Carbon accounting is een essentieel hulpmiddel voor bedrijven om hun carbon footprint te meten en te beheren en om hun strategieën af te stemmen op klimaatdoelstellingen. Carbon accounting is echter geen exacte wetenschap. Er zijn veel aannames, schattingen en onzekerheden die de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de resultaten kunnen beïnvloeden. Hoe kunnen duurzaamheidsadviseurs omgaan met deze onzekerheden en ze effectief communiceren naar hun klanten? Hoe kunnen ze software gebruiken om het proces van onzekerheidsanalyse te vereenvoudigen en te stroomlijnen?
In deze blogpost vatten we de belangrijkste punten samen van ons webinar (april 2024) waarin we het onderwerp onzekerheidsbepaling bij carbon accounting bespraken. We leggen uit waarom onzekerheidsbepaling belangrijk is, wat het Greenhouse Gas Protocol (GHGP) aanbeveelt en hoe wij onzekerheidsbepaling hebben geïmplementeerd in onze software Carbon+Alt+Delete.
Waarom een onzekerheidsanalyse belangrijk is
Carbon accounting is gebaseerd op de berekening van broeikasgasemissies uit verschillende bronnen en activiteiten, waarbij gebruik wordt gemaakt van activiteitsgegevens (zoals energieverbruik, brandstofverbruik of reisafstand) en emissiefactoren (zoals kgCO₂e per kWh, per liter of per km). Zowel activiteitsgegevens als emissiefactoren zijn onderhevig aan onzekerheid, die kan voortkomen uit verschillende bronnen, zoals meetfouten, ontbrekende gegevens, schattingsmethoden of variabiliteit in tijd, ruimte of technologie. De zekerheid over de activiteitendata voor zakenreizen kan bijvoorbeeld afhangen van de nauwkeurigheid van de facturen, de methode van gegevensverzameling en de interpretatie van reisverslagen. De emissiefactorwaarde voor het gebruik van elektriciteit daarentegen kan variëren afhankelijk van het tijdstip en de locatie van toepassing, en van de nauwkeurigheid van de emissiegegevens die in de berekening worden meegenomen. De activiteitsgegevens voor zakenreizen kunnen afhangen van de nauwkeurigheid van facturen, ontvangstbewijzen of kilometerregistraties.
Beoordeling van de onzekerheid is cruciaal om de resultaten van de koolstofboekhouding goed te kunnen interpreteren en om op basis daarvan gefundeerde beslissingen te kunnen nemen. Beoordeling van de onzekerheid kan helpen om:
- Voldoen aan de GHGP-rapportagevereisten (zie volgende paragraaf).
- Controleer de robuustheid en geldigheid van de koolstofvoetafdrukresultaten en voorkom over- of onderschatting van emissies.
- Identificeer de bronnen van onzekerheid en de problemen met de gegevenskwaliteit en prioriteer de verbeteracties.
Wat het Greenhouse Gas Protocol aanbeveelt
De GHGP is de meest gebruikte en geaccepteerde standaard voor de koolstofboekhouding van bedrijven en producten. De GHGP biedt richtlijnen en hulpmiddelen voor de beoordeling van onzekerheid, zowel kwalitatief als kwantitatief. Bij een kwalitatieve onzekerheidsbeoordeling worden de onzekerheidsbronnen en hun gevolgen beschreven in woorden, zoals hoog, gemiddeld of laag, of met behulp van een beoordelingsmatrix. Bij kwantitatieve onzekerheidsanalyse wordt de onzekerheid uitgedrukt in numerieke waarden, zoals bereiken, betrouwbaarheidsintervallen of waarschijnlijkheidsverdelingen.
De GHGP vereist onzekerheidsbeoordeling voor de koolstofboekhouding van producten en beveelt dit aan voor de carbon accounting van scope 3. De GHGP suggereert dat onzekerheidsbeoordeling ten minste kwalitatief, maar bij voorkeur kwantitatief moet worden uitgevoerd, omdat dit objectievere en consistentere informatie oplevert. De GHGP biedt ook een methodologie en een hulpmiddel voor het kwantificeren en propageren van onzekerheid in de broeikasgasinventarisatie door middel van een Monte Carlo-simulatie. Deze aanpak kan in de praktijk echter lastig te implementeren zijn, omdat er veel gegevens, tijd en wiskundige vaardigheden voor nodig zijn.
