Was ist die Unsicherheit bei der Messung von Kohlenstoffemissionen?
Der CO2-Fußabdruck, eine von Natur aus ungenaue Schätzung
Die verschiedenen existierenden Methoden zur Berechnung des CO2-Fußabdrucks sind entstanden, um es Organisationen zu ermöglichen, ihre Treibhausgasemissionen anhand ihrer Tätigkeitsdaten zu schätzen: Energieverbrauch, Menge der eingekauften Materialien oder Produkte, zurückgelegte Kilometer usw. Diese Daten werden in der Regel von den Mitarbeitern der Organisation verwendet.
Es gibt zwar Geräte und Techniken, um Treibhausgasemissionen direkt in der Luft zu messen, aber dieser Ansatz ist natürlich nicht praktikabel, um die Emissionen, die durch die Aktivitäten selbst kleiner Unternehmen verursacht werden, schnell und effizient zu messen. Um Organisationen dazu zu bewegen, ihre Emissionen zu reduzieren, war es daher notwendig, Berechnungsstandards zu entwickeln, die es ihnen ermöglichen, "einfach" auf einen Schätzwert für die Menge ihrer Gasemissionen zuzugreifen. So entstanden die verschiedenen Methoden zur Erstellung von Treibhausgasbilanzen.
Der sogenannte "CO2-Fußabdruck eines Unternehmens" ist also das Ergebnis verschiedener Datenerhebungen, die ihrerseits gemessen werden, und von Operationen (Multiplikationen, Summen, Extrapolationen usw.), die mit diesen Daten durchgeführt werden. Es liegt in der Natur der Sache, dass die Berechnung eines CO2-Fußabdrucks eine Schätzung ist und daher mit einer gewissen Unsicherheit behaftet ist.
Es ist wichtig, daran zu erinnern, dass es bei der Erstellung der CO2-Bilanz eines Unternehmens nicht darum geht, das Ergebnis mit anderen Akteuren zu vergleichen, was zu endlosen Debatten über die Berechnungsmethoden führen würde, sondern vielmehr darum, Hebel zur Verringerung des CO2-Ausstoßes zu identifizieren und die Übung im Laufe der Zeit zu wiederholen, um die Relevanz und Wirksamkeit der von der eigenen Organisation unternommenen Anstrengungen zur Verringerung des CO2-Ausstoßes festzustellen.
Zur Erinnerung: Wie wird ein CO2-Fußabdruck berechnet?
Vereinfacht ausgedrückt bedeutet die Berechnung des CO2-Fußabdrucks eines Unternehmens, dass man die durch seine Aktivitäten verursachten Emissionen zusammenzählt. Die Emissionen jeder induzierten Aktivität werden durch Multiplikation der gemessenen physischen Aktivitätsdaten (verbrauchte KWh Energie, ausgegebene Euro, gekaufte Kilogramm Material, gekaufte und verkaufte Produktmengen, belegte m2 Gebäude- oder Landfläche usw.) mit einem Emissionsfaktor ermittelt, der die Umrechnung in eine einzige Referenzeinheit, das "CO2-Äquivalent" (CO2e), ermöglicht.
Die Methoden zur Berechnung des CO2-Fußabdrucks basieren daher auf Äquivalenzen, die zwischen einer bekannten, vom Unternehmen verbrauchten Ressourcenmenge und einer äquivalenten Menge an Kohlendioxid , die bei der Produktion dieser Ressourcen oder Aktivitäten in die Atmosphäre freigesetzt wird, festgelegt werden. Beispielsweise gehen wir im Allgemeinen davon aus, dass der Verzehr von 1 kg Tomaten 0,624 kgCO2e entspricht, die ausgestoßen werden (während der landwirtschaftlichen Prozesse, des Transports, des Vertriebs...).
Diese Umrechnung wird durch Emissionsfaktoren ermöglicht. Diese werden durch Laboruntersuchungen, Fallstudien, Mittelwerte und Extrapolationen, ... berechnet.
Was sind die Quellen der Unsicherheit bei der Berechnung eines CO2-Fußabdrucks?
Bei der Erstellung einer Treibhausgas (THG)-Bilanz besteht die Unsicherheit also hauptsächlich an zwei Stellen: bei den gesammelten Aktivitätsdaten und bei den gewählten Emissionsfaktoren (EF) . Daraus ergibt sich eine Unsicherheit in Bezug auf das Endergebnis der berechneten Gesamtmenge an Treibhausgasemissionen.
