{"id":3515,"date":"2026-06-21T07:04:16","date_gmt":"2026-06-21T07:04:16","guid":{"rendered":"https:\/\/gwits.pl\/?p=3515"},"modified":"2026-09-07T11:30:10","modified_gmt":"2026-09-07T11:30:10","slug":"1065545gwits20260604","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gwits.pl\/en\/1065545gwits20260604\/","title":{"rendered":"CRREM w ocenie \u015brodowiskowej na przyk\u0142adzie analizy budynk\u00f3w magazynowych \/ CRREM in environmental assessment: a case study of warehouse buildings"},"content":{"rendered":"\n
\n\n\n\n

Ma\u0142gorzata Kwestarz\"ORCID<\/a> 1* <\/sup>, Daniel Ko\u0142odziejczyk\"ORCID<\/a> 1<\/sup><\/em><\/p>\n\n\n\n

Afiliacja<\/summary>\n

1<\/sup> Wydzia\u0142 In\u017cynierii \u015arodowiska, Politechnika Warszawska
* Kontakt \/ Correspondence: malgorzata.kwestarz@pw.edu.pl<\/a><\/p>\n<\/details>\n\n\n\n


DOI: 10.65545\/GWITS.2026.06.04<\/strong>, GWiTS 6\/2026, czerwiec 2026<\/p>\n\n\n\n

Pobierz PDF<\/a> (Open Access)<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Streszczenie:
<\/strong>Artyku\u0142 prezentuje wykorzystanie narz\u0119dzia obliczeniowego CRREM do analizy efektywno\u015bci energetycznej oraz emisyjno\u015bci budynk\u00f3w i obiekt\u00f3w budowlanych. Narz\u0119dzie umo\u017cliwia generowanie raport\u00f3w stanowi\u0105cych uzupe\u0142nienie \u015bwiadectw charakterystyki energetycznej oraz dokumentacji ESG. Wyb\u00f3r scenariuszy obliczeniowych, uwzgl\u0119dniaj\u0105cych lokalizacj\u0119, typ u\u017cytkowania oraz struktur\u0119 zu\u017cycia energii czyni CRREM narz\u0119dziem uniwersalnym i adekwatnym do oceny ryzyka tzw. ryzyka transformacyjnego, czyli jakim obarczony jest proces transformacji energetycznej w tym przypadku sektora nieruchomo\u015bci komercyjnych, na przyk\u0142adzie hal magazynowych.<\/p>\n\n\n\n

S\u0142owa kluczowe:<\/strong> efektywno\u015b\u0107 energetyczna, emisja gaz\u00f3w cieplarnianych<\/em><\/p>\n\n\n\n

Abstarct:
<\/strong>The article presents the CRREM computational framework, used to analyse the energy performance and carbon emissions of buildings and other built assets. The tool enables the generation of reports that complement Energy Performance Certificates (EPCs) and ESG documentation. The selection of calculation scenarios, taking into account location, use type, and the structure of energy consumption, makes CRREM a versatile and appropriate tool for assessing transition risk \u2013 that is, the risk associated with the energy transition process, in this case within the commercial real estate sector, as illustrated by the example of warehouse facilities.<\/p>\n\n\n\n

Keywords:<\/strong> energy efficiency, greenhouse gas emissions<\/em><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

1. Wprowadzenie<\/h3>\n\n\n\n

Carbon Risk Real Estate Monitor (CRREM) jest globaln\u0105 inicjatyw\u0105 o charakterze nonprofit, stanowi\u0105c\u0105 zaawansowane ramy analityczne s\u0142u\u017c\u0105ce do oceny ryzyka transformacji klimatycznej w sektorze nieruchomo\u015bci komercyjnych. Projekt zosta\u0142 zainicjowany w 2017 roku przez europejskie jednostki badawcze, pocz\u0105tkowo finansowane ze \u015brodk\u00f3w unijnych. W 2024 roku CRREM przekszta\u0142cono w formaln\u0105 fundacj\u0119 z siedzib\u0105 w Holandii. Obecny standard opiera si\u0119 na ponad siedmioletnich badaniach empirycznych oraz implementacjach rynkowych, integruj\u0105c wiedz\u0119 z zakresu nauk o klimacie oraz lokalnych uwarunkowa\u0144 rynk\u00f3w nieruchomo\u015bci [6]. Celem CRREM jest dostarczenie inwestorom instytucjonalnym, w\u0142a\u015bcicielom nieruchomo\u015bci oraz innym interesariuszom narz\u0119dzia umo\u017cliwiaj\u0105cego ocen\u0119 ryzyka niefinansowego w obszarze ESG. Metodyka CRREM stanowi odpowied\u017a na wymogi Porozumienia Paryskiego, zak\u0142adaj\u0105cego ograniczenie globalnego ocieplenia do poziomu 1,5\u00b0C lub maksymalnie 2\u00b0C wzgl\u0119dem epoki przedindustrialnej. Model wype\u0142nia luk\u0119 w zakresie standaryzacji oceny ryzyka przej\u015bcia (ang. transition risk) poprzez precyzyjne wyznaczanie \u015bcie\u017cek dekarbonizacji (ang. decarbonization pathways). CRREM umo\u017cliwia generowanie zestandaryzowanych wska\u017anik\u00f3w emisyjnych i energetycznych dla budynk\u00f3w r\u00f3\u017cnych typ\u00f3w, z uwzgl\u0119dnieniem warunk\u00f3w charakterystycznych dla poszczeg\u00f3lnych kraj\u00f3w Unii Europejskiej. Dzi\u0119ki procesowi operacjonalizacji globalnych cel\u00f3w klimatycznych na poziomie pojedynczych obiekt\u00f3w narz\u0119dzie zapewnia transparentno\u015b\u0107, powtarzalno\u015b\u0107 oraz wysok\u0105 por\u00f3wnywalno\u015b\u0107 wynik\u00f3w [8].<\/p>\n\n\n\n

Zastosowanie \u015brodowiska CRREM do oceny efektywno\u015bci energetycznej obiekt\u00f3w magazynowych umo\u017cliwia precyzyjne okre\u015blenie wska\u017anik\u00f3w zapotrzebowania na energi\u0119 pierwotn\u0105 EP okre\u015blan\u0105 jako intensywno\u015b\u0107 zu\u017cycia energii (EUI) oraz emisji gaz\u00f3w cieplarnianych (GHG). Narz\u0119dzie \u201eCRREM Tool\u201d wykorzystuje rygorystyczny proces downscalingu, pozwalaj\u0105cy prze\u0142o\u017cy\u0107 cele Porozumienia Paryskiego na mierzalne \u015bcie\u017cki dekarbonizacji dopasowane do specyfiki technicznej i lokalizacji geograficznej danego budynku.<\/p>\n\n\n\n

