中国における統合的多地域炭素排出予測：空間的・ネットワーク波及効果の組み込み

Integrated multi-regional carbon emission forecasting in China: Incorporating spatial and network spillover effects (原題)

Zengbing Liu, Xiaobing Yu, Yaqi Mao

Environmental Modelling & Software📚 査読済 / ジャーナル2026-10-01#炭素会計Origin: CN

DOI: 10.1016/j.envsoft.2026.107204

原典: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2026.107204

🤖 gxceed AI 要約

日本語

中国の複数地域を対象に、空間的・ネットワーク上の波及効果を組み込んだ炭素排出予測モデルを提示する研究。地域間の排出移転や相互依存を考慮することで、単独地域モデルより精度の高い予測を目指す。要旨が未取得のため詳細な手法・結果は不明だが、地域別排出配分と予測の枠組みに関心を持つ読者に有用。

English

This study develops an integrated multi-regional carbon emission forecasting framework for China that incorporates spatial and network spillover effects. By accounting for inter-regional emission transfers and interdependence, it aims to improve forecast accuracy over single-region models. The abstract is unavailable, so methodological details and results remain unclear.

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

中国の地域間排出配分・予測手法は、日本企業のサプライチェーン排出（Scope 3）把握や、アジア域内の排出インベントリ比較に関連する。ただし日本固有の政策・開示制度への直接的な示唆は限定的。

In the global GX context

Regional carbon forecasting with spillover effects speaks to the growing global need for subnational emission inventories that underpin Scope 3 accounting and country-level NDC tracking. It offers methodological input for disclosure frameworks that require geographically granular emission data.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Spatial econometric approaches to multi-regional emission forecasting may inform subnational inventory modeling.

🏛政策担当者:Regional emission forecasting methods could support subnational carbon budget allocation and target setting.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2026.107204first seen 2026-10-11 04:49:20

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