DOI: https://doi.org/10.56578/jgelcd030102
تاريخ النشر: 2024-02-01
المؤلف: Adis Puška وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تقيّم هذه الدراسة فعالية استراتيجيات إدارة تغير المناخ بين دول الاتحاد الأوروبي (EU) باستخدام بيانات من مؤشر أداء تغير المناخ (CCPI). باستخدام طريقة مقارنة حدود متعددة المعايير (MABAC) الضبابية، تصنف البحث دول الاتحاد الأوروبي بناءً على تأثيرات تغير المناخ، مما يكشف أن الدنمارك تحتل المرتبة الأعلى، وهو ما يتماشى مع CCPI. ومع ذلك، تختلف تصنيفات MABAC الضبابية عن تلك الموجودة في تقرير CCPI بسبب الخصائص الفريدة لنهج المجموعة الضبابية. تشير تحليل الحساسية إلى أن بعض المعايير تؤثر بشكل كبير على هذه التصنيفات، مما يقترح أن التركيز على هذه المعايير قد يحسن من وضع الدول الفردية.
تسلط النتائج الضوء على قابلية تطبيق المنهجيات الضبابية في تقييمات الأداء المناخي وتصنف دول الاتحاد الأوروبي إلى مجموعتين بناءً على سياساتها المناخية. بينما تقدم الدراسة إرشادات قيمة لتعزيز جهود التخفيف من تغير المناخ، فإنها تعترف بالقيود المتعلقة بخصوصية المجموعة الضبابية والحاجة إلى مزيد من البحث لاستكشاف الفجوات بين تصنيفات MABAC الضبابية وCCPI. يجب أن تأخذ التحقيقات المستقبلية في الاعتبار طرق ضبابية بديلة وتقنيات تطبيع لتحسين عملية التصنيف. بشكل عام، تسهم الدراسة في فهم أعمق لممارسات إدارة المناخ وتؤكد على أهمية الاستراتيجيات المستهدفة لتحقيق هدف الاتحاد الأوروبي في الحياد المناخي بحلول عام 2050.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التحدي الملح لتغير المناخ، الذي يدفع الدول في جميع أنحاء العالم إلى اعتماد تدابير تهدف إلى التخفيف من آثارها البيئية. تتطلب درجات الحرارة العالمية المتزايدة، والتغيرات في أنماط هطول الأمطار، وتكرار الأحداث الجوية المتطرفة اتخاذ إجراءات عاجلة لحماية النظم البيئية والاقتصادات. يمثل اتفاق باريس لعام 2015 مثالاً على الجهود الدولية لمكافحة تغير المناخ، حيث التزمت 196 دولة بتقليل الزيادات في درجات الحرارة وتقليل انبعاثات غازات الدفيئة. حدد الاتحاد الأوروبي (EU) هدفًا طموحًا لتحقيق الحياد المناخي بحلول عام 2050، مؤكدًا على أهمية الطاقة المتجددة وتقليل التلوث.
لتقييم فعالية العمل المناخي، تم إنشاء مؤشر أداء تغير المناخ (CCPI)، الذي يقيم جهود 35 دولة، بما في ذلك دول الاتحاد الأوروبي، في تقليل انبعاثات غازات الدفيئة وتعزيز كفاءة الطاقة. تستخدم هذه الورقة تحليل القرار متعدد المعايير (MCDA) ونظرية المجموعة الضبابية لتحليل وتصنيف دول الاتحاد الأوروبي بناءً على بيانات CCPI لعام 2024. تهدف الدراسة إلى تكييف التقييمات اللغوية من تقرير CCPI إلى طرق ضبابية، ومقارنة التصنيفات مع نتائج CCPI، واستكشاف تأثير أوزان المعايير على هذه التصنيفات. من خلال القيام بذلك، تسعى الدراسة إلى تقديم رؤى حول أداء المناخ لدول الاتحاد الأوروبي وتقديم إرشادات لتحسين مواقفها، مما يسهم في مستقبل أكثر استدامة في سياق التخفيف من تغير المناخ.
الطرق
تحدد قسم المنهجية في الورقة استخدام تقرير مؤشر أداء تغير المناخ (CCPI) لعام 2024، الذي يقيم 63 دولة والاتحاد الأوروبي بناءً على أربعة معايير رئيسية: انبعاثات غازات الدفيئة (GHG) (C1)، الطاقة المتجددة (C2)، استخدام الطاقة (C3)، والسياسة المناخية (C4). يتم تقسيم كل معيار إلى معايير مساعدة، مثل “مستوى انبعاثات غازات الدفيئة للفرد الحالي” (C11) و”الاتجاه السابق لانبعاثات غازات الدفيئة للفرد” (C12). يتم تحديد أهمية هذه المعايير من خلال أوزان ستوجه تصنيف دول الاتحاد الأوروبي.