CRREM jest zgodne z zaawansowanymi projekcjami klimatycznymi RCP 4.5 oraz RCP 8.5. Jest zintegrowane z uznanymi standardami raportowania, takimi jak GRESB (Global Real Estate Sustainability Benchmark \u2013 globalny standard sprawozdawczo\u015bci i oceny wynik\u00f3w ESG) oraz SBTi (Science Based Targets initiative \u2013 mi\u0119dzynarodowa inicjatywa wspieraj\u0105ca przedsi\u0119biorstwa w wyznaczaniu cel\u00f3w redukcji emisji gaz\u00f3w cieplarnianych). Dzi\u0119ki temu CRREM analizuje nie tylko dane historyczne, lecz przede wszystkim ocenia d\u0142ugoterminow\u0105 odporno\u015b\u0107 nieruchomo\u015bci na ryzyka transformacyjne [1, 2, 3, 4]. W procesie analitycznym kluczow\u0105 rol\u0119 odgrywa uwzgl\u0119dnienie wska\u017anik\u00f3w stopniodni ogrzewania (HDD) oraz ch\u0142odzenia (CDD). Parametry te s\u0142u\u017c\u0105 normalizacji klimatycznej, umo\u017cliwiaj\u0105cej ograniczenie wp\u0142ywu zmienno\u015bci pogodowej na ocen\u0119 efektywno\u015bci budynku. Wykorzystanie HDD i CDD pozwala rozr\u00f3\u017cni\u0107, czy obserwowany spadek zu\u017cycia energii jest wynikiem poprawy efektywno\u015bci, czy jedynie konsekwencj\u0105 \u0142agodniejszych warunk\u00f3w atmosferycznych. Ma to szczeg\u00f3lne znaczenie dla trafno\u015bci prognoz modelu w horyzoncie do 2050 roku.<\/p>\n\n\n\n

2. Konstrukcja \u015brodowiska obliczeniowego<\/h3>\n\n\n\n

Analiza energetyczna i emisyjna obiekt\u00f3w przeprowadzona w niniejszej pracy wykorzystuje dedykowane oprogramowanie opracowane w ramach metodyki CRREM (CRREM Tool). Poprawne zdefiniowanie parametr\u00f3w wej\u015bciowych stanowi kluczowy etap oceny ryzyka klimatycznego oraz potencjalnej utraty warto\u015bci aktywa.<\/p>\n\n\n\n

Normalizacja zu\u017cycia energii wzgl\u0119dem ob\u0142o\u017cenia budynku<\/strong>. Funkcja ta umo\u017cliwia przeliczenie rzeczywistego zu\u017cycia energii na warto\u015bci odpowiadaj\u0105ce 100% wykorzystania powierzchni u\u017cytkowej. Ma to szczeg\u00f3lne znaczenie w przypadku obiekt\u00f3w cechuj\u0105cych si\u0119 wysokim poziomem pustostan\u00f3w, np. w okresach komercjalizacji lub zmian najemc\u00f3w [5]. <\/p>\n\n\n\n

Korekta pogodowa zu\u017cycia energii<\/strong>. Oparta na wska\u017anikach stopniodni grzania (HDD) oraz ch\u0142odzenia (CDD) [5] eliminuje wp\u0142yw nietypowych warunk\u00f3w pogodowych na ocen\u0119 efektywno\u015bci budynku, co umo\u017cliwia poprawn\u0105 analiz\u0119 zmian zu\u017cycia energii w d\u0142u\u017cszych okresach czasu.<\/p>\n\n\n\n

Wyb\u00f3r scenariusza zmian klimatu (RCP)<\/strong>. CRREM umo\u017cliwia wyb\u00f3r scenariusza zmian klimatycznych opartego na \u015bcie\u017ckach koncentracji gaz\u00f3w cieplarnianych RCP 4.5 i 8.5 [6]. Wyb\u00f3r scenariusza wp\u0142ywa na projekcj\u0119 przysz\u0142ego zapotrzebowania budynku na energi\u0119 do ogrzewania i ch\u0142odzenia. RCP 4.5 \u2013 scenariusz umiarkowany, zak\u0142adaj\u0105cy stabilizacj\u0119 emisji oko\u0142o 2050 roku i p\u00f3\u017aniejszy spadek dzi\u0119ki wdra\u017caniu technologii niskoemisyjnych. RCP 8.5 \u2013 scenariusz wysokich emisji, zak\u0142adaj\u0105cy brak skutecznych dzia\u0142a\u0144 redukcyjnych i znacz\u0105ce nasilenie globalnego ocieplenia.<\/p>\n\n\n\n

\u015acie\u017cka dekarbonizacji<\/strong>. Model CRREM generuje \u015bcie\u017ck\u0119 dekarbonizacji na podstawie podanych parametr\u00f3w analizy: kraju i dok\u0142adnej lokalizacji budynku, trajektorii globalnego ocieplenia (np. 1,5\u00b0C) i typu u\u017cytkowania obiektu. Na tej podstawie narz\u0119dzie generuje roczne warto\u015bci docelowej intensywno\u015bci emisji GHG dla wybranego typu nieruchomo\u015bci i lokalizacji.<\/p>\n\n\n\n

Por\u00f3wnanie scenariuszy 1,5\u00b0C oraz 1,5\u00b0C All GHG<\/strong>. R\u00f3\u017cnica pomi\u0119dzy trajektori\u0105 1,5\u00b0C a 1,5\u00b0C All GHG wynika z odmiennych za\u0142o\u017ce\u0144 dotycz\u0105cych zakresu gaz\u00f3w cieplarnianych uwzgl\u0119dnianych w analizie [7]. \u015acie\u017cka 1,5\u00b0C koncentruje si\u0119 na emisjach CO\u2082 i jest uznawana za standard rynkowy zgodny z SBTi. \u015acie\u017cka 1,5\u00b0C All GHG obejmuje pe\u0142ne spektrum gaz\u00f3w obj\u0119tych Protoko\u0142em z Kioto, w tym m.in. CH\u2084, N\u2082O oraz emisje czynnik\u00f3w ch\u0142odniczych. CRREM uwzgl\u0119dnia r\u00f3wnie\u017c projekcje dotycz\u0105ce dost\u0119pno\u015bci energii odnawialnej do 2050 roku, oparte m.in. na analizach Mi\u0119dzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA). Prognozy wskazuj\u0105, \u017ce w 2050 roku wi\u0119kszy udzia\u0142 energii ko\u0144cowej nadal b\u0119dzie przypada\u0142 na ogrzewanie (ok. 17%) ni\u017c na ch\u0142odzenie (ok. 11%) [7].<\/p>\n\n\n\n

