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World File Search System排放数据
NTIG FY25 RFGA - 德克萨斯州环境质量委员会
a) NTIG 招标中包含的所有项目类别都要求申请人提供合理证据，证明所提议的技术能够显著减少排放。在进行减排计算或一般排放量计算时，NTIG 申请人可以参考美国环境保护署 (EPA) AP-42《固定污染源空气污染物排放因子汇编》作为指导。TCEQ 承认每项拨款提案可能都是独一无二的，因此申请人可以选择最佳可用和最准确的方法来进行计算。TCEQ 空气办公室、空气许可部门将审查申请人提供的所有排放数据，并评估数据的准确性以及申请人是否使用了适当的方法。
净零碳路线图|一年：进度报告
根据最新的政府排放数据，该进度报告的重点是2023年的绝对排放。可持续航空的净零路映射最终以净零排放为目标。每年跟踪净减少并不简单，因为它依赖于审查有关英国排放交易系统，欧盟排放贸易系统和全球国际民航组织“国际航空的碳抵消和减少计划的信息”。我们无法通过本报告的发布来完成这项工作，但我们计划进行进一步的工作，以便将来每年估算净残余排放。我们确实报告了2023年的SAF提升总额，占英国喷气燃料总升高的百分比，基于运输数据临时部门为0.74％。
气候beta
尽管气候过渡风险已成为大多数投资者的关键问题，但解决了气候过渡风险，提出了固有的挑战，其中许多挑战与数据有关。碳排放数据虽然有价值，但并非专门设计用于衡量气候过渡风险。，即使范围1和范围2排放数据的质量相对较好，并且仍在改善，但它具有明显的局限性。例如，数据通常会落后，潜在的滞后可能超过两年，这意味着它没有捕获公司为减少排放而采取的任何近期行动。此外，虽然碳排放数据通常可以很好地表明可能会受到突然转移到低碳经济的负面影响的公司，但在这种过渡中识别潜在的“赢家”方面的有效性较小。另一个重要的缺点是，并非所有公司都报告其碳排放数据。为了解决这一差距，数据提供商使用专有模型来估计非报告公司的排放。但是，这些估计在提供商之间可能会有很大的不同，从而提出了有关其可靠性的问题。1气候beta基于这样的概念：市场在近期和中期的定价过渡风险相对有效。它依赖于气候风险因素，该因素衡量了气候风险较高的股票与气候风险较低的股票之间的回报差异。通过纳入时事和市场期望，与排放数据相比，气候beta是一种更及时和前瞻性的措施。此外，该方法适用于广泛的证券，因为几乎所有上市公司都可以使用市场数据。此类数据是高度透明的，因为它不取决于自愿披露。最重要的是，气候beta能够确定容易受到低碳过渡（气候落后）的公司，以及预计从中受益的公司（气候领导者）。这是通用排放数据不提供的关键信息。估计气候beta依赖于两步的程序：•在步骤1中，我们计算了气候风险因素的回报，该危险因素捕获了高气候风险敞口的公司与气候风险较低的公司之间的回报差异。•在步骤2中，我们执行加权最小二乘回归，以估计股票对气候风险因素变化的回报敏感性。这会导致单个数字，表明当气候风险因素有正面冲击时，股票是否倾向于超越（负气候beta）或表现不佳（正气候beta）。当股票的气候beta为零时，股票的价格往往对气候危险因素的变化和对气候过渡风险不敏感的变化无反应。气候不确定性很高的气候相关事件的例子是美国总统选举，当事人会议（COP）事件以及澳大利亚布什大火等自然灾害。
气候beta
尽管气候过渡风险已成为大多数投资者的关键问题，但解决了气候过渡风险，提出了固有的挑战，其中许多挑战与数据有关。碳排放数据虽然有价值，但并非专门设计用于衡量气候过渡风险。，即使范围1和范围2排放数据的质量相对较好，并且仍在改善，但它具有明显的局限性。例如，数据通常会落后，潜在的滞后可能超过两年，这意味着它没有捕获公司为减少排放而采取的任何近期行动。此外，虽然碳排放数据通常可以很好地表明可能会受到突然转移到低碳经济的负面影响的公司，但在这种过渡中识别潜在的“赢家”方面的有效性较小。另一个重要的缺点是，并非所有公司都报告其碳排放数据。为了解决这一差距，数据提供商使用专有模型来估计非报告公司的排放。但是，这些估计在提供商之间可能会有很大的不同，从而提出了有关其可靠性的问题。1气候beta基于这样的概念：市场在近期和中期的定价过渡风险相对有效。它依赖于气候风险因素，该因素衡量了气候风险较高的股票与气候风险较低的股票之间的回报差异。