港湾排出インベントリ：技術的進展と荷役プロセスベースの枠組み構築
Port emission inventory: Technical progress and construction of a handling process-based framework. (原題)
Tian-Jiao Dai, Zhanjiu Hao, Junfeng Chen, Yuan Li, Yu Zhang, Rong-Chang Chen, Zheng Wang, Shao-Jie Song
🤖 gxceed AI 要約
日本語
港湾における大気汚染物質と温室効果ガスの排出インベントリ手法の30年間の進展をレビューし、トップダウン燃料ベースからボトムアップ電力ベース、マルチソースデータ融合による高解像度動的手法への移行を整理した。既存手法の限界として、大気汚染物質とGHGの会計分離、時空間基準の不整合、プロセス間動的結合の不足を指摘し、荷役プロセス（水域⇌船港インターフェース⇌ヤード⇌背後輸送）を単位とする統合排出インベントリ枠組みを提案する。コンテナターミナルを例に実装可能性を示し、デジタルツインやLCA統合、非CO2GHG会計の今後の研究方向を提示する。
English
This paper reviews three decades of port emission inventory methods, tracing the shift from top-down fuel-based and bottom-up power-based approaches to high-resolution dynamic methods using multi-source data fusion. It identifies key limitations—separate accounting of air pollutants and GHGs, inconsistent spatiotemporal baselines, and insufficient dynamic coupling—and proposes a handling process-based framework (Water Area ⇌ Ship-Port Interface ⇌ Yard Storage ⇌ Hinterland Transport) for simultaneous, consistent quantification. Container terminals serve as the demonstration paradigm, with adaptability to other cargo types. Future directions include digital twin-driven inventories, LCA integration, and non-CO2 GHG accounting.
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
港湾の脱炭素化は日本のGX政策（グリーン成長戦略、カーボンニュートラルポート）の重要課題であり、本論文の統合排出インベントリ枠組みは、港湾単位のScope 1/2/3算定やSSBJ開示に向けた基礎データ整備に貢献しうる。特に荷役プロセスごとの排出可視化は、港湾運営者や荷主の投資判断に資する。
In the global GX context
Ports are critical nodes for global supply chain decarbonization and are increasingly subject to disclosure requirements under TCFD/ISSB and CSRD. This paper's integrated framework for air pollutants and GHGs at the process level can enhance the granularity of Scope 3 category 4 (upstream transportation) and port-related emissions accounting, supporting transition finance and climate risk assessment in the maritime sector.
👥 読者別の含意
🔬研究者:港湾排出インベントリの手法進化と統合枠組みの設計指針を提供し、今後の研究課題（デジタルツイン、LCA統合）を明確化する。
🏢実務担当者:港湾ターミナル運営者や荷主が、荷役プロセス単位で排出を把握し、Scope 3算定や削減施策の優先順位付けに活用できる。
🏛政策担当者:港湾の大気質改善と炭素削減を統合的に評価する政策立案に資する、時空間的に整合した排出データ基盤の必要性を示唆する。
📄 Abstract（原文）
As pivotal hubs in global supply chains and major sources of atmospheric pollutants and greenhouse gases (GHGs), ports are critical focal points for achieving integrated air quality improvement and carbon reduction in the transportation sector. Constructing precise, high-resolution emission inventories for both air pollutants and GHGs is the scientific foundation for supporting the green transformation of ports. This paper systematically reviews the evolution of port emission inventory techniques over the past three decades, tracing the transition from top-down fuel-based estimation and bottom-up power-based methods to high-resolution dynamic approaches driven by multi-source data fusion. Despite substantial progress, existing frameworks face several fundamental limitations, including the separation of air pollutant and GHG accounting, inconsistencies in spatiotemporal baselines, insufficient representation of dynamic inter-process coupling, and the lack of a unified framework for joint air quality and carbon governance assessment. To address these gaps, a handling process-based emission inventory framework is proposed, adopting the handling process of "Water Area ⇌ Ship-Port Interface ⇌ Yard Storage ⇌ Hinterland Transport" as the primary inventory unit to enable simultaneous and spatiotemporally consistent quantification of air pollutants and GHGs at each process node. While container terminals serve as the primary paradigm for methodological demonstration, the proposed framework is highly versatile and readily adaptable to other configurations, including dry bulk cargo, liquid bulk cargo, and Roll-on/Roll-off/passenger terminals. Future research directions are outlined on digital twin-driven dynamic inventory technologies, Life Cycle Assessment integration and non-CO2 GHG accounting.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.jes.2026.06.027first seen 2026-11-14 05:56:04
🔔 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。