Các tác giả

Justin Goodwin (Anh), Mike Woodfield (Anh)

Mirghani Ibnoaf (Sudan), Matthias Koch (Đức) và Hong Yan (Trung Quốc)

Tác giả đóng góp

Christopher Frey (Mỹ), Rosemary Montgomery (Bộ phận thống kê Liên hợp quốc), Tinus Pulles (Hà Lan), Deborah Ottinger Schaeffer (Mỹ) và Karen Treanton (IEA)

2 CÁCH TIẾP CẬN ĐỂ THU THẬP DỮ LIỆU

2.1 GIỚI THIỆU

Thu thập dữ liệu₁ là một phần không thể thiếu của việc phát triển và cập nhật kiểm kê khí nhà kính. Các hoạt động thu thập dữ liệu chính thức cần được thiết lập, điều chỉnh cho phù hợp với hoàn cảnh quốc gia của các quốc gia và được đánh giá định kỳ như một phần của việc thực hiện thông lệ tốt. Trong hầu hết các trường hợp, việc tạo ra dữ liệu nguồn mới sẽ bị hạn chế bởi các nguồn sẵn có và sẽ cần ưu tiên, có tính đến kết quả phân tích danh mục chính được nêu trong Chương 4, Lựa chọn phương pháp luận và Xác định các Danh mục chính. Thủ tục thu thập dữ liệu là cần thiết để tìm kiếm và xử lý dữ liệu hiện có, (tức là dữ liệu được tổng hợp và lưu trữ cho các mục đích thống kê khác ngoài kiểm kê), cũng như để tạo dữ liệu mới bằng các cuộc khảo sát hoặc chiến dịch đo lường. Các hoạt động khác bao gồm duy trì luồng dữ liệu, cải thiện ước tính, tạo ước tính cho các danh mục mới và/hoặc thay thế các nguồn dữ liệu hiện có khi nguồn dữ liệu hiện đang được sử dụng không còn nữa.

Các nguyên tắc phương pháp luận của việc thu thập dữ liệu làm nền tảng cho việc thực hành tốt là:

 Tập trung vào việc thu thập dữ liệu cần thiết để cải thiện ước tính của các danh mục chính là lớn nhất, có tiềm năng thay đổi lớn nhất hoặc có độ không đảm bảo lớn nhất.

 Chọn các quy trình thu thập dữ liệu để cải thiện lặp đi lặp lại chất lượng của kiểm kê phù hợp với dữ liệu mục tiêu chất lượng.

 Thực hiện các hoạt động thu thập dữ liệu (ưu tiên nguồn lực, lập kế hoạch, thực hiện, tài liệu, v.v.) dẫn đến cải tiến liên tục các tập dữ liệu được sử dụng trong kiểm kê.

 Thu thập dữ liệu/thông tin ở mức độ chi tiết phù hợp với phương pháp được sử dụng.

 Xem xét các hoạt động thu thập dữ liệu và nhu cầu phương pháp luận một cách thường xuyên, để hướng dẫn các hoạt động tiến bộ, và hiệu quả, cải thiện kiểm kê.

 Đưa ra các thỏa thuận với các nhà cung cấp dữ liệu để hỗ trợ các luồng thông tin nhất quán và liên tục. Chương này cung cấp hướng dẫn chung để thu thập dữ liệu quốc gia / quốc tế hiện có và dữ liệu mới. Tài liệu này dành cho cả các quốc gia lần đầu tiên thiết lập chiến lược thu thập dữ liệu và cho các quốc gia có quy trình thu thập dữ liệu đã được thiết lập. Nó có thể áp dụng cho việc thu thập dữ liệu hệ số phát thải, hoạt động và độ không đảm bảo. Nó bao gồm:

 Phát triển chiến lược thu thập dữ liệu để đáp ứng các mục tiêu chất lượng dữ liệu về tính kịp thời, đồng thời tính nhất quán, tính đầy đủ, khả năng so sánh, độ chính xác và tính minh bạch bằng cách sử dụng hướng dẫn được cung cấp trong Chương 6, QA/QC và Kiểm định, của tập này,

 Các hoạt động thu thập dữ liệu bao gồm tạo dữ liệu nguồn mới, xử lý dữ liệu bị hạn chế và bảo mật và sử dụng đánh giá của chuyên gia,

 Chuyển dữ liệu thô thành một biểu mẫu hữu ích cho việc kiểm kê.

     Lời khuyên liên quan đến việc lựa chọn các hệ số phát thải tập trung vào việc hiểu và tạo ra dữ liệu đo được cũng như giải quyết nơi tìm và khi nào sử dụng các hệ số mặc định. Hướng dẫn về dữ liệu hoạt động tập trung vào việc tạo và sử dụng dữ liệu điều tra dân số & điều tra mới cũng như cung cấp hướng dẫn về việc sử dụng các bộ dữ liệu quốc tế hiện có.

Chương này dựa trên thông tin từ một loạt các tổ chức và khi các tài liệu bổ sung có thể đã được xác định và tham khảo để người dùng có thể tìm thấy thông tin chi tiết hơn. Các vấn đề thu thập dữ liệu cụ thể của ngành - như chọn dữ liệu hoạt động thích hợp cho một danh mục phát thải cụ thể theo nguồn và loại bỏ theo bể - được mô tả trong Phần  2-5 của ngành cụ thể.

2.2 THU THẬP DỮ LIỆU

Phần này cung cấp hướng dẫn chung để thu thập dữ liệu hiện có, tạo dữ liệu mới và điều chỉnh dữ liệu để sử dụng kiểm kê. Hướng dẫn này có thể áp dụng cho các hệ số phát thải, hoạt động và thu thập dữ liệu về độ không đảm bảo. Nó

¹Dữ liệu có thể được định nghĩa là thông tin thực tế (ví dụ: phép đo hoặc thống kê) được sử dụng làm cơ sở để lập luận, thảo luận hoặc tính toán. Thu thập dữ liệu là hoạt động thu thập và tổng hợp thông tin từ các nguồn khác nhau. thảo luận riêng về các vấn đề cụ thể liên quan đến dữ liệu mới và dữ liệu hiện có. Hướng dẫn cụ thể cho việc thu thập/tính toán các hệ số phát thải và thu thập dữ liệu hoạt động và độ không đảm bảo được cung cấp sau đó. Trong suốt các hoạt động thu thập dữ liệu, trình biên dịch kiểm kê nên duy trì hồ sơ QA QC về dữ liệu được thu thập theo hướng dẫn được cung cấp trong Chương 6 của Phần 1. Trong khi thu thập dữ liệu, cách thực hành tốt là phải nhận thức được nhu cầu thu thập dữ liệu trong tương lai.

Duy trì cung cấp dữ liệu kiểm kê

Thông lệ tốt là thu hút các nhà cung cấp dữ liệu tham gia vào quá trình tổng hợp và cải tiến kiểm kê bằng cách cho họ tham gia vào các hoạt động như:

 Đưa ra ước tính ban đầu cho danh mục, chỉ ra những khả năng không chắc chắn cao và mời các nhà cung cấp dữ liệu tiềm năng cộng tác trong việc cải thiện ước tính,

 Hội thảo khoa học hoặc thống kê về đầu vào và đầu ra của kiểm kê,

 Các hợp đồng hoặc thỏa thuận cụ thể để cung cấp dữ liệu thường xuyên,

 Cập nhật không chính thức thường xuyên / hàng năm về các phương pháp sử dụng dữ liệu của họ,

 Thiết lập các điều khoản tham chiếu hoặc biên bản ghi nhớ cho các tổ chức chính phủ và/hoặc thương mại cung cấp dữ liệu để làm rõ những gì cần thiết cho kiểm kê, cách nó được lấy và cung cấp cho trình biên dịch kiểm kê và khi nào.

Các hoạt động này sẽ giúp đảm bảo rằng dữ liệu thích hợp nhất có sẵn cho kiểm kê và dữ liệu đó được trình biên dịch kiểm kê hiểu đúng. Nó cũng sẽ giúp thiết lập các liên kết đến các tổ chức cung cấp dữ liệu.

