参加者モビリティを一時的都市交通・エネルギーシステムとして捉える：2024年武漢マラソンのエネルギー使用、炭素排出、低炭素シナリオ

Participant Mobility as a Temporary Urban Transport-Energy System: Energy Use, Carbon Emissions and Low-Carbon Scenarios for the 2024 Wuhan Marathon (原題)

Xuefei Wang, Yongliang Luo, Buncha Wattana, Hua Zeng, Xiaohua Peng

Energies📚 査読済 / ジャーナル2026-10-09#炭素会計Origin: CN対象セクター: transport

DOI: 10.3390/en19204754

原典: https://doi.org/10.3390/en19204754

🤖 gxceed AI 要約

日本語

2024年武漢マラソン参加者3万人の移動を活動量ベースで積み上げ、9モード・9エネルギー強度で最終エネルギー9097GJ、CO2e965.7t（1人32.2kg）と推計。モンテカルロ1万回とSobol分解で不確実性を伝播し、移動距離が分散の59%を占めると示した。運行対策はエネルギーを21.8%削減するが排出は6.5%減にとどまり、地域電源の脱炭素化は排出を56.6%削減する。

English

An activity-based transport-energy account of 30,000 participants in the 2024 Wuhan Marathon estimates 9,097 GJ final energy and 965.7 t CO2e (32.2 kg per participant), with 10,000 Monte Carlo runs and Sobol decomposition showing travel distance drives 59% of variance. Operational measures cut energy 21.8% but emissions only 6.5%, while grid decarbonization cuts emissions 56.6% — reducing transport energy and transport carbon are not equivalent goals.

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

日本では大規模イベント（マラソン、万博、スポーツ大会）のScope 3・カーボンフットプリント算定や、自治体・主催者の脱炭素計画に直接応用可能。SSBJのScope 3開示やTCFDシナリオ分析のイベント版として、日本企業・自治体が参照できる手法論を提供する。

In the global GX context

Adds a granular, uncertainty-aware method for event-related Scope 3 transport emissions, relevant to CSRD/ISSB disclosure of sponsored events and to cities designing low-carbon mega-event strategies. The finding that grid decarbonization dominates operational measures informs transition planning beyond the event sector.

👥 読者別の含意

🔬研究者:イベント交通の活動量ベース炭素会計と不確実性伝播の実証例として、Scope 3算定手法の精緻化に資する。

🏢実務担当者:スポーツ・イベント主催者は、参加者移動の排出ホットスポット（航空・距離）を把握し、電源脱炭素や交通モード転換の優先順位づけに活用できる。

🏛政策担当者:自治体・政府は、大規模イベントの低炭素化政策において、運行効率より電源脱炭素が排出削減に効くことを示すエビデンスとして参照できる。

📄 Abstract（原文）

A mass-participation marathon assembles tens of thousands of people from many origins for a single morning, so its energy demand is dominated by a temporary transport system, not a venue. Event footprints are usually reported as one carbon total built on average travel assumptions, hiding both the heterogeneity of participant mobility and its uncertainty. This study builds an activity-based transport-energy account for the 30,000 participants in the 2024 Wuhan Marathon over nine modes and nine energy-intensity parameters, calibrates the one unobserved travel parameter against the event’s third-party certified inventory (a consistency check, not an independent measurement), and propagates sixteen parameters through 10,000 Monte Carlo runs and a Sobol decomposition. Participant mobility consumes 9097 GJ of final energy and emits 965.7 t CO2e, 32.2 kg per participant, at 33.7 g CO2e per passenger–kilometre. Aviation is 1.5% of mode users but 27.9% of energy. Travel distance carries 59% of output variance, energy intensity 18% and the much-debated aviation mode comprises 6%. Integrated operational measures cut energy by 21.8% but emissions by only 6.5%, whereas decarbonizing the regional grid cuts emissions by 56.6%: for this catchment, reducing transport energy and reducing transport carbon are not equivalent objectives.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.3390/en19204754first seen 2026-10-11 04:42:09

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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。