Qual è la carbon footprint dell'elettricità?
Il nostro articolo sul Journal of Industrial Ecology confronta l'intensità di carbonio dell'elettricità — diretta e di ciclo di vita — tra molteplici fonti dati eterogenee e mostra quanto la risposta dipenda dal metodo. Esplorala dal vivo, con i dati di nxbase.
Chiedi quanto vale l’intensità di carbonio dell’elettricità e otterrai un numero che sembra una certezza consolidata. Ma la risposta è molto più incerta di quanto ci si aspetti.
Molte fonti autorevoli pubblicano fattori di emissione per l’elettricità, e si contraddicono — a volte di un fattore due o più. Non perché una di esse sbagli, ma perché tracciano confini di sistema diversi, fanno ipotesi diverse, usano dati di annate diverse e modellano la rete in modi diversi. Il risultato è una domanda seria a cui si risponde con numeri tutti difendibili, che però raccontano storie quantitativamente diverse.
Il nostro articolo sul Journal of Industrial Ecology mette queste stime a confronto attraverso un’unica pipeline riproducibile — e tratta la loro dispersione come un risultato a sé stante.
Perché questi numeri contano sempre di più
Non è più una questione accademica. Man mano che la rendicontazione aziendale va oltre lo Scope 2 fino allo Scope 3, l’elettricità incorporata nelle catene di fornitura di un’azienda raggiunge — almeno indirettamente — ogni categoria dello Scope 3. Il fattore che scegli non resta fermo: si propaga in tutto l’inventario.
Lo Scope 2 stesso è in revisione, a caccia di una granularità temporale sempre più fine. A nostro avviso è un problema di secondo ordine. Ciò che davvero manca è la coerenza tra le fonti.
Due domande nascoste dentro un solo numero
Gran parte del disaccordo si riduce a due scelte metodologiche.
- Dirette vs ciclo di vita. Le emissioni dirette sono ciò che esce dal camino della centrale quando brucia combustibile. Le emissioni di ciclo di vita comprendono anche la catena di fornitura — costruire l’impianto, estrarre e trasportare il combustibile, fabbricare pannelli e turbine. Nucleare ed eolico hanno emissioni dirette quasi nulle ma un’impronta di ciclo di vita non trascurabile; una centrale a gas, al contrario, è dominata dalla sua combustione diretta.
- Monetario vs fisico. I modelli monetari (nel nostro caso, modelli input–output) tracciano le emissioni attraverso l’economia in unità di denaro, poi convertono in energia — completi, ma grossolani. Gli approcci fisici — inventari di ciclo di vita o dati di rete misurati — lavorano direttamente in unità fisiche: più precisi per l’elettricità, ma tracciano i confini di sistema in modo diverso.
Incrocia questi due assi e ottieni i quattro quadranti attorno a cui è organizzato il confronto che segue. Per mettere i database monetari — EXIOBASE, EMERGING, EORA 1, GLORIA e GTAP, tutti elaborati con la nuova versione di MARIO, il nostro motore input–output open-source — sullo stesso piano di quelli fisici, riportiamo i loro fattori monetari a una base comune in grammi di CO₂ per kWh, usando i prezzi dell’elettricità per paese per il 2017 e il 2023.
Esplorala tu stesso
Il grafico qui sotto mette tutte le fonti una accanto all’altra, prese da nxbase, la nostra infrastruttura dati aperta. Ogni marcatore è la stima di una fonte per un paese; il colore indica il metodo (monetario vs fisico), la forma indica la fonte. Passa tra emissioni dirette e di ciclo di vita e tra gli anni; clicca una fonte nella legenda per nasconderla, fai doppio-click per isolarla e passa il mouse su un marcatore per il valore esatto.
Carbon footprint and intensity of electricity, by country and data source
Each marker is one data source's estimate for a country; colour = natively monetary (converted to a physical basis via electricity prices) vs natively physical, shape = source. Filter by scope, year and methodology. The spread across markers is the methodological uncertainty.
* Natively monetary factors are converted to a physical basis (gCO₂eq/kWh) using country-level electricity prices. Served through eNextGen nxbase (open tier, anonymous query). For Eora, GLORIA and Electricity Maps, only the datapoints shown in the article are held in nxbase. Source: Citterio et al. (2026), doi:10.1007/s44498-026-00148-3.
Emergono alcuni pattern. Reti a basse emissioni come Svezia e Francia stanno in fondo qualunque fonte tu chieda — eppure il disaccordo relativo tra fonti è massimo proprio lì, dove piccole differenze assolute pesano molto. Reti a forte componente carbone come Polonia ed Estonia sono alte ovunque, ma le fonti coprono comunque centinaia di grammi per kilowattora. E persino all’interno di una stessa famiglia le stime divergono: due database input–output monetari possono discordare quanto un monetario e un fisico.