Nếu thích hợp, có thể hữu ích khi khám phá các thỏa thuận pháp lý hiện có hoặc mới như các phương tiện đảm bảo việc cung cấp dữ liệu đến kho.

Dữ liệu bị hạn chế và tính bảo mật

Các nhà cung cấp dữ liệu có thể hạn chế quyền truy cập vào thông tin vì nó là thông tin bí mật, chưa được xuất bản hoặc chưa được hoàn thiện. Thông thường, đây là một cơ chế để ngăn chặn việc sử dụng dữ liệu không phù hợp, khai thác thương mại trái phép hoặc nhạy cảm với các điểm không hoàn hảo có thể có trong dữ liệu. Tuy nhiên, đôi khi, tổ chức chỉ đơn giản là không có các nguồn lực cần thiết để biên dịch và kiểm tra dữ liệu. Khi có thể, nên hợp tác với các nhà cung cấp dữ liệu để tìm ra giải pháp khắc phục những lo ngại của họ bằng cách:

 giải thích mục đích sử dụng dữ liệu,

 đồng ý, bằng văn bản, về mức độ mà nó sẽ được công khai,

 xác định độ chính xác tăng lên có thể đạt được thông qua việc sử dụng nó trong kiểm kê,

 đề nghị hợp tác để thu được bộ dữ liệu được cả hai bên chấp nhận,

 và / hoặc ghi nhận / ghi nhận trong kho đối với dữ liệu được cung cấp.

Bảo vệ bí mật là một trong những nguyên tắc cơ bản của cơ quan thống kê quốc gia (NSA₂ - xem: http://unstats.un.org/unsd/methods/statorg/). Các NSA cam kết bảo vệ thông tin tiết lộ rõ ​​ràng về hoạt động, đồ đạc, thái độ hoặc bất kỳ đặc điểm nào khác của từng người trả lời. Nếu người trả lời không tin rằng thông tin họ cung cấp cho NSA là tuyệt đối bí mật, chất lượng của thông tin thu thập được có thể bị ảnh hưởng. Do đó, dữ liệu cá nhân chi tiết phải được xử lý và tổng hợp để rút ra thông tin quan trọng đối với người dùng, mà không tiết lộ dữ liệu riêng lẻ. Đây có nhiều khả năng là một vấn đề đối với số liệu thống kê kinh doanh, đặc biệt là khi một số công ty thống trị lĩnh vực này, hơn là đối với các dữ liệu khác.

Đôi khi, tùy thuộc vào kích thước và cấu trúc của mẫu ban đầu, dữ liệu thô có thể được tổng hợp theo cách bảo vệ tính bí mật nhưng vẫn tạo ra thông tin hữu ích cho mục đích kiểm kê phát thải. Tuy nhiên, nếu có nhu cầu bảo mật thì NSA hoặc cơ quan thu thập dữ liệu ban đầu thường là những người duy nhất có thể thực hiện việc xử lý bổ sung dữ liệu thô này.

Một số quốc gia có những thỏa thuận đặc biệt để che giấu dữ liệu (tức là làm cho dữ liệu ẩn danh đối với các công ty hoặc cơ sở) để cho phép các nhà nghiên cứu truy cập. Trình biên dịch kiểm kê có thể điều tra khả năng thực hiện các sắp xếp như vậy. Tuy nhiên, vì việc xử lý lại này sẽ được yêu cầu thường xuyên (hàng năm nếu có thể), nên một giải pháp tốt hơn có lẽ là dành cho các NSA để kết hợp điều này vào các chương trình làm việc của riêng họ. Mặc dù điều này sẽ đòi hỏi đầu tư ban đầu vào việc xử lý dữ liệu, nhưng về lâu dài nó có thể sẽ nhanh hơn và ít tốn kém hơn. Một khi Hệ thống tái xử lý được thiết lập, nó có thể được sử dụng lại mỗi khi cuộc khảo sát được lặp lại, với chi phí biên thấp. Một lợi thế nữa là thông tin sau đó sẽ nằm trong phạm vi công cộng để những người khác có thể Thẩm định các số liệu được báo cáo trong bản kiểm kê.

Nhiều cơ quan thu thập dữ liệu phụ trợ trong quá trình hoạt động cho các mục đích khác, chẳng hạn như đăng ký doanh nghiệp hoặc phương tiện, thu thuế, cấp giấy phép, phân bổ trợ cấp và trợ cấp. Thông tin như vậy thường cũng được đề cập trong các điều khoản bảo mật. Nói chung, các điều khoản như vậy dự đoán trước việc sử dụng dữ liệu cho mục đích thống kê và các NSA có quyền truy cập vào dữ liệu đó. Thông thường, những dữ liệu quản trị này tạo cơ sở cho việc phân tầng và lựa chọn mẫu và các NSA sẽ có kinh nghiệm xử lý chúng, thậm chí có thể phát triển phần mềm chuyên dụng cho phép rút ra thông tin cần thiết mà không vi phạm các quy tắc bảo mật.

Vì tất cả những lý do này, khi dữ liệu hiện có cần được xử lý lại, chúng tôi khuyên bạn nên làm việc cùng với các NSA hoặc dịch vụ thống kê của bộ liên quan, không chỉ để bảo vệ tính bí mật mà còn để tiết kiệm chi phí.

² Bất kỳ tổ chức thu thập dữ liệu chính thức nào của quốc gia được gọi là cơ quan thống kê quốc gia.

Phán đoán chuyên môn

Đánh giá của chuyên gia về lựa chọn phương pháp luận và lựa chọn dữ liệu đầu vào để sử dụng cuối cùng là cơ sở của tất cả quá trình phát triển kiểm kê và các chuyên gia trong lĩnh vực có thể được sử dụng cụ thể để lấp đầy khoảng trống trong dữ liệu có sẵn, để chọn dữ liệu từ một loạt các giá trị có thể hoặc đưa ra phán đoán về Độ không đảm bảo phạm vi như được mô tả trong Phần 3.2.2.3. Các chuyên gia có nền tảng phù hợp có thể được tìm thấy trong chính phủ, hiệp hội thương mại công nghiệp, học viện kỹ thuật, công nghiệp và trường đại học.

Mục tiêu của đánh giá chuyên môn có thể là lựa chọn phương pháp luận thích hợp; giá trị tham số từ các phạm vi được cung cấp; dữ liệu hoạt động thích hợp nhất để sử dụng; cách thích hợp nhất để áp dụng một phương pháp luận; hoặc xác định sự kết hợp thích hợp của các công nghệ đang được sử dụng. Cần có một mức độ đánh giá của chuyên gia ngay cả khi áp dụng các kỹ thuật thống kê cổ điển cho các tập dữ liệu, vì người ta phải đánh giá xem dữ liệu có phải là một mẫu ngẫu nhiên đại diện hay không và nếu có thì sử dụng phương pháp nào để phân tích dữ liệu. Điều này đòi hỏi cả đánh giá kỹ thuật và thống kê. Phiên dịch đặc biệt cần thiết cho các tập dữ liệu nhỏ, sai lệch cao hoặc không đầy đủ₃. Trong mọi trường hợp, mục đích là càng đại diện càng tốt để giảm Sự sai lệch có thể xảy ra và tăng độ chính xác. Các phương pháp chính thức để thu thập (hoặc lấy ra) dữ liệu từ các chuyên gia được gọi là hỏi ý kiến chuyên gia, xem Phụ lục 2A.1 để biết thêm chi tiết.

2.2.1 Thu thập dữ liệu hiện có

Mặc dù danh sách dưới đây không đầy đủ, nhưng nó cung cấp điểm khởi đầu cho các nguồn dữ liệu cụ thể của quốc gia:

 Cơ quan thống kê quốc gia

 Các chuyên gia trong ngành, các tổ chức liên quan

 Các chuyên gia trong nước khác

 Cơ sở dữ liệu hệ số phát thải IPCC

 Các chuyên gia quốc tế khác

 Các tổ chức quốc tế xuất bản số liệu thống kê, ví dụ, Liên hợp quốc, Eurostat hoặc Năng lượng quốc tế Cơ quan, OECD và IMF (duy trì hoạt động quốc tế cũng như dữ liệu kinh tế)

 Thư viện tham khảo (Thư viện Quốc gia)

 Các bài báo khoa học kỹ thuật trên các sách, tạp chí và báo cáo về môi trường.

