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安徽省における民間建築物の最終エネルギー消費と炭素排出のピークに関する研究

Research on the Peak of Terminal Energy Consumption and Carbon Emissions of Civil Buildings in Anhui Province (原題)

Guotao Zhu, Haowei Hu, Zihao Wang, Donghong Wang, Yimiao Wu, Huidi Huang

Energies📚 査読済 / ジャーナル2026-06-19#エネルギー転換Origin: CN対象セクター: construction
DOI: 10.3390/en19122910
原典: https://doi.org/10.3390/en19122910

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、安徽省の既存建築物を対象に、エネルギー収支表、LEAPモデル、STIRPATモデルを用いて、民生部門のエネルギー消費と炭素排出のピークを分析した。シナリオ分析により、ブループリントシナリオでは2025年にピークを迎え、2060年までに排出量が大幅に削減されることが示された。人口やエネルギー構造が排出に与える影響を定量的に評価し、政策提言を行っている。

English

This study analyzes carbon emission peaks in the operational phase of existing civilian buildings in Anhui Province using energy balance tables, the LEAP model, and the STIRPAT model. Scenario analysis reveals that the optimal blueprint scenario achieves a residential emission peak in 2025 at 34.29 million tons, declining to 9.19 million tons by 2060, outperforming the baseline. The study quantifies the influence of factors such as population, energy structure, and building area, providing policy pathways for building efficiency and energy transition.

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

中国安徽省のホットサマーコールドウィンター地域を対象とした研究であり、日本の建築物の脱炭素化とは気候条件や政策体系が異なるが、エネルギー構造の最適化と建築改修の効果を定量的に示しており、日本のゼロエネルギー建築政策や自治体の排出削減計画にヒントを与える可能性がある。

In the global GX context

This paper offers empirical evidence from a rapidly developing region in China, contributing to the global understanding of building emission pathways in hot-summer-cold-winter climates. The methodology combining energy balance tables with scenario analysis can be applied to other regions, and the findings underscore the importance of early retrofits and clean energy integration for meeting carbon neutrality goals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can reference the integrated use of LEAP and STIRPAT models for building emission scenario analysis, as well as the methodology for handling transportation energy in building energy accounting.

🏢実務担当者:Practitioners in building design and energy management can use the quantitative impacts of building area, energy intensity, and retrofits to prioritize low-carbon strategies.

🏛政策担当者:Policymakers can note the optimal scenario requiring early retrofits and renewable energy integration, and the strong decoupling effect of energy structure optimization for achieving emission peaks.

📄 抄録（日本語訳）

建物は世界のエネルギー関連炭素排出量の約30%を占めている。急速に発展する経済圏において、建物の運用段階は主要かつ増大する排出源となっている。しかし、夏暑冬冷（HSCW）地域における排出経路は十分に研究されていない。本研究は、安徽省における既存民用建物の運用段階の炭素排出ピークと影響要因を分析する。エネルギーバランス表、LEAPモデル、炭素排出係数、STIRPATモデルを統合する。エネルギーバランス表法は、建物エネルギー消費を都市部、農村部の住宅部門と公共部門に分解する。交通エネルギーについては、産業、商業、住宅部門からガソリンとディーゼルの特定割合を差し引くことで調整する。暖房エネルギー計算は、この地域がHSCW気候で集中暖房が限定的であるため簡略化される。LEAPモデルは、2020年から2060年までの4つのシナリオ下での排出量を予測する。リッジ回帰を用いたSTIRPATモデルは、常住人口とエネルギー構造が住宅排出量に負の影響を与え、弾性値はそれぞれ−2.646と−1.465であることを明らかにする。この知見は、石炭使用量が2005年の28.48%から2020年の0.45%に減少し、電力使用量が39.86%から59.01%に増加したという省内のエネルギー転換と一致する。対照的に、一人当たりGDP、建築面積、エネルギー強度は正の効果を示す。公共建物については、第三次産業付加価値とエネルギー構造が主要な決定要因である。シナリオ分析では、青写真シナリオが最適であると特定され、住宅排出量は2025年に3429万トンでピークに達し、2025年までの10%の建物改修、新築に対する75%の省エネ基準、2060年までの50%の改修、再生可能エネルギー統合と建物の電化などの措置を通じて2060年までに919万トンに減少する。これは、2036年に4946万トンでピークに達するベースラインシナリオや他の中間シナリオを上回る。本研究は、エネルギー構造の最適化がエネルギー消費と排出を大幅に切り離すことを強調し、建物効率、人口管理、クリーンエネルギー導入における政策シナジーを通じてデュアルカーボン目標への実行可能な経路を提供し、持続可能な発展と建設産業の低炭素移行を促進する。

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）

Buildings account for nearly 30% of global energy-related carbon emissions. In rapidly developing economies, the operational phase of buildings represents a major and growing source of emissions. However, emission pathways in hot-summer-cold-winter (HSCW) regions remain understudied. This study analyzes carbon emission peaks and influencing factors in the operational phase of existing civilian buildings in Anhui Province. It integrates energy balance tables, the LEAP model, carbon emission factors, and the STIRPAT model. The energy balance table method disaggregates building energy consumption into urban, rural residential and public sectors. It adjusts for transportation energy by deducting specific proportions of gasoline and diesel from industrial, commercial, and residential sectors. Heating energy calculations are simplified because the region has a HSCW climate with limited centralized heating. The LEAP model projects emissions under four scenarios from 2020 to 2060. The STIRPAT model with ridge regression reveals that the permanent population and energy structure negatively influence residential emissions with elasticities of −2.646 and −1.465, respectively. This finding is consistent with the province’s energy transition, where coal use dropped from 28.48% in 2005 to 0.45% in 2020 and electricity use rose from 39.86% to 59.01%. In contrast, per capita GDP, building area, and energy intensity show positive effects. For public buildings, tertiary industry added value and energy structure are key determinants. Scenario analysis identifies the blueprint scenario as optimal, with residential emissions peaking at 34.29 million tons in 2025 and declining to 9.19 million tons by 2060 through measures such as 10% building retrofits by 2025, 75% energy-saving standards for new constructions, 50% retrofits by 2060, and renewable energy integration with building electrification, outperforming the baseline scenario that peaks in 2036 at 49.46 million tons and other intermediate scenarios. The study underscores that energy structure optimization significantly decouples energy consumption from emissions, offering actionable pathways for dual carbon goals through policy synergies in building efficiency, population management, and clean energy adoption to foster sustainable development and the construction industry’s low-carbon transition.

🔗 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。