.svg)
¿Qué es la incertidumbre en la medición de las emisiones de carbono?
La huella de carbono, una estimación inexacta por naturaleza
Las diversas metodologías existentes para el cálculo de la huella de carbono surgieron con el fin de permitir a las organizaciones estimar sus emisiones de gases de efecto invernadero a partir de sus datos de actividad: consumos energéticos, cantidad de materiales o productos adquiridos, kilómetros recorridos, etc.
Aunque existen dispositivos y técnicas que permiten medir directamente las emisiones de gases de efecto invernadero en el aire, este enfoque no es viable para medir de forma rápida y eficaz las emisiones derivadas de las actividades de las empresas, incluso de las más pequeñas. Por tanto, para incentivar a las organizaciones a reducir sus emisiones, era necesario crear estándares de cálculo que les permitieran acceder "de forma sencilla" a un valor estimado de su cantidad de emisiones de gases. Así es como nacieron las distintas metodologías para la elaboración de inventarios de gases de efecto invernadero.
Lo que comúnmente llamamos "huella de carbono de una empresa" es, por tanto, el resultado de diversas recopilaciones de datos, a su vez medidos, y de operaciones (multiplicaciones, sumas, extrapolaciones, etc.) realizadas sobre dichos datos. Por su propia naturaleza, el cálculo de una huella de carbono es una estimación que conlleva, por tanto, un margen de incertidumbre.
Es importante recordar que el objetivo al realizar el inventario de carbono de una empresano es comparar el resultado obtenido con el de otros actores, lo que daría lugar a debates interminables sobre los métodos de cálculo, sino permitir identificar palancas de descarbonización y repetir el ejercicio a lo largo del tiempo para comprobar la pertinencia y la eficacia de los esfuerzos de descarbonización desplegados por la organización.
Recordatorio: ¿cómo se calcula una huella de carbono?
De forma simplificada, calcular la huella de carbono de una empresa consiste en sumar las emisiones derivadas de su actividad. Las emisiones de cada actividad derivada se obtienen multiplicando un dato de actividad física medido (kWh de energía consumidos, euros gastados, kilos de materiales comprados, cantidades de productos comprados y vendidos, m2 de espacio de edificio o terreno ocupado, etc.) por un factor de emisión que permite la conversión a una unidad de referencia única: el "equivalente de CO2" (CO2e).
Los métodos de cálculo de la huella de carbono se basan, por tanto, en equivalencias establecidas entre una cantidad de recurso conocida y consumida por la empresa y una cantidad de dióxido de carbono equivalente emitida a la atmósfera para la producción de dichos recursos o actividades. Por ejemplo, generalmente consideramos que el consumo de 1 kg de tomates equivale a 0,624 kgCO2e emitidos (durante los procesos de agricultura, transporte, distribución…).
Esta conversión es posible gracias a los factores de emisión. Estos se calculan mediante investigaciones de laboratorio, estudios de caso, promedios y extrapolaciones, …
¿Cuáles son las fuentes de incertidumbre al calcular una huella de carbono?
Al realizar un inventario de gases de efecto invernadero (GEI), la incertidumbre se sitúa principalmente en dos puntos: en los datos de actividad recopilados y en los factores de emisión (FE) seleccionados. El resultado es una incertidumbre en el cálculo final del total de emisiones de GEI.
Dado que la contabilidad de GEI se basa en la multiplicación y posterior suma de datos que conllevan un nivel de incertidumbre, el resultado final de la cantidad total de GEI emitidos también conlleva un nivel de incertidumbre. En este caso, hablamos deagregación de la incertidumbre. Por eso también es importante considerar siempre un Bilan Carbone como un orden de magnitud y no como un valor exacto.
Las razones de la incertidumbre que conllevan los datos de actividad y los factores de emisión son múltiples :
- Falta de exhaustividad : la cantidad de datos fuente influye en la precisión.
- Falta de fiabilidad: la calidad de la medición o el nivel de estimación.
- Falta de representatividad temporal: la "actualidad" de los datos, cuya última actualización puede ser antigua.
- Falta de representatividad geográfica: la correspondencia de un dato utilizado para estimar la realidad del terreno.