 Các trường đại học

 Tìm kiếm trên web cho các tổ chức và chuyên gia

 Báo cáo kiểm kê quốc gia của các bên tham gia Công ước khung của Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu

Sàng lọc dữ liệu có sẵn

Tốt nhất là bắt đầu các hoạt động thu thập dữ liệu với việc sàng lọc ban đầu các nguồn dữ liệu có sẵn. Đây sẽ là một quá trình lặp đi lặp lại trong đó các chi tiết của dữ liệu có sẵn được xây dựng. Quá trình sàng lọc này có thể chậm và cần phải đặt câu hỏi cho đến khi có thể đưa ra đánh giá cuối cùng về tính hữu ích của tập dữ liệu đối với kiểm kê.

Mục đích mà dữ liệu được thu thập ban đầu có thể là một chỉ số quan trọng về độ tin cậy. Các cơ quan quản lý và các cơ quan thống kê chính thức có trách nhiệm lấy các mẫu đại diện và các phép đo chính xác, và vì vậy họ thường áp dụng các tiêu chuẩn đã được thống nhất. Thường thì số liệu thống kê chính thức (vì chúng có quá trình xem xét phức tạp hơn) mất nhiều thời gian để có sẵn nhưng dữ liệu sơ bộ có thể có sẵn ở giai đoạn sớm hơn. Các dữ liệu sơ bộ này có thể được sử dụng với điều kiện là tính hợp lệ của chúng được lập thành văn bản và có thể được kiểm tra dựa trên các mục tiêu chất lượng dữ liệu do hệ thống quản lý chất lượng mô tả trong Chương 6.

³ Phương pháp mô tả đặc điểm phân bố lấy mẫu cho giá trị trung bình được mô tả bởi Cullen và Frey (1999), Frey và Rhodes (1996), và Frey và Burmaster (1999).

Tinh chỉnh yêu cầu dữ liệu

Khi trình biên dịch kiểm kê đã chọn một tập dữ liệu, trừ khi dữ liệu đã xuất bản chỉ có thể được sử dụng ở dạng ban đầu của chúng, bước tiếp theo sẽ là phát triển một yêu cầu dữ liệu và thông số kỹ thuật chính thức hơn. Việc chính thức hóa này cho phép cập nhật hàng năm một cách hiệu quả (thông qua việc biết phải yêu cầu những gì, từ ai và khi nào) đồng thời tuân thủ các yêu cầu QA / QC đối với tài liệu (xem Chương 6, QA / QC và Kiểm định). Một định nghĩa rõ ràng về các yêu cầu dữ liệu sẽ đảm bảo rằng khi dữ liệu được phân phối, chúng sẽ như mong đợi. Đặc điểm kỹ thuật phải bao gồm các chi tiết như:

 Định nghĩa tập dữ liệu (ví dụ: chuỗi thời gian, các ngành và chi tiết ngành phụ, phạm vi bao phủ quốc gia, các yêu cầu đối với dữ liệu về độ không đảm bảo, hệ số phát thải và / hoặc đơn vị dữ liệu hoạt động),

 Định nghĩa về định dạng (ví dụ: bảng tính) và cấu trúc (ví dụ: những bảng khác nhau là cần thiết và cấu trúc của chúng) của tập dữ liệu,

 Mô tả bất kỳ giả định nào được đưa ra liên quan đến phạm vi bao phủ quốc gia, các lĩnh vực bao gồm, năm đại diện, công nghệ/trình độ quản lý và các hệ số phát thải hoặc các thông số không chắc chắn,

 Nhận dạng các quy trình và quy trình thời gian cho các hoạt động thu thập dữ liệu (ví dụ: tần suất tập dữ liệu được cập nhật và những yếu tố nào được cập nhật),

 Tham khảo tài liệu và quy trình QA/QC,

 Tên liên hệ và tổ chức,

 Ngày có hàng.

Có thể hữu ích nếu tổ chức cung cấp dữ liệu cam kết thực hiện các thông số kỹ thuật này. Duy trì và cập nhật các thông số kỹ thuật này một cách thường xuyên, trong trường hợp yêu cầu dữ liệu thay đổi, cũng có thể giúp ghi lại các nguồn dữ liệu và cung cấp hướng dẫn cập nhật cho các hoạt động thu thập dữ liệu thường xuyên. Việc phân phối tập dữ liệu bị trì hoãn không có gì là bất thường, vì vậy việc kết hợp các quy trình cảnh báo sớm để phát hiện và quản lý sự chậm trễ có thể hữu ích.

Lựa chọn giữa dữ liệu quốc gia và dữ liệu quốc tế đã xuất bản

Trong hầu hết các trường hợp, việc sử dụng dữ liệu quốc gia được ưu tiên hơn vì các nguồn dữ liệu quốc gia thường cập nhật hơn và cung cấp các liên kết tốt hơn đến nguồn cung cấp dữ liệu. Hầu hết các bộ dữ liệu quốc tế dựa trên dữ liệu có nguồn gốc từ quốc gia và trong một số trường hợp, dữ liệu từ các tổ chức quốc tế có uy tín có thể dễ tiếp cận hơn và áp dụng nhiều hơn cho kiểm kê. Trong một số trường hợp, các nhóm như hiệp hội thương mại quốc tế hoặc cơ quan thống kê quốc tế sẽ có các bộ dữ liệu cụ thể theo quốc gia cho các ngành hoặc các lĩnh vực kinh tế khác mà các tổ chức quốc gia không nắm giữ. Thông thường, dữ liệu quốc tế đã trải qua quá trình kiểm tra và kiểm định bổ sung và có thể đã được điều chỉnh với mục đích tăng tính nhất quán, mặc dù điều này không nhất thiết dẫn đến ước tính được cải thiện nếu dữ liệu điều chỉnh được kết hợp lại với thông tin quốc gia. Các quốc gia được khuyến khích phát triển và cải thiện các nguồn dữ liệu quốc gia để tránh phụ thuộc vào dữ liệu quốc tế. Kiểm tra chéo bộ dữ liệu quốc gia với bất kỳ dữ liệu quốc tế sẵn có nào có thể giúp đánh giá tính đầy đủ và xác định các vấn đề có thể xảy ra với một trong hai bộ dữ liệu.

Thay thế dữ liệu

Nên sử dụng dữ liệu liên quan trực tiếp đến mục đang được định lượng hơn là sử dụng dữ liệu thay thế (tức là dữ liệu thay thế có mối tương quan với dữ liệu mà chúng đang thay thế). Tuy nhiên, trong một số trường hợp, dữ liệu áp dụng trực tiếp có thể không có sẵn hoặc có khoảng trống (ví dụ: nếu các chương trình khảo sát và lấy mẫu có thể không thường xuyên). Trong những trường hợp này, dữ liệu đại diện có thể giúp lấp đầy khoảng trống và tạo ra chuỗi thời gian nhất quán hoặc mức trung bình của quốc gia. Ví dụ: khi một quốc gia có thông tin để áp dụng phương pháp cấp cao hơn cho một số nhưng không phải tất cả các cơ sở của mình, thì dữ liệu đại diện có thể được sử dụng để lấp đầy khoảng trống. Dữ liệu đại diện phải có liên quan về mặt vật lý và thống kê với lượng khí thải từ tập hợp các cơ sở mà thông tin không có sẵn. Những dữ liệu thay thế này phải được lựa chọn dựa trên hoàn cảnh và thông tin cụ thể của từng quốc gia, và mối quan hệ giữa dữ liệu và lượng phát thải (tức là hệ số phát thải) được phát triển bằng cách sử dụng thông tin từ một tập hợp con đại diện của các cơ sở có lượng phát thải được biết đến. Việc sử dụng dữ liệu thay thế để có được ước tính ban đầu về phát thải hoặc loại bỏ có thể giúp ưu tiên các nguồn lực.

Trong việc lựa chọn và sử dụng dữ liệu thay thế để ước tính lượng phát thải hoặc loại bỏ, các quốc gia nên thực hiện các bước sau:

(i) Thẩm định và ghi lại mối quan hệ vật lý giữa phát thải/loại bỏ và dữ liệu hoạt động thay thế.

