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Navigating Sustainable Energy Transitions and Environmental Constraints in PV Siting

持続可能なエネルギー転換を進める太陽光発電立地における環境制約の克服 (AI 翻訳)

Feihu Jiang, Zhanzhong Zhu, Shengyu Li, J F Zhang

Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-04-15#エネルギー転換Origin: CN
DOI: 10.3390/su18083915
原典: https://doi.org/10.3390/su18083915
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、太陽光発電の拡大に伴う土地利用コンフリクトを解決するため、AHP（主観的政策選好）とCRITIC（客観的物理制約）を統合した加重最適化手法とGIS-TOPSISを組み合わせた空間意思決定支援フレームワークを提案する。中国7地域への適用結果、生態系や農地への圧迫を軽減しつつ再生可能エネルギー導入を調和させる有効性が確認された。

English

This study proposes a spatial decision support framework integrating AHP subjective policy preferences with CRITIC objective constraints and GIS-TOPSIS to address land-use conflicts from PV expansion. Applied to China's seven regions, it effectively mitigates ecological and agricultural land squeeze while harmonizing renewable energy deployment.

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

日本の再生可能エネルギー導入拡大においても、適地選定は重要な課題。本フレームワークは、地域ごとの環境制約と政策目標を統合する手法として参考になる可能性がある。

In the global GX context

Globally, this paper addresses the critical trade-off between renewable energy expansion and land-use conflicts. Its integrated MCDM framework offers a transferable methodology for spatial planning in other regions facing similar challenges.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel integration of AHP and CRITIC with GIS-TOPSIS for spatial decision-making in renewable energy siting.

🏢実務担当者:Offers a practical tool for balancing environmental constraints with renewable energy targets in spatial planning.

🏛政策担当者:Demonstrates how to reconcile macro climate goals with local environmental and land-use constraints through multi-criteria optimization.

📄 抄録（日本語訳）

太陽光発電（PV）の急速な拡大は土地利用の競合を激化させ、空間計画を複雑な社会経済的課題としている。既存の多基準意思決定（MCDM）手法は、トップダウンのマクロ気候目標とボトムアップの地域環境・インフラ制約を調和させることがしばしばできない。このジレンマに対処するため、本研究は、AHPの主観的政策選好とCRITICの客観的物理的制約を最適化する数学的妥協重み付け法をGIS-TOPSISと統合した、新たな空間的意思決定支援フレームワークを提案する。中国の7大地理地域に適用したところ、本モデルはPV空間パターンを決定づける4つの社会経済的進化パラダイムを正確に特定する。結果は、本フレームワークが生態系および農業用地の圧迫を効果的に緩和し、再生可能エネルギーの展開と持続可能な環境管理を調和させるための政策立案者向けの堅牢なツールを提供することを示している。

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（原文）

The rapid expansion of photovoltaic (PV) power has escalated land-use conflicts, making spatial planning a complex socio-economic challenge. Existing Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods often fail to reconcile top-down macro-climate goals with bottom-up local environmental and infrastructural constraints. To address this dilemma, this study proposes a novel spatial decision support framework integrating a mathematical compromise weighting method-optimizing AHP subjective policy preferences and CRITIC objective physical constraints with GIS-TOPSIS. Applied to China’s seven major geographic regions, the model accurately identifies four socio-economic evolutionary paradigms dictating PV spatial patterns. The results demonstrate that our framework effectively mitigates ecological and agricultural land squeezes, offering a robust tool for policymakers to harmonize renewable energy deployment with sustainable environmental management.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。