DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26068-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41663410
تاريخ النشر: 2026-02-09
المؤلف: Chenglin Ma وآخرون
الموضوع الرئيسي: أنظمة النقل واللوجستيات
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية تحسين مسارات النقل المتعدد الوسائط للحبوب تحت سياسات منخفضة الكربون مختلفة، مع التركيز على تقليل تكاليف النقل، وفقدان الشحن، والوقت، وانبعاثات الكربون. تم تطوير نموذج تحسين مسار النقل المتعدد الوسائط للحبوب منخفضة الكربون وحلّه باستخدام خوارزمية جينية استدلالية، مع اعتبار مدينة جياموسي، وهي منطقة رئيسية لإنتاج الحبوب في الصين، كدراسة حالة. تكشف التحليلات أن سياسة ضريبة الكربون (CTP)، ونظام تجارة انبعاثات الكربون (ETS)، وسياسة تعويض الكربون (COP) تؤثر بشكل كبير على قرارات النقل عبر ثلاثة أوضاع تحميل: محمولة، وسائبة، ومعبأة. ومن الجدير بالذكر أن نظام النقل المتعدد الوسائط بالسكك الحديدية والمياه أظهر فوائد كبيرة من حيث التكلفة والبيئة، حيث قلل من التكاليف الإجمالية بنسبة 42% مقارنة بالنقل المحمل و33% مقارنة بالنقل السائب، بينما قلل أيضًا من انبعاثات الكربون بنسبة 27%.
تخلص الدراسة إلى أن النقل المعبأ لا يعزز فقط الكفاءة الاقتصادية في لوجستيات الغذاء، بل يدعم أيضًا التحول الأخضر للصناعة، متماشيًا مع الأهداف المزدوجة للكربون. تشير النتائج إلى أن آلية تسعير الكربون المنسقة جيدًا يمكن أن تشجع بشكل فعال على اعتماد حلول النقل منخفضة الكربون، خاصة تحت سياسة ETS. تؤكد النتائج على ضرورة أن تقوم شركات نقل الحبوب بتحسين أوضاع التحميل لتحقيق توازن بين الجدوى الاقتصادية والأهداف منخفضة الكربون. بالإضافة إلى ذلك، يتم تزويد صانعي السياسات برؤى لتقييم فعالية السياسات منخفضة الكربون وتحسين آليات تسعير الكربون وتخصيص الحصص، مما يعزز نظام نقل الحبوب المستدام. تعتبر الجهود التعاونية بين الحكومات والشركات ضرورية لتعزيز النقل المعبأ وزيادة حوافز السياسات منخفضة الكربون، مما يدفع في النهاية نحو الانتقال إلى إطار عمل فعال ومستدام لنقل الحبوب.
النتائج
تستخدم نتائج الدراسة خوارزمية جينية استدلالية تم تنفيذها في MATLAB، مع اعتماد استراتيجية احتفاظ بالنخبة لتعزيز التحسين العالمي. تشمل المعلمات الرئيسية حجم السكان (NP) 200، و200 تكرار (gen)، واحتمالية التزاوج (Pc) 0.8، واحتمالية الطفرة (Pm) 0.4، ونسبة النخبة (Pe) 0.05. تم تحديد مسارات النقل المثلى للبضائع المحملة والسائبة والمعبأة تحت ثلاث سياسات منخفضة الكربون: سياسة ضريبة الكربون (CTP)، سياسة الحد والتجارة (COP)، ونظام تجارة الانبعاثات (ETS).
تشير النتائج إلى أن مسارات النقل المثلى للبضائع المحملة والسائبة متطابقة، بينما تستفيد النقل المعبأ من نهج النقل المتعدد الوسائط بالسكك الحديدية والمياه، مما يحقق مزايا كبيرة من حيث التكلفة والبيئة. على وجه التحديد، فإن انبعاثات الكربون للنقل المعبأ هي 29,040 كجم، وهو أقل بنسبة 27% من تلك الخاصة بالنقل المحمل والسائب. تم أيضًا تحليل التكاليف الإجمالية وأوقات النقل لكل وضع تحميل، مما يكشف أن المسارات المثلى للنقل المحمل والسائب تستغرق 65.7 ساعة، مقارنة بـ 72.4 ساعة للنقل المعبأ. ومن الجدير بالذكر أنه تحت سياسة ETS، تم تقليل التكاليف الإجمالية لجميع أوضاع التحميل، حيث أظهرت انخفاضًا بنسبة 1% مقارنة بسياسة ضريبة الكربون.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على تطور الدراسات حول نقل الحبوب، مع التأكيد على الحاجة إلى فهم شامل لأنظمة النقل المتعدد الوسائط، خاصة في سياق السياسات منخفضة الكربون. كانت الأبحاث المبكرة تركز بشكل أساسي على توقع أحجام النقل وتحليل العوامل المؤثرة في لوجستيات الحبوب، مع مساهمات ملحوظة تحدد الموانئ الرئيسية وتحسن أوضاع التحميل والنقل لتقليل الخسائر. ومع ذلك، لا يزال هناك فجوة كبيرة في الأدبيات بشأن آثار تسعير الكربون والسياسات على نقل الحبوب، خاصة فيما يتعلق بدمج أوضاع التحميل والنقل الحالية تحت تنظيمات كربون متغيرة.
