Multi‐Scenario Carbon Peak Prediction for Aviation Logistics Based on an Extended <scp>STIRPAT</scp> Model: Empirical Analysis From Guangxi, China

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

🔬研究者:The integrated LMDI-STIRPAT-scenario methodology provides a replicable framework for regional carbon peak studies in transport sectors.

🏢実務担当者:Regional aviation authorities and logistics firms can use the quantified reduction potentials (e.g., 1% energy intensity cut = 70.8 kt CO2) to prioritize efficiency investments.

🏛政策担当者:The finding that a rapid reduction strategy can shift peaking from 2041 to 2035 with 25.6% lower peak supports ambitious NDC updates and sectoral roadmaps.

抄録 航空物流業界は、世界の炭素排出量の大きな排出源である。中国とASEANを結ぶ重要な物流回廊である広西チワン族自治区は、航空部門の急速な発展により、地域の炭素削減目標に対して深刻な課題に直面している。既存の研究は、このような特定地域における体系的な炭素排出予測と複数シナリオの比較分析が不足している。本研究は、対数平均ディビジア指数（LMDI）分解法、拡張された確率的影響回帰モデル（STIRPAT）、およびシナリオ分析を統合し、広西チワン族自治区の航空物流業界における炭素排出の歴史的な駆動メカニズムを解明し、2045年までの異なる発展経路におけるピークアウトの見通しと排出削減ポテンシャルを予測する。調査結果は以下のことを明らかにしている：（1）歴史的な成長は主に一人当たりGDPと人口規模によって牽引され、産業規模効果は顕著な抑制的役割を示した；（2）弾力性分析は、人口規模、産業規模、都市化率、輸送強度が高感度因子である一方、エネルギー強度は有意に負の影響を持つ唯一の主要な技術変数であることを示している；（3）複数シナリオのシミュレーションは、基準経路では排出量が2041年頃にピークに達すると予測されるが、エネルギー効率向上を中心とした急速な炭素削減戦略を実施すれば、2035年頃にピークを達成でき、ピーク値を約25.6%削減できることを予測している；（4）削減ポテンシャルの評価は、異なる選択の結果をさらに定量化し、エネルギー強度の1%削減が約70.8千トンの二酸化炭素（CO2）を削減でき、高発展経路から急速な炭素削減経路への移行により、2045年までに累計で約375.74万トンの炭素排出を回避できることを示している。本研究は、広西のようなゲートウェイハブにとって、技術革新を活用して成長圧力を吸収するグリーン成長経路が、単なる経済収縮や無秩序な拡大よりも優れていることを確認し、地域航空産業の低炭素移行のための定量的な意思決定基盤を提供する。

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。

ABSTRACT The aviation logistics industry is a significant contributor to global carbon emissions. Guangxi, a critical logistics corridor between China and ASEAN, faces severe challenges to regional carbon reduction targets due to the rapid development of its aviation sector. Existing research lacks systematic carbon emission predictions and multi‐scenario comparative analyses for such specific regions. This study integrates the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) decomposition method, an extended Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence, and Technology (STIRPAT) model, and scenario analysis to uncover the historical driving mechanisms of carbon emissions in Guangxi's aviation logistics industry and to forecast its peaking prospects and emission reduction potential under different development pathways until 2045. The findings reveal that: (1) historical growth was primarily driven by per capita GDP and population scale, while the industrial scale effect showed a significant inhibitory role; (2) elasticity analysis indicates that population scale, industrial scale, urbanization rate and transportation intensity are highly sensitive factors, whereas energy intensity is the only key technical variable with a significantly negative impact; (3) multi‐scenario simulations predict that emissions will peak around 2041 under the baseline pathway, but implementing a rapid carbon reduction strategy centred on enhancing energy efficiency could achieve peaking around 2035, reducing the peak by approximately 25.6%; (4) assessment of reduction potential further quantifies the outcomes of different choices, showing that a 1% reduction in energy intensity can mitigate about 70.8 thousand tons of Carbon Dioxide (CO 2 ), and shifting from a high‐development to a rapid carbon reduction pathway could cumulatively avoid about 3.7574 million tons of carbon emissions by 2045. This study confirms that for gateway hubs like Guangxi, a green growth pathway that utilizes technological innovation to absorb growth pressures is superior to mere economic contraction or disorderly expansion, providing a quantitative decision‐making basis for the low‐carbon transition of regional aviation industries.

• openalex https://doi.org/10.1002/gdj3.70089first seen 2026-07-29 05:21:02