DOI: https://doi.org/10.3390/info17030248
تاريخ النشر: 2026-03-02
المؤلف: Zhonghua Shen وآخرون
الموضوع الرئيسي: الطاقة والبيئة والنمو الاقتصادي
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية انبعاثات الكربون في قطاع النقل في الصين، مع التركيز على البيانات الإقليمية عبر 30 مقاطعة من 2005 إلى 2020. باستخدام نموذج تحليل البيانات المكانية الاستكشافية (ESDA)، تحدد الدراسة أن مركز انبعاث الكربون يبقى باستمرار في مقاطعة هنان، مما يبرز أهميتها كمركز للنقل. تكشف التحليلات أن عوامل مثل حجم السكان، وكثافة استهلاك الطاقة في النقل، وبنية الطاقة، وحصة الاقتصاد في النقل، والناتج المحلي الإجمالي للفرد هي المحركات الرئيسية لانبعاثات الكربون في هنان. تستخدم الدراسة الانحدار الجبلي وتحليل السيناريو المدمج مع نموذج STIRPAT للتنبؤ بأن انبعاثات الكربون في قطاع النقل في هنان من المحتمل أن تصل إلى ذروتها بين 2027 و2029.
تشير النتائج إلى أن استراتيجيات تقليل الانبعاثات الفعالة يجب أن تركز على تحسين كثافة الطاقة وحصة الاقتصاد في النقل بدلاً من تقليل حجم السكان، وهو أمر غير عملي. تشمل التوصيات تعزيز التخطيط الحضري وتطوير النقل الموجه نحو التنمية (TOD) لفصل نمو السكان عن انبعاثات الكربون، إلى جانب تعزيز كفاءة الطاقة واعتماد مركبات الطاقة الجديدة. كما تسلط الدراسة الضوء على أهمية إدارة سلسلة التوريد الأوسع والتدخلات السوقية في جهود إزالة الكربون. بينما تعتبر المنهجيات المطورة قابلة للتطبيق على مناطق أخرى، تعترف الدراسة بالقيود مثل نقص بيانات استهلاك الطاقة والحاجة إلى نموذج تنبؤي أكثر شمولاً. يجب أن توسع الأبحاث المستقبلية حجم العينة وتدمج متغيرات إضافية لتعزيز قوة النتائج.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية القضية الملحة لزيادة الأحداث المناخية المتطرفة بسبب تغير المناخ العالمي والطبيعة غير المستدامة لإعطاء الأولوية للتنمية الاقتصادية على صحة البيئة. استجابةً لهذه التحديات، وضعت الصين أهدافًا طموحة مزدوجة للكربون: الوصول إلى ذروة انبعاثات الكربون بحلول 2030 وتحقيق الحياد الكربوني بحلول 2060. من الجدير بالذكر أن قطاع النقل يساهم بحوالي 10% من إجمالي انبعاثات الكربون في الصين، مما يبرز الحاجة الملحة لاستراتيجيات فعالة لتقليل هذه الانبعاثات. تؤكد الوكالة الدولية للطاقة على أن معالجة انبعاثات النقل أمر حيوي لتقليل الانبعاثات العالمية على المدى القصير.
تقترح الورقة إطارًا شاملاً لتحليل وتوقع انبعاثات الكربون في النقل، مع التركيز بشكل خاص على الفجوات الإقليمية داخل الصين. تستخدم تحليل البيانات المكانية الاستكشافية (ESDA) لتحديد الفروق الإقليمية على المستوى الكلي وتستخدم مقاطعة هنان كدراسة حالة نظرًا لدورها المهم كمركز للنقل. تطبق الدراسة الانحدار الجبلي ونموذج STIRPAT الموسع للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، بينما تدمج أيضًا نظريات المجموعات الضبابية والخشنة لتعزيز استخراج المعرفة القابلة للتنفيذ من البيانات. يهدف هذا النهج متعدد الطبقات إلى ربط الملاحظات على المستوى الكلي بالتنبؤات على المستوى الجزئي، مما يسهم في التنفيذ الفعال لتدابير تقليل الكربون في قطاع النقل. الورقة هي نسخة معدلة من عرض مؤتمر سابق، مما يدل على استمرار أهميتها وتطورها في هذا المجال.
