Data-Driven Synergistic Optimization of Urban Carbon and Energy Dynamics: Strategies for Regional Low-Carbon Transition

Yi Ding, Jian Yin

Environmental Research📚 査読済 / ジャーナル2026-07-01#エネルギー転換

DOI: 10.1016/j.envres.2026.125164

原典: https://doi.org/10.1016/j.envres.2026.125164

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、都市の炭素排出とエネルギー動態をデータ駆動で最適化し、地域低炭素移行の戦略を提案する。最適化アルゴリズムを用いて、排出削減経路を特定する。

English

This paper presents a data-driven approach to synergistically optimize urban carbon emissions and energy dynamics, proposing strategies for regional low-carbon transition. It likely applies optimization algorithms to urban energy systems to identify emission reduction pathways.

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

日本の都市でも低炭素化が進む中、SSBJ開示や地域脱炭素計画に活用可能な分析手法を示唆する。

In the global GX context

Urban decarbonization is critical for global climate goals; this paper's optimization approach could inform city-level transition planning and disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a data-driven optimization framework for urban energy and carbon modeling.

🏢実務担当者:City planners can adopt the optimization strategies for low-carbon transition.

🏛政策担当者:Offers evidence-based pathways for regional decarbonization policies.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.envres.2026.125164first seen 2026-07-08 05:09:11

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