中国における道路貨物輸送のCO2排出パターンとその要因
Patterns and Drivers of CO2 Emissions from Road Freight Transport in China (原題)
Juan Yang, Yang Lv, Yaoyu Lei, Danyang Yu, Pengfei Liu, Yingdan Mei
🤖 gxceed AI 要約
日本語
中国30省の貨物車両41,601台のマイクロデータと県レベルの気候・夜間光データを突合し、IPCC排出係数法でCO2排出量を算出。ディーゼル車が排出の大半を占め、高排出地域は東部沿岸に集中する一方、BEVの排出原単位は39g CO2/t·kmとディーゼル(50g)を下回るが、高炭素電源地域では優位性が損なわれる。低温は輸送効率を通じて排出原単位を最大7.1%押し上げ、新車・大型車は原単位を低減する。
English
Using 41,601 freight-vehicle observations across 30 Chinese provinces matched to county climate and nighttime-light data, the study computes CO2 via IPCC emission factors. Diesel dominates emissions with hotspots in eastern coastal regions; BEVs show lower carbon intensity (39 vs 50 g CO2/t·km) but lose this edge on high-carbon grids. Low temperatures raise intensity up to 7.1% via transport efficiency, while newer and larger vehicles lower it.
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
中国の道路貨物脱炭素の実証データは、日本の物流GX(グリーン物流・EVトラック導入・Scope 3排出削減)を検討する際の比較材料となる。特に電源炭素強度がEV効果を左右する点は、日本の電源構成を踏まえたEV導入評価に示唆を与える。
In the global GX context
Adds micro-level empirical evidence on road-freight decarbonization and the grid-dependence of BEV benefits, relevant to Scope 3 transport emissions and EV transition policy debates under ISSB/CSRD disclosure of logistics emissions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:貨物輸送の排出原単位に対する気温・車種・電源構成の影響を定量化した実証手法が参考になる。
🏢実務担当者:物流のScope 3排出削減やEVトラック導入判断で、地域の電源炭素強度と気候条件を考慮すべき根拠となる。
🏛政策担当者:地域別・気候対応型の貨物脱炭素政策と、EV優位性を確保する電源脱炭素の連動の必要性を示す。
📄 Abstract（原文）
Climate change is driving the accelerated green and low-carbon transition of the transport sector, which is crucial to the realization of China’s carbon peaking and carbon neutrality goals. Based on 41,601 micro-level freight vehicle observations covering 30 provinces across China over the first three quarters of 2025, matched to county-level climate and nighttime-light data, this study uses IPCC emission factor methodology to calculate CO2 emissions and analyzes the emission patterns and drivers through descriptive spatial analysis and county-fuel-type fixed-effects regressions, respectively. In the observed sample, diesel vehicles account for the largest share of total CO2 emissions, with high-emission areas concentrated in eastern coastal regions, while battery electric vehicles (BEVs) exhibit the lowest CO2 emission intensity (CEI), at 39 g CO2/t·km compared with diesel at 50 g CO2/t·km. However, this advantage is compromised in high-carbon grid regions. Temperature negatively impacts CEI, an effect primarily mediated through transport efficiency rather than energy consumption per 100 km. Low temperatures considerably increase CEI, with colder zones experiencing emission intensity increases of up to 7.1%. Newer models and larger marked tonnage also significantly lower CEI. These findings provide empirical support for formulating sustainability-oriented, differentiated climate-resilient road freight decarbonization policies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/su182010512first seen 2026-10-17 04:50:08
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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。