Lợi nhuận:
- Khả năng phân biệt giữa số không ròng và lượng carbon trung tính và đánh giá mục tiêu giảm thiểu về mặt thực tế với tỷ lệ SBTi/1,5°C
- Khả năng ưu tiên các biện pháp giảm thiểu với logic MACC (chi phí giảm thiểu cận biên), ưu tiên chi phí âm
- Khả năng thực hiện các dự báo phát thải trong nhiều năm bằng mã thay vì thủ công và chỉ lập kế hoạch bù đắp cho phần còn lại không thể tránh khỏi
Sau khi bạn lấy hàng tồn kho ra, công việc thực sự sẽ bắt đầu: giảm lượng khí thải. Nhưng việc giảm thiểu không thể đạt được thông qua một tuyên bố thiện chí; Nó đòi hỏi các mục tiêu, lộ trình và các ưu tiên. Trong học phần này, bạn sẽ tìm hiểu khái niệm về số 0 ròng, các mục tiêu dựa trên cơ sở khoa học, xếp hạng các lựa chọn giảm nhẹ theo chi phí (MACC) và cách AI có thể đẩy nhanh công việc chiến lược này.
Khái niệm đầu tiên. Số không ròng là khi một tổ chức giảm lượng khí nhà kính mà nó thải ra càng nhiều càng tốt và cân bằng phần không thể tránh khỏi còn lại bằng các phương pháp đáng tin cậy, giảm tác động ròng xuống bằng không. Carbon trung tính nói chung là một khái niệm yếu hơn; Nó thường dựa vào việc mua bù đắp hơn là giảm giá, do đó nguy cơ tẩy xanh là rất cao. Mục tiêu dựa trên cơ sở khoa học (SBT) là một khuôn khổ xác minh rằng mục tiêu giảm thiểu của công ty phù hợp với khoa học cần thiết để hạn chế sự nóng lên toàn cầu ở mức 1,5°C; SBTi (Sáng kiến Mục tiêu Dựa trên Khoa học) là tổ chức phê duyệt các mục tiêu này.
Gợi ý: “Số 0 ròng” không giống như “trung tính carbon”. Net zero yêu cầu giảm thiểu sâu trước tiên, sau đó là loại bỏ chất lượng cao cho phần còn lại. Đơn giản chỉ lấy phần bù đắp và gọi nó là “trung lập” là một cách tiếp cận mà các kiểm toán viên và cơ quan quản lý đang ngày càng bác bỏ.
Sắp xếp các tùy chọn giảm thiểu: MACC
Một tổ chức có thể có hàng chục lựa chọn giảm thiểu: đèn LED, tấm pin mặt trời trên mái nhà, bơm nhiệt, đội xe điện, chuyển đổi nhà cung cấp. Bắt đầu với cái nào? Câu trả lời được đưa ra bởi MACC (Đường cong chi phí giảm ô nhiễm biên). MACC xếp hạng từng phương án theo trục “chi phí cho mỗi tấn CO₂e tránh được” (€/tấn) và “tổng số lượng tránh được” (tấn).
Một số biện pháp có chi phí âm - nghĩa là chúng giảm lượng khí thải và tiết kiệm tiền (ví dụ: sử dụng năng lượng hiệu quả, vì ít năng lượng hơn có nghĩa là ít hóa đơn hơn). Những điều này được thực hiện đầu tiên. Các biện pháp chi phí cao (ví dụ: một số công nghệ thu thập) được để lại cuối cùng. MACC chỉ đạo ngân sách đạt được mức cắt giảm nhiều nhất với chi phí thấp nhất.
đề phòng
Giảm (tấn CO₂e/năm)
Chi phí (€/tấn)
ưu tiên
Hiệu quả năng lượng (LED, cách nhiệt)
400
−60 (lợi nhuận)
rất cao
năng lượng mặt trời trên mái nhà
900
−15 (lợi nhuận)
cao
Hợp đồng điện xanh
1.500
8
cao
Chuyển sang đội xe điện
300
45
trung bình
Nhà cung cấp vật liệu ít carbon
1.100
70
trung bình
Loại bỏ carbon đã được xác minh (bù đắp)
còn lại
90+
kết thúc
Phân tích kịch bản: mô hình hóa tương lai
Giảm thiểu là một hành trình nhiều năm chứ không phải một năm. Phân tích kịch bản là lập mô hình mức phát thải sẽ thay đổi theo các giả định khác nhau (tăng trưởng, giá năng lượng, tốc độ công nghệ). Thông thường, kịch bản cơ sở (hoạt động bình thường - nếu không làm gì) được so sánh với kịch bản giảm thiểu (nếu các biện pháp được thực hiện). Sự khác biệt là tác động thực tế của việc cắt giảm.
