从技术层面出发,理论上我们可以提供一个 的纳入、标准的采纳以及理解的提高,我们 每种交通模式内都可能存在较大的差异,这 据存在一些差异。 将继续更新这个模块。 极其详尽的默认值集,涵盖负载因子、货物 特性,但总体趋势仍然清晰可见。 类型、燃料构成、地区变化诸多因素。然而, ·除非另有规定,这些数值具有全球适用性。 这种详尽程度可能会给用户带来误导,因为 ·多年来已发布的众多默认值集合中,有一些具 有法律约束力,例如法国的 Base Carbone 采用这种方法,我们还能够在宏观层面对各 它可能无法与实际使用情况相符。默认值只 能提供一个大致的排放参考,依赖这些数值 数据和日本的”货主节能行动指南“。这些 在的广泛差异,我们特别补充了四个更具体 的案例。这些例子进一步强调了一个关键点: 放情况产生误导。此外,过度依赖默认值还 强度数值,要求在这些国家的企业估算国内 要确保结果的准确性,就必须对传输的具体 范围的高级比较。 性质进行尽可能精确的定义和描述。 运输的排放时使用。 这些数值取自范围更广的数据库,为后续页 型数据,或者更适合支持减排决策的高质量 面中每种模式的数值提供了依据,因此仅供 原始数据。 强调它们只是范围3 排放的估算值。正如 GLEC 框架主体部分所述,对于范围1排放 因此,我们的目标是随着时间的推移,逐渐 或尝试计算精确的范围3 排放数值,应该采 减少对这些默认值的依赖。我们希望越来越 多的企业或组织能够拥有足够的信息,利用 用更复杂的方法,例如使用经过验证的原始 数据和/或经过认证的计算工具。 源,支持更精确的报告和更明智的减排决策。 GLEC框架(3.0版)在设定默认因子时,已 ·对于数据来源、运营假设和选择方案,我们 已经提供了合理的说明,并达到了业界主导 的倡议所认为适当的水平。需要强调的是, ·我们引用的默认值在大多数情况下都偏高, 版物,而是我们尽最大努力提供的可靠估计 的输入数据时,不会因报告的排放增加而受 值,旨在作为企业迈向包容、高质量温室气 到惩罚。 体排放报告的第一步。未来,随着新数据集