衡量與查驗

• 首先，在每個盤查週期，應更新活動數據，並在相關時更新排放係數（例如，使用最新的排放係數來反映範疇二中的平均電力組合） 

• 其次，最佳做法是不斷提高公司的核算成熟度，也就是計算得更精細完善，讓其中的項目更明確、細致。這將是辨識脫碳新機會以及反映脫碳措施影響的關鍵 

• 最後，如果發生重大變化，為方便進行追蹤或設定目標，過去的溫室氣體盤查可能必須重新計算。

在每個盤查週期，應更新活動數據，以反映所選報導年度公司的活動程度（例如，燃料採購量、耗電量等）。 

排放係數也必需定期更新，特別是那些反映市場平均水準的排放係數，例如電網排放係數、航空旅行或產品壽命終結時之排放係數，可能會有很大差異。大多數第三方資料庫都有提供年度更新。 

在每個盤查週期中，改善核算成熟度的最佳做法是專注於改善活動數據與相應的排放係數的資料顆粒度及品質。 

改善核算成熟度是一個不斷持續的過程。對於公司而言，很常從次級數據甚至替代數據開始。因為在第一次核算工作中，取得高品質的範疇三數據通常很具挑戰性。雖然公司必需盡可能達成最佳做法，但高成熟度的方法通常需要更多的時間與人力。 

每個類別（或有時是類別中的特定排放源）最適切的方法將取決於下述因素： 

• 排放類別的相對規模 

• 公司的業務目標（例如，公司的脫碳工作重點在哪些類別需要投入特定的績效追蹤） 

• 數據可取得性（例如，取得特定供應商數據的能力） 

• 數據品質 

用於計算排放量的數據的品質，會決定溫室氣體盤查數據的品質與追蹤績效的能力。最佳做法是盡可能地多收集初級數據與特定的數據，特別是對相對較高排放的類別。 

什麼是初級數據與次級數據？ 

按範疇三類別劃分的初級與次級數據範例 

初級與次級數據的來源在品質上可能有所差異。最佳做法是選擇在技術、時間及地理位置上最具代表性、最完整、及最可靠的數據。 

數據特異性有哪些不同等級？ 

數據特異性的等級對數據的整體品質有很大的影響。 

活動數據的特異性可以區分為三個主要等級，主要取決於來源的類型。 

同樣地，排放係數也有不同程度的特異性，可分為以下幾類：