Persino per le emissioni dirette da fossili — dove ti aspetteresti un ampio accordo — le stime variano sensibilmente da fonte a fonte. Aggiungi le emissioni di ciclo di vita complete e le discrepanze crescono ancora.
Zoom: per tecnologia di generazione
Dietro ogni numero nazionale c’è un mix di tecnologie. Il grafico che segue scompone quelle medie nelle singole tecnologie — carbone, gas, nucleare, eolico, solare, idro — mettendo insieme le stime di più fonti. Le fonti input–output vengono da nxbase: nxsut 3.0 e l’ibrido EXIOBASE (EX3h) contribuiscono un punto per paese × tecnologia, sia per la vista diretta sia per quella di ciclo di vita, calcolato dalle loro emissioni a livello di attività; i valori di riferimento e process-LCA (Ecoinvent, Electricity Maps, IPCC, NREL) provengono dalla letteratura armonizzata.
Carbon footprint of electricity, by generation technology
Physical-unit emission factors (gCO₂eq/kWh) for EU27 + US, pooled across data sources. Fossil vs low-carbon. Each box spans the interquartile range (median = solid line, mean = dashed); whiskers reach 1.5×IQR; dots are outliers. Switch between direct and life-cycle emissions, and zoom on the clean technologies.
Physical-unit emission factors by technology, EU27 + US, gCO₂eq/kWh. The input–output sources nxsut 3.0 and the EXIOBASE Hybrid contribute one point per country × technology. The literature (Electricity Maps, IPCC, NREL, Ecoinvent) is the article's supplementary distribution: Citterio et al. (2026), doi:10.1007/s44498-026-00148-3. Life-cycle axis capped at 2500 gCO₂eq/kWh (outliers beyond drawn at the edge).
Il quadro è netto: le tecnologie fossili stanno un ordine di grandezza sopra quelle a basse emissioni. Passa alle emissioni dirette e rinnovabili e nucleare crollano quasi a zero — la loro impronta è quasi tutta nella catena di fornitura, non al camino.
Cosa farci
Il paper si chiude con un quadro decisionale pratico: dato il tuo scopo — un inventario aziendale, un confronto tra politiche, una LCA di prodotto — quale fonte è quella giusta, e cosa stai sacrificando scegliendola? La trasparenza su ipotesi e scelte metodologiche è il minimo.
| Caso d’uso | Tipo di dato consigliato | Motivazione e considerazioni chiave |
|---|---|---|
| Benchmarking dell’elettricità territoriale / analisi lato produttore | Fattori di emissione diretti o di ciclo di vita in unità fisiche, da fonti primarie o ufficiali | Da usare quando la domanda riguarda l’elettricità generata entro un territorio. Adatto al benchmarking lato produttore e al confronto con le statistiche di generazione. Non ideale per impronte d’uso finale, dove import/export alterano sensibilmente il mix consegnato. |
| Scope 2 location-based | Fattori diretti basati sul consumo o sulla consegna in unità fisiche; i fattori production-based solo come proxy quando mancano dati consumption-based migliori | Da preferire in reti fortemente interconnesse o import-dipendenti. Dichiarare sempre se il fattore è production- o consumption-based, insieme all’annata del dato e al trattamento di import/export. |
| Scope 2 market-based | Fattori diretti supplier-specific o residual-mix in unità fisiche | Da usare solo per claim contrattuali che soddisfano i criteri di qualità dello Scope 2. Resta fuori dal confronto quantitativo principale del paper. |
| Scope 3 categoria 3 (attività legate a combustibili ed energia, incl. elettricità a monte e perdite di T&D) | Fattori di emissione di ciclo di vita in unità fisiche (grammi CO₂eq per kWh) — medi, supplier-specific o ibridi | Da allineare alla base scelta per lo Scope 2. Dichiarare esplicitamente se le perdite di trasmissione e distribuzione sono incluse. I fattori monetari non sono appropriati una volta noti i kWh. |
| Disclosure di sostenibilità aziendale, hot-spotting | Database input–output monetari (es. EXIOBASE) | Appropriato quando dominano i dati di spesa e vanno coperte molte categorie o molti fornitori. Preferire modelli multiregionali quando le catene di fornitura sono internazionali. Utile per individuare gli hotspot, poi affinare le categorie rilevanti con fattori ibridi o supplier-specific/fisici. |
| Comparabilità con LCA di prodotto o EPD | Database di ciclo di vita di processo (es. Ecoinvent) | Garantisce coerenza metodologica con l’approccio dominante negli studi a livello di prodotto. Dichiarare regole di cut-off, ipotesi di multifunzionalità, trattamento dei beni capitali, geografia e annata del dato. |
| Reti in rapida evoluzione / applicazioni time-sensitive | I fattori fisici più recenti e allineati all’anno; dove rilevante, dataset infra-annuali, orari o near-real-time | Se il ritardo del dato supera ~2–3 anni, o il mix di rete cambia rapidamente, esegui un’analisi di sensitività o triangola con una fonte più recente. La rappresentatività temporale e spaziale dovrebbe pesare quanto l’autorevolezza della fonte. |
Il traguardo più grande è una maggiore armonizzazione e standardizzazione internazionale dei fattori di emissione per le commodity che guidano gli inventari dei gas serra, i vettori energetici in primis. Rafforzare la coerenza di questi dataset di base farebbe di più per la credibilità e la comparabilità della contabilità del carbonio che un’ulteriore cifra decimale di granularità temporale nello Scope 2.
