การขี่บนทางด่วนคาร์บอน อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งกำลังจะเริ่มต้นขึ้นอีกครั้งในฤดูใบไม้ผลิ!

เพิ่มแหล่งดูดซับคาร์บอน

สร้างแพลตฟอร์มขนาดใหญ่เพื่อจัดการหนวด IoT

เพื่อบรรลุเป้าหมายคาร์บอนคู่ขนาน การพึ่งพาเพียง "การลดรายจ่าย" ไม่เพียงพอ แต่ต้องเพิ่ม "โอเพนซอร์ส" เสียด้วย ท้ายที่สุดแล้ว จีนในฐานะประเทศแรกของโลกที่มีการปล่อยก๊าซคาร์บอน หากรวมแล้วหนึ่งคนสามารถบรรลุเป้าหมายการปล่อยก๊าซคาร์บอนเป็นอันดับสองถึงห้าของสหรัฐอเมริกา อินเดีย รัสเซีย และญี่ปุ่นรวมกันได้ และจากจุดสูงสุดสู่ระดับคาร์บอนสุทธิเป็นกลาง ประเทศที่พัฒนาแล้วให้คำมั่นสัญญาว่าจะบรรลุเป้าหมายภายใน 60 ปี แต่จีนให้เวลาเพียง 30 ปี จึงอาจกล่าวได้ว่าเส้นทางนี้ยาวไกล ดังนั้น การกำจัดคาร์บอนจึงเป็นนโยบายที่ขับเคลื่อนด้วยการส่งเสริมในอนาคต

คู่มือระบุว่าการกำจัดคาร์บอนเกิดขึ้นโดยหลักผ่านแหล่งดูดซับคาร์บอนทางระบบนิเวศที่เกิดจากการแลกเปลี่ยนคาร์บอนและออกซิเจนในระบบนิเวศ และผ่านการดักจับคาร์บอนที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี

ปัจจุบัน โครงการกักเก็บและดูดซับคาร์บอนได้รับการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ โดยส่วนใหญ่อยู่ในพื้นที่ป่าไม้ดั้งเดิม การปลูกป่าทดแทน พื้นที่เพาะปลูก พื้นที่ชุ่มน้ำ และมหาสมุทร จากมุมมองของโครงการที่ได้รับการประกาศออกมาจนถึงปัจจุบัน การรวมตัวของคาร์บอนในพื้นที่ป่าไม้มีจำนวนมากที่สุดและมีพื้นที่กว้างที่สุด อีกทั้งยังให้ประโยชน์สูงสุด โดยมีมูลค่าการซื้อขายคาร์บอนรวมของแต่ละโครงการอยู่ที่หลายพันล้าน

อย่างที่ทราบกันดีว่า การปกป้องป่าไม้เป็นส่วนที่ยากที่สุดในการปกป้องระบบนิเวศ และหน่วยการซื้อขายที่เล็กที่สุดของแหล่งดูดซับคาร์บอนจากป่าไม้คือ 10,000 หมู่ และเมื่อเทียบกับการเฝ้าระวังภัยพิบัติแบบเดิม แหล่งดูดซับคาร์บอนจากป่าไม้ยังจำเป็นต้องมีการจัดการบำรุงรักษารายวัน ซึ่งรวมถึงการวัดแหล่งดูดซับคาร์บอนด้วย จำเป็นต้องมีอุปกรณ์เซ็นเซอร์อเนกประสงค์ที่ผสานรวมการวัดคาร์บอนและการป้องกันอัคคีภัยเข้าด้วยกัน เพื่อรวบรวมข้อมูลสภาพภูมิอากาศ ความชื้น และคาร์บอนที่เกี่ยวข้องแบบเรียลไทม์ เพื่อช่วยเจ้าหน้าที่ในการตรวจสอบและจัดการ

เนื่องจากการจัดการแหล่งดูดซับคาร์บอนมีความชาญฉลาดมากขึ้น จึงสามารถผสานเข้ากับเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งเพื่อสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลแหล่งดูดซับคาร์บอน ซึ่งสามารถตระหนักถึงการจัดการแหล่งดูดซับคาร์บอนที่ "มองเห็นได้ ตรวจสอบได้ จัดการได้ และตรวจสอบย้อนกลับได้" ได้