(ii) Thẩm định và ghi lại mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa phát thải/loại bỏ và dữ liệu hoạt động thay thế.

(iii) Sử dụng phân tích hồi quy, phát triển yếu tố quốc gia cụ thể liên quan đến lượng phát thải/loại bỏ với dữ liệu đại diện.

Ví dụ về cách tiếp cận này được đưa ra trong Hộp 2.1 và giải thích thêm và Công thức (Công thức 5.2) được đưa ra trong Phần 5.3 của Chương 5, Tính nhất quán của chuỗi thời gian.

HỘP 2.1 VÍ DỤ VỀ SỬ DỤNG DỮ LIỆU ĐẠI SỐ ĐỂ PHÊ DUYỆT DỮ LIỆU HOẠT ĐỘNG Hoa Kỳ nhận được ước tính phát thải đối với SF6 liên quan đến thiết bị điện dựa trên phương pháp tiếp cận cân bằng khối lượng từ các hệ thống điện chiếm khoảng 35% tổng chiều dài đường dây tải điện của Hoa Kỳ. (Ở Hoa Kỳ, đường dây tải điện được định nghĩa là đường dây mang điện ở mức từ 34,5 kV trở lên.) Để ước tính lượng khí thải từ các hệ thống còn lại, Hoa Kỳ sử dụng km đường dây tải điện làm dữ liệu hoạt động thay thế. Tại Hoa Kỳ, SF6 chủ yếu được sử dụng trong các thiết bị được đánh giá cao hơn hoặc bằng 34,5 kV, và km đường dây tải điện do đó được kỳ vọng là một công cụ dự báo tốt về lượng khí thải. Ngoài ra, phân tích thống kê đã chứng minh mối tương quan cao giữa lượng khí thải và km đường truyền. Với những mối quan hệ này, Hoa Kỳ sử dụng hệ số hồi quy liên quan đến km đường truyền với lượng khí thải. Sau đó, các yếu tố này được áp dụng cho tổng số km đường truyền của hệ thống mà lượng khí thải đang được ước tính. Đức cũng đã sử dụng chiều dài đường truyền để ước tính lượng khí thải từ các hệ thống áp suất khép kín cho một nhóm các tiện ích không phản hồi với một cuộc khảo sát trong ngành. Các ước tính dựa trên hệ thống điện từ các tiện ích có sẵn cả số km đường truyền và dữ liệu phát thải. Các ước tính kết quả sau đó đã được Thẩm định bởi các cuộc khảo sát toàn diện hơn trong những năm tiếp theo. Thông tin về ngân hàng thiết bị, có sẵn trên toàn quốc từ các nhà sản xuất và phân phối thiết bị đã được sử dụng để ước tính lượng khí thải từ các hệ thống áp suất kín.) Km đường truyền có thể là một công cụ dự báo tốt về lượng khí thải khi hầu hết SF6 được sử dụng trong thiết bị truyền tải điện áp cao, như ở Mỹ Khi tỷ lệ SF6 cao được sử dụng trong thiết bị phân phối trung áp hoặc trong các trạm biến áp cách điện bằng khí, thì một loại dữ liệu khác có thể thích hợp, chẳng hạn như chiều dài kết hợp của đường dây truyền tải và phân phối hoặc số lượng trạm biến áp. Việc kết hợp các loại dữ liệu này hoặc các loại dữ liệu khác cũng có thể được sử dụng mặc dù điều này làm tăng khả năng một hoặc nhiều loại dữ liệu sẽ không có sẵn cho tất cả các hệ thống có lượng phát thải được ước tính.

2.2.2 Tạo dữ liệu mới

Có thể cần tạo dữ liệu mới nếu các hệ số phát thải đại diện, dữ liệu hoạt động hoặc các thông số ước tính khác không tồn tại hoặc không thể ước tính từ các nguồn hiện có. Việc tạo ra dữ liệu mới có thể đòi hỏi các chương trình đo lường đối với quá trình công nghiệp hoặc phát thải liên quan đến năng lượng, lấy mẫu nhiên liệu cho hàm lượng carbon, thay đổi sử dụng đất và các hoạt động lấy mẫu lâm nghiệp, hoặc điều tra dân số hoặc điều tra mới cho dữ liệu hoạt động. Việc tạo dữ liệu mới được thực hiện tốt nhất bởi những người có chuyên môn phù hợp (ví dụ: các phép đo do các tổ chức có thẩm quyền thực hiện bằng cách sử dụng thiết bị đã được hiệu chuẩn phù hợp hoặc các cuộc điều tra và tổng điều tra của bất kỳ cơ quan thống kê quốc gia nào). Các hoạt động này thường sử dụng nhiều nguồn lực và được xem xét thích hợp nhất khi danh mục này là then chốt và không có lựa chọn nào khác. Để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, khuyến nghị càng nhiều càng tốt để tạo dữ liệu cần thiết từ phần mở rộng của các chương trình hiện có hơn là bắt đầu các chương trình hoàn toàn mới. Các chi tiết cụ thể hơn về hệ số phát thải và dữ liệu hoạt động được nêu trong các phần tương ứng của chương này. Khi có các hướng dẫn cho các hoạt động được xác định chi tiết bởi các cơ quan chính thức khác, chẳng hạn như văn phòng thống kê và ủy ban tiêu chuẩn đo lường, thì những hướng dẫn này cũng được đề cập đến trong các phần này.

Tạo dữ liệu bằng cách đo lường

Các phép đo nên được sử dụng trong bối cảnh tư vấn trong các phần 2-5 của ngành, ví dụ để xác định hoặc điều chỉnh các hệ số phát thải, hệ số hiệu quả phá hủy/giảm thiểu và tốc độ hoạt động. Các phép đo cũng có thể được sử dụng để định lượng trực tiếp lượng phát thải khí nhà kính hoặc để hiệu chỉnh và kiểm định các mô hình được sử dụng để tạo dữ liệu

Khi xem xét sử dụng dữ liệu đo lường, cách thực hành tốt là kiểm tra xem nó có bao gồm một mẫu đại diện, tức là mẫu điển hình với tỷ lệ hợp lý của toàn bộ danh mục hay không - và cả phương pháp đo lường phù hợp đã được sử dụng hay không. Các phương pháp đo lường tốt nhất là những phương pháp đã được phát triển bởi các tổ chức tiêu chuẩn chính thức và được thử nghiệm tại hiện trường để xác định các đặc tính hoạt động của chúng. mức độ, giới hạn phát hiện thấp hơn, độ nhạy và giới hạn trên của phép đo, v.v. Các tiêu chuẩn của Tổ chức Tiêu chuẩn Quốc tế (ISO), Tiêu chuẩn Châu Âu (EN) hoặc các tiêu chuẩn quốc gia đã được Thẩm định phù hợp của, ví dụ, Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (USEPA) hoặc Hiệp hội Kỹ sư người Đức (Verein Deutscher Ingenieure, VDI), có thể đáp ứng các tiêu chí này. Thông lệ tốt cho trình biên dịch kiểm kê là ghi lại bất kỳ tiêu chuẩn đo lường hoặc quản lý chất lượng nào đã được sử dụng và ghi nhớ các yêu cầu về dữ liệu của phân tích độ không đảm bảo trong Chương 3, Độ không đảm bảo, của Phần 1.

Có thể đạt được các kết quả đáng tin cậy và có thể so sánh được bằng cách sử dụng một chương trình đo lường được thiết kế tốt với các mục tiêu xác định; các phương pháp phù hợp; hướng dẫn rõ ràng cho nhân viên đo lường; các thủ tục báo cáo và xử lý dữ liệu đã xác định, và tài liệu đầy đủ. Bảng 2.1 đưa ra các yếu tố của cách tiếp cận như vậy.

BẢNG 2.1 CÁC YẾU TỐ DI TRUYỀN CỦA CHƯƠNG TRÌNH ĐO LƯỜNG

Hướng dẫn chung để đảm bảo chất lượng của dữ liệu đo để xác định các hệ số phát thải tốt hơn và các thông số khác được cung cấp trong Mục 2.2.2.

