オーストラリアの2都市におけるライフスタイル炭素足跡を調査する2段階クラスタリング手法

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:A clear methodological template for combining ML clustering with carbon footprint analysis to derive household archetypes.

🏛政策担当者:Demonstrates how lifestyle archetypes can inform targeted urban consumption policies and regional environmental assessments.

抄録 家計が世界の排出量と資源使用を牽引する主要な役割を担っていることを踏まえると、より持続可能な水準に向けた家計の消費行動の変化は、世界全体の悪影響を及ぼす環境負荷を削減するために不可欠である。その際、現在世界人口の大部分が都市に居住していること、また地方自治体が住民のニーズに近い立場にあることから、都市に焦点を当てることが特に重要である。しかしながら、的を絞った効果的な政策措置を考案するには、一般的な消費パターンとそれに伴う環境影響の徹底的な理解が前提となる。本稿の目的は、高所得・高排出国であるオーストラリアの都市における家計消費に関する今日の理解を深めるために、シドニーとメルボルンにおける家計行動とライフスタイル起因の炭素足跡を調査し比較することである。この目的のため、我々は自己組織化マップとそれに続くウォード法によるクラスタリングを用いた2段階クラスタリング手法を採用した。これにより、支出データを社会経済的属性とともに含めることが可能となり、ライフスタイルのアーキタイプを認識することができた。これらの出現したアーキタイプは、類似した特性と同等の消費パターンを有する家計を表している。アーキタイプを詳細に分析し、多次元尺度構成法に基づく都市間比較を実施したところ、2つの大都市間の類似点と相違点が明らかになった。「高齢」アーキタイプは都市間でより類似した行動を示すように思われるが、異なる炭素足跡を示しており、地域化された環境評価と都市固有のサプライチェーンの重要性を強調している。特に高所得層と低所得層において明確なパターンが現れ、各都市における異なるライフスタイルの重要性の違いが浮き彫りになった。社会経済的に類似した家族アーキタイプが両都市で見られたが、その一部は異なる消費行動を示した。本稿は、都市における家計起因の環境影響を研究する際には、マクロトレンドに依存すべきではなく、むしろ地域特有の事情を捉え、社会経済的特性と消費データを同時に考慮した都市固有の分析に基づくべきであることを示した。

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 Given the key role of households in driving global emissions and resource use, a change in their consumption behaviours towards more sustainable levels is essential to reduce worldwide adverse environmental impacts. Thereby, focusing on cities is especially important because of today’s large share of the global population living in cities and because local authorities are close to the needs of their residents. However, devising targeted and effective policy measures implies a thorough understanding of prevailing consumption patterns and associated environmental consequences. The goal of this article is to investigate and compare household behaviours and lifestyle-induced carbon footprints in Sydney and Melbourne in order to enhance today’s understanding of household consumption in cities of a high-income, high-emission country. For this purpose, we employed a two-stage clustering approach with a Self-Organising Map and a subsequent Ward-clustering. This allowed for including expenditure data along with socio-economic attributes and thus for recognising lifestyle-archetypes. These emerging archetypes represent households with similar characteristics and comparable consumption patterns. Analysing the archetypes in detail and performing a city-comparison based on multi-dimensional scaling revealed similarities and dissimilarities between the two metropoles. ‘Older’ archetypes seem to behave more alike across cities but show different carbon footprints emphasising the importance of regionalised environmental assessments and of city-specific supply chains. Distinct patterns especially emerged in the high- and low-income segments highlighting the different importance of different lifestyles in each city. Socio-economically similar family-archetypes were found in both cities, but some of them showed diverging consumption behaviours. This article showed that studying household-induced environmental impacts in cities should not rely on macro-trends but should rather be based on city-specific analyses that capture local peculiarities and consider socio-economic characteristics and consumption data simultaneously.

• openalex https://doi.org/10.1088/1748-9326/abb502first seen 2026-08-02 17:30:34