Open access
Tutto ciò che sta dietro questi grafici è interrogabile, in modo anonimo, da nxbase. Nessuna delle due figure è un’immagine statica esportata una volta — ciascuna è ricostruita interrogando dal vivo il livello aperto del nostro database, con le stesse query che chiunque può eseguire. I fattori input–output monetari sono convertiti in g CO₂eq/kWh al volo, usando i prezzi dell’elettricità e i tassi di cambio della BCE — la stessa conversione che eseguirebbe qualsiasi utente di nxbase.
È questo il punto di nxbase: non un altro dataset, ma un luogo dove fonti eterogenee — tavole input–output, inventari di ciclo di vita, dati di rete misurati — sono mappate su una struttura comune, mantenute versionate e servite tramite un’unica API. Un confronto come questo smette di essere un foglio di calcolo una tantum e diventa qualcosa che puoi rieseguire, estendere e su cui costruire.
Un aggiornamento dopo il paper — e cosa arriva
Da quando il manoscritto è stato finalizzato non ci siamo fermati. La tavola supply-use ibrida usata nel paper è stata ricostruita come nxsut 3.0 — una tavola supply-use dell’elettricità aperta e riproducibile, che sostituisce interamente gli input proprietari. È il primo livello pienamente aperto di nxbase, ed è già nel grafico qui sopra (il triangolo blu, ciclo di vita 2023). Un post dedicato è in arrivo.
C’è anche un filo più profondo. Trasformare un’impronta monetaria (per euro) in una fisica (per kilowattora) richiede un prezzo — e il prezzo dipende dal contesto, non è mai universale. Quella conversione è un esempio di una capacità più ampia che stiamo integrando in nxbase: convertire non solo le unità, ma le grandezze, sempre rendendo esplicito il contesto. Anche su questo, a breve.
Approfondimenti
- Articolo: Citterio, C., Golinucci, N., Rinaldi, L., Rocco, M.V. (2026). Carbon intensity of electricity: a systematic methodological and quantitative review. Journal of Industrial Ecology. doi:10.1007/s44498-026-00148-3
- Codice e dati: GitHub
- L’infrastruttura dati: nxbase
Dati e licenze
Ogni serie dei grafici è servita tramite nxbase. Ecco da dove viene ciascuna e con quale licenza è ridistribuita:
| Fonte | Licenza (così ridistribuita) |
|---|---|
| NXSUT 3.0 | CC BY-SA 4.0 — modello supply–use di eNextGen |
| EMBER | CC BY 4.0 |
| eGRID | US EPA, pubblico |
| GTAP | Proprietaria — datapoint inclusi nell’articolo sotto CC BY 4.0 |
| EXIOBASE 3.10.2 | Proprietaria — datapoint inclusi nell’articolo sotto CC BY 4.0 |
| EXIOBASE 3.3.18 (Hybrid) | CC BY-SA 4.0 |
| EMERGING | CC BY 4.0 |
| NREL | CC BY 4.0 |
| IPCC | CC BY 4.0 |
| JRC | CC BY 4.0 |
| EORA 1 | Licenza accademica — datapoint inclusi nell’articolo sotto CC BY 4.0 |
| GLORIA | CC BY-NC 3.0 |
| Electricity Maps | Proprietaria — datapoint inclusi nell’articolo sotto CC BY 4.0 |
Per le fonti con licenza restrittiva — EORA 1, GLORIA ed Electricity Maps — sono mostrati solo i datapoint utilizzati nell’articolo originale su JIE.
L’articolo su JIE e questo blogpost sono pubblicati sotto licenza CC BY 4.0. Ovunque la licenza di una fonte limiti la ridistribuzione, sono stati utilizzati soltanto i singoli datapoint già presenti nell’articolo.