₄ Ví dụ, độ lặp lại, giới hạn phát hiện độ tái lập, khả năng chịu nhiễu, v.v.

Mối quan hệ của dữ liệu với mô hình

Mặc dù các mô hình thường được sử dụng để đánh giá các hệ thống phức tạp và có thể được sử dụng để tạo dữ liệu, nhưng các mô hình là một phương tiện chuyển đổi dữ liệu và không loại bỏ nhu cầu về dữ liệu để thúc đẩy chúng.

2.2.3 Điều chỉnh dữ liệu để sử dụng kiểm kê

Cho dù sử dụng dữ liệu hiện có, thực hiện các phép đo mới hay kết hợp cả hai, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng mức độ chi tiết và phạm vi của dữ liệu phù hợp, bao gồm các lĩnh vực/quy trình/cắt bỏ, vị trí, loại đất, khu phức hợp và năm bao gồm.

Khoảng trống trong tập dữ liệu

Kiểm kê khí nhà kính yêu cầu ước tính nhất quán giữa các chuỗi thời gian và giữa các danh mục. Phần này giới thiệu các cách tiếp cận để lấp đầy khoảng trống nếu dữ liệu bị thiếu trong một hoặc nhiều năm hoặc dữ liệu không đại diện cho năm hoặc phạm vi quốc gia được yêu cầu. Dưới đây là các ví dụ về khoảng trống hoặc sự không nhất quán về dữ liệu và hướng dẫn giải quyết chúng.

 Lấp đầy khoảng trống trong dữ liệu định kỳ: Khoảng trống trong chuỗi thời gian sẽ tồn tại khi dữ liệu có sẵn ít hơn hàng năm tần số. Ví dụ, các cuộc điều tra tốn thời gian và tốn kém liên quan đến tài nguyên thiên nhiên - chẳng hạn như kiểm kê rừng quốc gia - được tổng hợp vào khoảng thời gian mỗi năm thứ năm hoặc thứ mười. Dữ liệu chuỗi thời gian có thể cần được suy ra để tạo ra một ước tính hàng năm hoàn chỉnh cho các năm giữa các cuộc khảo sát và cho các dự báo trước và sau (ví dụ: khi cần ước tính cho 1990 - 2004 và dữ liệu khảo sát chỉ có sẵn cho 1995 và 2000) . Chương 5, Tính nhất quán của chuỗi thời gian, cung cấp chi tiết về các phương pháp nối và ngoại suy để lấp đầy những khoảng trống này.

 Sửa đổi chuỗi thời gian: Để đáp ứng thời hạn, các tổ chức thống kê có thể sử dụng mô hình và giả định để hoàn thành năm gần đây nhất của các ước tính của họ. Những ước tính này sau đó sẽ được tinh chỉnh vào năm sau khi tất cả dữ liệu đã được xử lý. Dữ liệu có thể đã được sửa đổi thêm dữ liệu lịch sử để sửa lỗi hoặc cập nhật phương pháp luận mới. Điều quan trọng là trình biên dịch kiểm kê tìm kiếm những thay đổi này trong chuỗi thời gian của dữ liệu nguồn và tích hợp chúng vào kiểm kê. Chương 5 của Tập này có thêm hướng dẫn về vấn đề này.

 Kết hợp dữ liệu được cải thiện: Mặc dù khả năng thu thập dữ liệu của các quốc gia thường được cải thiện theo thời gian để họ có thể thực hiện các phương pháp cấp cao hơn, nhưng dữ liệu có thể không nhất thiết phải phù hợp với các năm trước đó đối với các cấp cao hơn. Ví dụ, khi các chương trình lấy mẫu và đo lường trực tiếp được giới thiệu, có thể có sự mâu thuẫn trong chuỗi thời gian vì chương trình mới không thể đo lường các điều kiện trong quá khứ. Đôi khi vấn đề này có thể được giải quyết nếu dữ liệu mới đủ chi tiết (ví dụ, nếu các hệ số phát thải của nhà máy bị triệt tiêu hiện đại có thể được phân biệt với các yếu tố phát thải của nhà máy cũ hơn không suy giảm) và dữ liệu hoạt động lịch sử có thể được phân tầng bằng cách sử dụng đánh giá của chuyên gia hoặc dữ liệu đại diện. Chương 5 cung cấp thêm chi tiết về các phương pháp kết hợp dữ liệu cải tiến một cách nhất quán trong một chuỗi thời gian.

 Bù đắp cho dữ liệu bị giảm chất lượng: Các kỹ thuật ghép nối, như được mô tả trong Chương 5 về Tính nhất quán của chuỗi thời gian, có thể được sử dụng để quản lý các tập dữ liệu đã bị giảm chất lượng theo thời gian. Suy thoái có thể xảy ra do thay đổi các ưu tiên trong chính phủ, chuyển dịch cơ cấu kinh tế hoặc giảm nguồn lực. Ví dụ: một số quốc gia có nền kinh tế đang trong quá trình chuyển đổi không còn thu thập một số bộ dữ liệu nhất định đã có trong năm gốc hoặc những bộ dữ liệu này có thể chứa các định nghĩa, phân loại và mức độ tổng hợp khác nhau. Các nguồn dữ liệu quốc tế được thảo luận trong phần dữ liệu hoạt động (xem Phần 2.2.5) có thể cung cấp một nguồn dữ liệu hoạt động liên quan khác.

 Mức độ bao phủ không đầy đủ: Khi dữ liệu không đại diện đầy đủ cho cả nước, ví dụ như các phép đo cho 3/10 nhà máy hoặc dữ liệu điều tra về hoạt động nông nghiệp của 80% cả nước, thì dữ liệu vẫn có thể được sử dụng nhưng cần được kết hợp với các dữ liệu để tính toán ước tính quốc gia. Trong những trường hợp này, đánh giá của chuyên gia (xem Phần 2.2 ở trên để biết chi tiết) hoặc sự kết hợp của những dữ liệu này với các tập dữ liệu khác (dữ liệu thay thế hoặc dữ liệu chính xác) có thể được sử dụng để tính toán tổng số quốc gia. Trong một số trường hợp, dữ liệu điều tra hoặc điều tra dân số được thu thập trong một chương trình quốc gia luân phiên lấy mẫu các tỉnh hoặc phân ngành khác nhau hàng năm với chu kỳ lặp lại để xây dựng một bộ dữ liệu hoàn chỉnh sau một khoảng thời gian hàng năm. Chúng tôi khuyến nghị rằng, hãy ghi nhớ rằng tính nhất quán của chuỗi thời gian, các giả định được đưa ra trong một năm cũng phải áp dụng cho các năm khác và nhà cung cấp dữ liệu được yêu cầu tính toán dữ liệu hàng năm đại diện với mức độ phù hợp đầy đủ.

Kết hợp các tập dữ liệu theo số

Đôi khi một trình biên dịch kiểm kê sẽ được trình bày với một số bộ dữ liệu tiềm năng để sử dụng cho cùng một ước tính, ví dụ, một loạt các phép đo độc lập cho hàm lượng carbon của nhiên liệu. Nếu dữ liệu đề cập đến cùng một số lượng và được thu thập một cách thống nhất hợp lý thì việc kết hợp chúng sẽ làm tăng độ chính xác và độ chính xác. Kết hợp có thể đạt được bằng cách tổng hợp dữ liệu thô và ước tính lại giá trị trung bình và giới hạn tin cậy 95 phần trăm, hoặc bằng cách kết hợp thống kê tóm tắt bằng cách sử dụng các mối quan hệ được nêu trong sách giáo khoa thống kê. Cũng có thể kết hợp các phép đo của một đại lượng đơn lẻ được thực hiện bằng các phương pháp khác nhau để tạo ra kết quả có phân bố xác suất cơ bản khác nhau. Tuy nhiên, các phương pháp để thực hiện điều này phức tạp hơn và trong hầu hết các trường hợp, có lẽ chỉ cần sử dụng đánh giá của chuyên gia để quyết định trung bình các kết quả hay sử dụng ước tính đáng tin cậy hơn và loại bỏ ước tính khác là đủ.