Da die Treibhausgasbilanzierung auf der Multiplikation und anschließenden Summierung von Daten beruht, die alle mit einem Unsicherheitsfaktor behaftet sind, ist auch das Endergebnis, die Gesamtmenge der emittierten Treibhausgase, mit einem Unsicherheitsfaktor behaftet. In diesem Fall spricht man von derAggregation der Unsicherheit. Aus diesem Grund ist es auch wichtig, eine CO2-Bilanz immer als eine Größenordnung und nicht als einen exakten Wert zu betrachten.
Es gibt viele Gründe für die Unsicherheit, mit der Aktivitätsdaten und Emissionsfaktoren behaftet sind:
- Mangelnde Vollständigkeit : Die Menge der Quelldaten beeinflusst die Genauigkeit.
- Unzuverlässigkeit: die Qualität der Messung oder das Niveau der Schätzung.
- Mangelnde zeitliche Repräsentativität: Die "Frische" der Daten, deren letzte Aktualisierung möglicherweise schon lange zurückliegt.
- Mangel an geografischer Repräsentativität: Die Übereinstimmung eines Datensatzes, der zur Schätzung der Realität vor Ort verwendet wird.
Die Unsicherheit, die von den Aktivitätsdaten getragen wird
Der Grad der Unsicherheit von Aktivitätsdaten wird empirisch festgelegt, je nach ihrer Herkunft und Qualität.
- Wenn die Daten gemessen oder "spezifisch" sind, schätzt man die Unsicherheit zwischen 0 und 5%. Dies ist z. B. bei einem Stromverbrauchswert der Fall, der von einem Zähler abgelesen wird.
- Wenn die Messung extrapoliert oder "semispezifisch" ist, wird die Unsicherheit auf 30% geschätzt. Wenn z. B. die Ablesung des Stromzählers nur an 3 von 5 Standorten eines Unternehmens möglich ist; eine Extrapolation der Daten für die verbleibenden 2 Standorte kann vorgenommen werden und das Ergebnis wird daher eine größere Unsicherheit tragen.
- Wenn die Messung statistisch oder "generisch" ist, liegt die geschätzte Unsicherheit bei 50 %. Dies entspricht zum Beispiel der Statistik über den durchschnittlichen Arbeitsweg der Franzosen.
Diese Kategorisierung der Unsicherheit wird in Frankreich von der Association pour la transition Bas Carbone (ABC) aufgestellt, die auch die Referenzmethode Bilan Carbone® trägt und verbreitet.
Die Unsicherheit, mit der die Emissionsfaktoren behaftet sind
Bei Emissionsfaktoren ergibt sich die Unsicherheit aus der Art und Weise, wie der Emissionsfaktor bestimmt wurde, sowie aus der Anzahl und Genauigkeit der Parameter, die in seine Berechnung einfließen. Die ADEME, die eine der weltweit größten Datenbanken für Emissionsfaktoren betreibt , bietet eine Schätzung der Unsicherheit für die meisten ihrer Emissionsfaktoren sowie eine Dokumentation über die Herkunft des Faktors, um die Berechnungsweise jedes Emissionsfaktors zu verdeutlichen.
Eine "geringe" Unsicherheit in der Größenordnung von 5% entspricht z. B. dem Emissionsfaktor der Treibstoffverbrennung. Die Menge an CO2, die bei der Verbrennung eines Liters Kraftstoff freigesetzt wird, konnte ziemlich genau gemessen werden. Je nach Verbrennungsbedingungen wird nicht der gesamte verbrauchte Kraftstoff in CO2 umgewandelt (unverbrannte Stoffe, VOCs, ...), was die anhaltend geringe Unsicherheit erklärt.
Eine hohe Unsicherheit von etwa 50% entspricht z. B. den CO2e-Emissionsfaktoren pro Kilometer eines Straßengüterfahrzeugs. In diesem Fall können die tatsächlichen Emissionen je nach Fahrweise, Wetter, Topografie und tatsächlicher Auslastung des Lkw variieren.
