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Results data for: "Breaking the Natural Gas Subsidy Trap: Implications for Bolivia's Power System Transition to 2040"

天然ガス補助金の罠を破る：ボリビアの2040年までの電力システム移行への影響 (AI 翻訳)

Nora Kyte, Mari Hellum Bjørnstad, Mostafa Barani

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)データセット2026-04-19#エネルギー転換
DOI: 10.5281/zenodo.19056463
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.19056463

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この研究は、ボリビアの電力システムを2040年までに最適化し、天然ガス補助金の削減とネットゼロ排出制約の影響を分析した。6つの主要シナリオと感度分析を用いて、ガス価格や技術コストの不確実性を評価している。結果は、補助金廃止と再生可能エネルギー導入がコスト効果的であることを示す。

English

This study optimizes Bolivia's power system transition to 2040, analyzing the impact of removing natural gas subsidies and adopting net-zero emissions constraints. Using the PyPSA-Earth-BO model with six scenarios and 18 sensitivity analyses, it shows that subsidy removal and renewable integration are cost-effective.

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

この論文はボリビアの事例であり、日本のGX政策に直接関係しないが、化石燃料補助金の削減と再生可能エネルギーへの移行という点で、日本のエネルギー政策（特にLNG依存からの脱却）に示唆を与える。

In the global GX context

This paper offers insights for global energy transition, particularly for countries with fossil fuel subsidies. It demonstrates a modeling approach applicable to other developing economies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Useful for energy modelers and those studying subsidy reform impacts on power systems.

🏢実務担当者:Energy planners in developing countries can use the scenarios and modeling approach.

🏛政策担当者:Provides evidence for subsidy removal as a tool for decarbonization.

📄 Abstract（原文）

This dataset contains the optimisation results from the PyPSA-Earth-BO power system model used in Breaking the Natural Gas Subsidy Trap: Implications for Bolivia's Power System Transition to 2040, submitted to Energy Economics (2026). It includes network results for 6 main scenarios optimising the Bolivian power system over the period 2024–2040, covering base, sudden cost, and gradual cost scenarios with and without net-zero emissions constraints, as well as 18 sensitivity analyses across discount rates, gas prices, weather data, and technology costs. The PyPSA-Earth-BO model is available at the GitHub repository linked under Software.

🔗 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。