La incertidumbre que conllevan los datos de actividad
El nivel de incertidumbre de los datos de actividad se determina empíricamente en función de su origen y calidad.
- Si el dato es medido o “específico”, se estima una incertidumbre de entre el 0 y el 5%. Este es el caso, por ejemplo, de un dato de consumo eléctrico registrado en un contador.
- Si la medición es extrapolada o “semiespecífica”, la incertidumbre se estima en un 30%. Si, por ejemplo, la lectura del contador eléctrico solo es posible en 3 de los 5 centros de una empresa, se puede realizar una extrapolación de los datos para los 2 centros restantes, por lo que el resultado tendrá una mayor incertidumbre.
- Si la medición es estadística o “genérica”, la incertidumbre estimada es del 50%. Esto corresponde, por ejemplo, a la estadística sobre el desplazamiento medio al trabajo de los franceses.
Esta categorización de la incertidumbre es establecida en Francia por la Association pour la transition Bas Carbone (ABC), que también gestiona y difunde la metodología de referencia Bilan Carbone®.
La incertidumbre asociada a los factores de emisión
Para los factores de emisión, la incertidumbre proviene de la forma en que se determinó el factor de emisión, así como del número y la precisión de los parámetros que intervienen en su cálculo. La ADEME, que ofrece una de las bases de datos de factores de emisión más importantes del mundo, proporciona una estimación de la incertidumbre en la mayoría de sus factores de emisión, así como documentación sobre el origen del factor para explicar claramente el método de cálculo de cada uno.
Una incertidumbre “baja”, del orden del 5%, corresponde, por ejemplo, al factor de emisión de la combustión de carburante. La cantidad de CO2 emitida por la combustión de un litro de carburante ha podido medirse con bastante precisión. Según las condiciones de combustión, no todo el carburante consumido se transforma en CO2 (debido a inquemados, COV, etc.), lo que explica la pequeña incertidumbre persistente.
Una incertidumbre elevada, del orden del 50%, corresponde, por ejemplo, a los factores de emisión de CO2e por kilómetro de un vehículo de transporte de mercancías por carretera. En este caso, las emisiones reales pueden variar en función del tipo de conducción, la meteorología, la topografía y el nivel de carga real del camión.
La incertidumbre asociada a los factores de emisión monetarios es mucho mayor que la de los factores de emisión físicos. De hecho, Los factores de emisión monetarios suelen conllevar una incertidumbre de alrededor del 80%. Este es el caso, en particular, de la mayoría de los factores de emisión monetarios presentes en la base de datos de la ADEME.
Por ello, es preferible, en la medida de lo posible, utilizar datos específicos de cada caso en lugar de datos generales. Retomando el ejemplo del transporte de mercancías por carretera, utilizar datos sobre el propio consumo de combustible es mejor que utilizar datos generales sobre las emisiones medias por km.
Para reducir la incertidumbre de un balance, los organismos de referencia recomiendan el uso de datos de actividad físicos y específicos y la elección de los factores de emisión más específicos posible. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente utilizar los datos monetarios solo como último recurso para garantizar un Bilan Carbone que sea útil a lo largo del tiempo.
¿Por qué es importante tener en cuenta la incertidumbre al realizar un Bilan Carbone?
Con el fin de ofrecer un informe de excelencia, la metodología Bilan Carbone® recomienda respetar, entre otros, los principios de exactitud y exhaustividad en las emisiones medidas. Esto significa que los sesgos y las incertidumbres deben reducirse al máximo y, al mismo tiempo, tratar de cubrir el máximo de emisiones durante la medición.
Medir la incertidumbre también significa dotarse de la capacidad de mejorar la calidad de su Bilan Carbone con el paso del tiempo. Cabe señalar que el cálculo preciso de la incertidumbre no es obligatorio para todos los estándares metodológicos, aunque suele fomentarse, al menos de forma cualitativa. Por ejemplo, es obligatorio informar sobre las incertidumbres de las partidas de emisiones al realizar un Bilan Carbone®, pero es opcional para el BEGES y el GHG Protocol.