Metodyka oblicze\u0144<\/strong>. Kluczowym elementem metodyki oblicze\u0144 jest poprawne okre\u015blenie wska\u017anik\u00f3w emisji dla energii elektrycznej oraz paliw. W CRREM stosuje si\u0119 dwa podej\u015bcia: location-based lub market-based [10]. Metoda location-based wykorzystuje \u015brednie krajowe lub regionalne wska\u017aniki emisji, wynikaj\u0105ce z aktualnego miksu energetycznego danego pa\u0144stwa. Metoda market-based opiera si\u0119 na rzeczywistym portfelu energetycznym odbiorcy. Uwzgl\u0119dnia ona m.in.: energi\u0119 ze \u017ar\u00f3de\u0142 odnawialnych potwierdzon\u0105 gwarancjami pochodzenia (GO), indywidualne umowy zakupu energii, wska\u017aniki emisji publikowane w raportach dostawc\u00f3w energii, dane z baz AIB oraz krajowych baz emisji.<\/p>\n\n\n\n

Zakresy emisji<\/strong> (Scopes). Metodyka CRREM w spos\u00f3b kompleksowy obejmuje g\u0142\u00f3wne zakresy emisji zgodnie z GHG Protocol. Uwzgl\u0119dniane s\u0105 Zakres 1: emisje bezpo\u015brednie, Zakres 2: emisje po\u015brednie z energii i Zakres 3: emisje po\u015brednie z ograniczeniami [9, 10].<\/p>\n\n\n\n

3. Kluczowe czynniki aktualizacji \u015bcie\u017cek dekarbonizacji<\/h3>\n\n\n\n

Model CRREM jest aktualizowany wraz z publikacj\u0105 nowych danych naukowych i politycznych. Najnowsza wersja uwzgl\u0119dnia sze\u015b\u0107 kluczowych czynnik\u00f3w [8]:<\/p>\n\n\n\n

Redukcja globalnego bud\u017cetu w\u0119glowego<\/strong>. Zgodnie z aktualizacj\u0105 IPCC, globalny bud\u017cet emisji mo\u017cliwy do wyemitowania w latach 2020\u20132050 zosta\u0142 obni\u017cony z 519 Gt do 468 Gt CO\u2082. Oznacza to konieczno\u015b\u0107 ostrzejszej redukcji emisji w kr\u00f3tszym czasie \u2013 krzywe dekarbonizacji ulegaj\u0105 \u201ezaostrzeniu\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Przekroczenie wcze\u015bniejszych limit\u00f3w emisji<\/strong>. Dotychczasowe cele redukcji emisji nie zosta\u0142y zrealizowane przez wi\u0119kszo\u015b\u0107 sektor\u00f3w. W zwi\u0105zku z tym budynki musz\u0105 przyspieszy\u0107 redukcj\u0119 intensywno\u015bci emisji \u2013 \u015bcie\u017cki staj\u0105 si\u0119 bardziej wymagaj\u0105ce. Stabilizacja prognoz wzrostu powierzchni budynk\u00f3w. Aktualne
prognozy wykazuj\u0105 jedynie 1,6% wzrost globalnej powierzchni budynk\u00f3w do 2050 roku wzgl\u0119dem poprzednich za\u0142o\u017ce\u0144. Przy ograniczonym bud\u017cecie w\u0119glowym oznacza to konieczno\u015b\u0107 dalszego obni\u017cania emisyjno\u015bci poprzez redukcj\u0119 przyrostu nowych powierzchni u\u017cytkowych.<\/p>\n\n\n\n

Przyspieszona dekarbonizacja system\u00f3w elektroenergetycznych<\/strong>. Sektor elektroenergetyczny rozwija si\u0119 dynamicznie, zwi\u0119kszaj\u0105c udzia\u0142 \u017ar\u00f3de\u0142 niskoemisyjnych. Skutkuje to spadkiem wsp\u00f3\u0142czynnika emisji EF energii elektrycznej. Ni\u017cszy EF oznacza: ni\u017csz\u0105 intensywno\u015b\u0107 emisji operacyjnych budynk\u00f3w, wi\u0119kszy margines zu\u017cycia energii ko\u0144cowej przy niezmienionym celu emisyjnym.<\/p>\n\n\n\n

Transformacja miksu energetycznego i elektryfikacja<\/strong>. Elektryfikacja ogrzewania i proces\u00f3w technicznych to jeden z kluczowych trend\u00f3w. Jej efekt zale\u017cy od kraju: w pa\u0144stwach z niskoemisyjn\u0105 sieci\u0105 \u2013 elektryfikacja redukuje emisje, w krajach o wysokoemisyjnej sieci \u2013 mo\u017ce kr\u00f3tkoterminowo zwi\u0119ksza\u0107 emisje. W d\u0142ugim terminie synergia elektryfikacji i dekarbonizacji sieci stanowi podstaw\u0119 osi\u0105gni\u0119cia cel\u00f3w klimatycznych.<\/p>\n\n\n\n

Aktualizacja metodologii oblicze\u0144 EF<\/strong>. W aktualnej wersji CRREM wska\u017aniki EF uwzgl\u0119dniaj\u0105 jedynie emisje w miejscu generacji energii, bez emisji ze strat przesy\u0142u no\u015bnika energii T&D. Pow\u00f3d: zgodno\u015b\u0107 ze standardem SBTi, eliminacja ryzyka podw\u00f3jnego liczenia emisji (mi\u0119dzy sektorem energetycznym a nieruchomo\u015bciami). Ni\u017csze EF przek\u0142adaj\u0105 si\u0119 na mniejsz\u0105 intensywno\u015b\u0107 emisji w wynikach u\u017cytkownika i w samych \u015bcie\u017ckach dekarbonizacji.<\/p>\n\n\n\n

