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インドネシア海域における船舶活動からの温室効果ガス排出量推定のためのAISベースのアプローチ

An AIS-Based approach for estimating greenhouse gas emissions from shipping activities in Indonesian waters (原題)

Nandya Rezky Utami, Dewi Krismawati, Markie Muryawan, Cherryl Chico, Setia Pramana

Statistical Journal of the IAOS📚 査読済 / ジャーナル2026-02-15#炭素会計対象セクター: transport
DOI: 10.1177/18747655261420815
原典: https://doi.org/10.1177/18747655261420815

🤖 gxceed AI 要約

日本語

インドネシア海域の船舶からの温室効果ガス排出量をAISデータを用いて推定。2022年のデータで369百万件から181百万件に前処理し、CO2換算で3886万トンの排出量を算出。ばら積み船がCO2とN2Oの最大排出源、LNGタンカーがCH4の主要排出源。空間的・時間的排出インベントリを提供し、ブルーエコノミーと気候目標を支援。

English

This study uses AIS data to estimate GHG emissions from shipping in Indonesian waters, preprocessing 369 million records down to 181 million for 2022. Total emissions were 38.86 million tons CO2e. Bulk carriers dominate CO2 and N2O, while LNG tankers dominate CH4. The bottom-up approach provides spatial and temporal insights for maritime governance and decarbonization.

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

インドネシア海域に特化した研究だが、AISデータを用いた船舶排出量のボトムアップ推定手法は、日本のSSBJやGHG排出量算定においても参照可能。特に、日本の海運業界や港湾管理における脱炭素戦略のベンチマークとして有用。

In the global GX context

While focused on Indonesia, this AIS-based bottom-up emission estimation methodology is relevant globally for improving maritime GHG inventories. It supports TCFD/ISSB climate disclosures by providing vessel-level, spatially explicit emission data, which is crucial for shipping companies reporting under emerging disclosure standards.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Offers a robust bottom-up methodology for maritime emission estimation using AIS data, highlighting sensitivity to assumptions and emission factors.

🏢実務担当者:Shipping companies and port authorities can use the spatial emission patterns to identify hotspots and optimize decarbonization strategies.

🏛政策担当者:Provides actionable data for aligning maritime transport with Paris Agreement goals and national blue economy roadmaps.

📄 抄録（日本語訳）

インドネシアの広大な海事部門は、貿易と経済成長において極めて重要な役割を果たしているが、同時に船舶活動からの温室効果ガス（GHG）排出にも大きく寄与している。本研究は、高解像度でほぼリアルタイムの変革的情報学の一形態としてAutomatic Identification System（AIS）データを適用し、効果的な海事ガバナンスの基盤となる、船舶単位かつ空間的に明示的な排出量算定を可能にする。国際海事機関が推奨するボトムアップ手法を用いて、2022年のAISデータを3億6,900万件から1億8,100万件の有効記録（49.17%）に前処理し、CO 2 、CH 4 、N 2 Oの排出量を推定した結果、インドネシア水域におけるCO 2 換算（CO 2 e）排出量は合計3,886万トンとなった。ばら積み貨物船がCO 2 とN 2 O排出の最大の貢献者として特定され、液化ガスタンカーがCH 4 排出を支配している。重油（HFO）は最も高いCO 2 とN 2 O排出を生み出し、液化天然ガス（LNG）はCH 4 に最も大きく寄与している。空間的ベンチマーキングと代替アプローチとの比較により、一貫性と不確実性の両方が明らかになり、排出量推定値が方法論的仮定、AISカバレッジ、排出係数に対して敏感であることが浮き彫りになった。これらの限界にもかかわらず、結果はAISベースの排出インベントリが、インドネシアのブルーエコノミーロードマップを支援し、脱炭素戦略に情報を提供し、SDG 13およびパリ協定の下での気候コミットメントと海事経済成長を整合させるための、重要な空間的・時間的洞察を提供することを実証している。

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）

Indonesia's vast maritime sector plays a pivotal role in trade and economic growth but also contributes substantially to greenhouse gas (GHG) emissions from shipping activities. This study applies Automatic Identification System (AIS) data as a form of high-resolution, near-real-time transformative informatics to enable precise, vessel-level, and spatially explicit emission accounting that is fundamental to effective maritime governance. Using a bottom-up approach recommended by the International Maritime Organization, AIS data from 2022 were preprocessed from 369 million to 181 million valid records (49.17%) and used to estimate emissions of CO 2 , CH 4 , and N 2 O, resulting in a total of 38.86 million tons of CO 2 -equivalent (CO 2 e) emissions in Indonesian waters. Bulk carriers are identified as the largest contributors to CO 2 and N 2 O emissions, while liquefied gas tankers dominate CH 4 emissions; Heavy Fuel Oil (HFO) generates the highest CO 2 and N 2 O emissions, whereas Liquefied Natural Gas (LNG) contributes most to CH 4 . Spatial benchmarking and comparisons with alternative approaches reveal both consistencies and uncertainties, highlighting the sensitivity of emission estimates to methodological assumptions, AIS coverage, and emission factors. Despite these limitations, the results demonstrate that AIS-based emission inventories provide critical spatial and temporal insights to support Indonesia's Blue Economy Roadmap, inform decarbonization strategies, and align maritime economic growth with climate commitments under SDG 13 and the Paris Agreement.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。