范围3农业和食品数据和MRV指南

123456内容版权所有 2024什么是MRV？打 GHG会计神话什么时候以及如何农业食品公司使用MRV如何对齐MRV符合标准会计场景深度解析 2024年12月3日 2•装备世界商业可持续发展委员会成员拥有决策框架、温室气体协议（GHGP）合规清单和指南，以便制定并核算可扩展的农业实践变更本指南的目标•教育当前MRV生态系统和方法的业务在农业食品价值链中 引言覆盖监测、报告和核查（MRV）方面的服务激增，非详尽清单：这份指南旨在帮助企业在农业食品范围3温室气体核算的emerging（新兴）世界里进行导航。协调他们在MRV工具中，如何通过一致的方法论和数据集报告供应链温室气体排放和清除。如何以较低的环境足迹购买和销售农产品，并符合自愿和强制性法规，是整个农产品行业战略需求。弥合农产品系统现实与公司特定成果核算之间的差距极具挑战性。农民和其他专业人员面临收集更多数据的压力，而公司则面临需要与复杂农业系统进行互动的挑战。为了平衡可持续性与商业绩效，企业可持续发展计划需要通过务实的实施来提供科学相关的成果，并寻找为商业相关气候行动提供资金的方法。为了考虑农业实践变化的影响，测量、报告和核查 (MRV)在关键可持续性指标对企业价值链中的重要性至关重要。这包括衡量气候和温室气体（GHG）的结果，以及更广泛的与自然和社会相关的结果。然而，随着服务提供者和内部企业项目越来越多地管理MRV的各个方面，各种会计场景正在生效，这些场景可能与或不符合范围3指南。对农业食品企业来说至关重要推动有效可持续行动如果他们要实现气候承诺，并对外部期望和应对气候风险。为此，农业食品企业需要实施并说明可扩展的农业实践变革。 在构建可扩展的MRV方法之前需要回答的关键问题• 你如何确保农民和其他供应链参与者在改善数据收集和现场行动时得到尊重、认可和适当的激励？• 你如何利用现有平台和数据需求重叠来避免在数据收集和处理中增加额外的工作？• 如何构建持续改进的MRV？1.角色、职责和商业模式5.实用主义与精简• 你如何确保不同内部系统以及MRV（监测、报告和核查）现有其他系统之间的协同一致性和互操作性，例如通过供应商或第三方？• 谁拥有哪些数据？• 为了应对可持续发展问题，需要协作共享什么？• 有没有办法以保密的方式共享数据？• 谁提供所需服务（例如，实施、温室气体核算、所有权链模型）？ • 什么商业模式来永久资助这项工作？2.系统协调3.数据共享和所有权4.激励 2024年12月3日 4版权所有 2023 123农业和食品（A&F） Scope 3 导航器WBCSD 的范围 3 陆地排放工作流范围 3 数据和 MRV 指导目的：确保碳会计标准和框架是稳健且务实的，并与清晰的商业采用路径相一致。此指南补充了WBCSD农业与食品范围3工具包中更广泛的一系列资源：目的：识别数据监测、报告和核查（MRV）方法，以加速标准的采用和实践。目的：推动针对集体价值链投资且优先考虑农民权益的第三范围干预措施的融资模式共识。基于陆地的行动的融资机制&合作融资案例研究 点击这里to访问进一步范围3资源 for农业食品 什么是MRV？解释测量、报告以及验证 (MRV) 2024年12月3日MRV是一种使决策过程成为可能的方法制定和范围3行动和建立信任。在以下几节中，我们定义MRV的每个组件，并探讨原因和方式上下文，一家公司可以选择遵循MRV流程。尽管公司面临强制性报告要求，但完整的MRV流程并非强制要求。MRV可以减轻农场数据收集的负担，能够就范围3行动做出更好的决策，并建立对企业责任感的信任和信心。 第一章：什么是MRV？MRV工具关键维度的概述测量结合使用，MRV可以帮助追踪农场层面农业排放的减少和去除进展•数据收集（主要 & 次要）•性能评估（跟踪进度）•活动追踪（绩效证明）•指标选择（温室气体和温室气体以外的） 报告验证•数据文档（定量 & 定性）•利益相关者参与（迭代 & 反馈）•与标准及框架的匹配（可信度 &一致性）•完整性 & 连续性（长期相关性）•质量控制（置信度建筑)•审计（需求检查）•根据需求进行扩展（商业案例构建）•观众（验证对象是谁） 版权所有 2024第一章：什么是MRV？