قام الذكاء الاصطناعي بتحليل 1500 سياسة لتقليل الانبعاثات. كانت هذه ناجحة.

استخدم الباحثون التعلم الآلي لتحليل حوالي 1500 سياسة مناخية وتحديد تلك السياسات التي خفضت بشكل كبير انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. دراستك التي اليوم فيهاعلوموجدت دراسة منشورة أن السياسات التي تجمع بين عدة أدوات تكون أكثر فعالية في خفض الانبعاثات من التدابير القائمة بذاتها ¹.

وحدد التحليل 63 تدخلاً في 35 دولة أدت إلى تخفيضات كبيرة في الانبعاثات، مما أدى إلى خفضها بمعدل 19%. وكانت معظم التخفيضات مرتبطة بسياستين أو أكثر. وقد نجحت السياسات الـ 63 مجتمعة في خفض الانبعاثات بمقدار 0.6 إلى 1.8 جيجا طن من مكافئ ثاني أكسيد الكربون.

تقول أنيكا ستيتشيميسر، المؤلفة المشاركة والباحثة في معهد بوتسدام لأبحاث تأثير المناخ في ألمانيا، إن الحصول على المزيج الصحيح من السياسات أكثر أهمية من استخدام العديد من السياسات المختلفة. على سبيل المثال، في المملكة المتحدة، نجح التخلص التدريجي من محطات الطاقة التي تعمل بالفحم لأنه تم استخدامه بالاقتران مع آليات التسعير مثل السعر الأدنى للكربون، في حين كان الحظر على محركات الاحتراق الداخلي في النرويج أكثر فعالية عندما اقترن بحافز التسعير الذي جعل السيارات الكهربائية أرخص.

يقول جان مينكس، خبير الاقتصاد البيئي في معهد أبحاث ميركاتور للمشاعات العالمية وتغير المناخ في برلين: "على حد علمي، إنها دراسة فريدة من نوعها توفر مثل هذا التقييم العالمي".

الطريق إلى خفض الانبعاثات

وكجزء من التحليل، استخدمت ستيتشيميسر وزملاؤها قاعدة بيانات تضم 1500 سياسة مناخية تم تنفيذها بين عامي 1998 و2022 في 41 دولة، بما في ذلك أكبر ثلاث دول مصدرة لانبعاثات الغازات الدفيئة في جميع أنحاء العالم: الصين، الولايات المتحدة و الهند. وتنقسم السياسات إلى 48 فئة، من خطط تداول الانبعاثات إلى إصلاح دعم الوقود الأحفوري.

يقول ستيتشيميسر: "ركزت التقييمات السابقة عادة على عدد محدود من السياسات البارزة في بلدان مختارة، وأغفلت مئات التدابير الأخرى".

جمع المؤلفون بين التعلم الآلي ونهج تحليلي إحصائي لتحديد التخفيضات الكبيرة في الانبعاثات في أربعة قطاعات عالية الانبعاثات - المباني والطاقة والصناعة والنقل. وقاموا بمقارنة النتائج بالسياسات الموجودة في قاعدة البيانات لتقييم السياسات ومجموعات السياسات التي أدت إلى أكبر تخفيضات في الانبعاثات.

يقول زينج ساينا، الذي قام بتحليل سياسات المناخ العالمية في جامعة ساوث إيست في نانجينج بالصين: "إنها طريقة ذكية جدًا". وتضيف قائلة إن الطريقة التقليدية كانت تتمثل في مراجعة السياسات العديدة واختيار السياسات المهمة، لكن هذا النهج غير موضوعي وشاق. "بدلاً من ذلك، استخدم المؤلفون التعلم الآلي لاكتشاف التغيرات الكبيرة في الانبعاثات. وهذا أكثر موضوعية."

المزيج الصحيح

وأظهرت النتائج أن مجموعات معينة من السياسات تعمل بشكل أفضل في قطاعات واقتصادات معينة. وفيما يتعلق بخفض الانبعاثات المرتبطة بتوليد الكهرباء، كانت تدابير التسعير مثل ضرائب الطاقة فعالة بشكل خاص في البلدان المتقدمة للغاية، ولكنها أقل فعالية في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل.

وفي قطاع البناء، أدت مزيج السياسات التي تعمل على التخلص التدريجي من الأنشطة المولدة للانبعاثات وحظرها إلى مضاعفة التخفيضات مقارنة بتنفيذ هذه السياسات بشكل فردي.

وكانت الضرائب هي السياسة الوحيدة التي حققت تخفيضات متساوية تقريبا أو أكبر في الانبعاثات في جميع القطاعات الأربعة كسياسة قائمة بذاتها، بدلا من مزيج من السياسات.

يقول مينكس إن نهج الدراسة المدعوم بالذكاء الاصطناعي سمح للباحثين لأول مرة بتقييم فعالية عدد كبير من السياسات المناخية من قائمة جرد عالمية للانبعاثات تغطي مختلف البلدان والقطاعات.

بالنسبة للباحثين الآخرين، تعتبر هذه الورقة مثيرة للقلق. وقال شو تشي، عالم البيئة في جامعة نانجينغ: "تحذر هذه الدراسة البلدان في جميع أنحاء العالم من أن سياساتها المناخية كان لها تأثير محدود للغاية حتى الآن". وأضاف شو: "تحتاج السياسات الحالية إلى المراجعة وإجراء التغييرات".

ال الانبعاثات السنوية في العالم بحلول عام 2030، من المتوقع أن تكون الانبعاثات 15 جيجا طن من مكافئ ثاني أكسيد الكربون أعلى مما هو مطلوب للحفاظ على ظاهرة الاحتباس الحراري عند أقل من درجتين مئويتين فوق مستويات ما قبل الصناعة، وفقًا للأمم المتحدة.