4. Dane wej\u015bciowe<\/h3>\n\n\n\n

W procesie analizy ryzyka klimatycznego z wykorzystaniem modelu CRREM kluczowe znaczenie ma zapewnienie wysokiej jako\u015bci danych wej\u015bciowych. Niedok\u0142adno\u015bci lub braki w danych prowadz\u0105 do b\u0142\u0119dnej oceny ryzyka transformacyjnego portfela nieruchomo\u015bci [5].<\/p>\n\n\n\n

Standaryzacja danych<\/strong>. Narz\u0119dzie umo\u017cliwia ekstrapolacj\u0119 danych wzgl\u0119dem: okresu raportowania (Reporting Period), poziomu ob\u0142o\u017cenia budynku (Occupancy Rate) i zakresu dost\u0119pnych danych (Data Coverage). CRREM umo\u017cliwia analiz\u0119 nawet przy niepe\u0142nym pokryciu danymi. W takim przypadku narz\u0119dzie okre\u015bla: maksymalny potencjalny obszar pokrycia (maximum potential coverage area) b\u0105d\u017a rzeczywisty obszar pokrycia danymi (data coverage area). Na tej podstawie model szacuje brakuj\u0105ce dane, wykorzystuj\u0105c warto\u015bci referencyjne przypisane do typu budynku.<\/p>\n\n\n\n

Parametry bazowe<\/strong>. Jednym z fundamentalnych element\u00f3w analizy CRREM jest prawid\u0142owe okre\u015blenie typu nieruchomo\u015bci (Property Type). Wyb\u00f3r typu pozwala na przypisanie budynku do w\u0142a\u015bciwej \u015bcie\u017cki dekarbonizacji oraz wzorcowych warto\u015bci intensywno\u015bci zu\u017cycia energii. Klasyfikacja typ\u00f3w nieruchomo\u015bci w CRREM jest zgodna z systemem GRESB [5].<\/p>\n\n\n\n

Adres i lokalizacja<\/strong>. Wprowadzenie pe\u0142nego adresu oraz kodu pocztowego budynku jest konieczne, poniewa\u017c CRREM wykorzystuje dane lokalizacyjne do: przypisania budynku do w\u0142a\u015bciwej strefy klimatycznej, uwzgl\u0119dnienia projekcji dost\u0119pno\u015bci energii odnawialnej i wykorzystania lokalnych danych dotycz\u0105cych miksu energetycznego.<\/p>\n\n\n\n

Dane ilo\u015bciowe<\/strong>. Kluczowym elementem analizy w CRREM jest prawid\u0142owe okre\u015blenie struktury zu\u017cycia energii. Dane wej\u015bciowe obejmuj\u0105: zu\u017cycie energii elektrycznej, zu\u017cycie gazu ziemnego, zu\u017cycie ciep\u0142a sieciowego lub ch\u0142odu, zu\u017cycie paliw ciek\u0142ych, produkcj\u0119 oraz autokonsumpcj\u0119 energii z OZE.<\/p>\n\n\n\n

Powierzchnia budynku<\/strong>. W metodyce CRREM zaleca si\u0119 stosowanie standardu pomiaru IPMS 2 (International Property Measurement Standards), kt\u00f3ry definiuje spos\u00f3b pomiaru powierzchni netto do wewn\u0119trznej strony przegr\u00f3d zewn\u0119trznych, wraz z cz\u0119\u015bci\u0105 powierzchni wsp\u00f3lnych. Zapewnia to: por\u00f3wnywalno\u015b\u0107 wynik\u00f3w pomi\u0119dzy budynkami, sp\u00f3jno\u015b\u0107 raportowania w portfelach inwestycyjnych oraz unikanie r\u00f3\u017cnic wynikaj\u0105cych ze stosowania lokalnych metod pomiaru.<\/p>\n\n\n\n

Odnawialne \u017ar\u00f3d\u0142a energii<\/strong>. W przypadku budynk\u00f3w wyposa\u017conych w instalacje OZE model wymaga wprowadzenia osobno: energii wyprodukowanej, energii zu\u017cytej na potrzeby w\u0142asne i energii oddanej do sieci. Podzia\u0142 ten jest konieczny, poniewa\u017c tylko energia autokonsumowana redukuje emisje operacyjne, energia oddana do sieci nie wp\u0142ywa na wynik location-based a zakup \u201ezielonej energii\u201d wymaga udokumentowania gwarancjami pochodzenia.<\/p>\n\n\n\n

Emisje niezorganizowane \u2013 czynniki ch\u0142odnicze<\/strong>. CRREM umo\u017cliwia r\u00f3wnie\u017c uwzgl\u0119dnienie emisji z wyciek\u00f3w czynnik\u00f3w ch\u0142odniczych stosowanych w: systemach HVAC, pompach ciep\u0142a i instalacjach ch\u0142odniczych. Ze wzgl\u0119du na bardzo wysoki potencja\u0142 tworzenia efektu cieplarnianego (GWP), nawet niewielkie wycieki mog\u0105 znacz\u0105co wp\u0142ywa\u0107 na ca\u0142kowit\u0105 emisj\u0119 GHG obiektu.<\/p>\n\n\n\n

5. Dane wyj\u015bciowe<\/h3>\n\n\n\n

Rok niezgodno\u015bci<\/strong> (ang. stranding year). Jeden z najwa\u017cniejszych parametr\u00f3w generowanych przez CRREM. Jest to rok, w kt\u00f3rym intensywno\u015b\u0107 emisji analizowanego budynku przekracza dopuszczaln\u0105 warto\u015b\u0107 okre\u015blon\u0105 przez \u015bcie\u017ck\u0119 dekarbonizacji. Rok utraty zgodno\u015bci jest kluczowym wska\u017anikiem ryzyka transformacyjnego \u2013 budynki niezgodne mog\u0105 zosta\u0107 uznane za tzw. aktywa zagro\u017cone (stranded assets) w portfelu w\u0142a\u015bcicielskim.<\/p>\n\n\n\n

Carbon Intensity<\/strong> (Ci<\/sub>). Intensywno\u015b\u0107 emisji ekwiwalentu CO\u2082 na jednostk\u0119 powierzchni u\u017cytkowej w kgCO\u2082e\/(m\u00b2\u00b7rok). Parametr umo\u017cliwia por\u00f3wnanie obiekt\u00f3w niezale\u017cnie od ich skali. <\/p>\n\n\n\n