用于测量数据收集测量是系统化的数据收集，能够通过时间估计减排和清除量（ERRs）。ERRs越来越重要，用于跟踪范围3的进展。主要挑战：确保数据的易于收集及其随时间的关联性，使其能代表活动的规模（例如，通过抽样少量农场来代表大量农场），并能够指示关键可持续性问题。一级行政区 & 二级行政区收集信息以代表排放和清除。使用原始数据或校准的Tier 3模型（更详细的模型）移除，其中较低级别（更简单的模型）对于排放核算是可以接受的。农民调查或遥感可以帮助识别相关农场活动。 2024年12月3日 9活动追踪指标选择性能说明记录作为碳移除或减排一部分实施的活动或实践项目或程序以证明观测到的性能。活动包括机器使用、农业实践和位置。温室气体与进一步选择相关指标来描述活动的效果。超出温室气体排放的指标和移除可能包括那些用于衡量生物多样性、水资源和社会效益的指标。与预期或基准情景相关的活动。使用相同方法和数据源创建的数据点。在跟踪时考虑不确定性和可变性。 工作以跟踪之间的进度进度。 R用于报告第一章：什么是MRV？定量 & 定性数据文档说明关键挑战：针对报告框架的泛滥，需要可信报告的资源——自愿的（例如.基于科学的目标倡议（sbti）和监管（例如欧盟企业可持续报告条例（csrd））以及框架协调的需要。版权所有 20242024年12月3日记录相关信息，包括定量数据和定性信息，例如使用的方法论、数据来源多年的相关性等。注册中心和内部数据存储库有助于管理数据。报告是记录和与相关利益相关者共享ERR信息包括监管机构、认证机构、投资者或市场。这一步对于会计策略的认可、透明度、问责制和整体成功至关重要。 迭代 & 反馈长期相关性可信度 & 一致性利益相关者参与度完整性 &连续性与标准 &框架通过征求他们的反馈、回答他们的问题并进行迭代来吸引利益相关者，以确保报告满足了各方相关方的期望。迭代和征求意见建立信任。根据法律和自愿需求进行报告对齐，例如遵循公认标准，如从国际组织标准化（ISO）、认证、温室气体核算体系（GHG Protocol）和基于科学的减排目标倡议（SBTi）。遵循标准和框架可以帮助建立可信度一致性。检查其完整性以及连续性计划，并确保其反映公司相关方面可持续性行动。定期报告间隔并及时确保信息的相关性和时效性。 10 V for 验证第一章：什么是MRV？建立信任版权所有 2024质量控制a.关键挑战：缺乏时间、资金和合格人力资源来进行项目现场的高质量验证、计算、报告标准，以及缺乏可行的验证途径和可及性。常常通过一个有资质的第三方确保测量和报告的质量控制，以确保其反映现实，且无计算错误错误并且准确且无偏见——并且不要犯所列的错误神话the在第二章。验证是一个质量控制机制。它提供向利益相关者保证所报告的ERR信息反映了实际活动，ERRs的正确计算，并且它们与任何相关标准或框架一致。当模型可能需要验证或校准以确保其准确性时，由第三方或内部审查报告的结果进行验证。 2024年12月3日 11需求检查构建商业案例为谁验证审计观众扩展到需要考虑将验证需求扩展到与报告相关的风险（例如，自愿或监管), 成本和可扩展性。温室气体协议建议(不需要)验证；SBTi有一个验证流程。通常通过一个有资质的第三方使用审计来检查测量和报告是否遵循了一种记录的方法、标准或协议。此过程还可以检查报告是否满足要求在那些文档中。根据业务需求，根据关键内部和外部利益相关者（董事会、股东、客户）的需求调整验证方式，以建立信任消费者，监管者） 戳破温室气体核算神话探索农业中跟踪范围3进展的误解 在接下来的幻灯片中，我们将探讨可持续性从业者日常工作中遇到的一些神话。进入壁垒 & 范围3在农业食品中的神话在农业食品系统中，一些技术会计挑战包括：(a) 沿着一条供应链，可追溯性信息缺失。