从估算到精准：白水温室气体核算的方法论迭代

2019 年我们承诺要提升白水公司的可持续性。当时，我们明确希望减少产品和服务对环境的影响，包括设定雄心勃勃的碳中和目标。

首先，我们需要了解这些排放的来源。《温室气体议定书》¹ 将范围三排放² 划分为15个类别。其中，以下类别与白水运营相关的类别如下：

《温室气体议定书》类别

1.采购的商品和服务

4.上游运输和分销

6.商务差旅

7.员工通勤

11.已售产品使用

12.已售产品报废处理

白水运营

供应商和制造合作伙伴产生的温室气体排放

将产品运输至建设项目现场

员工因工作相关活动产生的交通

员工往返于住所与办公室之间的交通

已售产品在使用过程中消耗的能源

退役设备的废弃物处置

白水首次碳核算尝试

我们最初将数据收集工作的重点放在物流运营上。白水的游乐设备遍布全球，长距离运输材料需要复杂的协调工作。我们推测货运可能占公司排放量的很大一部分，因此开始与多家物流合作伙伴协作，收集估算碳足迹所需的数据。

我们成功收集了运输费用和运输距离的信息，以此判断数据的完整性，并利用行业平均值的排放因子³来计算温室气体排放量。虽然未能涵盖每一笔货运，但它提供了有意义的概况，使我们得以初步估算与运输相关的排放量。

白水2029年运输排放 | 从左到右，海运、空运、陆运

回顾经验教训

回过头来看，这次估算可能高估了我们的碳足迹，因为我们的运输行为与行业平均排放因子所反映的情况并不一致。作为一家水上游乐设备公司，我们向世界各地运输大量玻璃钢制品。玻璃钢部件虽然笨重且运输不便，但比钢铁等其他建筑材料轻得多。因此，当我们使用活动数据⁴ 计算排放量时，实际数值远低于行业平均水平的估算值！

一方面这对我们的运输影响来说是个好消息，但也意味着我们的计算必须依赖实际数据。那些常用于范围3计算的估算替代指标，例如环境扩展投入产出因子⁵，并不能反映我们运输行为的实际情况，因此无法帮助我们填补数据缺口。

当数据有限时，质大于量

如今，我们已更新了温室气体计算方法，既吸取了以往的经验教训，也与当前的最佳实践保持一致。尽管我们对分析中所采用的数据（质量）更加有信心，但这是以牺牲可用数据量（数量）为代价的。

目前，我们的数据集覆盖了年度物流支出的58%，较2019年的62%略有下降，部分原因在于供应链复杂性的增加和规模的扩大。我们正与更多合作伙伴合作，向全球更多目的地发货。这是我们的首个正式基准，我们深知仍有许多工作需要完成。我们将继续与运输合作伙伴合作，以可靠且高效的方式收集未来数据。

与此同时，我们也已开始追踪来自办公楼、商务差旅及员工通勤产生的温室气体排放。

白水温室气体排放 | 橙色：直接排放；绿色：间接排放

温室气体排放来源

楼宇及设备（范围1和2）

上游运输

商务差旅（范围3）

员工通勤（范围3）

数据来源

电力、天然气、丙烷的公用事业账单

物流合作伙伴

企业差旅合作伙伴

员工调查

与大多数组织一样，随着我们持续追踪业务其他方面的排放情况，我们的温室气体清单仍处于持续完善之中。我们将在可持续企业的道路上继续前行，深知当前的排放数据能帮助我们确定在何处以及如何实施减排。

1 一个发布温室气体排放测量与管理行业标准、指南及资源的组织

2 指公司在其价值链中无法直接控制的间接温室气体排放

3 排放因子是由可信组织发布的乘数，用于将活动数据4-用电量、行驶里程、燃油消耗量等，转换为温室气体排放量

4 重量×距离×排放因子，温室气体排放的活动数据是指产生排放的人类活动或过程的实测数据，将其与排放因子相乘即可计算出温室气体排放量

5 是应用于特定活动支出金额的排放因子，通过复杂的经济投入产出模型和环境数据计算得出