Energy Intensity<\/strong> (Ei<\/sub>). Wska\u017anik zapotrzebowania na energi\u0119 pierowtn\u0105 budynku w przeliczeniu na m\u00b2 w kWh\/(m\u00b2\u00b7rok). Wska\u017anik pozwala oceni\u0107 efektywno\u015b\u0107 energetyczn\u0105 obiektu. <\/p>\n\n\n\n

Excess Emissions per Floor Area<\/strong> (Eem<\/sub>). Nadwy\u017cka emisji generowana w stosunku do \u015bcie\u017cki referencyjnej. Warto\u015b\u0107 dodatnia wskazuje na przekroczenie dopuszczalnego poziomu emisji przewidzianego dla danego typu budynku.<\/p>\n\n\n\n

6. Studium przypadku<\/h3>\n\n\n\n

Przyk\u0142ad analizy w \u015brodowisku CRREM oparto na przyk\u0142adzie oceny \u015brodowiskowej trzech hal magazynowych oznaczony celem zanonimizowania danych A, B i C o powierzchniach u\u017cytkowych odpowiedni: 50 300 m2<\/sup>, 102 900 m2<\/sup> i 45 400 m2<\/sup>. Na potrzeby analizy tego typu obiekt\u00f3w budowlanych tj. wielkopowierzchniowych o przeznaczeniu komercyjnego najmu opracowano dedykowany dla ka\u017cdej z hal model energetyczny budynku, kt\u00f3ry zawiera kompleksow\u0105 prognoz\u0119 przewidywanego rocznego zu\u017cycia energii. Na podstawie wynik\u00f3w tego modelu opracowywano ocen\u0119 zgodnie z metodologi\u0105 CRREM.<\/p>\n\n\n\n

6.1. Hala magazynowa A<\/h5>\n\n\n\n

W scenariuszu bazowym roczne zapotrzebowanie budynku na energi\u0119 elektryczn\u0105 oszacowano na poziomie 2 510910,0 kWh. Projektowana instalacja fotowoltaiczna ma generowa\u0107 oko\u0142o 1 069 917 kWh energii rocznie. W scenariuszu bazowym przyj\u0119to, \u017ce w miesi\u0105cach letnich chwilowe zapotrzebowanie na energi\u0119 elektryczn\u0105 b\u0119dzie ni\u017csze ni\u017c maksymalna moc generowana przez instalacj\u0119 fotowoltaiczn\u0105. W zwi\u0105zku z tym zak\u0142ada si\u0119 integracj\u0119 systemu magazynowania energii.<\/p>\n\n\n\n

W scenariuszu alternatywnym zmodyfikowano strategi\u0119 eksploatacyjn\u0105 systemu wentylacji w cz\u0119\u015bci magazynowej. Centrale wentylacyjne wyposa\u017cono w czujniki CO\u2082, kt\u00f3re umo\u017cliwiaj\u0105 regulacj\u0119 ilo\u015bci powietrza \u015bwie\u017cego w zale\u017cno\u015bci od rzeczywistego poziomu u\u017cytkowania hali. Podej\u015bcie to prowadzi do ograniczenia zu\u017cycia energii elektrycznej przez wentylatory oraz zmniejszenia zapotrzebowania na energi\u0119 do ogrzewania pomieszcze\u0144. W rezultacie roczne zapotrzebowanie na energi\u0119 elektryczn\u0105 spadnie do poziomu 2 260 431 kWh. Podobnie jak w scenariuszu bazowym, za\u0142o\u017cono, \u017ce w miesi\u0105cach letnich zapotrzebowanie budynku na energi\u0119 elektryczn\u0105 pozostanie ni\u017csze ni\u017c maksymalna zdolno\u015b\u0107 generowania energii elektrycznej w instalacji fotowoltaicznej, co ponownie przek\u0142ada si\u0119 na konieczno\u015b\u0107 zastosowania systemu magazynowania energii. Nie przewiduje si\u0119 zmian w ilo\u015bci energii wytwarzanej przez instalacj\u0119 fotowoltaiczn\u0105 w por\u00f3wnaniu ze scenariuszem bazowym.<\/p>\n\n\n\n

6.2. Hala magazynowa B<\/h5>\n\n\n\n

W odniesieniu do hali magazynowej B przyj\u0119to jeden scenariusz, tzw. bazowy. Analiza dotyczy prognozy emisji dwutlenku w\u0119gla oraz zu\u017cycia energii przy za\u0142o\u017ceniu braku wdra\u017cania dodatkowych dzia\u0142a\u0144 optymalizacyjnych i modernizacyjnych \u2013 dla obiektu w stanie istniej\u0105cym, odpowiadaj\u0105cym warunkom po jego wybudowaniu. Informacje dotycz\u0105ce energii elektrycznej pobieranej z sieci elektroenergetycznej jak i zu\u017cycie gazu ziemnego opracowano na podstawie wskaza\u0144 licznik\u00f3w energii. Zu\u017cycie paliwa ciek\u0142ego odnosi si\u0119 do oleju nap\u0119dowego typu ON B0, wykorzystywanego na potrzeby pracy pomp przeciwpo\u017carowych. Dane dotycz\u0105ce instalacji fotowoltaicznej udost\u0119pniono w formie miesi\u0119cznych zestawie\u0144 produkcji energii, z wyszczeg\u00f3lnieniem ilo\u015bci energii zu\u017cytej na potrzeby w\u0142asne obiektu oraz energii wprowadzonej do sieci elektroenergetycznej. Dominuj\u0105cym no\u015bnikiem energii jest gaz ziemny, kt\u00f3rego roczne zu\u017cycie wynosi 1 977 778 kWh. Jest on wykorzystywany do cel\u00f3w grzewczych oraz przygotowania ciep\u0142a technologicznego i u\u017cytkowego. Zu\u017cycie energii elektrycznej z sieci elektroenergetycznej kszta\u0142tuje si\u0119 na poziomie 161 904 kWh rocznie i ma charakter uzupe\u0142niaj\u0105cy wzgl\u0119dem gazu ziemnego, pokrywaj\u0105c zapotrzebowanie na potrzeby eksploatacyjne obiektu: o\u015bwietlenie, zasilanie urz\u0105dze\u0144 i instalacji technicznych. Instalacja fotowoltaiczna rocznie generuje energi\u0119 elektryczn\u0105 g\u0142\u00f3wnie na potrzeby w\u0142asne obiektu (52 163 kWh) przy czym energia oddana do sieci mo\u017ce zosta\u0107 pomini\u0119ta z uwagi na jej nieznacz\u0105c\u0105 ilo\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n

