Built environment transformation for the transport energy transition

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

🔬研究者:Provides a novel framework linking built environment variables to energy-relevant travel choices using discrete choice models, with implications for integrated assessment modeling.

🏢実務担当者:Urban planners and sustainability officers can use the findings to prioritize density and self-sufficient neighborhoods over single-destination proximity, but should also consider sociodemographic disparities.

🏛政策担当者:Highlights that urban planning can achieve modest but meaningful transport emission reductions (10% by 2050) and that addressing energy poverty through social housing is critical for maintaining public support.

本論文は、以下の中心的な研究課題に答えることを目的とした。すなわち、旅客輸送部門におけるエネルギー転換を最もよく支援できる建築環境デザインとはどのようなものか、という問いである。本研究では、離散選択モデリングの枠組みを用いて、建築環境変数が様々なエネルギー関連の移動選択に与える影響を共同で分析し、新たなエネルギー転換経路を明らかにした。その際、エネルギー科学、輸送モデリング、エネルギー貧困の各分野間の隔たりを明示的に橋渡しした。結果は、住民の徒歩圏内の密度がエネルギー関連の移動行動に最も大きな影響を与えることを示した。都心までの距離も重要であった。鉄道駅やスーパーマーケットまでの住宅立地の相対的な位置はほとんど重要ではなかった。これは、移動エネルギー消費が、単一の目的地までの距離ではなく、環境全体の都市性に依存することを示している。最も重要なメカニズムは、都市環境における移動距離の短縮であった。したがって、政策は、単に高密度であるだけでなく、自己完結型の近隣地域の創出に焦点を当てるべきである。都市住民による公共交通機関とアクティブモードの利用増加も関連していた。しかし、都心部では依然として自動車が支配的なモードであり、BEV充電インフラへの投資が依然として必要であることを示している。駐車スペースが限られた非緑地都市部の住民は、より軽量な自動車も所有しており、これはエネルギー消費が少ない。しかし、その効果は限定的であった。自動車所有という中間変数を介した建築環境のエネルギー関連移動行動への間接的な影響も、驚くほど限定的であった。上記の建築環境効果は、社会人口統計学的グループ間の差よりもかなり小さかった。高所得、フルタイム雇用、大学卒業資格を持つ世帯は、恵まれない層と比較して、一貫してはるかに多くのエネルギーを消費していた。彼らは新しく電気自動車を所有していたが、移動距離もはるかに長く、公共交通機関とアクティブモードの利用は少なく、より重い自動車を所有していた。これは、エネルギー転換において技術のみに注目することの重要性を示している。社会人口統計学的な違いは、運輸および家庭用エネルギー貧困のパターンにおいても支配的であった。空間パターンの分析は、同様のタイプの世帯が農村部でより高い家庭用および運輸用エネルギー費用に直面していることを示した。農村部の住宅価格の低さと都市農村間の所得差を補正しても、このパターンは変わらなかった。遠隔農村部の住民は、利用可能な（住宅費補正後の）予算のうち最も高い割合をエネルギーに費やしていた。したがって、（都市の）社会住宅アパートの提供を目的とした都市計画と住宅政策は、低所得世帯のエネルギー価格ショックに対する脆弱性を軽減するのに役立つ可能性がある。上述の結果の気候関連性は、さらなる計算を通じて評価された。これらは、野心的な都市計画が輸送エネルギー消費を年間約0.5%削減できることを示した。これは、オランダの総移動CO2排出量を2050年までに10%削減できることを意味する（桁のオーダー）。さらに、十分な都市社会住宅を建設することで輸送および家庭用エネルギー貧困を削減することは、エネルギー転換に対する社会的・政治的支援を維持するのに役立つ可能性がある。最後に、都市計画は、技術的な気候変動緩和努力による自動車のエネルギー効率向上が運転コストを削減し、都市のスプロール化に寄与する可能性があるため、主要なリバウンド効果に直接対処できる。

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。

This thesis aimed to answer the following central research question: what type of built environment design can best support the energy transition in the passenger transport sector? It employed discrete choice modeling frameworks to jointly analyze the influence of built environment variables on various energy-relevant travel choices, thus illuminating new energy transition pathways. In doing so, it explicitly bridged the divides between the energy science, transport modeling, and energy poverty disciplines. The results showed that the density in the walking range of residents had most effect on energy-relevant travel behavior. Distances to city centers mattered too. The residential location relative to train stations and supermarkets was of little importance. This indicates that travel energy consumption depends on the urbanity of the environment as a whole rather than on the distance to any single destination. The most important mechanism was the reduction in travel distances in urban environments. Policy should thus focus on creating neighborhoods that are not just dense, but also self-sufficient. The increased use of public and active modes by urban residents was relevant as well. Yet, the car remained the dominant mode in inner city areas, indicating that investments in BEV charging infrastructure are still required. Residents of non-green urban areas with limited parking space also owned lighter cars, which use less energy. However, the effect was limited. The indirect impact of the built environment on energy-relevant travel behavior through the intermediary variable of car ownership was likewise surprisingly limited. The above built-environment effects were considerably smaller than the differences between sociodemographic groups: households with high incomes, full-time jobs, and university degrees consistently used far more energy than their less advantaged peers. They owned new and electric cars, but also traveled much larger distances, made less use of public and active modes, and owned heavier cars. This shows the importance of looking beyond technology in the energy transition. Sociodemographic differences likewise dominated patterns of transport and domestic energy poverty. Analysis of spatial patterns showed that similar types of households did face higher domestic and transport energy costs in rural areas. Correcting for lower rural housing prices and urban-rural differences in income did not change this pattern: inhabitants of remote rural areas still spent the highest fraction of their available (housing-costs-corrected) budget on energy. Urban planning and housing policy aimed at providing (city) social housing apartments may therefore help reduce the vulnerability of low-income households to energy price shocks. The climate relevance of the above-described results was assessed through further calculations. These showed that ambitious urban planning can reduce transport energy consumption by approximately 0.5%/year. This means that The Netherlands’ total travel CO2 emissions can be reduced by 10% before 2050 (order-of-magnitude). Furthermore, reducing transport and domestic energy poverty by building sufficient urban social housing may help preserve societal and political support for the energy transition. Finally, urban planning can directly address a major rebound effect, as the rising car energy efficiency through technological climate change mitigation efforts can reduce driving costs and thus contribute to urban sprawl.

• openalex https://doi.org/10.33540/3680first seen 2026-07-27 04:55:58