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