Khi sử dụng dữ liệu không đồng nhất (ví dụ: do sự hiện diện của công nghệ loại bỏ ở một số nhà máy chứ không phải ở nhà máy khác), ước tính kiểm kê nên được phân tầng (chia nhỏ) để mỗi tầng là đồng nhất và tổng số quốc gia cho loại nguồn khi đó sẽ là tổng của các tầng. Sau đó, các ước lượng độ không đảm bảo đo có thể thu được bằng cách sử dụng các phương pháp nêu trong Chương 3 bằng cách xử lý từng tầng theo cách giống như một hạng mục riêng lẻ. Sự bất bình đẳng có thể được xác định bằng kiến ​​thức cụ thể về hoàn cảnh của các nhà máy hoặc loại công nghệ riêng lẻ, hoặc bằng phân tích dữ liệu chi tiết, ví dụ, phân tán các biểu đồ phát thải / loại bỏ ước tính dựa trên dữ liệu hoạt động.

Tập dữ liệu thực nghiệm có thể chứa các giá trị ngoại lai - các điểm dữ liệu nằm ngoài phân phối xác suất chính và được coi là không đại diện. Chúng có thể được xác định bằng một số quy tắc, ví dụ có hơn ba Sự sai lệch chuẩn so với giá trị trung bình. Trước khi thực hiện theo con đường này, trình biên dịch kiểm kê nên xem xét liệu dữ liệu có vẻ bất thường trên thực tế có chỉ ra một số trường hợp khác (ví dụ: nhà máy trong điều kiện khởi động) thực sự cần được trình bày riêng trong ước tính khoảng không.

Tính trung bình nhiều năm: Các quốc gia nên báo cáo ước tính kiểm kê hàng năm dựa trên ước tính tốt nhất về lượng phát thải và loại bỏ thực tế trong năm đó. Nói chung, ước tính năm đơn lẻ cung cấp ước lượng gần đúng nhất về lượng phát thải / loại bỏ thực tế và một chuỗi thời gian của ước tính năm đơn lẻ được chuẩn bị theo thông lệ tốt có thể được coi là nhất quán. Nếu có thể, các quốc gia nên tránh sử dụng dữ liệu trung bình nhiều năm có thể dẫn đến ước lượng phát thải cao hơn hoặc thấp hơn theo thời gian, tăng độ không đảm bảo hoặc giảm tính minh bạch, khả năng so sánh hoặc tính nhất quán chuỗi thời gian của các ước tính. Tuy nhiên, trong một số trường hợp cụ thể được mô tả cho các ngành cụ thể trong Tập 2-5, tính trung bình nhiều năm có thể là cách tốt nhất hoặc thậm chí là cách duy nhất để ước tính dữ liệu cho một năm. Trong trường hợp có sự biến động hàng năm cao hoặc không chắc chắn - như sự tăng trưởng của các loài cây khác nhau trong một năm - và khi có độ tin cậy cao hơn về tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm trong khoảng thời gian nhiều năm thì tính trung bình nhiều năm có thể cải thiện chất lượng của ước tính tổng thể.

Dữ liệu năm không theo lịch: Nên sử dụng dữ liệu năm dương lịch bất cứ khi nào có sẵn dữ liệu. Nếu dữ liệu năm dương lịch không có sẵn, thì có thể sử dụng các loại dữ liệu năm hàng năm khác (ví dụ: dữ liệu năm tài chính không theo lịch, ví dụ: tháng 4 - tháng 3) với điều kiện nó được sử dụng nhất quán theo chuỗi thời gian và khoảng thời gian thu thập dữ liệu là được lập thành văn bản. Tương tự, các khoảng thời gian thu gom khác nhau có thể được sử dụng cho các loại phát thải và loại bỏ khác nhau, một lần nữa, với điều kiện là các khoảng thời gian thu gom được sử dụng nhất quán theo thời gian và điều này có thể chấp nhận được. Một thực tiễn tốt là sử dụng nhất quán các khoảng thời gian thu thập giống nhau trong chuỗi thời gian để tránh sai lệch về xu hướng. Ví dụ, dữ liệu dân số động vật có thể được thu thập vào mùa hè và do đó có thể không tương ứng với mức trung bình hàng năm. Dữ liệu phải được sửa chữa nếu có thể để thể hiện năm dương lịch. Nếu dữ liệu chưa được hiệu chỉnh được sử dụng, thì thông lệ tốt cho trình biên dịch kiểm kê là sử dụng nhất quán dữ liệu năm dương lịch hoặc dữ liệu năm tài chính cho tất cả các năm trong chuỗi thời gian.

Dữ liệu kiểm kê khu vực

Trong một số trường hợp, số liệu thống kê hoạt động khu vực và bộ dữ liệu phát thải chi tiết, cập nhật, chính xác và/hoặc đầy đủ hơn bộ dữ liệu quốc gia. Trong những trường hợp này, một bản kiểm kê được tổng hợp theo khu vực và sau đó có thể dẫn đến một bản kiểm kê chất lượng tốt hơn cho một quốc gia so với một bản kiểm kê được tổng hợp bằng cách sử dụng số liệu thống kê và tập dữ liệu quốc gia trung bình. Trong những trường hợp như vậy, và để đáp ứng các yêu cầu của thông lệ tốt, kiểm kê có thể được tổng hợp toàn bộ hoặc một phần trên cơ sở khu vực với điều kiện:

 Mỗi thành phần khu vực được biên soạn theo cách phù hợp với QA/QC thông lệ tốt, lựa chọn các cấp, tính nhất quán và đầy đủ của chuỗi thời gian.

 Phương pháp được sử dụng để tổng hợp kiểm kê khu vực và lấp đầy bất kỳ khoảng trống nào ở cấp quốc gia là minh bạch và phù hợp với các phương pháp thực hành tốt được cung cấp trong Hướng dẫn.

 Bản kiểm kê cuối cùng của quốc gia tuân thủ các yêu cầu về chất lượng thực hành tốt về tính hoàn chỉnh, tính nhất quán, tính so sánh được, tính kịp thời, tính chính xác và tính minh bạch. Cụ thể, ước tính ngành được tính toán tại các khu vực khác nhau và sau đó được tổng hợp trong kiểm kê cuối cùng, phải tự nhất quán. Không được có lượng phát thải hoặc loại bỏ bị bỏ qua hoặc đếm hai lần trong tổng kho và các phần khác nhau của kiểm kê phải sử dụng các giả định và dữ liệu một cách nhất quán chừng nào thực tế và thích hợp.

2.2.4 Các hệ số phát thải và đo trực tiếp lượng khí thải

Phần này cung cấp lời khuyên chung để xác định hoặc xem xét các hệ số phát thải hoặc các thông số ước tính khác; điều này bao gồm các nguồn tài liệu chuyên ngành, sử dụng dữ liệu đo lường và nhận xét thêm về việc kết hợp các tập dữ liệu. Thực hành tốt khi phát triển các hệ số phát thải hoặc các thông số ước tính khác là tuân theo cách tiếp cận từng bước để thu thập dữ liệu được mô tả ở trên:

 Thiết lập các ưu tiên,

 Phát triển một chiến lược để truy cập dữ liệu,

 Thu thập và xử lý dữ liệu.

Phần 2-5 cung cấp lời khuyên về việc lựa chọn và sử dụng các hệ số phát thải hoặc các thông số ước tính khác cho các danh mục cụ thể.

Nguồn văn học

Các trình biên dịch kiểm kê thường dựa vào các tài liệu có sẵn để tìm các hệ số phát thải hoặc các thông số ước tính khác. Bảng 2.2 liệt kê nhiều nguồn tài liệu tiềm năng khác nhau theo thứ tự giảm dần khả năng dữ liệu mang tính đại diện và phù hợp với hoàn cảnh quốc gia. Các quốc gia nên sử dụng tài liệu đã được xuất bản, được đánh giá ngang hàng, của riêng họ vì tài liệu này sẽ cung cấp thông tin trình bày chính xác nhất về các hoạt động và thực tiễn của quốc gia họ. Nếu không có sẵn các nghiên cứu được đồng nghiệp xem xét theo quốc gia cụ thể, thì trình biên dịch kiểm kê có thể sử dụng các yếu tố mặc định của IPCC và các phương pháp Cấp 1 như được chỉ ra bởi cây quyết định trong Tập 2 đến Tập 5 hoặc phương pháp Cấp 2 với dữ liệu từ Cơ sở dữ liệu nhân tố phát thải (EFDB ), hoặc các giá trị tài liệu khác, ví dụ, dữ liệu năng lượng được mô hình hóa/ước tính từ các tổ chức quốc tế phản ánh hoàn cảnh quốc gia. Thứ tự trình bày trong Bảng 2.2 chỉ mang tính chất tham khảo và trình biên dịch kiểm kê nên đánh giá từng nguồn dữ liệu riêng lẻ để đưa ra quyết định về tính phù hợp.

