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Modelling maritime GHG emission measures impact assessment: A case study for container shipping by system dynamics

システムダイナミクスによる海事GHG排出対策影響評価：コンテナ海運のケーススタディ (AI 翻訳)

Selen Uygur, Pelin Bolat, Gizem Kayisoglu, Emre Düzenli, Firat Bolat, O. Arslan, R. Wei, Feng Zhou, Ying Ming Wang

Brodogradnja📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#エネルギー転換Origin: Global
DOI: 10.21278/brod77207
原典: https://doi.org/10.21278/brod77207

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、IMOのEEDI、SEEMP、CIIなどの政策を考慮したシステムダイナミクスモデルを用いて、コンテナ海運のGHG排出削減対策を評価した。平均船速を15ノットに抑える短期的対策や、HFO全廃とLNG・メタノール・アンモニアへの積極的燃料転換が2050年までの排出削減に有効であることを示した。燃料価格や炭素税などの市場メカニズムも補完的に機能する。

English

This paper evaluates GHG emission reduction measures for container shipping using a system dynamics model incorporating IMO policies (EEDI, SEEMP, CII). It finds that short-term speed reduction to 15 knots and aggressive fuel transition from HFO to LNG, methanol, and ammonia can significantly cut emissions by 2050. Market-based instruments like carbon taxes further support decarbonization. The study calls for policy harmonization for long-term sustainability.

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

日本は世界有数の海運国であり、日本の海運会社はIMO規制や脱炭素燃料への対応が急務。本モデルは日本企業の戦略策定や政策評価に活用可能。

In the global GX context

As a major shipping nation, Japan's shipping companies face pressure to comply with IMO regulations and adopt zero-carbon fuels. This model offers a framework for evaluating policy and technology pathways, relevant to global decarbonization efforts.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The system dynamics approach provides a replicable model for analyzing interactions among technology, operations, and policy in maritime decarbonization.

🏢実務担当者:Shipping companies can use the scenario analysis to inform fleet renewal strategies and fuel transition planning.

🏛政策担当者:Policymakers can leverage the findings to design coherent regulations and market-based instruments for shipping decarbonization.

📄 抄録（日本語訳）

海運業界は、世界の二酸化炭素（CO₂）排出量の約2%を占めています。本研究は、温室効果ガス（GHG）排出削減目標の達成における、技術変革、運航アプローチ、および政策措置の相互作用を探求します。国際海事機関（IMO）の政策、例えばエネルギー効率設計指数（EEDI）、船舶エネルギー効率管理計画（SEEMP）、および炭素強度指標（CII）に従って、海上輸送システムのシステムダイナミクスに基づくシミュレーションモデルが作成されました。船舶の平均速度を15ノットに低減する提案された措置は、短期的にCO₂排出量の大幅な削減を示しました。さらに、積極的な燃料転換シナリオにおける高硫黄燃料油（HFO）の完全廃止と、液化天然ガス（LNG）、メタノール、およびアンモニアの高い導入率は、2050年までに排出量を大幅に削減します。燃料価格メカニズムや炭素税などの市場ベースの措置は、よりクリーンな燃料への転換を促進することにより排出削減を可能にする補完的な方法です。本報告書は、海運の長期的な持続可能性のための政策の調和を求めています。将来の研究では、炭素価格や排出量取引メカニズムなどの経済関連要因を組み込むことでモデルを拡張し、業界が2050年のネットゼロ目標を達成するのに役立てることができます。

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 shipping industry is responsible for around 2% of carbon dioxide (CO₂) emissions worldwide. This research explores the interaction of technology change, operational approaches, and policy measures in achieving the target for reducing greenhouse gas (GHG) emissions. A simulation model based on the system dynamics of the maritime transport system has been created in accordance with International Maritime Organization (IMO) policies such as the Energy Efficiency Design Index (EEDI), the Ship Energy Efficiency Management Plan (SEEMP) and the Carbon Intensity Indicator (CII). Suggested actions to reduce the average speed of ships to 15 knots have shown significant reduction of CO₂ emissions in the short term. Further, the complete phase-out of High Fuel Oil (HFO) and the high uptake of Liquefied Natural Gas (LNG), methanol, and ammonia in an aggressive fuel transition scenario significantly lowers emissions by 2050. Market-based instruments such as fuel price mechanisms and carbon taxes are complementary methods that enable emissions reduction by encouraging the transition to cleaner fuels. The report calls for the harmonization of policies for the long-term sustainability of shipping. Future studies can expand the model by incorporating economy-related factors such as carbon prices and emissions trading mechanisms to help the industry achieve its 2050 net-zero target.

🔗 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。