• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الآداب والعلوم
  • الإنسانيات
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الآداب والعلوم
  • الإنسانيات
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Assessment of carbon footprint in Qatar's electricity sector: A comparative analysis across various building typologies

    عرض / فتح
    اصدار الناشر (بإمكانك الوصول وعرض الوثيقة / التسجيلةمتاح للجميع Icon)
    اصدار الناشر (تحقق من خيارات الوصول)
    تحقق من خيارات الوصول
    1-s2.0-S1364032123008808-main.pdf (17.17Mb)
    التاريخ
    2023-10-27
    المؤلف
    A., Abulibdeh
    Jawarneh, R.N.
    Al-Awadhi, T.
    Abdullah, M.M.
    Abulibdeh, R.
    El Kenawy, A.M.
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Carbon footprint (CF) estimation has emerged as an integral tool for greenhouse gas (GHG) management, providing direction for emission reduction strategies and verification processes. Since capturing the full lifecycle emissions of goods and services at the city level can be methodologically challenging due to the fact that cities have multiple sources of emissions (e.g. transportation, waste, buildings), our study focused on evaluating the carbon footprint of various types of urban buildings across six sectors. This evaluation was conducted in one of the most rapidly urbanized cities in the Middle East, Doha City, Qatar, and was based on electricity consumption data from 2017 to 2020. Using multiregional input–output life cycle assessment (MRIO-LCA) and hot/coldspot analysis, this study identified CF emission spatiotemporal patterns and the major buildings responsible for the highest emissions. The results indicated that residential villas and the commercial sector had the highest electricity consumption and steady increases in CF emissions during the study period, whereas hotels had the lowest annual electricity consumption among all sectors. The study also identified significant CF emission hotspots from Doha residential buildings in the southwestern and northeastern areas. In contrast, the CF hotspots from commercial buildings were concentrated in the industrial area in the southern part of the city and in the West Bay area in the eastern part. Overall, the findings of this study provide important policy implications and a comprehensive assessment of dynamic changes in CF emissions from different building types.
    معرّف المصادر الموحد
    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032123008808
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2023.114022
    http://hdl.handle.net/10576/55719
    المجموعات
    • الإنسانيات [‎155‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video