DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-84423-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39747963
تاريخ النشر: 2025-01-02
المؤلف: Kecheng Zhang وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تتناول هذه الورقة البحثية الدور الهام للزراعة في انبعاثات غازات الدفيئة العالمية وتقترح نموذجًا مبتكرًا متكاملًا لتعزيز استراتيجيات تقليل الكربون. يجمع النموذج بين مجموعة فيرماتيان نيوتروسوفيك مع نظام قياس غير خطي ذو تأثير مرجح وعملية التحليل الهرمي (AHP) جنبًا إلى جنب مع طريقة وزن الإنتروبيا (EWM) لتقييم العوامل المؤثرة في انبعاثات الكربون الزراعية. تكشف النتائج أن سياسة تقليل انبعاثات الكربون (المشار إليها بـ $\tau_4$) هي العامل الأكثر أهمية، بقيمة 0.220، تليها إدارة الزراعة المستدامة ($\tau_8$) واعتماد التكنولوجيا الزراعية ($\tau_6$)، والتي تم تحديدها كأكثر العوامل تأثيرًا من حيث السببية بقيمة 0.7737.
تؤكد الدراسة على أهمية نهج متعدد الأبعاد يشمل صياغة سياسات فعالة، وممارسات إدارة مستدامة، واعتماد تقنيات زراعية متقدمة للتخفيف من الانبعاثات. كما تبني مخطط علاقة شبكية لتوضيح الترابطات بين العوامل المختلفة. بينما يظهر النموذج متانة ويقدم رؤى قيمة لصانعي السياسات، فإنه يعترف بالقيود مثل التحيزات المحتملة في تقييمات الخبراء والحاجة إلى نطاق أوسع من العوامل المؤثرة في الأبحاث المستقبلية. تسهم الورقة في النهاية في النقاش حول التخفيف من آثار تغير المناخ من خلال تقديم إطار عملي لتقييم القضايا المعقدة المتعلقة بالاستدامة الزراعية، وبالتالي دعم الهدف العالمي للحياد الكربوني.
النتائج
في هذا القسم، استخدم المؤلفون نموذج فيرماتيان نيوتروسوفيك WINGS-BWM لتحديد وتقييم العوامل الحرجة التي تؤثر على تقليل انبعاثات الكربون في القطاع الزراعي. تم تصميم المنهجية المستخدمة في هذا التقييم لالتقاط التعقيدات وعدم اليقين المتأصل في عملية اتخاذ القرار المتعلقة بانبعاثات الكربون. يتم تقديم نتائج هذا التقييم بالتفصيل في الأقسام التالية، مع تسليط الضوء على المحددات الهامة التي تؤثر على فعالية استراتيجيات تقليل الكربون في الزراعة.
المناقشة
في هذا القسم، يقدم المؤلفون المفاهيم الأساسية والقواعد التشغيلية لمجموعات فيرماتيان الضبابية (FFS)، والمجموعات النيوتروسوفية ذات القيمة الواحدة (SVNS)، ومجموعات فيرماتيان النيوتروسوفية (FNS). يتم تعريف مجموعة فيرماتيان الضبابية على أنها ثلاثية مرتبة تتكون من قيم العضوية الحقيقية والزائفة، مقيدة ضمن الفترة [0,1]، مع درجة من عدم التحديد يتم قياسها بواسطة صيغة محددة. يتم التعبير عن القواعد التشغيلية لدمج FFS وSVNS من خلال عمليات رياضية متنوعة، بما في ذلك الجمع، والضرب، والتقاطع، والاتحاد. كما يعرف المؤلفون العمليات الخاصة بـ FNS، مع التأكيد على العلاقات بين دوال العضوية والقيود الخاصة بها.
تدمج المنهجية إطار FNS مع طريقة WINGS-AHP-EWM لمعالجة مشكلة اتخاذ القرار متعددة المعايير المتعلقة بتقليل الكربون الزراعي. تتكشف العملية على ثلاث مراحل: أولاً، تحديد العوامل المؤثرة من خلال استبيانات الخبراء وبناء مصفوفة تأثير مباشر؛ ثانيًا، تطبيق طريقة WINGS لتطبيع وتحليل البيانات، مما يؤدي إلى مصفوفة قوة التأثير الكلي؛ وثالثًا، دمج عملية التحليل الهرمي (AHP) وطريقة وزن الإنتروبيا (EWM) لاشتقاق الأوزان لكل عامل. يؤكد المؤلفون على أهمية التحقق من صحة الخبراء واستخدام نظرية الألعاب لتعزيز متانة نظام الوزن، بهدف تقديم إطار شامل لاتخاذ القرار في تقليل الكربون الزراعي.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-84423-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39747963
Publication Date: 2025-01-02
Author(s): Kecheng Zhang et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
This research paper addresses the significant role of agriculture in global greenhouse gas emissions and proposes an innovative integrated model to enhance carbon reduction strategies. The model combines the Fermatean Neutrosophic Set with the Weighted Influence Nonlinear Gauge System and the Analytic Hierarchy Process (AHP) alongside the Entropy Weight Method (EWM) to evaluate the factors influencing agricultural carbon emissions. The findings reveal that carbon emission reduction policy (denoted as $\tau_4$) is the most critical factor, with a value of 0.220, followed by sustainable agricultural management ($\tau_8$) and agricultural technology adoption ($\tau_6$), which is identified as the most influential factor in terms of causality with a value of 0.7737.
The study emphasizes the importance of a multi-faceted approach that includes effective policy formulation, sustainable management practices, and the adoption of advanced agricultural technologies to mitigate emissions. It also constructs a network relationship diagram to illustrate the interconnections among various factors. While the model demonstrates robustness and offers valuable insights for policymakers, it acknowledges limitations such as potential biases in expert evaluations and the need for a broader range of influencing factors in future research. The paper ultimately contributes to the discourse on climate change mitigation by providing a practical framework for assessing complex agricultural sustainability issues, thereby supporting the global goal of carbon neutrality.
Results
In this section, the authors employed the Fermatean Neutrosophic WINGS-BWM model to identify and evaluate the critical factors affecting carbon emission reductions in the agricultural sector. The methodology applied in this assessment is designed to capture the complexities and uncertainties inherent in the decision-making process related to carbon emissions. The results of this evaluation are presented in detail in the following sections, highlighting the significant determinants that influence the effectiveness of carbon reduction strategies in agriculture.
Discussion
In this section, the authors introduce foundational concepts and operational rules for Fermatean fuzzy sets (FFS), single valued neutrosophic sets (SVNS), and Fermatean neutrosophic sets (FNS). A Fermatean fuzzy set is defined as an ordered triple comprising truth and false membership values, constrained within the interval [0,1], with a degree of indeterminacy quantified by a specific formula. The operational rules for combining FFS and SVNS are articulated through various mathematical operations, including addition, multiplication, intersection, and union. The authors also define the operations for FNS, emphasizing the relationships between membership functions and their respective constraints.
The methodology integrates the FNS framework with the WINGS-AHP-EWM method to tackle a multi-criteria decision-making problem related to agricultural carbon reduction. The process unfolds in three stages: first, identifying influential factors through expert questionnaires and constructing a direct influence matrix; second, applying the WINGS method to normalize and analyze the data, culminating in a total strength-influence matrix; and third, incorporating the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Entropy Weight Method (EWM) to derive weights for each factor. The authors emphasize the importance of expert validation and the use of game theory to enhance the robustness of the weighting scheme, ultimately aiming to provide a comprehensive framework for decision-making in agricultural carbon reduction.