सार परिचय अस्पताल जलवायु परिवर्तन के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होने के साथ-साथ ग्रीनहाउस गैस (GHG) उत्सर्जन में भी महत्वपूर्ण योगदानकर्ता हैं। सऊदी अरब जैसे गर्म-शुष्क क्षेत्रों में, पारंपरिक वार्षिक कार्बन फुटप्रिंट आकलन अक्सर मौसमी मांग पैटर्न और परिचालन संबंधी अक्षमताओं को अस्पष्ट कर देते हैं, जो प्रभावी शमन योजना के लिए महत्वपूर्ण हैं। उद्देश्य इस अध्ययन ने अत्यधिक जलवायु परिस्थितियों में अस्पताल की स्थिरता के लिए परिचालन रूप से प्रासंगिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए एक बड़े तृतीयक स्वास्थ्य सेवा केंद्र के भीतर कार्बन फुटप्रिंट रुझानों और लागत-उत्सर्जन गतिशीलता की जांच की। तरीके Sultan Bin Abdulaziz Humanitarian City (SBAHC), जो कि एक 511-बिस्तर वाला पुनर्वास अस्पताल है, में एक हाइब्रिड गतिविधि-आधारित और व्यय-आधारित कार्बन फुटप्रिंट मूल्यांकन आयोजित किया गया था। समय-आधारित (टेम्पोरल) विश्लेषण को सक्षम करने के लिए Scope 1, Scope 2, और चयनित Scope 3 श्रेणियों में मासिक उत्सर्जन का परिमाणीकरण किया गया। डीकार्बोनाइजेशन हस्तक्षेपों के प्राथमिकता निर्धारण का समर्थन करते हुए, वित्तीय व्यय को पर्यावरणीय प्रभाव के साथ एकीकृत करने के लिए लागत-उत्सर्जन दक्षता मेट्रिक्स लागू किए गए थे। परिणाम SBAHC का कुल 2023 कार्बन फुटप्रिंट 41.76 kt CO₂e था, जो 262.9 kg CO₂e/m²/year की उत्सर्जन तीव्रता के अनुरूप है। ग्रिड बिजली से Scope 2 उत्सर्जन का हिस्सा सबसे बड़ा (49.13%, 20.52 kt CO₂e) था, जिसके बाद Scope 3 उत्सर्जन (48.55%, 20.28 kt CO₂e) का स्थान था, जो परिचालन ऊर्जा उपयोग और आपूर्ति-श्रृंखला प्रभावों के बीच लगभग समानता को दर्शाता है। बिजली उत्सर्जन में शीतलन (कूलिंग) की मांग से जुड़े स्पष्ट ग्रीष्मकालीन शिखर (पीक) देखे गए, जो अस्पताल की ऊर्जा प्रणालियों पर जलवायु संबंधी तनाव के प्रभाव को उजागर करते हैं। लागत-उत्सर्जन विश्लेषण ने ग्रिड बिजली और रेफ्रिजरेंट की पहचान उत्सर्जन में कमी के लिए प्राथमिकता वाले लीवरेज बिंदुओं के रूप में की, जो समशीतोष्ण-क्षेत्र के अस्पतालों में रिपोर्ट किए गए आपूर्ति-श्रृंखला-प्रधान पैटर्न से भिन्न है। निष्कर्ष समय-आधारित पृथक्करण को लागत-उत्सर्जन दक्षता मेट्रिक्स के साथ जोड़कर, यह अध्ययन पारंपरिक अस्पताल कार्बन लेखांकन का विस्तार करता है और गर्म-शुष्क परिवेश में जलवायु-अनुकूल स्वास्थ्य सेवा स्थिरता के लिए एक निर्णय-समर्थन ढांचा प्रदान करता है।
Alhamza et al. (Sun,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।