Liqiao Huang 研究室
主宰者：Liqiao Huang
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、社会経済活動に伴う温室効果ガス排出をシステム全体で捉え、その発生メカニズムを定量的に解明することを目指しています。特に家庭部門に焦点を当て、収入や年齢構成、世帯形態といった社会的属性が消費行動や時間利用にいかに影響し、結果として排出量の違いをもたらすのかを調査しています。統計分析と機械学習を組み合わせた手法を用いて、全国規模および都市レベルでの詳細な排出インベントリを構築し、パターン認識を行っています。
食生活の持続可能性評価にも注力しており、単純な食材単位ではなく、実際に人々が摂取する料理レベルでの栄養価と環境負荷を同時に評価するデータセットを開発しています。アジア各地の典型的な調理法や食文化背景を考慮した分析を通じて、健康と環境のバランスを取る食事選択の可能性を検討しています。
さらに都市システム全体における環境負荷を、土地利用、交通インフラ、都市形態といった複合要因から分析する研究も進めており、人口縮小や高齢化といった社会的変化が気候目標達成にいかなる影響をもたらすかを追跡しています。これらの研究を通じ、個人の選択から国家規模の政策立案まで、複数のスケールでの脱炭素化戦略の検討に必要な客観的情報の提供を行っています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（40 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-026-07432-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2026.115360
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scsadv.2026.100056
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-025-06180-5
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41893-025-01509-9
- DOI: https://doi.org/10.1038/s44284-025-00235-9
- [2025] Environmental Footprint and Nutritional Intake of 1,000 Cantonese and Sichuan Dishes in ChinaDOI: https://doi.org/10.1038/s41597-025-05871-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2025.108039
- DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-025-04820-0
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-024-03316-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2024.102848
- [2024] Demographic transitions hinder climate change mitigation for Japan’s shrinking and aging householdsDOI: https://doi.org/10.1016/j.crsus.2024.100053
- DOI: https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad2d85
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42949-024-00146-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2024.114016
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adh1077
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ynexs.2024.100017
- [2024] Inequality of exposure to PM2.5 and ozone among age groups and cities in Japan in 2030 and 2050DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2024.101935
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02702-1
- [2023] Extension and update of multiscale monthly household carbon footprint in Japan from 2011 to 2022DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02329-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2023.102640
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42949-023-00095-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2023.01.028
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108283
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.strueco.2022.10.008
- DOI: https://doi.org/10.1029/2022ef002954
- [2022] Evaluating carbon footprint embodied in Japanese food consumption based on global supply chainDOI: https://doi.org/10.1016/j.strueco.2022.09.001
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2022.07.018
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2022.101195
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.118080
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.strueco.2021.11.003
- [2021] Decomposition the driving force of regional electricity consumption in Japan from 2001 to 2015DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.118365
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.120026
- [2021] Forecasting power consumption with an activation function combined grey model: A case study of ChinaDOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.106977
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146906
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