電力網建設プロジェクトにおける環境リスク進化と動的カーボンフットプリント定量化のための時空間グラフ学習モデル

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

🔬研究者:The HST-GNN framework and disturbance-driven carbon accounting model provide novel methodological contributions for spatiotemporal environmental modeling and dynamic carbon footprinting.

🏢実務担当者:Power grid construction companies can use this approach to improve environmental risk management and accurately quantify carbon emissions from land-use changes, aiding compliance with disclosure requirements.

🏛政策担当者:Policymakers can leverage the findings to mandate dynamic carbon accounting for large infrastructure projects, ensuring more accurate reporting and better alignment with net-zero targets.

生態学的に敏感な地域、例えば神農架林区における超高圧（UHV）送電網の建設は、インフラ開発と環境保全の間の重大な二律背反を示している。従来の環境管理アプローチは、静的な環境影響評価（EIA）と事後的なコンプライアンス検査に大きく依存しており、環境リスクの動的かつ非線形的な進化や、土地利用・土地利用変化・林業（LULUCF）に関連する「隠れた」炭素排出を捉えることができていない。これらの課題に対処するため、本研究は新規のHST-異種時空間グラフニューラルネットワーク（GNN）フレームワークを提案する。UAVハイパースペクトルリモートセンシング、IoT機械テレメトリ、現場環境センサーを含むマルチソースデータを融合することにより、建設現場を動的な異種グラフとして再構築する。HST-GNNモデルは、非ユークリッド空間におけるリスク伝播（例：土壌侵食、汚染物質拡散）の複雑な時空間依存性を捕捉する。さらに、実時間の機械負荷係数を物理ベースの土壌・植生炭素損失方程式と結合する擾乱駆動型動的炭素会計モデルを開発し、LULUCF暗黙排出の定量化におけるギャップを埋める。実証プロジェクトの実験結果は、HST-GNNが環境リスク事象の予測において94.2%の精度を達成し、ベースラインモデルを大幅に上回ることを示している。さらに、動的炭素会計は、従来の静的評価手法が総炭素排出量を約13.7%過小評価しており、主に建設擾乱によって誘発される土壌有機炭素（SOC）の無機化を無視していることを明らかにしている。本研究は、送電網建設のデジタル・グリーン変革のための理論的基盤と実践的な意思決定支援ツールを提供する。

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 construction of Ultra-High Voltage (UHV) power grids in ecologically sensitive regions, such as the Shennongjia Forestry District, presents a critical dichotomy between infrastructure development and environmental conservation. Traditional environmental management approaches rely heavily on static Environmental Impact Assessments (EIA) and post-event compliance checks, failing to capture the dynamic, non-linear evolution of environmental risks and the “hidden” carbon emissions associated with Land Use, Land-Use Change, and Forestry (LULUCF). To address these challenges, this study proposes a novel HST-Heterogeneous Spatiotemporal Graph Neural Network (GNN) framework. By fusing multi-source data—including UAV hyperspectral remote sensing, IoT machinery telemetry, and on-site environmental sensors—we reconstruct the construction site as a dynamic heterogeneous graph. The HST-GNN model captures the complex spatiotemporal dependencies of risk propagation (e.g., soil erosion, pollutant diffusion) in non-Euclidean space. Furthermore, we develop a Disturbance-Driven Dynamic Carbon Accounting Model, which couples real-time machinery load factors with physics-based soil and vegetation carbon loss equations, filling the gap in quantifying LULUCF implicit emissions. Experimental results from a demonstration project indicate that the HST-GNN achieves a 94.2% accuracy in predicting environmental risk events, significantly outperforming baseline models. Moreover, the dynamic carbon accounting reveals that traditional static methods underestimate total carbon emissions by approximately 13.7%, primarily by neglecting soil organic carbon (SOC) mineralization induced by construction disturbances. This research provides a theoretical foundation and a practical decision-support tool for the digital and green transformation of power grid construction.

• openalex https://doi.org/10.3233/atde260355first seen 2026-06-24 05:01:01