Deep uncertainty analysis to characterise regional climate for building stock transition: A Nordic empirical study

建物ストック移行のための地域気候の特性評価における深い不確実性分析：北欧の実証研究 (AI 翻訳)

Kailun Feng, Shuo Wang, Santhan Reddy Penaka, Erik Eklund, Weizhuo Lu

Urban Climate📚 査読済 / ジャーナル2026-07-25#省エネOrigin: EU経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction

DOI: 10.1016/j.uclim.2026.103057

原典: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2026.103057

🤖 gxceed AI 要約

日本語

ダブル不確実性分析を用いて、北欧地域の建物ストック移行に対する地域気候の特性を評価した実証研究。建物のエネルギー効率向上と気候適応策の統合に資する知見を提供する。

English

This empirical study uses deep uncertainty analysis to characterize regional climate for building stock transition in a Nordic context. It provides insights for integrating energy efficiency and climate adaptation in building retrofits.

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

日本の建築ストックの脱炭素化（ZEB化など）においても、気候変動の不確実性を考慮した計画が重要。本手法は、寒冷地における建物改修の優先順位付けに応用可能。

In the global GX context

This study is relevant to global climate disclosure frameworks (TCFD, ISSB) that require scenario analysis for climate resilience. The Nordic empirical approach demonstrates how to incorporate deep uncertainty into building stock transition planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodology for deep uncertainty analysis in building stock transition planning under regional climate scenarios.

🏢実務担当者:Can inform building retrofit strategies that account for uncertain future climate conditions.

🏛政策担当者:Supports the development of building codes that are robust under multiple climate scenarios.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.uclim.2026.103057first seen 2026-07-27 05:14:10

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