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Transition to Decarbonization-Oriented Urban Planning: Exploring Simplified Estimation Methods for the Emission Reduction Effects of Residential Induction

脱炭素志向の都市計画への移行：住宅誘導による排出削減効果の簡易推計手法の探求 (AI 翻訳)

Chie Sato, Hirokazu Kato, Feifan Xu, Rita Dionisio

Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-07-14#政策Origin: JP対象セクター: real_estate
DOI: 10.3390/su18147162
原典: https://doi.org/10.3390/su18147162

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、コンパクトシティ政策による旅客交通からのCO2削減効果を簡易に推定する手法を提案。距離帯ベースの推定枠組みを導入し、データ要求を軽減しつつ空間特性を保持。豊橋市への適用例では、2022〜2050年の土地利用・交通施策目標達成シナリオで40%以上の削減を示した。計画段階でのエビデンスベースの政策立案を支援する。

English

This study proposes a simplified method to estimate CO2 emission reductions from passenger transport due to compact city measures. It introduces a distance-band-based estimation framework that reduces data requirements while retaining spatial characteristics. Applied to Toyohashi City, Japan, it shows over 40% reduction by 2050 under land use and transport targets. The method supports evidence-based urban planning for carbon neutrality.

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

日本のカーボンニュートラル目標達成には、都市計画と交通政策の統合が不可欠。特に自動車依存度の高い地方都市において、本手法は簡易な評価ツールとして自治体の政策立案に貢献する。SSBJ開示には直接関係しないが、地域レベルの脱炭素計画を支える基盤技術として重要。

In the global GX context

Globally, cities are key to decarbonization. This method provides a practical tool for urban planners to quickly assess emission reductions from compact city policies, supporting evidence-based decision-making. It is applicable to many car-dependent cities worldwide, contributing to urban sustainability and climate action.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Urban planning and emission estimation researchers can use the distance-band framework for further methodological refinement.

🏢実務担当者:City planners can adopt this simplified method for rapid policy scenario assessment and integrated urban-transport planning.

🏛政策担当者:Local policymakers can use the tool to set evidence-based targets and evaluate the impact of land use and transport measures on CO2 reduction.

📄 抄録（日本語訳）

多様な人間活動が行われる都市部では、多量の二酸化炭素が排出される。本研究は、都市部における排出削減に貢献することが期待されるコンパクトシティ施策による旅客輸送由来の二酸化炭素排出削減効果を推定するための簡便な手法を提案する。特に、距離帯に基づく推定枠組みを導入し、主要な空間特性を保持しつつ、必要となるデータ量を削減したシナリオ分析を可能にした点が本研究の貢献である。本手法により、計画担当者は、所与の政策設定の下で必要なCO2削減水準が達成可能かどうかを迅速に評価でき、それによりエビデンスに基づく政策立案を支援することができる。政策立案段階における本手法の適用例として、多くの地方都市に共通する課題である自動車依存に直面する豊橋市に適用した。2022年から2050年までの市の計画に示された土地利用・交通施策の目標達成を想定したシナリオにより、二酸化炭素排出量を40%以上削減できることが実証された。本研究は、計画・政策立案段階における都市施策と交通施策の統合的検討を支援し、カーボンニュートラル達成を目指した持続可能な都市開発への経路を明確化することに貢献する。

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（原文）

Urban areas, where diverse human activities take place, generate significant amounts of carbon dioxide. This study proposes a simplified method for estimating the reduction effects of carbon dioxide emissions from passenger transportation resulting from compact city measures, which are expected to contribute to reducing emissions in urban areas. In particular, this study contributes by introducing a distance-band-based estimation framework, enabling scenario-based analysis with reduced data requirements while retaining key spatial characteristics. This method enables planners to quickly assess whether the required CO2 reduction levels can be achieved under given policy settings, thereby supporting evidence-based policy formulation. As an example of how this method could be applied in the policy formulation stage, it was applied to Toyohashi City, which faces the challenge of car dependency, a common problem in many regional cities. It was demonstrated that the scenario assuming the achievement of the targets for land use and transport measures outlined in municipal plans from 2022 to 2050 could reduce carbon dioxide emissions by over 40%. This research supports integrated consideration of urban and transportation measures at the planning and policy formulation stages, contributing to highlighting pathways toward sustainable urban development aimed at achieving carbon neutrality.

🔗 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。