6.3. Hala magazynowa C<\/h5>\n\n\n\n

W przypadku hali magazynowej C poddany analizie zosta\u0142 r\u00f3wnie\u017c jeden scenariusz, czyli scenariusz bazowy. Dane dotycz\u0105ce rocznego zu\u017cycia energii wprowadzono do oprogramowania na podstawie zweryfikowanych odczyt\u00f3w z uk\u0142ad\u00f3w pomiarowo-rozliczeniowych oraz faktur za energi\u0119. W tym przypadku uwzgl\u0119dniono r\u00f3wnie\u017c wyniki symulacji numerycznej modelu energetycznego budynku. Parametry u\u017cytkowania i stopie\u0144 ob\u0142o\u017cenia obiektu, odbiegaj\u0105ce od warto\u015bci referencyjnych przyj\u0119tych dla tej klasy budynk\u00f3w na terenie Polski, przekszta\u0142cono do scenariusza standardowego, zgodnie z wymaganiami i wytycznymi okre\u015blonymi przez Klienta. Ca\u0142kowite zu\u017cycie energii dla budynku hali magazynowej C wynios\u0142o 1 814 166 kWh. Oko\u0142o 60% zu\u017cycia pokrywane jest przez gaz ziemny, natomiast pozosta\u0142e 40% energii pochodzi z sieci elektroenergetycznej.<\/p>\n\n\n\n

7. Wyniki analizy w \u015brodowisku CRREM<\/h3>\n\n\n\n

Wyniki generowane przez model opisuj\u0105 wska\u017aniki zawarte w tabeli 1. W celu wizualizacji efekt\u00f3w pracy programu zdecydowano si\u0119 na zamieszczenie wykres\u00f3w dla jednego z trzech omawianych budynk\u00f3w. Rys. 1 przedstawia rozbie\u017cno\u015bci intensywno\u015bci emisji (Ci<\/sub>) w stosunku do celu globalnego ocieplenia (wynosz\u0105cego 1,5\u00b0C) dla analizowanego obiektu tzw. punkt niezgodno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n

Tabela 1. Wska\u017aniki dla obj\u0119tych raportowaniem budynk\u00f3w [1]
Table 1. Indicators for buildings covered by reporting [1]<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Budynek<\/td>Ci<\/sub> [kg CO2e<\/sub>\/(m2<\/sup> rok)]<\/td>Ei<\/sub> [kWh\/(m2<\/sup>rok)]<\/td>Eem<\/sub> [MgCO2e<\/sub>]<\/td><\/tr>
Hala A<\/td>18,1<\/td>50<\/td>519<\/td><\/tr>
Hala B<\/td>3,6<\/td>21<\/td>1 276<\/td><\/tr>
Hala C<\/td>17,2<\/td>43<\/td>n\/d<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
\"\"
Rys. 1.Punkt niezgodno\u015bci. Linie reprezentuj\u0105 intensywno\u015b\u0107 emisji (Ci<\/sub>), kg CO2<\/sub>e\/(m2<\/sup>rok) [1]
Fig. 1. Point of non-compliance. The lines represent the emission intensity (Ci<\/sub>), kg CO2<\/sub>e\/(m2<\/sup>rok) [1]<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

\u015acie\u017cka dekarbonizacji specyficzna dla budynk\u00f3w o funkcji magazynowej w Polsce jest pokazana na wykresie jako linia zielona. Czarna linia przerywana to bazowa intensywno\u015b\u0107 emisji gaz\u00f3w cieplarnianych dla danego obiektu, obliczona jako roczna ilo\u015b\u0107 emisji gaz\u00f3w cieplarnianych na metr kwadratowy powierzchni budynku. Dane dotycz\u0105ce emisji obejmuj\u0105 emisje generowane bezpo\u015brednio przez spalanie paliw kopalnych na miejscu w celu ogrzewania oraz emisje po\u015brednie (spowodowane zu\u017cyciem energii elektrycznej). Punkt przeci\u0119cia linii celu dekarbonizacji (linia zielona) oraz skorygowanej linii intensywno\u015bci emisji (linia czarna ci\u0105g\u0142a) stanowi moment utraty zgodno\u015bci z przyj\u0119t\u0105 \u015bcie\u017ck\u0105 redukcji emisji. Dla analizowanego budynku rok niezgodno\u015bci przypada na 2043 r. Oznacza to, \u017ce od tego momentu intensywno\u015b\u0107 emisji gaz\u00f3w cieplarnianych generowanych przez obiekt przekracza dopuszczalny poziom wynikaj\u0105cy z przyj\u0119tej trajektorii dekarbonizacji.<\/p>\n\n\n\n

Emisje przekraczaj\u0105ce warto\u015bci graniczne okre\u015blone w wybranym scenariuszu (tzw. emisje nadwy\u017ckowe) stanowi\u0105 istotny wska\u017anik ryzyka klimatycznego i regulacyjnego. Ich wielko\u015b\u0107 mo\u017ce by\u0107 wykorzystywana do oceny ekspozycji aktywa na ryzyko transformacyjne, w szczeg\u00f3lno\u015bci w kontek\u015bcie zaostrzaj\u0105cych si\u0119 wymaga\u0144 prawnych oraz oczekiwa\u0144 rynku dotycz\u0105cych efektywno\u015bci energetycznej i \u015bladu w\u0119glowego. Nieruchomo\u015bci, kt\u00f3re w wyniku niespe\u0142nienia przysz\u0142ych standard\u00f3w energetycznych i emisyjnych mog\u0105 by\u0107 nara\u017cone na ryzyko przedwczesnej utraty warto\u015bci ekonomicznej (tzw. ryzyko \u201estranded assets\u201d). W zwi\u0105zku z tym zasadne jest zaplanowanie i wdro\u017cenie dzia\u0142a\u0144 modernizacyjnych przed osi\u0105gni\u0119ciem punktu niezgodno\u015bci, tj. przed rokiem 2043, w celu ograniczenia przysz\u0142ych emisji oraz dostosowania obiektu do wymaga\u0144 d\u0142ugoterminowej polityki klimatycznej. Nale\u017cy podkre\u015bli\u0107, \u017ce przyj\u0119ta trajektoria redukcji emisji uwzgl\u0119dnia stopniow\u0105 dekarbonizacj\u0119 krajowego miksu energetycznego, zgodnie z za\u0142o\u017ceniami metodyki CRREM. W scenariuszu nieuwzgl\u0119dniaj\u0105cym dekarbonizacji sieci elektroenergetycznej punkt niezgodno\u015bci wyst\u0105pi\u0142by wcze\u015bniej \u2013 po 2035 r. (co odzwierciedla czarna linia przerywana na wykresie).<\/p>\n\n\n\n