تقترح الورقة خوارزمية جينية (GA) مع استراتيجية احتفاظ بالنخبة لمعالجة مشكلة النقل المتعدد الوسائط للحبوب، بهدف تحسين مسارات النقل مع تقليل التكاليف المرتبطة بالشحن، وأضرار الشحن، والوقت، وانبعاثات الكربون. تطور الدراسة نماذج رياضية تحت سيناريوهات سياسات كربون مختلفة – سياسة ضريبة الكربون (CTP)، نظام تجارة الانبعاثات (ETS)، وسياسة تعويض الكربون (COP) – لتقييم آثار تسعير الكربون على قرارات النقل. تشير النتائج إلى أنه مع تقلب أسعار الكربون، تزداد تكاليف النقل، مما يؤثر على اختيار أوضاع التحميل وطرق النقل، مع تحول نحو خيارات أكثر صداقة للبيئة تحت قيود زمنية مريحة. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على ضرورة المزيد من الاستكشاف لاستراتيجيات النقل المتعدد الوسائط منخفضة الكربون، خاصة في سياق لوجستيات الحبوب، لتعزيز الاستدامة والكفاءة الاقتصادية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26068-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41663410
Publication Date: 2026-02-09
Author(s): Chenglin Ma et al.
Primary Topic: transportation and logistics systems
Overview
This research paper investigates the optimization of grain multimodal transport paths under various low-carbon policies, focusing on minimizing transportation costs, cargo loss, time, and carbon emissions. A low-carbon grain multimodal transport path optimization model was developed and solved using a heuristic genetic algorithm, with Jiamusi City, a major grain-producing area in China, serving as a case study. The analysis reveals that the carbon tax policy (CTP), carbon emission trading scheme (ETS), and carbon offset policy (COP) significantly influence transportation decisions across three loading modes: bagged, bulk, and containerized. Notably, the containerized rail-water intermodal transportation scheme demonstrated substantial cost and environmental benefits, reducing total costs by 42% compared to bagged transport and 33% compared to bulk transport, while also decreasing carbon emissions by 27%.
The study concludes that containerized transport not only enhances economic efficiency in food logistics but also supports the green transformation of the industry, aligning with the dual carbon goals. The findings indicate that a well-structured carbon pricing mechanism can effectively encourage the adoption of low-carbon transportation solutions, particularly under the ETS policy. The results underscore the necessity for grain transport companies to optimize loading modes to balance economic viability with low-carbon objectives. Additionally, policymakers are provided with insights to assess the effectiveness of low-carbon policies and refine carbon pricing and quota allocation mechanisms, fostering a sustainable grain transportation system. The collaborative efforts of governments and enterprises are essential to promote containerized transport and enhance low-carbon policy incentives, ultimately driving the transition towards an efficient and sustainable grain transport framework.
Results
The results of the study utilize a heuristic genetic algorithm implemented in MATLAB, employing an elite retention strategy to enhance global optimization. Key parameters include a population size (NP) of 200, 200 iterations (gen), a crossover probability (Pc) of 0.8, a mutation probability (Pm) of 0.4, and an elite proportion (Pe) of 0.05. The optimal transportation paths for bagged, bulk, and containerized goods were determined under three low carbon policies: Carbon Tax Policy (CTP), Cap-and-Trade Policy (COP), and Emission Trading System (ETS).
The findings indicate that the optimal transportation paths for bagged and bulk goods are identical, while containerized transportation benefits from a rail-water intermodal approach, yielding significant cost and environmental advantages. Specifically, the carbon emissions for containerized transport are 29,040 kg, which is 27% lower than those for bagged and bulk transport. The total costs and transportation times for each loading mode were also analyzed, revealing that the optimal paths for bagged and bulk transport take 65.7 hours, compared to 72.4 hours for containerized transport. Notably, under the ETS policy, the total costs for all loading modes were minimized, showing a 1% reduction compared to the carbon tax policy.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the evolution of studies on grain transportation, emphasizing the need for a comprehensive understanding of multimodal transport systems, particularly in the context of low-carbon policies. Early research primarily focused on forecasting transportation volumes and analyzing factors influencing grain logistics, with notable contributions identifying key ports and optimizing loading and transportation modes to minimize losses. However, there remains a significant gap in literature regarding the effects of carbon pricing and policies on grain transport, particularly concerning the integration of existing loading and transportation modes under varying carbon regulations.
The paper proposes a genetic algorithm (GA) with an elite retention strategy to address the grain intermodal transportation problem, aiming to optimize transportation paths while minimizing costs associated with freight, cargo damage, time, and carbon emissions. The study develops mathematical models under different carbon policy scenarios—Carbon Tax Policy (CTP), Emission Trading System (ETS), and Carbon Offset Policy (COP)—to evaluate the implications of carbon pricing on transportation decisions. The findings indicate that as carbon prices fluctuate, transportation costs increase, influencing the choice of loading modes and transportation methods, with a shift towards more environmentally friendly options under relaxed time constraints. Overall, the research underscores the necessity for further exploration of low-carbon multimodal transport strategies, particularly in the context of grain logistics, to enhance sustainability and economic efficiency.