カーボンニュートラルに向けた実践的洞察：社会経済的依存関係を融合した持続可能な時空間予測フレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel AI-based forecasting method that balances accuracy and computational sustainability, useful for advancing carbon emission modeling.

🏢実務担当者:Offers a decision-support tool for carbon governance, enabling differentiated regulation and proactive policy-making for corporate sustainability teams.

🏛政策担当者:Supports evidence-based carbon neutrality strategies with high-accuracy forecasts and uncertainty bounds, aiding policy design and early-warning systems.

正確な炭素排出予測（CEF）は、カーボンニュートラルの達成にとって極めて重要である。しかし、既存のモデルは複雑な社会経済的相互依存関係を捉えられないことが多く、また高い計算上の炭素コストを伴う。これらの限界に対処するため、本研究では、社会経済理論と適応的かつ効率的なニューラルアーキテクチャを統合することで、予測精度と計算の持続可能性を同時に向上させることができるという仮説を立てる。本研究は、STIRPAT経済理論、グラフスパースゲーティング決定ネットワーク（GSGDN）、およびフォレストコピュラ関数を組み合わせた新しいCEFフレームワークを提案する。このフレームワークは、まず地理的加重回帰を用いて多視点の社会経済グラフを構築し、地域間の依存関係を表現する。次に、専用モジュールを通じて社会経済情報と時空間情報を融合し、スパースゲーティング機構により計算リソースを動的に割り当てて炭素フットプリントを削減するGSGDNを採用する。最後に、フォレストコピュラが地域間の予測誤差の依存関係をモデル化し、頑健な不確実性定量化を提供する。包括的な評価により、このフレームワークは平均絶対パーセント誤差（MAPE）6.619%、運用炭素フットプリントわずか58.561 g/hを達成し、点予測および区間予測、ならびに高排出シナリオおよびサンプル外シナリオにおいてベンチマークモデルを上回ることが示された。これらの結果は、提案されたフレームワークが、差別化された規制、先行的な政策立案、および早期警戒システムを可能にする、炭素ガバナンスのための持続可能かつ精密な意思決定支援ツール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。

Accurate carbon emission forecasting (CEF) is critical for achieving carbon neutrality. However, existing models often fail to capture complex socio-economic interdependencies and entail high computational carbon costs. To address these limitations, this study hypothesizes that integrating socio-economic theory with an adaptive and efficient neural architecture can simultaneously enhance prediction accuracy and computational sustainability. This study proposes a novel CEF framework that combines STIRPAT economic theory, a Graph Sparse Gating Decision Network (GSGDN), and a forest copula function. The framework first constructs multi-view socio-economic graphs via geographically weighted regression to represent regional dependencies. It then employs a GSGDN that fuses socio-economic and spatio-temporal information through dedicated modules while dynamically allocating computational resources via a sparse gating mechanism to reduce carbon footprint. Finally, a forest copula models cross-regional prediction-error dependencies to provide robust uncertainty quantification. Comprehensive evaluations show that the framework achieves a mean absolute percentage error (MAPE) of 6.619% with an operational carbon footprint of only 58.561 g/h, outperforming benchmark models in point and interval forecasting, as well as in high-emission and out-of-sample scenarios. These results demonstrate that the proposed framework offers a sustainable and precise decision-support tool for carbon governance, enabling differentiated regulation, proactive policy-making, and early-warning systems.

• openalex https://doi.org/10.1080/15435075.2026.2710114first seen 2026-07-31 05:45:02