لتصنيف هذه الدول، يتم استخدام طريقة MABAC الضبابية، التي طورها باموكار وسيروفيتش. تتضمن هذه الطريقة عدة خطوات: تشكيل مصفوفة قرار أولية لدول الاتحاد الأوروبي وقيم معاييرها، تطبيع هذه القيم إلى أرقام ضبابية، حساب مصفوفة مرجحة، وتحديد مصفوفة منطقة الحدود التقريبية. بعد ذلك، يتم حساب المسافة بين البدائل وهذه الحدود، مما يؤدي إلى تصنيف نهائي من خلال إزالة الضبابية من النتائج. يتم إجراء تحليل حساسية في النهاية لتقييم كيفية تأثير التغيرات في أهمية المعايير على ترتيب التصنيفات، مما يوضح تأثير كل معيار مساعد على التقييم العام لدول الاتحاد الأوروبي.
النتائج
في قسم النتائج، توضح الدراسة المنهجية لتصنيف دول الاتحاد الأوروبي بناءً على مؤشر أداء تغير المناخ (CCPI). في البداية، يتم بناء مصفوفة قرار لغوية باستخدام 14 معيارًا لـ 27 دولة من دول الاتحاد الأوروبي، كما هو موضح في الجدول 2. يتم تحويل هذه المصفوفة بعد ذلك إلى أرقام ضبابية من خلال وظائف العضوية المحددة، مما يحول القيم اللغوية مثل “منخفض جدًا” و”منخفض” إلى تمثيلات ضبابية مقابلة (على سبيل المثال، “منخفض جدًا” كـ (1، 1، 2) و”منخفض” كـ (2، 3، 4)). تؤدي هذه التحويلات إلى مصفوفة قرار ضبابية أولية، والتي تتم معالجتها بعد ذلك باستخدام طريقة MABAC الضبابية.
تتضمن طريقة MABAC الضبابية خطوتين رئيسيتين: تطبيع مصفوفة القرار الضبابية الأولية وحساب مصفوفة القرار المرجحة. خلال عملية التطبيع، تحدد الدراسة أصغر وأكبر قيم للأرقام الضبابية لكل معيار، مما يضمن تعظيم جميع القيم. يتبع ذلك حساب مصفوفة القرار المرجحة، حيث يتم ضرب القيم المطبوعة بأوزان من تقرير CCPI، مع إضافة مجموع هذه الأوزان، مما يميز هذه الطريقة عن طرق تحليل القرار متعدد المعايير (MCDA) الأخرى. الناتج النهائي لهذه العملية هو مصفوفة قرار ضبابية مرجحة، كما هو موضح في الجدول 3.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على القلق العالمي المتزايد بشأن تغير المناخ والهدف الطموح للاتحاد الأوروبي لتحقيق الحياد المناخي بحلول عام 2050. تستخدم الدراسة مؤشر أداء تغير المناخ (CCPI) لتقييم تأثير مختلف دول الاتحاد الأوروبي على تغير المناخ، باستخدام طريقة MABAC الضبابية لتصنيف هذه الدول بناءً على التقييمات اللغوية المحولة إلى أرقام ضبابية. تكشف التحليل أن التصنيف المستمد من طريقة MABAC الضبابية يختلف عن ذلك الوارد في تقرير CCPI، حيث تبرز الدنمارك باستمرار كأفضل أداء عبر كلا المنهجين. تحدد البحث ثلاثة معايير مساعدة حاسمة – المستوى الحالي لانبعاثات غازات الدفيئة (GHG) للفرد، الحصة الحالية للطاقة المتجددة من إجمالي إمدادات الطاقة الأولية (TPES)، والسياسة المناخية الوطنية – كعوامل محورية لتحسين التصنيفات بين دول الاتحاد الأوروبي.
تشير النتائج إلى تقسيم دول الاتحاد الأوروبي إلى مجموعتين بناءً على أدائها، حيث تسجل 12 دولة درجات أقل من المتوسط وتحتاج إلى تدابير إضافية للتخفيف من آثار تغير المناخ. يبرز تحليل الحساسية الذي تم إجراؤه ضمن الدراسة التأثير الكبير للمعايير المحددة على ترتيب التصنيفات، مما يقترح أن التحسينات المستهدفة في هذه المجالات قد تعزز الأداء العام لدول الاتحاد الأوروبي في التخفيف من تغير المناخ. تختتم الورقة بالاعتراف بحدود طريقة MABAC الضبابية وتؤكد على الحاجة إلى مزيد من البحث لاستكشاف طرق ضبابية بديلة وتقنيات تطبيع لتحسين عملية التصنيف بشكل أكبر.
DOI: https://doi.org/10.56578/jgelcd030102
Publication Date: 2024-02-01
Author(s): Adis Puška et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
This study evaluates the effectiveness of climate change management strategies among European Union (EU) member states using data from the Climate Change Performance Index (CCPI). Employing a fuzzy Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC) method, the research ranks EU countries based on their climate change impacts, revealing that Denmark ranks highest, consistent with the CCPI. However, the fuzzy MABAC rankings differ from those in the CCPI report due to the unique characteristics of the fuzzy set approach. Sensitivity analysis indicates that certain criteria significantly influence these rankings, suggesting that focusing on these criteria could improve individual country standings.