Na rys. 2 przedstawiono wykres zmian warto\u015bci wsp\u00f3\u0142czynnika zapotrzebowania na energi\u0119 pierwotn\u0105 EP. Niebieska krzywa odzwierciedla niezb\u0119dn\u0105 dynamik\u0119 poprawy efektywno\u015bci, jakiej oczekuje si\u0119 od nowoczesnych obiekt\u00f3w budowlanych wielkopowierzchniowych. W roku 2020 dopuszczalny limit wynosi\u0142 178 kWh\/(m\u00b2 rok). Przewidywany spadek warto\u015bci wsp\u00f3\u0142czynnika EP dla budynk\u00f3w w perspektywie do 2050 r. zamieszczono w tabeli 2. Zgodnie z przyj\u0119t\u0105 metodologi\u0105, limit ten ulega systematycznej redukcji (np. do 115 w 2027 r. i 79 w 2033 r.), osi\u0105gaj\u0105c ostateczn\u0105 stabilizacj\u0119 na poziomie 70 po roku 2035. Tak gwa\u0142towny spadek warto\u015bci docelowych wynika z konieczno\u015bci adaptacji budownictwa do standard\u00f3w niemal zeroemisyjnych oraz przewidywanych zmian w legislacji dotycz\u0105cej charakterystyki energetycznej budynk\u00f3w (EPBD).<\/p>\n\n\n\n

Tabela 2. Prognozowana zmiana warto\u015bci wsp\u00f3\u0142czynnika EP, kWh\/m\u00b2\/rok [1]
Table 2. Projected change in the value of the EP indicator, kWh\/m\u00b2\/a [1]<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Rok<\/td>EP (kWh\/(m2<\/sup>\u00b7rok)<\/td><\/tr>
2020<\/td>178<\/td><\/tr>
2025<\/td>130<\/td><\/tr>
2030<\/td>95<\/td><\/tr>
2035<\/td>70<\/td><\/tr>
2036<\/td>70<\/td><\/tr>
2041<\/td>70<\/td><\/tr>
2046<\/td>70<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
\"\"
Rys. 2.Wykres zmian warto\u015bci wsp\u00f3\u0142czynnika zapotrzebowania na energi\u0119 pierwotn\u0105 EP, kWh\/(m2<\/sup> rok) [1]
Fig. 2. Graph of changes in the value of the EP Indicator, kWh\/(m2<\/sup> a) [1]<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Wykres na rys. 3 prezentuje ewolucj\u0119 \u015bladu w\u0119glowego obiektu w czasie, uwzgl\u0119dniaj\u0105c nie tylko parametry techniczne instalacji, ale r\u00f3wnie\u017c czynniki makroekonomiczne i klimatyczne specyficzne dla lokalizacji. Niebieska ci\u0105g\u0142a linia przedstawia trajektori\u0119 docelow\u0105 1,5\u00b0C, wskazuj\u0105c maksymaln\u0105 dopuszczaln\u0105 intensywno\u015b\u0107 emisji zgodn\u0105 z celem Porozumienia Paryskiego, jakim jest ograniczenie globalnego ocieplenia do 1,5\u00b0C, natomiast zielona linia przedstawia trajektori\u0119 docelow\u0105 dla wszystkich GHG, oznaczaj\u0105c\u0105 mniej rygorystyczn\u0105 \u015bcie\u017ck\u0119 redukcji emisji.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Rys. 3. \u015alad w\u0119glowy generowany przez budynek \u2013 nadmierna emisja, kgCO2<\/sub>e\/(m2<\/sup> rok) [1]
Fig. 3. Carbon footprint generated by the building \u2013 excess emission, kgCO2<\/sub>e\/(m2<\/sup> rok) [1]<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

8. Wnioski z analizy studium przypadku<\/h3>\n\n\n\n

Najni\u017csze warto\u015bci intensywno\u015bci w\u0119glowej i emisyjnej (Ci<\/sub> = 3,6, Ei<\/sub> = 21) odnotowano dla hali magazynowej B. Wynik ten wynika bezpo\u015brednio z dominuj\u0105cego udzia\u0142u gazu ziemnego, charakteryzuj\u0105cego si\u0119 ni\u017csz\u0105 emisyjno\u015bci\u0105 ni\u017c energia elektryczna pobierana z krajowej sieci elektroenergetycznej. Jednocze\u015bnie w analizowanym obiekcie stwierdzono najwy\u017cszy poziom emisji nadmiarowych (Eem<\/sub> = 1276 MgCO2<\/sub>e), co nale\u017cy wi\u0105za\u0107 przede wszystkim z jego du\u017c\u0105 skal\u0105 \u2013 wyra\u017con\u0105 najwi\u0119ksz\u0105 powierzchni\u0105 u\u017cytkow\u0105 \u2013 oraz wysokim ca\u0142kowitym zu\u017cyciem energii. Otrzymane wyniki wskazuj\u0105 zatem, \u017ce niska intensywno\u015b\u0107 emisji nie wyklucza ryzyka przekroczenia \u015bcie\u017cek dekarbonizacyjnych w uj\u0119ciu bezwzgl\u0119dnym.<\/p>\n\n\n\n

Hala magazynowa A, pomimo braku wykorzystania gazu ziemnego oraz cz\u0119\u015bciowego wsparcia ze strony instalacji fotowoltaicznej, charakteryzuje si\u0119 najwy\u017csz\u0105 intensywno\u015bci\u0105 w\u0119glow\u0105 (Ci<\/sub> = 18,1) oraz emisyjn\u0105 (Ei<\/sub> = 50). Stan ten wynika z dominuj\u0105cego udzia\u0142u energii elektrycznej pobieranej z sieci, kt\u00f3ra \u2013 w warunkach krajowego miksu energetycznego \u2013 cechuje si\u0119 wysokim wsp\u00f3\u0142czynnikiem emisji. Warto\u015b\u0107 emisji nadmiarowych (Eem<\/sub> = 519 MgCO2<\/sub>e), potwierdza, \u017ce obiekt ten pozostaje na niekorzystnej \u015bcie\u017cce dekarbonizacyjnej, mimo cz\u0119\u015bciowego wykorzystania odnawialnych \u017ar\u00f3de\u0142 energii.<\/p>\n\n\n\n