الطرق
تستكشف منهجية البحث المستخدمة في هذه الدراسة انبعاثات الكربون داخل صناعة النقل واللوجستيات في الصين باستخدام صيغة حساب انبعاث الكربون التي وضعتها الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC) (2006). تحسب الدراسة انبعاثات الكربون عبر مختلف المقاطعات للسنوات 2005 و2010 و2015 و2020، باستخدام نموذج تحليل البيانات المكانية الاستكشافية (ESDA) لتحليل التوزيع المكاني لهذه الانبعاثات. ثم يتم تطبيق نموذج المركز الاقتصادي وبيضاوي الانحراف المعياري لتقييم الاتجاه المتطور لمركز انبعاث الكربون، الذي يقع باستمرار في مقاطعة هنان. يركز التحليل الإضافي على هنان باستخدام نموذج كايا لتحديد العوامل المحركة التي تؤثر على انبعاثات الكربون من 2005 إلى 2020. بالإضافة إلى ذلك، تتوقع الدراسة انبعاثات الكربون للفترة من 2021 إلى 2035 في مقاطعة هنان من خلال تحليل السيناريوهات المدمجة مع نموذج STIRPAT الموسع، مما يوفر أساسًا نظريًا لاستراتيجيات توفير الطاقة وتقليل الانبعاثات.
لحساب انبعاثات الكربون في النقل، تستخدم الدراسة كل من النهج القائم على النشاط وطرق عامل الانبعاث، مع تفضيل الأخيرة بسبب نقص بيانات المراقبة. يتم تقدير انبعاثات الكربون باستخدام نهج عامل الانبعاث الخاص بـ IPCC، الممثل بالمعادلة \( CF = \sum_{i=1}^{n} E_i \times F_i \times O_i \)، حيث \( CF \) يدل على إجمالي انبعاثات الكربون، \( E_i \) هو استهلاك الطاقة، \( F_i \) يمثل معامل انبعاث الكربون المعدل، و \( O_i \) يقف على عامل الانبعاث. تستخدم الدراسة معاملات انبعاث الكربون من إرشادات IPCC، مما يضمن مقارنات دقيقة عبر المقاطعات ذات مزيج الطاقة المتنوع. يضع هذا الإطار المنهجي الأساس للتحليلات المكانية والزمنية اللاحقة لانبعاثات الكربون في قطاع النقل.
النتائج
تركز نتائج هذه الدراسة، التي تحلل البيانات من مقاطعة هنان بين 2005 و2020، على استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون في قطاع النقل. تشمل البيانات، المستمدة من مختلف الكتب الإحصائية السنوية، استهلاك الطاقة، الناتج المحلي الإجمالي، حجم السكان، ومعدلات التحضر. نظرًا لعدم وجود بيانات منفصلة لقطاع النقل، تجمع الدراسة بين أرقام استهلاك الطاقة والناتج المحلي الإجمالي من النقل، والتخزين، والخدمات البريدية، حيث تساهم الأخيرة بشكل ضئيل في المقاييس العامة. تم حساب انبعاثات الكربون باستخدام طريقة عامل الانبعاث الخاصة بـ IPCC.
تظهر التوقعات لانبعاثات الكربون في قطاع النقل في هنان من 2021 إلى 2035 ثلاثة سيناريوهات: سيناريو عالي الكربون، وسيناريو أساسي، وسيناريو منخفض الكربون. تشير التحليلات إلى أنه إذا تسارعت هنان في تحولها الاقتصادي وحسنت هيكل الطاقة الخاص بها، فقد تنمو انبعاثات الكربون بمعدل منخفض نسبيًا. على العكس من ذلك، بدون تدابير تقليل الانبعاثات، من المتوقع أن ترتفع الانبعاثات بسرعة، لتصل إلى ذروتها بين 2027 و2029. على وجه التحديد، في ظل سيناريو عالي الكربون، قد تصل الانبعاثات إلى ذروتها عند 38.7 مليون طن بحلول 2033، بينما يتوقع السيناريو الأساسي ذروة عند 35.4 مليون طن في 2029، ويتوقع السيناريو منخفض الكربون ذروة عند 32.2 مليون طن في 2027. تؤكد هذه النتائج على الإمكانات الكبيرة لتقليل الانبعاثات في قطاع النقل في هنان من خلال تحسينات استراتيجية في هيكل الطاقة والتنمية الاقتصادية.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على التحليل المنهجي لانبعاثات الكربون في النقل، مع التركيز على كل من النهج القائم على الإنتاج والاستهلاك. استخدمت الدراسات الحديثة منهجيات متنوعة، وخاصة تحليل البيانات المكانية الاستكشافية (ESDA)، للتحقيق في التوزيع المكاني والتطور الزمني لانبعاثات الكربون عبر مناطق مختلفة في الصين. من الجدير بالذكر أن طريقة ESDA أثبتت فعاليتها في كشف أنماط التجميع والارتباطات المكانية، والتي تعتبر حيوية لفهم ديناميات انبعاثات الكربون في قطاع النقل. تهدف هذه الدراسة إلى استخدام إطار ESDA لتحليل التوزيع المكاني لانبعاثات الكربون، مع دمج نظرية المراكز الاقتصادية لتQuantify الديناميات المكانية للانبعاثات.