The findings highlight the applicability of fuzzy methodologies in climate performance assessments and categorize EU countries into two clusters based on their climate policies. While the study provides valuable guidelines for enhancing climate change mitigation efforts, it acknowledges limitations related to the fuzzy set specificity and the need for further research to explore the discrepancies between the fuzzy MABAC rankings and the CCPI. Future investigations should consider alternative fuzzy methods and normalization techniques to refine the ranking process. Overall, the research contributes to a deeper understanding of climate management practices and emphasizes the importance of targeted strategies for achieving the EU’s climate-neutral goal by 2050.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the pressing challenge of climate change, which is prompting countries worldwide to adopt measures aimed at mitigating its environmental impacts. The increasing global temperatures, changes in precipitation patterns, and the frequency of extreme weather events necessitate urgent action to protect ecosystems and economies. The Paris Agreement of 2015 exemplifies international efforts to combat climate change, with 196 countries committing to limit temperature increases and reduce greenhouse gas emissions. The European Union (EU) has set an ambitious goal of achieving climate neutrality by 2050, emphasizing the importance of renewable energy and pollution reduction.
To evaluate the effectiveness of climate action, the Climate Change Performance Index (CCPI) has been established, assessing the efforts of 35 countries, including EU nations, in reducing greenhouse gas emissions and enhancing energy efficiency. This paper employs multi-criteria decision analysis (MCDA) and fuzzy set theory to analyze and rank EU countries based on CCPI data for 2024. The study aims to adapt linguistic evaluations from the CCPI report into fuzzy methods, compare rankings with the CCPI results, and explore the impact of criteria weights on these rankings. By doing so, the research seeks to provide insights into the climate performance of EU countries and offer guidelines for improving their standings, thereby contributing to a more sustainable future in the context of climate change mitigation.
Methods
The methodology section of the paper outlines the use of the Climate Change Performance Index (CCPI) report for 2024, which evaluates 63 countries and the EU based on four primary criteria: Greenhouse Gas (GHG) Emissions (C1), Renewable Energy (C2), Energy Use (C3), and Climate Policy (C4). Each criterion is subdivided into auxiliary criteria, such as “Current Level of GHG Emissions per Capita” (C11) and “Past Trend of GHG Emissions per Capita” (C12). The significance of these criteria is quantified through weights that will inform the ranking of EU countries.
To rank these countries, the fuzzy MABAC method, developed by Pamučar and Ćirović, is employed. This method involves several steps: forming an initial decision matrix of EU countries and their respective criteria values, normalizing these values into fuzzy numbers, calculating a weighted matrix, and determining the approximate border area matrix. Subsequently, the distance of alternatives from this border is calculated, leading to a final ranking through defuzzification of the results. A sensitivity analysis is conducted at the end to assess how variations in the importance of the criteria influence the rankings, thereby elucidating the impact of each auxiliary criterion on the overall evaluation of EU countries.
Results
In the results section, the study outlines the methodology for ranking EU countries based on the Climate Change Performance Index (CCPI). Initially, a linguistic decision matrix is constructed using 14 criteria for 27 EU countries, as detailed in Table 2. This matrix is subsequently transformed into fuzzy numbers through defined membership functions, converting linguistic values such as “very low” and “low” into corresponding fuzzy representations (e.g., “very low” as (1, 1, 2) and “low” as (2, 3, 4)). This transformation results in an initial fuzzy decision matrix, which is then processed using the fuzzy MABAC method.
The fuzzy MABAC method involves two key steps: normalization of the initial fuzzy decision matrix and calculation of the weighted decision matrix. During normalization, the study identifies the smallest and largest values of the fuzzy numbers for each criterion, ensuring that all values are maximized. This is followed by the calculation of the weighted decision matrix, where the normalized values are multiplied by the weights from the CCPI report, with an additional summation of these weights, distinguishing this method from other multi-criteria decision analysis (MCDA) approaches. The final output of this process is a weighted fuzzy decision matrix, as illustrated in Table 3.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the increasing global concern regarding climate change and the European Union’s ambitious goal of achieving climate neutrality by 2050. The study utilizes the Climate Change Performance Index (CCPI) to assess the impact of various EU countries on climate change, employing a fuzzy MABAC method to rank these countries based on linguistic evaluations converted into fuzzy numbers. The analysis reveals that the ranking derived from the fuzzy MABAC method differs from that of the CCPI report, with Denmark consistently emerging as the top performer across both methodologies. The research identifies three critical auxiliary criteria—current level of greenhouse gas (GHG) emissions per capita, current share of renewables per total primary energy supply (TPES), and national climate policy—as pivotal for improving rankings among EU countries.
The findings indicate a division of EU countries into two clusters based on their performance, with 12 countries scoring below average and requiring additional measures to mitigate climate change impacts. The sensitivity analysis conducted within the study underscores the significant influence of the identified criteria on the ranking order, suggesting that targeted improvements in these areas could enhance the overall performance of EU nations in climate change mitigation. The paper concludes by acknowledging the limitations of the fuzzy MABAC method and emphasizes the need for future research to explore alternative fuzzy methods and normalization techniques to refine the ranking process further.