Tổng quan tài liệu là một cách tiếp cận hữu ích để thu thập và lựa chọn trong số nhiều nguồn dữ liệu có thể có. Đánh giá tài liệu có thể tốn nhiều thời gian vì nhiều dẫn đến dữ liệu cũ và thêm vào đó, việc sử dụng các đơn vị chuyển đổi có thể tạo ra sự khác biệt giả tạo. Các bài báo của tạp chí đôi khi có thể được truy cập thông qua web mà không cần đăng ký và các thư viện có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm kiếm và truy cập. Các nguồn tài liệu chuyên ngành liên quan đến các yếu tố phát thải là:

 Các cơ sở thử nghiệm trong nước và quốc tế (ví dụ, các cơ sở thử nghiệm giao thông đường bộ),

 Hiệp hội thương mại công nghiệp (các tài liệu kỹ thuật như báo cáo, hướng dẫn, tiêu chuẩn, khảo sát ngành hoặc vật liệu kỹ thuật tương tự),

 Các cơ quan có thẩm quyền quốc gia chịu trách nhiệm điều tiết lượng khí thải từ các quá trình công nghiệp.

Các đánh giá tài liệu phải được lập thành văn bản đầy đủ để dữ liệu được sử dụng cho kiểm kê được minh bạch (xem Chương 6, QA/QC và Kiểm định). Việc ghi lại các nguồn tài liệu không được sử dụng cũng rất hữu ích, giải thích lý do tại sao, để tiết kiệm thời gian cho các hoạt động tổng quan tài liệu sau này.

BẢNG 2.2 NGUỒN TIỀM NĂNG CỦA DỮ LIỆU VĂN HỌC

Loại tài liệu	Tìm nó ở đâu	Bình luận
Nguyên tắc IPCC	Trang web IPCC	Cung cấp các yếu tố mặc định đã thỏa thuận cho các phương pháp Cấp 1 nhưng có thể không đại diện cho hoàn cảnh quốc gia.
Cơ sở dữ liệu hệ số phát thải IPCC (EFDB)	IPCC website	Được mô tả chi tiết hơn bên dưới. Có thể không đại diện cho các quy trình ở quốc gia của bạn hoặc thích hợp cho các ước tính danh mục chính.
Sách Hướng dẫn Kiểm kê Phát thải EMEP / CORINAIR	EEA (trang web của Cơ quan Môi trường Châu Âu)	Giá trị mặc định hữu ích hoặc để kiểm tra chéo. Có thể không đại diện cho các quy trình ở quốc gia của bạn hoặc thích hợp cho các ước tính danh mục chính.
Cơ sở dữ liệu yếu tố phát thải quốc tế: USEPA	Trang web USEPA	Giá trị mặc định hữu ích hoặc để kiểm tra chéo. Có thể không đại diện cho các quy trình ở quốc gia của bạn hoặc thích hợp cho các ước tính danh mục chính.
Dữ liệu quốc gia cụ thể từ các tạp chí quốc tế hoặc quốc gia được đánh giá ngang hàng	Thư viện tài liệu tham khảo quốc gia, báo môi trường, tạp chí tin tức môi trường	Đáng tin cậy nếu đại diện. Có thể mất thời gian để được xuất bản.
Cơ sở thử nghiệm quốc gia (ví dụ: cơ sở thử nghiệm giao thông đường bộ)	Phòng thí nghiệm quốc gia	Đáng tin cậy. Cần đảm bảo các yếu tố mang tính đại diện và sử dụng các phương pháp tiêu chuẩn.
Các hồ sơ và giấy tờ của cơ quan có thẩm quyền điều chỉnh khí thải, hoặc sổ đăng ký giải phóng và chuyển giao ô nhiễm	Cơ quan quản lý quy trình công nghiệp	Cập nhật thường xuyên và cụ thể cho từng nhà máy. Chất lượng phụ thuộc vào các yêu cầu quy định, có thể không mở rộng đến các phương pháp được sử dụng để ước tính / đo lường.
Giấy công nghiệp, kỹ thuật và thương mại	Hiệp hội thương mại cụ thể Ấn phẩm, thư viện và tìm kiếm trên Web	Theo ngành cụ thể và cập nhật. QA / QC là cần thiết để kiểm tra sự sai lệch trong dữ liệu và để đảm bảo các điều kiện thử nghiệm và tiêu chuẩn đo lường được hiểu rõ.
Các nghiên cứu cụ thể khác, dữ liệu điều tra dân số, khảo sát, đo lường và giám sát	Các trường đại học (khoa môi trường, đo lường và giám sát)	Cần đảm bảo các yếu tố mang tính đại diện và sử dụng các phương pháp tiêu chuẩn.
Cơ sở dữ liệu yếu tố phát thải quốc tế: OECD	Trang web của OECD	Giá trị mặc định hữu ích hoặc để kiểm tra chéo. Có thể không đại diện cho các quy trình ở quốc gia của bạn hoặc thích hợp cho các ước tính danh mục chính.
Hệ số phát thải hoặc các thông số ước tính khác cho các quốc gia khác	Báo cáo Kiểm kê Quốc gia từ các Bên tới UNFCCC, tài liệu kiểm kê khác, tìm kiếm trên web, thư viện quốc gia	Thích hợp cho việc sử dụng kiểm kê. Giá trị mặc định hữu ích hoặc để kiểm tra chéo. Có thể không đại diện cho các quy trình ở quốc gia của bạn hoặc thích hợp cho các ước tính danh mục chính.

Cơ sở dữ liệu hệ số phát thải IPCC

Cơ sở dữ liệu các yếu tố phát thải (EFDB) là một diễn đàn trao đổi thông tin dựa trên web được sửa đổi liên tục về các yếu tố phát thải và các thông số khác liên quan đến việc ước tính lượng phát thải hoặc loại bỏ khí nhà kính ở cấp quốc gia. Cơ sở dữ liệu có thể được truy vấn qua internet thông qua trang chủ của IPCC, IPCC-NGGIP hoặc trực tiếp tại http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/EFDB/main.php.5 IPCC phân phối đĩa CD -ROM với một bản sao của cơ sở dữ liệu và một công cụ truy vấn theo định kỳ.6 Nó được thiết kế như một nền tảng cho các chuyên gia và nhà nghiên cứu để truyền đạt các hệ số phát thải mới hoặc các thông số khác cho đối tượng người dùng cuối tiềm năng trên toàn thế giới. EFDB được thiết kế để trở thành một thư viện được công nhận, nơi người dùng có thể tìm thấy các hệ số phát thải và các thông số khác với tài liệu cơ bản hoặc tài liệu tham khảo kỹ thuật. Các tiêu chí để đưa dữ liệu vào cơ sở dữ liệu (xem Hình 2.2) là:

 Tính chắc chắn: Giá trị sẽ khó có thể thay đổi, trong phạm vi độ không đảm bảo được chấp nhận của phương pháp luận, nếu có sự lặp lại của chương trình đo ban đầu hoặc hoạt động mô hình hóa.

 Khả năng áp dụng: Hệ số phát thải chỉ có thể được áp dụng nếu nguồn và sự kết hợp của công nghệ, điều kiện vận hành và môi trường cũng như công nghệ giảm thiểu và kiểm soát theo đó hệ số phát thải được đo lường hoặc mô hình hóa là rõ ràng và cho phép người dùng xem nó có thể như thế nào đã áp dụng.