Realizar un seguimiento y reducir la incertidumbre de la huella de carbono permite:
- identificar las fuentes de incertidumbre ymejorar la calidad del balance de gases de efecto invernadero año tras año.
- obtener una huella de carbono más fiable a lo largo del tiempo y, por tanto, más útil para llevar a cabo su transición y reducir su impacto.
- tener balances más homogéneos y, por consiguiente, más fáciles de comparar entre diferentes años o entidades.
- de no tener sesgos al identificar sus palancas de descarbonización y al priorizar su plan de acción de descarbonización.
¿Cómo se calculan la incertidumbre global y la asociada a las fuentes de emisión?
La incertidumbre derivada de los datos de actividad y los factores de emisión suele asociarse a un intervalo de confianza del 95%, lo que significa que existe un 95% de probabilidad de que el valor real se encuentre dentro de dicho intervalo (por ejemplo, +/- 30%).
Una vez que todos los datos cuentan con una incertidumbre asociada, se utilizan dos fórmulas para agregar las incertidumbres. La primera fórmula (A) permite obtener la incertidumbre de una suma, expresada en porcentaje:
La segunda fórmula (B) permite obtener la incertidumbre de un producto, también expresada en porcentaje:
Para obtener la incertidumbre asociada a la huella de carbono de una empresa, combinamos las incertidumbres siguiendo estos pasos:
- Utilice la primera fórmula (A) para obtener la incertidumbre asociada a la medición de un dato de actividad de una fuente de emisión. La fórmula se aplica a las incertidumbres de los distintos puntos de medición de un mismo dato de actividad (ej. la cantidad de electricidad consumida por todos los centros de una empresa).
- Utilice la segunda fórmula (B) para obtener la incertidumbre asociada al valor en CO2e de una fuente de emisión. En este caso, la fórmula se aplica a la incertidumbre del dato de actividad calculado en el punto anterior y a la incertidumbre del factor de emisión para obtener un valor en CO2e.
- Por último, se utiliza de nuevo la primera fórmula (A) para obtener la incertidumbre asociada al valor de las emisiones totales de la empresa. En este caso, la fórmula se aplica a las incertidumbres del conjunto de datos de las fuentes de emisión calculadas mediante la repetición de los dos puntos anteriores.
Los límites del cálculo de incertidumbre en el análisis de la huella de carbono
Se observa con la secuencia de fórmulas anterior que, cuanto mayor es el número de valores, más tiende a disminuir la incertidumbre total. Esto es interesante porque fomenta la exhaustividad en la recopilación de datos, pero también puede sesgar potencialmente el análisis de los resultados al reducir el peso de la incertidumbre asociada a ciertos datos o fuentes de emisión.
En el cálculo de una fuente de emisión, por ejemplo: una empresa que recopile numerosos datos de gastos realizados con diferentes proveedores de un mismo producto y que utilice un único factor de emisión monetario, muy incierto, para obtener las emisiones equivalentes, obtendría una incertidumbre final sobre sus emisiones media o incluso baja. El problema aquí radica en la capacidad de análisis y toma de decisiones resultante, que no permite responder a preguntas como "¿Con qué proveedor trabajar prioritariamente para reducir mis emisiones de alcance 3?".
Las fórmulas de cálculo de incertidumbre agregada presentadas anteriormente se basan en la hipótesis de una baja correlación entre los puntos de datos, lo cual no siempre ocurre en la práctica según la metodología de carbono aplicada a los datos fuente. En algunos casos, si no se presta atención a la correlación entre los datos, el uso de un gran número de datos fuente puede llevar a reducir artificialmente la incertidumbre agregada y, por tanto, a sesgar el análisis del Balance de Carbono y las palancas de acción a considerar. En caso de una fuerte correlación entre datos fuente que conllevan cada uno una alta incertidumbre, es preferible no utilizar las fórmulas anteriores para obtener una incertidumbre resultante realista y "explotable".
