Một nghiên cứu mới sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích khoảng 1.500 chính sách về biến đổi khí hậu đã xác định được những biện pháp có hiệu quả nhất trong việc giảm phát thải khí nhà kính. Kết quả cho thấy các chính sách kết hợp nhiều công cụ thường hiệu quả hơn so với các biện pháp đơn lẻ.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science đã phát hiện 63 biện pháp can thiệp ở 35 quốc gia dẫn đến sự giảm phát thải đáng kể, trung bình cắt giảm 19% lượng khí thải. Phần lớn các kết quả này liên quan đến việc kết hợp từ 2 chính sách trở lên. Tổng cộng, 63 chính sách này đã cắt giảm từ 0,6 đến 1,8 tỉ tấn CO2.

Annika Stechemesser, đồng tác giả nghiên cứu từ Viện Nghiên cứu Tác động Khí hậu Potsdam (Ðức), nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng đúng sự kết hợp chính sách hơn là số lượng chính sách. Ví dụ, việc Anh loại bỏ dần các nhà máy điện than đã thành công nhờ kết hợp với các cơ chế định giá như mức giá carbon tối thiểu. Tương tự, ở Na Uy, lệnh cấm xe động cơ đốt trong đạt hiệu quả cao nhất khi kết hợp với ưu đãi về giá, giúp xe điện trở nên rẻ hơn.

Phương pháp nghiên cứu sáng tạo này đã kết hợp Công nghệ Máy học (Machine Learning) với phân tích thống kê để xác định những đợt giảm phát thải lớn trong 4 lĩnh vực phát thải cao: xây dựng, điện lực, công nghiệp và giao thông. Kết quả cho thấy một số cách kết hợp chính sách hoạt động hiệu quả hơn trong các lĩnh vực và nền kinh tế cụ thể.

Ðối với việc giảm phát thải liên quan đến phát điện, các biện pháp can thiệp về giá như thuế năng lượng đặc biệt hiệu quả ở các nước có thu nhập cao, nhưng ít hiệu quả hơn ở các nước có thu nhập thấp và trung bình. Trong lĩnh vực xây dựng, các sự kết hợp chính sách, bao gồm việc loại bỏ dần và cấm các hoạt động gây phát thải, đã giúp giảm phát thải nhiều gấp đôi việc thực hiện riêng lẻ các chính sách đó.

Ðáng chú ý, thuế là chính sách duy nhất đạt được mức giảm phát thải gần như bằng hoặc lớn hơn khi áp dụng độc lập, so với khi kết hợp với các chính sách khác trong cả 4 lĩnh vực.

THANH TÙNG (TTXVN)