Die Unsicherheit von monetären Emissionsfaktoren ist wesentlich größer als die Unsicherheit von physischen Emissionsfaktoren. Monetäre Emissionsfaktoren sind in der Regel mit einer Unsicherheit von 80% behaftet. Dies gilt insbesondere für die meisten monetären Emissionsfaktoren, die in der ADEME-Datenbank enthalten sind.
Daher ist es, wenn möglich, besser, Daten zu verwenden, die auf den eigenen Fall zugeschnitten sind, als allgemeine Daten. Im Beispiel des Straßengüterverkehrs ist die Verwendung von Daten über den eigenen Kraftstoffverbrauch besser als die Verwendung allgemeiner Daten über die durchschnittlichen Emissionen pro Kilometer.
Um die Unsicherheit einer Bilanz zu verringern, empfehlen die Referenzorganisationen die Verwendung von physischen und spezifischen Aktivitätsdaten und die Wahl möglichst spezifischer Emissionsfaktoren. Es wird daher dringend empfohlen, monetäre Daten nur als letzten Ausweg zu verwenden, um eine im Laufe der Zeit verwertbare CO2-Bilanz zu gewährleisten.
Warum ist es wichtig, Unsicherheiten zu berücksichtigen, wenn man eine CO2-Bilanz erstellt?
Um eine exzellente Berichterstattung zu gewährleisten, empfiehlt die Bilan Carbone®-Methode unter anderem die Einhaltung der Grundsätze der Genauigkeit und Vollständigkeit der gemessenen Emissionen. Das bedeutet, dass Verzerrungen und Unsicherheiten so weit wie möglich reduziert werden sollten, während gleichzeitig versucht wird, möglichst viele Emissionen während seiner Messung zu erfassen.
Die Messung der Unsicherheit bedeutet auch, dass Sie die Qualität Ihrer CO2-Bilanz im Laufe der Zeit verbessern können. Es ist wichtig zu wissen, dass die genaue Berechnung der Unsicherheit nicht für alle methodischen Standards obligatorisch ist, obwohl sie im Allgemeinen zumindest in qualitativer Hinsicht empfohlen wird. So ist es beispielsweise bei der Erstellung einer Kohlenstoffbilanz® verpflichtend, die Unsicherheiten der Emissionspositionen anzugeben, bei BEGES und GHG Protocol ist dies jedoch nur optional.
Die Unsicherheit über den eigenen CO2-Fußabdruck zu verfolgen und zu reduzieren, ermöglicht :
- Unsicherheitsquellen zu identifizieren unddie Qualität ihrer Treibhausgasbilanz von Jahr zu Jahr zu verbessern.
- eine im Zeitverlauf verlässlichere und damit besser nutzbare CO2-Bilanz zu erhalten, um den Übergang zu vollziehen und die Auswirkungen zu verringern.
- homogenere Bilanzen zu haben und somit leichter zwischen verschiedenen Jahren oder verschiedenen Einheiten vergleichbar zu sein.
- bei der Identifizierung seiner Hebel zur Dekarbonisierung und der Priorisierung seines Aktionsplans zur Dekarbonisierung nicht verzerrt zu werden.
Wie werden die Gesamtunsicherheit und die Unsicherheit in Verbindung mit den Emissionsposten berechnet?
Die Unsicherheit, die von Aktivitätsdaten und Emissionsfaktoren getragen wird, ist in der Regel mit einem Konfidenzintervall von 95% verbunden, d.h. die Wahrscheinlichkeit, dass der tatsächliche Wert innerhalb dieses Intervalls liegt (z.B. + oder - 30%), beträgt 95%.
Sobald alle Daten eine zugehörige Unsicherheit haben, werden zwei Formeln verwendet, um die Unsicherheiten zu aggregieren. Die erste Formel (A) liefert die Unsicherheit einer Summe, ausgedrückt in Prozent :
Mit der zweiten Formel (B) erhält man die Unsicherheit eines Produkts, ebenfalls in Prozent ausgedrückt :
Um die Unsicherheit zu erhalten, die mit dem CO2-Fußabdruck eines Unternehmens verbunden ist, werden wir die Unsicherheiten in folgenden Schritten kombinieren :
- Verwenden Sie die erste Formel (A), um die Unsicherheit zu erhalten, die mit der Messung eines Aktivitätsdatums eines Emissionspostens verbunden ist. Wobei die Formel auf die Unsicherheiten der verschiedenen Messpunkte eines Aktivitätsdatums angewendet wird (z. B. die Menge an Strom, die von allen Standorten eines Unternehmens verbraucht wird).
