits.

🏛政策担当者:Offers evidence for zoning and building code adjustments to reduce emissions.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107607first seen 2026-06-18 04:57:14

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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。