علاوة على ذلك، تناقش الورقة تطبيق هوية كايا ونموذج STIRPAT لتفكيك وتوقع انبعاثات الكربون، مع تحديد العوامل المؤثرة الرئيسية مثل كثافة الطاقة، الهيكل الاقتصادي، وحجم السكان. يُقترح نموذج STIRPAT الموسع لتوقع انبعاثات الكربون في قطاع النقل في مقاطعة هنان، مع دمج تحليل السيناريوهات مع النمذجة التنبؤية التقليدية لتعزيز الدقة. تشير النتائج إلى وجود تباين مكاني كبير في انبعاثات الكربون، حيث تتركز الانبعاثات العالية في المناطق الشرقية وتلاحظ انخفاضًا ملحوظًا في الانبعاثات في المناطق الخاضعة لسياسات حكومية صارمة. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على أهمية استخدام أطر تحليل شاملة لإبلاغ القرارات السياسية الهادفة إلى تقليل انبعاثات الكربون المرتبطة بالنقل.
DOI: https://doi.org/10.3390/info17030248
Publication Date: 2026-03-02
Author(s): Zhonghua Shen et al.
Primary Topic: Energy, Environment, Economic Growth
Overview
This research paper investigates the carbon emissions in China’s transportation sector, focusing on regional data across 30 provinces from 2005 to 2020. Utilizing the Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) model, the study identifies that the carbon emission centroid consistently remains in Henan Province, underscoring its significance as a transportation hub. The analysis reveals that factors such as population size, transportation energy consumption intensity, energy structure, transportation economic share, and per capita GDP are key drivers of carbon emissions in Henan. The study employs ridge regression and a combined scenario analysis with the STIRPAT model to forecast that carbon emissions in Henan’s transportation sector are likely to peak between 2027 and 2029.
The findings suggest that effective emission reduction strategies should focus on optimizing energy intensity and the transportation economic share rather than reducing population size, which is impractical. Recommendations include enhancing urban planning and Transit-Oriented Development (TOD) to decouple population growth from carbon emissions, alongside promoting energy efficiency and the adoption of new energy vehicles. The study also highlights the importance of broader supply chain management and market interventions in decarbonization efforts. While the methodologies developed are applicable to other regions, the study acknowledges limitations such as missing energy consumption data and the need for a more comprehensive predictive model. Future research should expand the sample size and incorporate additional variables to enhance the robustness of the findings.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the pressing issue of increasing extreme weather events due to global climate change and the unsustainable nature of prioritizing economic development over environmental health. In response to these challenges, China has set ambitious dual carbon goals: to peak carbon emissions by 2030 and achieve carbon neutrality by 2060. Notably, the transportation sector contributes approximately 10% to China’s total carbon emissions, highlighting the critical need for effective strategies to reduce these emissions. The International Energy Agency emphasizes that addressing transportation emissions is vital for short-term global emissions reductions.
