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マルチソース移動データに基づく都市交通のカーボンフットプリント会計と低炭素インセンティブ枠組み：天津のケーススタディ

Carbon Footprint Accounting and Low-Carbon Incentive Framework for Urban Transportation Based on Multi-Source Travel Data: A Case Study of Tianjin (原題)

Hui Xiao, Enjian Yao, Dongmei Liu, Yang Yang

Lecture notes in electrical engineeringジャーナル2026-09-15#炭素会計Origin: CN対象セクター: transport
DOI: 10.1007/978-981-92-3574-2_44
原典: https://doi.org/10.1007/978-981-92-3574-2_44

🤖 gxceed AI 要約

日本語

天津市の多源交通データを用い、都市交通のカーボンフットプリントを算定する手法と低炭素行動を促すインセンティブ枠組みを提示する研究。移動データを活用した排出量把握と政策設計を結びつける点に貢献がある。

English

This study develops a carbon footprint accounting method for urban transportation using multi-source travel data from Tianjin, paired with a low-carbon incentive framework. It links granular mobility data to emission estimation and policy design for urban 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

中国都市の交通排出算定と行動インセンティブ設計は、日本でもMaaS・都市交通脱炭素や自治体のScope3的把握に関連する示唆を持つ。

In the global GX context

Adds a city-level, data-driven approach to transport emissions accounting and behavioral incentives, relevant to global urban decarbonization and mobility disclosure debates.

👥 読者別の含意

🔬研究者:多源データによる都市交通排出算定とインセンティブ設計の実証手法を学べる。

🏢実務担当者:都市・交通事業者が移動データから排出を把握し低炭素施策を設計する参考になる。

🏛政策担当者:自治体の交通脱炭素政策とインセンティブ制度設計に示唆を与える。

🔗 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。