- un balance de carbono con 10 fuentes de emisión, cada una con una incertidumbre del 30%, daría una incertidumbre global sobre el Balance de Carbono del 20%
- un cálculo de huella de carbono con 1 000 fuentes de emisión, cada una con una incertidumbre del 30%, daría una incertidumbre global en el cálculo de la huella de carbono del 1%
En el siguiente ejemplo, proporcionado por la ABC en su guía metodológica del Bilan Carbone, la incertidumbre global en la huella de carbono de la empresa sería solo del 12%, a pesar de que la incertidumbre asociada a las principales fuentes de emisión (desplazamientos e insumos) supera el 20%.
Por lo tanto, es muy importante mantener siempre una perspectiva crítica sobre los datos de incertidumbre calculados durante los análisis y tratar siempre de obtener una incertidumbre baja mediante la reducción de la incertidumbre en los datos de origen en lugar de basarse únicamente en el volumen de datos. Es decir, datos de actividad más precisos y factores de emisión también más precisos.
¿Cómo integra Traace el cálculo de la incertidumbre?
La plataforma de huella de carbono de Tennaxia integra de forma nativa la consideración de la incertidumbre en los factores de emisión, los datos de actividad y, por supuesto, en los resultados finales de las emisiones de carbono. Nuestros clientes pueden introducir libre y fácilmente los niveles de incertidumbre que deseen en los datos de origen, así como en los factores de emisión propios que utilicen. Además, mantenemos actualizada una importante base de datos de factores de emisión cuya incertidumbre se registra automáticamente.
Los resultados del análisis de emisiones en nuestros paneles muestran sistemáticamente los niveles de incertidumbre totales, tanto de forma global como desglosada por categoría y fuente de emisión.
Nuestra filosofía de contabilidad de carbono para limitar la incertidumbre
Como hemos visto, la incertidumbre en el cálculo de la huella de carbono se sitúa en dos niveles sobre los que es posible actuar: Los datos de actividad recopilados y la elección de los factores de emisión.
En Traace, hemos comprendido la importancia de basarse en datos de actividad claros y precisos, pero también en factores de emisión fiables que varíen lo menos posible según las condiciones, incluso si esto implica actualizar periódicamente los datos de actividad para que sean cada vez más precisos según las situaciones y el contexto de su empresa.
Por esta razón, en Traace nos esforzamos siempre por utilizar factores de emisión físicos y por acompañar a nuestros clientes en la recopilación de datos de actividad precisos y exhaustivos. Es el precio a pagar para obtener una huella de carbono de calidad y, sobre todo, útil como punto de partida para una estrategia de descarbonización. Los equipos de Traace también se encargan de actualizar los factores de emisión de las bases de datos disponibles en la plataforma para que las huellas de carbono de nuestros clientes estén siempre lo más actualizadas posible.
Un módulo de recopilación de datos diseñado para facilitar esta etapa y reducir las incertidumbres
La recopilación de datos (reunir datos de actividad y los factores de emisión correspondientes) es la fase que más tiempo consume en el proceso de elaboración de un inventario de GEI. Aunque las metodologías recomiendan equilibrar los esfuerzos de recopilación en función de los objetivos, también señalan que, si bien los datos con alta incertidumbre (como los promedios estadísticos) son más fáciles de obtener, no se recomienda su uso.
En Tennaxia, para permitir que nuestros clientes no tengan que elegir entre calidad y cantidad, y para recopilar el máximo de datos precisos, hemos desarrollado un módulo de recopilación de datos de alto rendimiento que permite organizar las recolecciones mediante campañas compuestas por cuestionarios 100% configurables.
Nuestro módulo permite, por tanto, solicitar información de manera sencilla a las partes interesadas pertinentes, obtener datos precisos, limitar las fuentes de error muy frecuentes en Excel y gestionar el progreso de las recopilaciones de forma colaborativa para cumplir con los objetivos de medición y análisis de la huella de carbono.
Para saber más sobre cómo Tennaxia puede ayudarle a realizar la recopilación de datos de impacto climático, ¡contáctenos!
-------
Fuentes:
- IPCC - Good Practice Guidance and Uncertainty Management in National Greenhouse Gas Inventories - https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/gp/english/
- GHG - Quantitative Inventory Uncertainty Guidance
- Bilan Carbone® V8 : Guide méthodologique (Annexes) - https://abc-transitionbascarbone.fr/ressource/bilan-carbone-v8-guide-methodologique-annexes