グローバルロジスティクスネットワークにおけるカーボンフットプリントとエネルギー消費のトレードオフ分析

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

🔬研究者:The regression model (R2=0.975) offers a replicable approach for estimating logistics emissions and the trade-offs between cost, speed, and carbon.

🏢実務担当者:Logistics managers can use the modal carbon intensities (air:500, road:100, rail:30, sea:20 gCO2/t-km) to prioritize low-carbon modes and optimize supply chain routing.

🏛政策担当者:The study supports modal shift policies, carbon pricing, and infrastructure investment in rail and sea to reduce logistics emissions.

この研究では、グローバル物流ネットワークの炭素フットプリントとエネルギー・トレードオフを検討する。排出量は、航空、道路、鉄道、海運による200件の国際輸送のシミュレーション定量データセットを用いて、炭素強度、距離、貨物重量に基づいて算出された。平均的な輸送モード別データによると、航空貨物の炭素強度が最も高く約500 gCO₂/トン-kmであり、次いで鉄道が30 gCO₂/トン-km、道路輸送が100 gCO₂/トン-km、海運が20 gCO₂/トン-kmであった。これらの平均値は、低速な輸送モードがよりエネルギー効率的である一方、高速な輸送モードはしばしばより炭素集約的であるという考えを支持する。納期、輸送コスト、炭素排出量の間の関連性は、多重回帰モデルを用いて調査された。回帰結果によると、輸送コストは排出量に有意な正の影響を及ぼし（係数 = 0.0004、p < 0.001）、一方、納期はより小さいものの依然として正の影響を及ぼした（係数 = 0.018、p = 0.003）。このモデルは炭素排出量の変動の97.5%を説明し、切片は1.39 tCO₂であった（R2 = 0.975）。この研究は、持続可能な物流にはコスト、速度、環境責任のすべてのバランスが必要であると結論付けている。また、輸送モードとしての鉄道と海運への切り替え、炭素価格設定、再生可能エネルギーの採用、電化、AIベースのルーティング、および物流関係者間のより緊密な協力を提案している。

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。

The carbon footprint and energy trade-offs of global logistics networks are examined in this study. Emissions were computed based on carbon intensity, distance, and cargo weight using a simulated quantitative dataset of 200 international shipments via air, road, rail, and ocean transportation. According to the average modal data, air freight had the highest carbon intensity at roughly 500 gCO₂/ton-km, followed by rail at 30 gCO₂/ton-km, road transport at 100 gCO₂/ton-km, and sea transport at 20 gCO₂/ton-km. These averages support the idea that slower modes are more energy-efficient while faster modes are often more carbon-intensive. The link between delivery time, transportation cost, and carbon emissions was investigated using a multiple regression model. Transport costs had a significant positive impact on emissions, according to the regression results (coefficient = 0.0004, p < 0.001), whereas delivery time had a lesser but still beneficial impact (coefficient = 0.018, p = 0.003). The model described 97.5% of the variation in carbon emissions, with an intercept of 1.39 tCO₂ (R2 = 0.975). The study comes to the conclusion that cost, speed, and environmental responsibility must all be balanced for sustainable logistics. It suggests switching to rail and sea as a mode of transportation, pricing carbon, adopting renewable energy, electrification, AI-based routing, and more cooperation between logistics stakeholders.

• semanticscholar https://eajournals.org/ijeats/wp-content/uploads/sites/55/2026/05/Carbon-Footprint.pdffirst seen 2026-05-28 05:12:50 · last seen 2026-09-21 04:58:10