The paper proposes a comprehensive framework for analyzing and predicting transportation carbon emissions, particularly focusing on regional disparities within China. It employs exploratory spatial data analysis (ESDA) to identify macro-level regional differences and uses Henan Province as a case study due to its significant role as a transportation hub. The study applies ridge regression and an expanded STIRPAT model for forecasting future trends, while also integrating fuzzy and rough set theories to enhance the extraction of actionable knowledge from the data. This multi-layered approach aims to connect macro-level observations with micro-level predictions, ultimately contributing to the effective implementation of carbon reduction measures in the transportation sector. The paper is a revised version of a previous conference presentation, indicating its ongoing relevance and development in the field.
Methods
The research methodology employed in this study investigates carbon emissions within China’s transportation and logistics industry using the carbon emission calculation formula established by the IPCC (2006). The study computes carbon emissions across various provinces for the years 2005, 2010, 2015, and 2020, utilizing an Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) model to analyze the spatial distribution of these emissions. The Economic Centroid Model and standard deviation ellipse are then applied to assess the evolving trend of the carbon emission centroid, consistently located in Henan Province. Further analysis focuses on Henan using the Kaya model to identify driving factors influencing carbon emissions from 2005 to 2020. Additionally, the study forecasts carbon emissions for the period 2021-2035 in Henan Province through scenario analysis integrated with an extended STIRPAT model, providing a theoretical basis for energy-saving and emission reduction strategies.
For calculating transportation carbon emissions, the study employs both the activity-based and emission factor approaches, with a preference for the latter due to insufficient monitoring data. The carbon emissions are estimated using the IPCC emission factor approach, represented by the equation \( CF = \sum_{i=1}^{n} E_i \times F_i \times O_i \), where \( CF \) denotes total carbon emissions, \( E_i \) is energy consumption, \( F_i \) represents the adjusted carbon emission coefficient, and \( O_i \) stands for the emission factor. The study utilizes carbon emission coefficients from the IPCC guidelines, ensuring accurate comparisons across provinces with varied energy mixes. This methodological framework lays the groundwork for subsequent spatial and temporal analyses of carbon emissions in the transportation sector.
Results
The results of this study, which analyzes data from Henan province between 2005 and 2020, focus on the energy consumption and carbon emissions of the transportation sector. The data, sourced from various statistical yearbooks, include energy consumption, GDP, population size, and urbanization rates. Due to the lack of separate data for the transportation sector, the study combines energy consumption and GDP figures from transportation, warehousing, and postal services, as the latter two contribute minimally to the overall metrics. Carbon emissions were calculated using the IPCC emission factor method.
Forecasts for carbon emissions in Henan’s transportation sector from 2021 to 2035 reveal three scenarios: high-carbon, baseline, and low-carbon. The analysis indicates that if Henan accelerates its economic transformation and optimizes its energy structure, carbon emissions could grow at a relatively low rate. Conversely, without emission reduction measures, emissions are projected to rise rapidly, peaking between 2027 and 2029. Specifically, under the high-carbon scenario, emissions may peak at 38.7 million tons by 2033, while the baseline scenario predicts a peak of 35.4 million tons in 2029, and the low-carbon scenario anticipates a peak of 32.2 million tons in 2027. These findings underscore the significant potential for emission reductions in Henan’s transportation sector through strategic improvements in energy structure and economic development.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the systematic analysis of transportation carbon emissions, emphasizing both production-based and consumption-based approaches. Recent studies have employed various methodologies, particularly Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA), to investigate the spatial distribution and temporal evolution of carbon emissions across different regions in China. Notably, the ESDA method has proven effective in revealing clustering patterns and spatial correlations, which are critical for understanding the dynamics of carbon emissions in the transportation sector. This study aims to utilize the ESDA framework to analyze the spatial distribution of carbon emissions, integrating the theory of economic centroids to quantify the spatial dynamics of emissions.
Furthermore, the paper discusses the application of the Kaya Identity and the STIRPAT model to decompose and predict carbon emissions, identifying key influencing factors such as energy intensity, economic structure, and population size. The extended STIRPAT model is proposed for forecasting carbon emissions in Henan Province’s transportation sector, combining scenario analysis with traditional predictive modeling to enhance accuracy. The findings indicate a significant spatial variation in carbon emissions, with higher emissions concentrated in eastern regions and a notable decrease in emissions in areas subjected to stringent government policies. Overall, the research underscores the importance of employing comprehensive analytical frameworks to inform policy decisions aimed at reducing transportation-related carbon emissions.