Đây AI; Nó rất hữu ích cho việc cấu trúc các giả định về kịch bản, xây dựng các mô hình chiếu đơn giản bằng Python, chỉnh sửa bảng MACC và soạn thảo văn bản lộ trình. Nhưng tính thực tế của các giả định, tính chính xác của dữ liệu chi phí và quyết định chiến lược là của bạn.
Từng bước: lộ trình giảm thiểu
1. Xác định năm cơ sở và mục tiêu. Mục tiêu rõ ràng, có thể đo lường được, có niên đại như “Giảm 50% tuyệt đối so với năm 2019 trong Phạm vi 1+2 vào năm 2030”.
2. Liệt kê và định lượng các lựa chọn. Ước tính số lượng và chi phí giảm nhẹ cho từng biện pháp.
3. Sắp xếp theo MACC. Đưa ra các biện pháp tiêu cực và chi phí thấp.
4. Trải qua nhiều năm. Biện pháp nào vào năm nào? Vẽ một đường cong phù hợp với ngân sách.
5. Lên kế hoạch chi tiêu cho phần còn lại. Chọn các giải pháp loại bỏ chất lượng cao, đã được xác nhận để loại bỏ lượng khí thải không thể tránh khỏi.
6. Theo dõi và sửa đổi. So sánh thực tế với mục tiêu hàng năm và điều chỉnh mọi sai lệch.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Thiếu chi phí âm. Một doanh nghiệp đã yêu cầu AI “thực hiện mức cắt giảm lớn nhất trước tiên” và AI đã đề xuất một dự án bắt kịp tốn kém. Khi nhóm áp dụng MACC, họ nhận thấy rằng các biện pháp tiết kiệm năng lượng cho 400 tấn đã tiết kiệm được 60 Euro/tấn, tức là giảm miễn phí. Họ xếp hạng theo chi phí; Trong năm đầu tiên, họ giảm 400 tấn mà không cần ngân sách.
Trường hợp 2 - Mục tiêu tưởng tượng. Một công ty đã yêu cầu AI đưa ra một khẩu hiệu đầy tham vọng: “Chúng tôi sẽ hoàn toàn không có ròng vào năm 2025”. Nhà phân tích cho thấy 85% lượng khí thải hiện tại nằm trong Phạm vi 3 và không thể loại bỏ trong một năm. Mục tiêu đã được kéo lên quỹ đạo thực tế (mục tiêu tạm thời năm 2030 + số 0 ròng năm 2040); Nó đã trở nên tuân thủ các tiêu chí SBTi. Mục tiêu không thực tế sau này có thể trở thành cáo buộc tẩy xanh.
Trường hợp 3 - Mã chiếu. Một nhà phân tích đã nhờ AI tính toán dự báo lượng khí thải trong 10 năm của mình bằng tay; AI đã áp dụng sai tỷ lệ giảm gộp và đánh giá thấp giá trị năm 2030 12%. Khi nhà phân tích thực hiện phép tính tương tự với mã Python (lặp lại từng năm), đường cong chính xác sẽ xuất hiện. Điều cần thiết là phải hệ thống hóa các tài khoản gộp nhiều năm.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Viết một kế hoạch bằng không cho công ty của tôi.
Tại sao yếu: Không có năm cơ sở, mục tiêu, phạm vi, lượng phát thải hiện tại và chi phí. Đầu ra sẽ là một văn bản chung chung, không thể áp dụng được.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: cố vấn chiến lược khí hậu. Soạn thảo lộ trình giảm thiểu với các dữ liệu sau. Năm cơ sở 2019, lượng phát thải Phạm vi 1+2 hiện tại6.000 tấn CO₂e, mục tiêu giảm tuyệt đối 50% vào năm 2030. Sắp xếp danh sách các biện pháp sau đây theo logic MACC (ưu tiên chi phí âm/thấp) và trải rộng qua các năm. KHÔNG tạo nên những con số; Tôi đã đưa cho bạn ước tính chi phí/mức giảm, bạn sắp xếp chúng và đánh dấu vào chỗ trống [PHẢI ĐƯỢC XÁC MINH]. Biện pháp phòng ngừa: [danh sách]
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Phân loại MACC:
Xếp hạng các biện pháp giảm thiểu sau đây theo chi phí giảm nhẹ biên (€/tấn). Ưu tiên các biện pháp chi phí âm (tiết kiệm). Đối với mỗi biện pháp, giữ nguyên cột mức giảm (tấn CO₂e) và chi phí rồi cộng mức giảm tích lũy. Đừng tạo nên những con số; Sử dụng dữ liệu tôi đã cung cấp cho bạn. Biện pháp phòng ngừa: [bảng]
2) Phép chiếu kịch bản (có mã):
Vai trò của bạn: người lập mô hình carbon. Tạo dự báo bằng mã Python, bắt đầu từ [BẮT ĐẦU] tấn phát thải và giả định mức giảm [RATE] mỗi năm cho đến [NĂM]. Tính riêng kịch bản cơ sở (không giảm) và kịch bản giảm và so sánh với bảng theo từng năm. Thực hiện tính toán bằng mã, không phải bằng tay.