Hoe we onzekerheidsbepaling in onze software hebben geïmplementeerd
Bij Carbon+Alt+Delete hebben we een softwareoplossing ontwikkeld die het CO2-berekeningsproces voor duurzaamheidsadviseurs vereenvoudigt en stroomlijnt. Met onze software kun je de CO2-voetafdruk van je klanten berekenen aan de hand van de analytische GHGP-methodologie en rapporten en inzichten genereren die hen helpen hun uitstoot te verminderen en hun klimaatdoelen te bereiken. Onze software bevat ook een functie waarmee u de onzekerheid van uw CO2-voetafdrukresultaten kunt kwantificeren en visualiseren, met behulp van een vereenvoudigde en gebruiksvriendelijke benadering die is gebaseerd op de GHGP-principes.
Onze aanpak bestaat uit de volgende stappen:
- Stap 1: Onze gebruiker bepaalt de onzekerheid over de verstrekte activiteitsgegevens. Hiervoor kiezen ze voor elk activiteitsdatapunt een enkele parameteronzekerheid, met behulp van een vooraf gedefinieerde lijst met opties die de gegevenskwaliteit en representativiteit weerspiegelen. U kunt bijvoorbeeld kiezen tussen zeer goed, goed, redelijk of slecht, afhankelijk van de bron en nauwkeurigheid van uw gegevens. Elke optie komt overeen met een lognormale verdeling met een geometrische standaardafwijking (GSD) die het betrouwbaarheidsinterval van 95% voor die parameter definieert. Een goede zekerheidsbeoordeling betekent bijvoorbeeld dat de waarde van de activiteitsgegevens kan variëren tussen -10% en +10% met een zekerheid van 95%.
- Stap 2: Er wordt een passende emissiefactor geïdentificeerd en ons platform kent automatisch een onzekerheidskwantificering van die emissiefactor toe, op basis van informatie uit de bron. Deze informatie kan ofwel een direct numeriek onzekerheidsinterval zijn, ofwel de vorm hebben van een parameteronzekerheidsbeoordeling van de individuele emissiefactor, waarbij gebruik wordt gemaakt van een soortgelijk raamwerk als beschreven in stap 1. Een beoordeling van de redelijke zekerheid betekent bijvoorbeeld dat de emissiefactor waarde kan variëren tussen -35% en +60% met 95% zekerheid.
- Stap 3: We propageren de parameteronzekerheid van zowel de activiteitsgegevens als de emissiefactor via de broeikasgasinventaris, met behulp van een formule die de onzekerheid van elke parameter samenvoegt op basis van zijn gevoeligheid (d.w.z. zijn relatieve invloed op het subtotaal of totaal van de inventaris). De formule berekent de GSD van het subtotaal of totaal van de voorraad, dat kan worden omgezet in een betrouwbaarheidsinterval van 95%. Als het voorraadsubtotaal bijvoorbeeld 570 tCO₂e is en de GSD² 1,17 is, ligt het betrouwbaarheidsinterval tussen 487 tCO₂e en 667 tCO₂e.
- Stap 4: We visualiseren de onzekerheid van de broeikasgasinventaris, met behulp van grafieken en tabellen die het onzekerheidsbereik en de onzekerheidsbijdragen van elke parameter tonen. U kunt ook de onzekerheid van verschillende scenario’s vergelijken, zoals basisscenario en doel, of verschillende jaren, om te zien hoe de onzekerheid de emissiereductieprestaties beïnvloedt.
Conclusie
Kwantificering van onzekerheid is een belangrijk aspect van koolstofboekhouding, omdat het helpt de gegevenskwaliteit, de interpretatie van resultaten en de besluitvorming te verbeteren. Het GHGP biedt een standaardmethodologie en een instrument voor het kwantificeren van onzekerheid, maar deze kunnen in de praktijk lastig toe te passen zijn.
Onze software, Carbon+Alt+Delete, biedt een vereenvoudigde en gebruiksvriendelijke oplossing voor het kwantificeren van onzekerheid, gebaseerd op de GHGP-principes, waarmee u de onzekerheid van uw CO2-voetafdrukresultaten gemakkelijk en met vertrouwen kunt kwantificeren en visualiseren.
Als je meer wilt weten over onze software en onze feature ivm. quantificeren van onzekerheid, bezoek dan zeker onze website, onze support pages, of ons community forum, waar je meer informatie en bronnen vindt rond verschillende carbon accounting onderwerpen.
Voor verdere discussies of vragen kunt u contact opnemen via info@carbonaltdelete.eu.