Hala magazynowa C, o skali zbli\u017conej do hali magazynowej A, lecz z cz\u0119\u015bciowym udzia\u0142em gazu ziemnego (oko\u0142o 60%), osi\u0105ga po\u015brednie warto\u015bci analizowanych wska\u017anik\u00f3w (Ci<\/sub> = 17,2, Ei<\/sub> = 43). Taka struktura no\u015bnik\u00f3w energii przek\u0142ada si\u0119 na ni\u017csz\u0105 emisyjno\u015b\u0107 w por\u00f3wnaniu z obiektem opartym wy\u0142\u0105cznie na energii elektrycznej, jednak jej poziom nadal pozostaje relatywnie wysoki. Brak danych dotycz\u0105cych emisji nadmiarowych uniemo\u017cliwia pe\u0142n\u0105 ocen\u0119 ryzyka dekarbonizacyjnego w tym przypadku.<\/p>\n\n\n\n

Ko\u0144cowa interpretacja wynik\u00f3w wskazuje, \u017ce kluczowym czynnikiem determinuj\u0105cym efektywno\u015b\u0107 emisyjn\u0105 analizowanych obiekt\u00f3w jest nie tylko ich wielko\u015b\u0107, lecz przede wszystkim struktura zu\u017cycia no\u015bnik\u00f3w energii. Obiekty charakteryzuj\u0105ce si\u0119 wysokim udzia\u0142em energii elektrycznej pobieranej z sieci wykazuj\u0105 wy\u017csz\u0105 intensywno\u015b\u0107 emisji, natomiast wykorzystanie gazu ziemnego prowadzi do obni\u017cenia wska\u017anik\u00f3w intensywno\u015bci, nie eliminuje jednak ryzyka wysokich emisji ca\u0142kowitych w przypadku obiekt\u00f3w wielkopowierzchniowych.<\/p>\n\n\n\n

9. Literatura<\/h3>\n\n\n\n

[1] Ko\u0142odziejczyk, D. (2026). Analiza wska\u017anik\u00f3w emisyjno\u015bci budynk\u00f3w pe\u0142ni\u0105cych funkcje magazyn\u00f3w w \u015brodowisku CRREM [Niepublikowana praca magisterska]. Politechnika Warszawska, Wydzia\u0142 In\u017cynierii \u015arodowiska.<\/p>\n\n\n\n

[2] K\u0142usek, T. (2024). Realizacja idei budownictwa zr\u00f3wnowa\u017conego na polskim rynku nieruchomo\u015bci magazynowych. Zeszyty Naukowe Szko\u0142y G\u0142\u00f3wnej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Logistyki, 9(4), 55-68. https:\/\/doi.org\/10.22630\/EIOL.2024.9.4.28<\/a><\/p>\n\n\n\n

[3] Wyrwa, A., Radomska, E., Paj\u0105k, T., Mika, \u0141., Michalak, P., Lis, \u0141., Kwasnowski, P., Klempka, R., Kalawa, W., Jaszczur, M., Go\u0142dasz, A., Fornalik-Wajs, E., Brus, G., Buczy\u0144ski, R., Bie\u0144, A., Bana\u015b, M., & Sztekler, K. (2025). Efektywno\u015b\u0107 wytwarzania i u\u017cytkowania energii. Energetyka Rozproszona, 13\u201314, 9\u201333. https:\/\/doi.org\/10.7494\/er.2025.1314.9<\/a><\/p>\n\n\n\n

[4] Zygmunt, M., Witczak, K., & Gawin, D. (2025). Dekarbonizacja i autonomiczno\u015b\u0107 energetyczna budynk\u00f3w u\u017cyteczno\u015bci publicznej \u2013 studium przypadku. W Materia\u0142y III Konferencji Naukowej Energetyki Rozproszonej KNER’2025. Akademia G\u00f3rniczo-Hutnicza im. Stanis\u0142awa Staszica w Krakowie.<\/p>\n\n\n\n

[5] CRREM. (2026). CRREM EUI Methodology Explainer: A Summary of CRREM’s Energy Pathway Methodology. https:\/\/ crrem.org\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/CRREM-EUI-Methodology-Explainer.pdf (Dost\u0119p: 07.03.2026).<\/p>\n\n\n\n

[6] CRREM. (2026). What are the CRREM pathways and what does the CRREM misalignment year mean? CRREM explained: Part 1. https:\/\/crrem.org\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/CRREM-Explained_Part-1.pdf<\/a> (Dost\u0119p: 07.03.2026)<\/p>\n\n\n\n

[7] European Commission, Directorate-General for Climate Action, Directorate-General for Mobility and Transport, & Directorate-General for Energy. (2021). EU Reference Scenario 2020: Energy, transport and GHG emissions \u2013 Trends to 2050 (Report). Publications Office of the European Union. https:\/\/doi.org\/10.2833\/35750<\/a><\/p>\n\n\n\n

[8] Institute for Real Estate Economics. (2023). From global emission budgets to decarbonization pathways at property level: CRREM downscaling documentation and assessment methodology (Version 2, Version 1.01). CRREM. https:\/\/crrem.org\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/CRREM-downscaling-documentation-and-assessment-methodology_Update-V2_V1.01-03.05.2023.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n

[9] World Business Council for Sustainable Development (WBCSD), & World Resources Institute (WRI). (2019). Scope 1 & 2 GHG inventory guidance. GHG Protocol. https:\/\/ghgprotocol.org\/sites\/default\/files\/Guidance_Handbook_2019_FINAL.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n

[10] World Business Council for Sustainable Development (WBCSD), & World Resources Institute (WRI). (2013). Technical guidance for calculating Scope 3 emissions: Supplement to the Corporate Value Chain (Scope 3) Accounting & Reporting Standard. GHG Protocol. https:\/\/ghgprotocol.org\/sites\/default\/files\/2023-03\/Scope3_Calculation_Guidance_0%5B1%5D.pdf<\/a> (Dost\u0119p: 07.05.2026)<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ma\u0142gorzata Kwestarz, Daniel Ko\u0142odziejczyk, GWiTS 6\/2026<\/div>\n

…<\/a><\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[100],"class_list":["post-3515","post","type-post","status-publish","format-standard","category-wszystkie_artykuly","tag-6-2026"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3515","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3515"}],"version-history":[{"count":18,"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3515\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3898,"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3515\/revisions\/3898"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3515"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3515"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/gwits.pl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3515"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}