論文の概要: UNCASExt -- A Systematic Computational Framework for Uncertainty Propagation and Scope Consistency in Absolute Environmental Sustainability Assessments (AESA)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21465v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 14:18:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 13:13:42.424077
• Title: UNCASExt -- A Systematic Computational Framework for Uncertainty Propagation and Scope Consistency in Absolute Environmental Sustainability Assessments (AESA)
• Title（参考訳）: UNCASExt -- 絶対環境持続可能性評価(AESA)における不確実性伝播とスコープの整合性に関する体系計算フレームワーク
• Authors: Erwan Ike de Bantel, Thibault Pirson, Gonzalo Puig-Samper, Jan Marcus Hartmann, David Bol, Ghada Bouillass, Bernard Yannou, Marija Jankovic, Michael Zwicky Hauschild,
• Abstract要約: 本研究は、UNCAASEフレームワークの拡張であるUNCASExtを導入し、不確実性を体系的に伝播する。 国やセクターレベルでは、この枠組みは割り当てられた輸送能力の範囲に匹敵する割り当て手順を定式化している。 その結果, 推定環境負荷の関数単位と空調容量とのミスマッチが, かなりの過疎化につながる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8792722966986157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Absolute environmental sustainability assessment (AESA) has gained increasing attention in environmental research and policymaking. However, its reliability is challenged by several sources of uncertainty that remain insufficiently accounted for, as well as by scope inconsistencies within the absolute sustainability ratio (ASR), which compares estimated environmental burdens with allocated carrying capacities for a given human activity. This work introduces UNCASExt, an extension of the UNCASE framework for systematically propagating uncertainty and ensuring scope consistency in AESA, together with a supporting open-source Python package, pyaesa. At country and sector levels, the computational framework formalizes allocation procedures that match the scope of allocated carrying capacities with that of estimated environmental burdens across three dimensions: impact pathway modeling; production-based versus consumption-based accounting; business-to-consumer versus business-to-business activities. It also incorporates temporal dynamics, supporting both retrospective and prospective assessments with either static steady-state or dynamic carrying capacities, including greenhouse gas budgets from the Intergovernmental Panel on Climate Change Sixth Assessment Report under Shared Socioeconomic Pathway transition scenarios. The framework is applied to a case study of electricity consumption in France over the period 2019 to 2060. The results show that mismatches between the functional units of estimated environmental burdens and allocated carrying capacities can lead to substantial underallocation, with a median factor of 4.6x across all available sector-region pairs in EXIOBASE 3.10.2. Overall, UNCASExt and pyaesa provide a scalable solution to support AESA harmonization and a versatile way forward to bridge the gap between methodological guidelines and practical application.
• Abstract（参考訳）: 環境研究や政策立案において、環境持続可能性評価(AESA)が注目されている。 しかし、その信頼性は、不確実性や、推定環境負荷と所定の人間の活動に割り当てられた輸送能力とを比較した絶対持続可能性比(ASR)の範囲内の不整合によっても問題視されている。 この記事ではUNCASExtを紹介します。UNCASEフレームワークを拡張して、AESAにおける不確実性を体系的に伝播し、スコープの一貫性を確保するとともに、サポート対象のオープンソースPythonパッケージであるpyaesaも紹介します。 国やセクターレベルでは、割り当てられた輸送能力の範囲と、影響経路モデリング、生産ベース対消費ベース会計、消費対ビジネス対ビジネス活動の3次元にわたる環境負荷の推定範囲とを合わせた割当手順を定式化する。 また、時相力学を取り入れ、静的な定常状態または動的輸送能力のふりかえりと予測的評価の両方をサポートし、共有社会経済パスウェイ移行シナリオの下での政府間パネルによる温室効果ガス予算の報告を含む。 この枠組みは、2019年から2060年までのフランスにおける電力消費のケーススタディに適用されている。 その結果,EXIOBASE 3.10.2 において,環境負荷の関数単位と輸送能力の配分のミスマッチが,各セクター・リージョンの中央値の4.6倍のアンダーアロケーションを生じる可能性が示唆された。 UNCASExt と pyaesa は、AESA 調和をサポートするスケーラブルなソリューションを提供し、方法論ガイドラインと実践的応用のギャップを埋める汎用的な方法を提供している。

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