1) 如何在实际操作中评估整个供应链（从农场到消费者）的温室气体排放。第二章：打破温室气体核算迷思商品衍生物（例如，乳糖粉、麸质），这意味着分配范围3排放不会涵盖农业实施的农场层面行动的全体。(c) 并非所有农产品购买者都在范围3进行会计处理或采取行动，这意味着基于土地的行动所产生的影响（即减少或消除）并非都计入公司的温室气体资产负债表。如果一个农场生产4种作物导致10种不同的产品，那么哪些温室气体排放是公平报告的技术分配方法有助于回答诸如：对于这些产品中的每一个？通常情况下，分配的精神是按照生产系统的驱动因素来比例分配影响，例如分配给具有最高经济价值的产品。范围3温室气体核算是一种工程方法，用于表示公司供应链中的温室气体排放在直接运营之外。因为公司采购来自生产系统（例如能源或农业系统）的商品和服务，过去几十年中，基于生命周期评估（LCA）的研究领域已经广泛发展了技术方法，用于确定系统边界以及公平的方式属性和分配生产系统对其各种输出的排放。理解和应对这些挑战需要广泛的技术经验。弥合技术最优的范畴3方法与商业需求之间的差距，导致了各种神话、误解以及创造性的会计方法其可信度和一致性各不相同。通常，新的会计方法旨在解决以下几个问题：(b) 当只有系统的一部分进入任何一家公司的供应链时，需要过渡整个系统。例如，农产品公司通常只购买食品公司。此外，投入供应商不拥有农场，但向农场生产的一部分产品供货。2) 如何在整个供应链中传递温室气体排放信息，这个供应链中有许多不同的实体处理、混合和传递商品，并通过产权链。 破除神话神话1切换到原始数据将始终显示温室气体效益。见第三章了解公司何时以及如何使用MRV使用原始数据旨在理解现实，并且与使用行业平均水平相比，它可以显示更高或更低的温室气体排放。 解公司需要想清楚MRV中的M和V。为什么企业收集原始数据？有哪些可信的证据表明供应商已经采取了措施来降低排放？通过评估数据收集方法如何融入长期战略，公司可以优先考虑主要数据的收集。一个农业温室气体排放计算涉及很大不确定性由于数据和方法论问题，以及实际年度实践和产量的变异性(取决于当地天气或病虫害情况）。因此，只能通过多年（例如，>3年）的时间来跟踪真正的进展。公司不应假定提供原始数据的供应商已经改进了温室气体排放因子；如果供应商做，多年收集数据是了解的唯一方法他们可以设计原始数据抽样计划，例如将农民群体分层划分为实践原型，以使用一部分农场的原始数据来代表更大一群农场的排放。公司应该在使用具有（长期）策略，该策略将连接到主要数据时，切换到主要数据。具有环境（或其他）结果的集合。这将改善识别“热点”或区域引起高度重视，或者它就跟踪进度. 投资于范围3进展跟踪的原始数据收集应该战略并且只在已经或将要采取行动在降低温室气体排放的预期下。这不必（而且通常不）专门针对降低温室气体排放的意图，但例如，可能与缩小发展中国家的产量差距或优化有关。使用农业残留物或废弃物来降低成本。一个排放因子（EF）是一种材料、产品或服务的温室气体强度。可以使用原始数据或次级数据。表示它，并且通常以每吨材料（例如，一种作物、成分或产品）的二氧化碳当量吨为单位。一个普遍的误解是，转向原始数据或供应商特定数据将自动导致温室气体作为范围3减少而出现的效益。社区尚未在公司提供原始数据及其实际绩效之间建立关联。企业可能会问“我们为什么要如果我们不预期看到气候效益，就切换到原始数据吗？ 破除神话神话2数据收集和方法强烈影响结果。如果两个值的计算使用不同的数据源或方法，不要期待比较值的可能性。可以比较不同来源和两年之间的排放因子来追踪进展。 *西部意味着不受监管、管理和控制解评估您的监控方法。您的公司比较苹果与苹果，并历经数个收获季节收集数据混合搭配工具来构建更完整的画面可能是必要的。然而，在所有情况下，都要确保考虑计算在结果比较（例如，为了做出采购或营销决策）方面，就年增长率而言是一致的。例如，