3) Kiểm tra tính hiện thực của mục tiêu:
Đánh giá nghiêm túc các mục tiêu khí hậu sau đây. Hỏi: (1) Dựa trên tuyệt đối hay mật độ? (2) Có bao gồm Phạm vi 3 không? (3) Dòng thời gian có khả thi về mặt vật lý không? (4) SBTi có tương thích với tốc độ 1,5°C không? Nếu không thực tế, hãy đề xuất lý do và mục tiêu điều chỉnh. Mục tiêu: [tại đây]
4) Dự thảo văn bản lộ trình:
Chuyển danh sách các biện pháp theo thứ tự sau đây thành văn bản lộ trình để trình bày cho các bên liên quan. Đối với từng biện pháp: cái gì, khi nào, dự kiến giảm, đơn vị chịu trách nhiệm. Sử dụng các tuyên bố phóng đại/không được chứng minh; Chỉ cần dựa vào những con số tôi đưa cho bạn. Biện pháp phòng ngừa: [danh sách]
Những lỗi thường gặp
- Không xếp hạng các biện pháp theo chi phí. Các biện pháp chi phí tiêu cực phải luôn luôn được thực hiện.
- Chỉ cần lấy phần bù và nói "net zero". Giảm sâu trước; Chi phí của tôi chỉ dành cho phần còn lại.
- Đưa ra những ngày không thực tế. Một tổ chức có trọng số Phạm vi 3 không thể trở thành số 0 ròng trong một năm.
- Việc tính toán phức hợp được thực hiện thủ công. Có các dự đoán nhiều năm được thực hiện thành mã.
- Điều chỉnh dữ liệu chi phí/mức giảm cho phù hợp với AI. Những con số này đến từ dữ liệu kỹ thuật và thị trường.
Thận trọng: Thị trường loại bỏ carbon (bù đắp) rất khác nhau về chất lượng. Yêu cầu bằng 0 ròng dựa trên các khoản tín dụng không có căn cứ hoặc “không lâu dài” (ví dụ: rừng có thể bị cháy) có thể sụp đổ trong kiểm toán và dư luận. Việc loại bỏ là sự bổ sung chứ không phải là sự thay thế cho việc giảm nhẹ.
Tóm lại
Giảm phát thải; Nó đòi hỏi một mục tiêu rõ ràng, ưu tiên chi phí với MACC, một kịch bản kéo dài nhiều năm và một lộ trình thực tế. AI; Mạnh về trình tự, mã trình chiếu, phê bình mục tiêu và soạn thảo văn bản. Nhưng độ chính xác của dữ liệu chi phí/mức giảm, tính thực tế của mục tiêu và chất lượng của việc loại bỏ thuộc về chuyên gia. Đo lường đầu tiên, sau đó giảm bớt, cân bằng cuối cùng.
Nhiệm vụ ứng dụng
Liệt kê sáu biện pháp giảm thiểu và chỉ định mức giảm ước tính (tấn) và chi phí (€/tấn) cho mỗi biện pháp (ít nhất hai biện pháp có chi phí âm). Yêu cầu AI thực hiện sắp xếp MACC với mẫu 1. Sau đó, với mẫu 2, in mã dự đoán đến năm 2030, bắt đầu từ mức phát thải hiện tại của bạn. Cuối cùng, hãy kiểm tra tính thực tế của mục tiêu của bạn bằng mẫu thứ 3.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã xác định được mục tiêu rõ ràng, có thể đo lường được và có thời hạn.
- [ ] Tôi đã liệt kê các biện pháp theo MACC và chi phí.
- [ ] Tôi đã đưa ra các biện pháp chi phí tiêu cực.
- [ ] Tôi thực hiện phép chiếu không phải bằng tay mà bằng cách chạy mã.
- [ ] Tôi chỉ lên kế hoạch bù đắp cho phần còn lại không thể tránh khỏi.
- [ ] Tôi đã kiểm tra tính tương thích và tính chân thực của SBTi/1,5°C mục tiêu của mình.