- Verwenden Sie die zweite Formel (B), um die Unsicherheit in Verbindung mit dem CO2e-Wert eines Emissionspostens zu erhalten. Die Formel wird in diesem Fall auf die Unsicherheit der im vorherigen Punkt berechneten Aktivitätsdaten und die Unsicherheit des Emissionsfaktors angewendet, mit dem man einen CO2e-Wert erhält.
- Schließlich wird wieder die erste Formel (A) verwendet, um die Unsicherheit zu erhalten, die mit dem Wert der Gesamtemissionen des Unternehmens verbunden ist. Die Formel wird in diesem Fall auf die Unsicherheiten aller Emissionspositionsdaten angewendet, die durch Wiederholung der beiden vorherigen Punkte berechnet wurden.
Die Grenzen der Unsicherheitsberechnung bei der Analyse des eigenen CO2-Fußabdrucks
Aus der obigen Formelverkettung geht hervor, dass die Gesamtunsicherheit tendenziell abnimmt, je mehr Werte wir haben. Das ist einerseits interessant, weil es natürlich zur Vollständigkeit der Datenerhebung ermutigt, andererseits kann es aber auch dazu führen, dass die Analyse des Ergebnisses verzerrt wird, indem die Unsicherheit in Bezug auf bestimmte Daten oder Emissionspositionen verringert wird.
Bei der Berechnung einer Emissionsposition zum Beispiel. Ein Unternehmen, das zahlreiche Daten über Ausgaben bei verschiedenen Lieferanten desselben Produkts sammelt und einen einzigen, sehr unsicheren monetären Emissionsfaktor verwendet, um die entsprechenden Emissionen zu ermitteln, würde eine mittlere bis geringe Endunsicherheit seiner Emissionen erhalten. Das Problem hierbei ist die daraus resultierende Analyse- und Entscheidungsfähigkeit, die es nicht erlaubt, Fragen zu beantworten wie "Mit welchem Lieferanten soll ich vorrangig zusammenarbeiten, um meine Scope-3-Emissionen zu verringern?
Die oben vorgestellten Formeln zur Berechnung der aggregierten Unsicherheit basieren auf der Annahme einer geringen Korrelation zwischen den Datenpunkten, was in der Praxis nicht immer der Fall ist, je nachdem, welche Kohlenstoffmethode auf die Quelldaten angewandt wird. In einigen Fällen kann die Verwendung einer großen Anzahl von Quelldaten zu einer künstlichen Verringerung der aggregierten Unsicherheit führen, wenn die Korrelation zwischen den Daten nicht beachtet wird, und somit die Analyse der CO2-Bilanz und der Handlungsoptionen verzerren. Im Falle einer starken Korrelation zwischen Quelldaten, die jeweils mit einer hohen Unsicherheit behaftet sind, ist es besser, die oben genannten Formeln nicht zu verwenden, um eine realistische und "verwertbare" resultierende Unsicherheit zu erhalten.
- Eine CO2-Bilanz mit 10 Emissionsposten, die jeweils eine Unsicherheit von 30% aufweisen, würde eine Gesamtunsicherheit der CO2-Bilanz von 20% ergeben.
- eine CO2-Bilanz mit 1.000 Emissionsposten, die jeweils eine Unsicherheit von 30% aufweisen, würde eine Gesamtunsicherheit der CO2-Bilanz von 1% ergeben
Im folgenden Beispiel, das von der ABC in ihrem methodologischen Leitfaden zur CO2-Bilanz bereitgestellt wurde, würde die Gesamtunsicherheit der CO2-Bilanz des Unternehmens nur 12% betragen, obwohl die Unsicherheit in Verbindung mit den wichtigsten Emissionsposten (Reise und Inputs) über 20% liegt.
Es ist daher sehr wichtig, die berechneten Unsicherheitsdaten bei der Analyse immer im Hinterkopf zu behalten und immer zu versuchen, eine geringe Unsicherheit durch eine geringere Unsicherheit der Quelldaten zu erreichen, anstatt nur durch die Datenmenge. Das heißt, genauere Aktivitätsdaten und ebenfalls genauere Emissionsfaktoren.
Wie integriert Traace die Berechnung von Unsicherheiten?