ตลาดคาร์บอน

การตรวจสอบแบบไดนามิกสำหรับการบัญชีคาร์บอนอัจฉริยะ

ตลาดการซื้อขายคาร์บอนเกิดขึ้นจากโควตาการปล่อยคาร์บอน และบริษัทที่มีเงินช่วยเหลือไม่เพียงพอจะต้องซื้อเครดิตคาร์บอนเพิ่มเติมจากบริษัทที่มีเงินช่วยเหลือส่วนเกินเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดการปล่อยคาร์บอนประจำปี

ในด้านอุปสงค์ คณะทำงาน TFVCM คาดการณ์ว่าตลาดคาร์บอนโลกอาจเติบโตเป็นเครดิตคาร์บอน 1.5-2 พันล้านตันในปี 2573 โดยมีตลาดซื้อขายคาร์บอนสปอตทั่วโลกมูลค่า 30-50 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ หากปราศจากข้อจำกัดด้านอุปทาน มูลค่าตลาดอาจเพิ่มขึ้นถึง 100 เท่า เป็น 7-13 พันล้านตันเครดิตคาร์บอนต่อปีภายในปี 2593 ขนาดของตลาดจะสูงถึง 2 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ

ตลาดการซื้อขายคาร์บอนกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว แต่ความสามารถในการคำนวณคาร์บอนยังไม่ทันกับความต้องการของตลาด

ปัจจุบัน วิธีการบัญชีการปล่อยก๊าซคาร์บอนของจีนส่วนใหญ่อาศัยการคำนวณและการวัดผลในระดับท้องถิ่น มีสองวิธี ได้แก่ การวัดผลในระดับมหภาคของรัฐบาลและการรายงานด้วยตนเองขององค์กรธุรกิจ องค์กรธุรกิจต่างๆ อาศัยการรวบรวมข้อมูลและเอกสารประกอบด้วยตนเองเพื่อรายงานผลอย่างสม่ำเสมอ และหน่วยงานรัฐบาลจะดำเนินการตรวจสอบทีละหน่วยงาน

ประการที่สอง การวัดผลเชิงทฤษฎีมหภาคของรัฐบาลนั้นใช้เวลานานและมักจะเผยแพร่เพียงปีละครั้ง ดังนั้น บริษัทต่างๆ จึงสามารถสมัครรับค่าใช้จ่ายนอกเหนือจากโควตาได้เท่านั้น แต่ไม่สามารถปรับการผลิตเพื่อลดคาร์บอนได้ทันเวลาตามผลการวัดได้

ส่งผลให้วิธีการบัญชีคาร์บอนของจีนโดยทั่วไปแล้วเป็นแบบหยาบ ล่าช้า และเป็นกลไก และยังเปิดโอกาสให้เกิดการปลอมแปลงข้อมูลคาร์บอนและการทุจริตในบัญชีคาร์บอนอีกด้วย

การติดตามคาร์บอนถือเป็นการสนับสนุนที่สำคัญสำหรับระบบการบัญชีและการตรวจสอบเสริม ถือเป็นพื้นฐานในการรับรองความแม่นยำของข้อมูลการปล่อยคาร์บอน นอกจากนี้ยังเป็นพื้นฐานในการประเมินผลเรือนกระจกและเป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการกำหนดมาตรการลดการปล่อยอีกด้วย

ในปัจจุบัน รัฐบาล ภาคอุตสาหกรรม และกลุ่มต่างๆ ได้เสนอมาตรฐานที่ชัดเจนสำหรับการติดตามตรวจสอบคาร์บอน และหน่วยงานรัฐบาลท้องถิ่นต่างๆ เช่น เมืองไทโจวในมณฑลเจียงซู ก็ได้กำหนดมาตรฐานระดับเทศบาลแห่งแรกในสาขาการติดตามตรวจสอบการปล่อยคาร์บอนในประเทศจีนเช่นกัน

จะเห็นได้ว่าการใช้ระบบตรวจจับอัจฉริยะเพื่อรวบรวมข้อมูลดัชนีสำคัญในการผลิตขององค์กรแบบเรียลไทม์นั้น ทำให้การใช้บล็อคเชน อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และเทคโนโลยีอื่นๆ อย่างครอบคลุม การสร้างการผลิตขององค์กร การปล่อยคาร์บอน การปล่อยมลพิษ การใช้พลังงาน ระบบดัชนีการตรวจสอบแบบไดนามิกแบบเรียลไทม์แบบบูรณาการ และแบบจำลองการเตือนล่วงหน้าได้กลายเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้