黄河流域における都市コンパクト性が炭素排出性能に与える影響
The Impact of Urban Compactness on Carbon Emission Performance in the Yellow River Basin (原題)
Cheng Lanhua<sup>1</sup>, Yang Xianming<sup>1,2</sup>, Wu Xinyan<sup>3</sup>
🤖 gxceed AI 要約
日本語
黄河流域の77都市を対象に、都市コンパクト性と炭素排出性能の関係を多指標評価と空間分析で検証。適度なコンパクト性が低炭素・高品質な発展に有効であることを示し、都市計画への政策的示唆を提供。
English
Using 77 prefecture-level cities in the Yellow River Basin, this study evaluates urban compactness through a multi-dimensional index and analyzes its impact on carbon emission performance using entropy weighting, kernel density estimation, and spatial autocorrelation. Moderate compactness is found to support low-carbon, high-quality urban development, with clear policy implications for China's dual carbon goals.
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
中国の都市データに基づくが、都市のコンパクト化と脱炭素の関係は日本のコンパクトシティ政策にも示唆を与える。日本の都市計画における低炭素施策を検討する際の参考となり得る。
In the global GX context
This provides quantitative evidence from China on how urban compactness affects carbon emission performance, relevant to global compact city and low-carbon urban planning debates. Offers a regional (Yellow River Basin) perspective beyond megacities, useful for developing-country urbanization policy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:都市経済・気候政策研究者にとって、コンパクト性の測定手法と炭素排出との関連を検証した方法論が参考になる。
🏛政策担当者:都市計画担当者は、炭素排出削減に向けたコンパクトシティ設計の根拠として活用できる。
📄 抄録（日本語訳）
在国家“双碳”目标下，适度紧凑是黄河流域城市绿色低碳高质量发展的最优选择。本研究以黄河流域77个地级市为例，构建了多维综合评价指标体系，并采用熵权法、综合加权求和模型、核密度估计、双变量空间自相关分析、地理加权回归（Geographically Weighted Regression）等方法……
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
Under the national "dual carbon" goals, moderate compactness represents the optimal choice for green, low-carbon, and high-quality development of cities in the Yellow River Basin. Taking 77 prefecture-level cities in the Yellow River Basin as examples, this study constructs a multi-dimensional comprehensive evaluation index system and employs the entropy weight method, comprehensive weighted summation model, kernel density estimation, bivariate spatial autocorrelation analysis, Geographically...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/202505.00154first seen 2026-08-02 13:53:43
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