Google 從何處取得這類資訊？
Google 使用最新版旅遊影響模型 (TIM) 計算預估碳排放量，這個模型由 Google 管理，並受到頂尖永續發展和航空專家顧問委員會的監管。旅遊影響模型主要用來估算碳排放量，不僅資訊公開透明，且會持續改進。計算過程中，模型會採用可購買授權的外部公開資料集，並以最新的科學成果和國際公認標準為依據。
如需更多資訊，請參閱下列資源：
生命週期排放量
旅遊影響模型會預估自開採到最終使用的碳排放量，以計算航空燃油完整生命週期的碳排放量。「自開採到最終使用」碳排放量是指產製和運輸航空燃油所產生的碳排放總量，加上起飛、巡航和降落期間燃燒燃料產生的碳排放量 (CO2)。
除了二氧化碳外，旅遊影響模型也會根據全球暖化潛勢，將非二氧化碳排放量轉換成「二氧化碳當量」(CO2e)。
碳排放量一般
系統會根據一般航班排放量計算方法計算一般排放量，這種方法能預估所搜尋航線的碳排放量中位數。
Google 會比較每趟航班的預估排放量與該航線的一般航班排放量，判斷航班的碳排放量是較高、和基準相同或較低。
搜尋航班時，系統不一定會列出「碳排放量較低」的航班。如果搜尋日期的所有航班碳排放量皆高於該航線的一般航班排放量，就會發生這種情況。如要尋找碳排放量較低的航班，請指定其他日期，或改為搜尋附近的其他機場。
碳排放量不明
影響碳排放量的因素
實際碳排放量可能會受許多因素影響，例如：
- 機型與配置
- 飛行速度與高度
- 出發地和目的地間的距離
- 乘客人數
為協助你瞭解系統顯示的預估碳排放量，請務必留意下列幾點：
- 直飛航班的碳排放量不一定較低，尤其是航程較長時。如果是省油機型的轉機航班，碳排放量可能會比直達航班更低。
- 即使飛機的載客數和航程相近，碳排放量也不盡相同。影響因素包括機型和航空公司採用的座位配置。
- 對於往返美國和美國境內的航班，這個模型會依據美國運輸部提供的歷來資料估算乘載率。如為美國境外的航班，則使用 ch-aviation 提供的歷來承載因素資料 (如有)。至於其他所有的航班，碳排放量的估計值會考量 2019 年 (COVID-19 疫情前) 的業界平均乘載率。如要進一步瞭解參考資料來源和承載率的計算方式，請參閱 GitHub 說明文件。
- 目前我們在估算碳排放量時，不會考量飛行方向、永續飛航燃料或機上貨物重量等因素。
飛機造成的其他暖化效應
飛機航行時不僅會排放二氧化碳到大氣中，也會造成飛機雲等其他暖化效應。
在濕度較高的地區，空氣中的水蒸氣會在飛機排出的煤煙周圍凝結冷卻，形成類似雲朵的凝結尾跡，俗稱飛機雲。飛機雲大多很快就會消散，少部分會在特定大氣條件下持續存在並擴散，讓大氣層中的熱無法散去。
若將飛機雲納入考量，那麼因飛行而造成的暖化效應，可能比只考量到燃燒燃料時的預估值多出 60% [Lee，2021 年，CO2e/GWP100]。雖然目前已知只有約 10% 航班的飛機雲會持續存在，但是我們難以預測飛機雲會不會形成，也不易將飛行的影響歸咎於個別航班，就跟我們無法提前數週或數月預測亂流一樣。此外，科學界對於如何量化個別航班的影響也沒有共識。基於這些理由，目前估算碳排放量的模型並未納入飛機雲的影響。
Google 正與科學家、學者和業界專家合作，為每趟航班所造成的飛機雲影響提供可靠的預測資料。最終，我們計畫將這些預測資料用於旅遊影響模型中。
火車預估排放量
Google 在計算火車的排放量時，會考量研究中載明的行駛距離 (公里) 和乘客人數。根據 IEA 的統計，火車每載送 1 位乘客 1 公里，平均生命週期排放量為 19 公克的二氧化碳當量。確切排放量會依火車和業者不同而異。IEA 資料每年更新一次，Google 也致力於取得由鐵路業者提供的精確數據。