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Using Grey Relational Analysis to Evaluate Energy Consumption CO2 Emissions and Growth Patterns in China’s Provincial Transportation Sectors

机译：使用灰色关联分析评估中国省交通运输部门的能源消耗CO2排放量和增长方式

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摘要

The transportation sector is a complex system. Collecting transportation activity and the associated emissions data is extremely expensive and time-consuming. Grey Relational Analysis provides a viable alternative to overcome data insufficiency and gives insights for decision makers into such a complex system. In this paper, we achieved three major goals: (i) we explored the inter-relationships among transportation development, energy consumption and CO2 emissions for 30 provincial units in China; (ii) we identified the transportation development mode for each individual province; and (iii) we revealed policy implications regarding the sustainable transportation development at the provincial level. We can classify the 30 provinces into eight development modes according to the calculated Grey Relational Grades. Results also indicated that energy consumption has the largest influence on CO2 emission changes. Lastly, sustainable transportation policies were discussed at the province level according to the level of economy, urbanization and transportation energy structure.
机译：运输部门是一个复杂的系统。收集运输活动和相关的排放数据非常昂贵且耗时。灰色关联分析为克服数据不足提供了可行的替代方案，并为决策者提供了深入了解如此复杂系统的见解。在本文中，我们实现了三个主要目标：（i）探索了中国30个省级单位的交通发展，能源消耗和CO2排放之间的相互关系； （ii）我们确定了每个省的交通发展模式； （iii）我们揭示了有关省级可持续交通发展的政策含义。根据计算出的灰色关联度，我们可以将30个省分为8个发展模式。结果还表明，能源消耗对CO2排放变化的影响最大。最后，根据经济，城市化水平和运输能源结构的层次，在省一级讨论了可持续运输政策。

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