マルチソースデータ融合に基づく都市マルチモーダル交通のカーボンフットプリント算出と削減戦略最適化に関する研究
Research on Urban Multi-Modal Travel Carbon Footprint Calculation and Emission Reduction Strategy Optimization Based on Multi-Source Data Fusion (原題)
Zifeng Guan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
SUMOシミュレーションにOpenStreetMapの道路網、HBEFA排出パラメータ、統計年鑑の交通特性データを統合し、都市マルチモーダル交通の炭素排出評価フレームワークを構築。バス優先、アクティブモード接続最適化、自家用車規制などの政策シナリオを比較し、複合戦略が相乗効果と相殺効果、限界収益逓減を生むことを示した。データ制約下での政策事前評価に技術的経路を提供する。
English
Integrating OpenStreetMap road networks, HBEFA emission parameters, and yearbook travel data into a SUMO simulation, this study builds a framework for evaluating carbon emissions from urban multi-modal travel. Comparing policy scenarios—bus priority, active-mode feeder optimization, and private-car regulation—it finds combined strategies produce both synergy and offsetting effects with diminishing marginal returns, offering a method for policy pre-assessment under data constraints.
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
中国の都市交通政策評価事例だが、日本でも地域交通の脱炭素計画や自治体の環境基本計画における施策事前評価に応用可能。SSBJや有報のScope 3算定とは直接連動しないが、交通由来排出の削減戦略立案に示唆を与える。
In the global GX context
While focused on a Chinese city, the simulation-based policy pre-assessment approach is transferable to global low-carbon transport planning. It complements disclosure frameworks like TCFD/ISSB by quantifying transport-related emissions reduction pathways, though it does not directly address corporate disclosure.
👥 読者別の含意
🔬研究者:マルチソースデータ融合とシミュレーションによる交通排出評価手法の実証例として参考になる。
🏢実務担当者:物流・通勤交通の脱炭素戦略立案や自治体との連携施策の検討に活用可能。
🏛政策担当者:データ制約下での交通政策の事前評価手法として、都市計画・環境政策に応用できる。
📄 Abstract（原文）
Urban transportation is one of the major sources of carbon emissions. Based on the SUMO simulation platform, this study integrates OpenStreetMap road-network data, HBEFA emission parameters, and travel-characteristic data from statistical yearbooks to construct a simulation-based evaluation framework for carbon emissions from multi-modal travel. By designing multiple policy scenarios, including bus priority, active-mode feeder optimization, and private-car regulation, the study systematically analyzes the effects of different strategies on system-level carbon emissions. The results show that combined strategies may generate both synergy and offsetting effects, together with diminishing marginal returns. The findings provide a methodological reference for low-carbon urban transport planning and offer a technical pathway for policy pre-assessment under data-constrained conditions.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.54097/vt6cft49first seen 2026-10-01 04:59:00
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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。