通过纳入时事和市场期望，与排放数据相比，气候beta是一种更及时和前瞻性的措施。此外，该方法适用于广泛的证券，因为几乎所有上市公司都可以使用市场数据。此类数据是高度透明的，因为它不取决于自愿披露。最重要的是，气候beta能够确定容易受到低碳过渡（气候落后）的公司，以及预计从中受益的公司（气候领导者）。这是通用排放数据不提供的关键信息。估计气候beta依赖于两步的程序：•在步骤1中，我们计算了气候风险因素的回报，该危险因素捕获了高气候风险敞口的公司与气候风险较低的公司之间的回报差异。•在步骤2中，我们执行加权最小二乘回归，以估计股票对气候风险因素变化的回报敏感性。这会导致单个数字，表明当气候风险因素有正面冲击时，股票是否倾向于超越（负气候beta）或表现不佳（正气候beta）。当股票的气候beta为零时，股票的价格往往对气候危险因素的变化和对气候过渡风险不敏感的变化无反应。气候不确定性很高的气候相关事件的例子是美国总统选举，当事人会议（COP）事件以及澳大利亚布什大火等自然灾害。
HCRG劳动力和Sugarman Holdings Ltd降低碳减少计划
基线年：到2022年6月31日，与基线排放有关的其他详细信息HCRG劳动力开始根据精简的能源和碳报告（SECR）收集排放数据（SECR）截至2020年6月31日的财政年度的要求。根据这些要求，我们有两年的报告范围1和2排放，并将这些年的第一个作为我们的基准。全部范围3尚未收集或报告这两年，因为这是不需要的，但是根据报告指南，范围3计算中已将车辆排放列入。数据是从租车公司收集的，以及用于商业目的的个人汽车使用情况是从我们的费用索赔系统中获取的。这代表了针对范围3类别6，商务旅行的部分报告。
2025 年范围 3 排放行动手册 - SWEEP
行业平均值——这些是部门排放因子，或特定部门组织提交的排放数据的平均值。在没有更准确的数据的情况下，它们可以作为碳足迹计算的起点。基于支出——这是基于购买商品或服务的成本。将该值乘以给定的排放因子以计算总排放量的估计值。基于支出的排放因子通常来自国家一级的行业平均排放水平。这意味着它们不是非常准确。从好的方面来看，基于支出的方法相对容易实施，并且可以提供贵公司间接排放量的有用近似值。基于供应商——由于这是原始数据，因此它是范围 3 核算最准确的形式。它涉及跟踪来自各个供应商的排放量，然后使用该数据来计算
全球牲畜环境评估模型（...
牲畜在提供营养益处和支持家庭和社区的生计和韧性方面发挥了至关重要的作用。然而，随着对动物产品的需求不断增长，全球对该行业对温室气体排放的贡献的关注增长。为了解决这个问题，必须采取雄心勃勃的行动，以使牲畜农庄系统更具可持续性，并量化全球下温室气体排放的选择。有效的气候行动和消费者信息需要高质量和基于科学的数据。FAO全球牲畜环境评估模型（GLEAM）以高度详细且易于访问的方式介绍了牲畜和排放数据，以证明牲畜生产系统中的不同决策如何影响排放。
英国还原计划
与上游运输和分配我们业务的纸张相关联。我们正在计算我们办公用品的碳足迹（不包括纸张），并将7月1日的目标设定为将此数据输入我们的范围3排放计算。在运营中产生的废物：我们的运营废物是我们办公楼产生的废物，包括垃圾填埋场，回收和整个房地产的食物浪费。我们的废物在我们每个办公室的房东处理。在我们最大的两个地点，我们权衡废物以提供准确的排放数据，在较小的站点，我们根据使用的地板空间的比例来估算浪费。商务旅行：这是由国内和国际内部和外部会议的旅行以及我们的现场研究团队进行面对面访谈的任何旅行的组成。作为市场研究机构，面对面的面试是我们业务的重要组成部分，并允许我们提供客户所需的强大和高质量的数据。前往内部和外部会议的旅行是在各种不同的交通方式上进行的，包括通过航空，公共交通（管，电车和铁路）和汽车（包括出租车）进行。，我们从旅行管理合作伙伴那里收到二氧化碳排放报告，但火车和欧洲之星除外，我们根据与这些组织的支出进行了估算的排放。基于支出的方法还用于计算未通过我们的旅行管理合作伙伴预订旅行的二氧化碳排放。从这些组合数据中，我们发现，仅航空旅行占我们目前报告的CO2排放量的11.5％，尽管持续不断努力将整个组织的航空旅行保持在最低限度。我们的面对面现场研究团队在必要时乘车旅行。我们收集这些员工的里程数据，这些数据用于计算排放。员工通勤：2023年2月，我们首次计算了员工通勤的排放数据，估计为2022年655 TCO2E。下游运输和分销：对于市场研究机构，这些排放量是由供应商分发问卷的