Pathways to Carbon Peak in the Middle Yangtze River Urban Agglomeration: Scenario Forecasting and Pressure Assessment Using Gaussian Process Regression
長江中流域都市集積の炭素ピーク経路：ガウス過程回帰を用いたシナリオ予測と負荷評価 (AI 翻訳)
Xinbao Chen, Junqi Lei, Xinyi Zhang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究はガウス過程回帰を用いて長江中流域の都市集積における炭素ピークをシナリオ予測し、負荷評価を行う。地域の脱炭素経路の理解に貢献する。
English
This study uses Gaussian process regression to forecast carbon peak and assess pressure in the Middle Yangtze River urban agglomeration under scenarios, contributing to understanding local decarbonization pathways.
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
中国の都市圏を対象とした炭素ピーク予測手法を提供。日本の都市の脱炭素計画に参考となる可能性があるが、直接的な適用には地域特性の考慮が必要。
In the global GX context
This paper applies Gaussian process regression to forecast carbon peak in a Chinese urban agglomeration, offering a methodological approach that could be adapted for other regions including Japan. It adds to the literature on urban-scale emission pathways.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel application of Gaussian process regression for carbon peak forecasting.
🏛政策担当者:Useful for urban planners setting carbon peak targets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1007/s12061-025-09786-9first seen 2026-05-05 23:43:06
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