← 論文一覧に戻る

CMIP7向け低排出シナリオにおける二酸化炭素除去(CDR)展開と持続可能性評価

Carbon dioxide removal deployment and sustainability assessment in the low emission scenarios for CMIP7 (原題)

Osamu Nishiura, Shinichiro Fujimori, Tomoko Hasegawa, Shotaro Mori, Ken Oshiro, Tatsuya Hanaoka, Kiyoshi Takahashi, Koga Yamazaki, Alexander Popp, Florian Humpenöder, Patrick von Jeetze, Kristine Karstens, Jessica Strefler, Tabea Dorndorf, Anne Merfort, Elmar Kriegler, Fabrice Lécuyer, Leon Merfort, Luiz Bernardo Baptista, Gerd Brantes Angelkorte +29

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)プレプリント2026-10-07#CCUSOrigin: Global
DOI: 10.5281/zenodo.23210746
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.23210746

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本プレプリントは、CMIP7で用いられる低排出シナリオにおける二酸化炭素除去(CDR)の展開量と、それに伴う持続可能性への影響を評価する。CDRの規模・手法・土地利用や水・食料とのトレードオフをシナリオ横断で検討し、気候モデル比較に必要な整合的な想定を提供することを狙う。各国の脱炭素経路設計やCDR依存度の妥当性を議論する基礎資料となる。

English

This pre-print assesses carbon dioxide removal (CDR) deployment and its sustainability implications in the low-emission scenarios used for CMIP7. It examines CDR scale, methods, and trade-offs with land, water, and food systems across scenarios, aiming to provide consistent assumptions for climate model intercomparison. It offers a foundation for evaluating the feasibility and risks of CDR-reliant 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

CDRは日本のGX政策(GX推進法・カーボンプライシング・ネガティブエミッション技術)や企業の長期脱炭素戦略の前提となる。CMIP7シナリオのCDR想定は、SSBJ・有報での長期シナリオ開示や投資家の移行計画評価に影響しうる。

In the global GX context

CDR assumptions in CMIP7 scenarios feed directly into IPCC assessments and national net-zero strategies, shaping how TCFD/ISSB transition plans and CSRD-aligned disclosures frame residual emissions and removals. This work informs the credibility of net-zero targets that rely on CDR.

👥 読者別の含意

🔬研究者:CMIP7シナリオのCDR想定と持続可能性制約の整合性を検討する際の基礎となる。

🏢実務担当者:自社の長期ネットゼロ計画におけるCDR依存度と残余排出の扱いを見直す材料になる。

🏛政策担当者:ネガティブエミッション技術の政策支援やCDRを含む気候目標の実現可能性評価に示唆を与える。

📄 Abstract(原文)

This is a pre-print.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。

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。