[論文レビュー] The Uncertain Policy Price of Scaling Direct Air Capture

Leonardo Chiani, Pietro Andreoni+5 more|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2026

Carbon Dioxide Capture Technologies被引用数 0

ひとこと要約

この論文は不確実性を定量化し、詳密なIAMを用いてDACCS展開の全体感度分析を行い、ギガトン規模の除去はまれだが野心的な政策下で可能性があることを示す。補助金は約200–330 USD/tCO2を超え、長期的なコミットメントが必要。

ABSTRACT

Direct air carbon capture and storage (DACCS) is a promising CO2 removal technology, but its deployment at scale remains speculative. Yet, its technological, economic, and policy-related uncertainties have often been overlooked in mitigation pathways. This paper conducts the first uncertainty quantification and global sensitivity analysis of DACCS on technological, market, financial and public support drivers, using a detailed-process Integrated Assessment Model and newly developed sensitivity algorithms. We find that DACCS deployment exhibits a fat-tailed distribution: most scenarios show modest technology uptake, but there is a small but non-zero probability (4-6%) of achieving gigaton-scale removals by mid-century. Scaling DACCS to gigaton levels requires subsidies that always exceed 200-330 USD/tCO2 and are sustained for decades, resulting in a public support programme of 900-3000 USD Billions. Such an effort pays back by mid-century, but only if accompanied by strong emission reduction policies. These findings highlight the critical role of climate policies in enabling a robust and economically sustainable CO2 removal strategy.

研究の動機と目的

• 詳細なIAMにおけるDACCS展開に影響を与える技術的、市場、金融、政策的不確実性を評価する。
• 中期までのギガトン規模のCO2除去の確率を定量化する。
• 大規模展開の主要な推進要因とボトルネックを特定する。
• 異なる気候政策シナリオ下での公的補助金の経済的影響を評価する。

提案手法

• WITCH IAMに液体溶媒、固体吸着材、CaO常温風化の3つのDACCS技術を統合する。
• 技術、市場、 financing、補助金にまたがる36の不確定入力に対して確率分布を使用する。
• 多変量出力に対するOptimal Transportベースの指標を用いた最初の全体感度分析を適用する。
• シナリオごとにND CおよびLTSのベースラインで3000サンプル（合計6000実現）を実行する。
• 出力を分析する：年間純CO2除去量、補助金、および政策経済的利益/費用。
• 補助金はパラメトリック関数でモデル化し、地域 GDP の一部を超えないよう最大補助金を制約する。

Figure 1: The study uses a probabilistic approach to explore four key dimensions of uncertainty: technological characteristics, market penetration, cost of financing, and subsidies (see Supplementary Table 1). These uncertainties are integrated within the WITCH integrated assessment model. Superimpo

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2050年までに現実的な政策パスの下でDACCSがギガトン規模のCO2除去を達成できる条件は何か。
• RQ2 技術的特性、市場成長、資金調達コスト、補助金がDACCS展開に与える影響と、どの入力が結果を支配するか。
• RQ3 NDCおよびLTS気候シナリオ下でのDACCS拡大の経済的影響と政策的トレードオフは何か。

主な発見

• 2050年までのギガトン規模DACCSは可能だが確率は低い（NDCで4%、LTSで6%）。
• ギガトン規模の展開を可能にするには、両方のシナリオでピーク値として補助金が425 USD/tCO2を超える必要がある。
• 平均的にギガトン規模除去を達成するには、持続的な補助金が200–330 USD/tCO2程度必要。
• 気候政策の野心度が展開を促進する；補助金は政策が弱い場合により重要で、強い政策では普及の制約が重大になる。
• DACCSの経済的利得は野心的な気候目標下で中期により現れやすいが、初期期間には福利損失と sizable public costs が見られる。
• 総累積補助金はギガトン規模を達成するには約3000億 USD（NDC）対約9300億 USD（LTS）程度。

Figure 2: A. Yearly net CO 2 emissions removed by DACCS between 2040 and 2050 in the two scenarios (NDC and LTS). Each plot represents the probability density. Transparency identifies the threshold of 1 GtCO 2 . The black bars below the plots represent medians and 5th-95th quantile ranges. B-C. Sens