Die Traace-Plattform integriert von Haus aus die Berücksichtigung von Unsicherheiten bei Emissionsfaktoren, Aktivitätsdaten und natürlich in den endgültigen Ergebnissen der CO2-Emissionen. Unsere Kunden können frei und einfach die gewünschten Unsicherheiten in die ursprünglichen Daten und die eigenen Emissionsfaktoren, die sie verwenden würden, eintragen. Darüber hinaus halten wir eine umfangreiche Datenbank mit Emissionsfaktoren auf dem neuesten Stand, deren Unsicherheiten automatisch eingepflegt werden.
Die Ergebnisse der Emissionsanalysen auf unseren Dashboards zeigen systematisch die Gesamtunsicherheitsniveaus und granular nach Emissionskategorie und -posten an.
Unsere Philosophie der Kohlenstoffbuchhaltung zur Begrenzung der Unsicherheit
Wie wir gesehen haben, liegt die Unsicherheit bei der Berechnung des CO2-Fußabdrucks auf zwei Ebenen, auf denen man Einfluss nehmen kann: Die gesammelten Aktivitätsdaten und die Wahl der Emissionsfaktoren.
Wir bei Traace wissen, wie wichtig es ist, sich nicht nur auf klare und genaue Tätigkeitsdaten zu stützen, sondern auch auf zuverlässige Emissionsfaktoren, die unter verschiedenen Bedingungen so wenig wie möglich variieren, selbst wenn wir die Tätigkeitsdaten regelmäßig weiterentwickeln, um sie je nach Situation und Kontext in Ihrem Unternehmen immer genauer zu machen.
Aus diesem Grund sind wir bei Traace immer bestrebt, einerseits physische Emissionsfaktoren zu verwenden und andererseits unsere Kunden bei der Erhebung genauer und umfassender Tätigkeitsdaten zu unterstützen. Dies ist der Preis für eine qualitativ hochwertige und vor allem verwertbare CO2-Bilanz als Ausgangspunkt für ihre Dekarbonisierungsstrategie. Die Traace-Teams kümmern sich auch um die Aktualisierung der Emissionsfaktoren der auf der Plattform verfügbaren Datenbanken, damit die CO2-Bilanzen unserer Kunden immer so aktuell wie möglich sind.
Ein Modul zur Datensammlung, das darauf ausgelegt ist, diesen Schritt zu erleichtern und Unsicherheiten zu begrenzen
Die Datenerhebung (Sammlung der Tätigkeitsdaten und der entsprechenden Emissionsfaktoren) ist die zeitaufwändigste Phase bei der Erstellung einer Treibhausgasbilanz. Die Methoden empfehlen zwar, den Aufwand für die Datenerhebung im Verhältnis zu den Zielen ausgewogen zu gestalten, weisen aber auch darauf hin, dass Daten mit hoher Unsicherheit (z. B. statistische Durchschnittswerte) zwar leichter zu finden sind, ihre Verwendung aber nicht empfohlen wird.
Um unseren Kunden zu ermöglichen, keine Kompromisse zwischen Qualität und Quantität eingehen zu müssen und ein Maximum an präzisen Daten zu sammeln, haben wir bei Traace ein ultra-leistungsstarkes Modul zur Datens ammlung entwickelt, das es ermöglicht, die Datensammlungen anhand von Kampagnen, die aus 100% parametrisierbaren Fragebögen bestehen, zu rhythmisieren .
Unser Modul ermöglicht es also, auf einfache Weise die relevanten Stakeholder zu befragen, genaue Daten zu sammeln, die sehr häufigen Fehlerquellen in Excel zu begrenzen und den Fortschritt seiner Erhebungen auf kollaborative Weise zu steuern, um seine Ziele bei der Messung und Analyse seines CO2-Fußabdrucks zu erreichen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Traace Ihnen bei der Erhebung von Klimafolgendaten helfen kann, kontaktieren Sie uns!
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Quellen:
- IPCC - Good Practice Guidance and Uncertainty Management in National Greenhouse Gas Inventories - https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/gp/english/
- GHG - Quantitative Inventory Uncertainty Guidance (Quantitative Inventory Uncertainty Guidance)
- Bilan Carbone® V8: Methodological Guide (Annexes) - https://abc-transitionbascarbone.fr/ressource/bilan-carbone-v8-guide-methodologique-annexes