 Tài liệu: Thông tin truy cập vào tài liệu tham khảo kỹ thuật ban đầu được cung cấp để đánh giá tính mạnh mẽ và khả năng áp dụng như mô tả ở trên.

Hình 2.1 Quy trình đưa dữ liệu vào EFDB

EFDB mời các chuyên gia và nhà nghiên cứu trên khắp thế giới đưa vào EFDB dữ liệu của họ. Đề xuất về hệ số phát thải mới (và các thông số khác) từ các nhà cung cấp dữ liệu sẽ được Ban biên tập của EFDB đánh giá để đưa vào cơ sở dữ liệu. Khi dữ liệu mới được đề xuất tuân thủ các tiêu chí chất lượng được xác định rõ ràng về tính mạnh mẽ, khả năng ứng dụng và tài liệu thì chúng sẽ được đưa vào cơ sở dữ liệu. Các thủ tục này cho phép người sử dụng đánh giá khả năng áp dụng hệ số phát thải hoặc thông số khác để sử dụng trong kho của họ và trách nhiệm sử dụng thông tin này một cách thích hợp tuy nhiên sẽ luôn thuộc về người sử dụng.

₅ Thông tin, bao gồm cả sách hướng dẫn, về cách truy xuất dữ liệu từ hoặc đóng góp dữ liệu mới cho EFDB cũng có thể được tìm thấy tại trang web này.

₆ Để nhận bản sao của EFDB CD-ROM, vui lòng liên hệ với Đơn vị Hỗ trợ Kỹ thuật NGGIP của IPCC.

Dữ liệu thu được bằng các phép đo

Phần này áp dụng hướng dẫn trong Phần 2.2.2 để đánh giá chất lượng của dữ liệu đo lường để xác định lượng khí thải, hệ số phát thải và hiệu quả giảm thiểu hoặc tiêu hủy. Tập 4 cung cấp hướng dẫn cụ thể về việc sử dụng các mẫu và điều tra trong Ngành Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Sử dụng đất khác (AFOLU).

Theo cách tiếp cận này, lượng phát thải có thể được xác định trực tiếp (tức là sử dụng hệ thống giám sát phát thải liên tục) hoặc được tính toán. Trong trường hợp lượng khí thải phụ thuộc vào quá trình đốt cháy, điều kiện vận hành và quá trình thay đổi, và công nghệ (ví dụ: mêtan và nitơ oxit từ quá trình đốt cháy), giám sát trực tiếp có thể là cách chính xác nhất để xác định lượng khí thải.

Khi xem xét dữ liệu về năng lượng hoặc nhà máy công nghiệp, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng các phép đo đại diện cho hoạt động cụ thể và không bao gồm các thành phần không liên quan. Ví dụ, các phép đo ngăn xếp có thể loại trừ tổn thất đối với khí quyển do bay hơi hoặc nhiên liệu đốt cháy kém (được thải ra dưới dạng các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC); chúng phải được bao gồm trong tổng lượng khí thải được báo cáo. Chi tiết hơn về các vấn đề đo được bao gồm trong Quy trình công nghiệp và Số lượng sử dụng sản phẩm (IPPU).

Khi thực hiện các yếu tố của chương trình đo lường được xác định trong Phần 2.2.2, thực hành tốt là:

 phân biệt giữa các thành phần khác nhau trong thức ăn hỗn hợp nhiên liệu / nguyên liệu thô, ví dụ, than và gỗ trong nồi hơi nhiên liệu hỗn hợp;

 chỉ rõ cách xác định thành phần hóa học của nhiên liệu và nguyên liệu từ việc phân tích các mẫu lấy từ xe tải/tàu chở dầu, đường ống hoặc kho dự trữ;

 đảm bảo lấy mẫu đại diện của khí thải;

 sử dụng các công cụ có các đặc tính hoạt động đã biết hoặc thực hiện đánh giá độ chính xác tương đối dựa trên các phương pháp tham chiếu tiêu chuẩn đã thiết lập.

Hầu hết các máy phân tích khí xác định nồng độ thể tích của các thành phần khí (thể tích / thể tích) và do đó, trừ khi các điều kiện có thể được chứng minh là ổn định, sẽ cần thiết phải đo tốc độ dòng khí thải, áp suất, nhiệt độ và hàm lượng hơi nước, do đó nhà kính Sự phát thải khí có thể được chuyển đổi thành các điều kiện chuẩn về nhiệt độ và áp suất (ví dụ, 273 K và 101,3 kPa, khô) hoặc được trích dẫn trên cơ sở phát thải khối lượng. Các phép đo khác thường cần thiết để tính toán các hệ số hiệu suất oxy hóa và chuyển đổi cụ thể của quá trình, đồng thời, nếu nhiên liệu/nguyên liệu thô được sử dụng không khô, thì sẽ cần phải phân tích độ ẩm. Các phép đo liên quan phải được thực hiện đồng thời hoặc theo cách đảm bảo mối quan hệ chức năng chính xác giữa các biến được lấy mẫu, nếu không, các dòng tích hợp hoặc phát thải thu được từ các phép đo có thể không chính xác.

Thông lệ tốt là sử dụng cân và đồng hồ đo lưu lượng, có chất lượng đã biết, được hiệu chuẩn, bảo dưỡng và kiểm tra thường xuyên, khi sử dụng các phép đo để tính toán tốc độ hoạt động, ví dụ, từ nhiên liệu đo được hoặc tỷ lệ nguyên liệu thô (hoặc đôi khi từ dữ liệu sản xuất ). Thiết bị đo lường có thể có chất lượng thay đổi và điều quan trọng là phải có quy trình bảo trì và hiệu chuẩn thường xuyên và các quy trình này phải được xem xét QA/QC thường xuyên. Khi việc ghi chép được thực hiện liên tục, thông lệ tốt là theo dõi và ghi lại bất kỳ lúc nào khi đồng hồ không hoạt động và tốc độ thu thập dữ liệu bị giảm - lời khuyên về việc lấp đầy khoảng trống (trong Phần 2.2.3, Điều chỉnh dữ liệu để sử dụng kiểm kê) tuy nhiên, có thể cho phép các tập dữ liệu không hoàn hảo được sửa chữa đủ cho một số mục đích - chẳng hạn như tạo ra các hệ số phát xạ.

Nó cũng là một thông lệ tốt, như là một phần của chương trình đo để đưa vào phạm vi của quy trình giám sát cách thức và các phép đo khác được thực hiện, nếu nhiên liệu / nguyên liệu thô không khô hoặc có các chất gây ô nhiễm có thể ảnh hưởng xấu đến phép đo. quá trình, độ ẩm.

Quản lý chất lượng là một yếu tố quan trọng cần tính đến. ISO 17025: 2005 "Yêu cầu chung về năng lực của các phòng thử nghiệm và hiệu chuẩn" mô tả một chế độ QA/QC hữu ích cho việc thử nghiệm và đo lường. Nó khuyến khích nhân viên có trình độ sử dụng các phương pháp tiêu chuẩn bằng cách sử dụng thiết bị đã được kiểm tra tính phù hợp. Nó cũng khuyến khích một hệ thống quản lý chất lượng bao gồm các đồ tạo tác hiệu chuẩn có thể xác định nguồn gốc; lấy và lưu mẫu; bất kỳ phân tích tiếp theo nào; và báo cáo kết quả. Các tiêu chuẩn liệt kê trong Bảng 2.3 có liên quan đến đo lường phát thải khí nhà kính và cần được sử dụng nếu có.

BẢNG 2.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO TIÊU CHUẨN ĐỂ XẢ KHÍ

2.2.5 Dữ liệu hoạt động

	Các phương pháp tiêu chuẩn quốc tế hiện có	Các phương pháp tiêu chuẩn được sử dụng rộng rãi khác4
CO2	ISO 12039: 2001 Phát thải nguồn văn phòng phẩm - Xác định carbon monoxide, carbon dioxide và oxy - Đặc tính hoạt động và hiệu chuẩn của phương pháp đo tự động 1 ISO 10396: 2006 Phát thải nguồn tĩnh - Lấy mẫu để xác định tự động nồng độ khí	US EPA Method 3 - Phân tích khí để xác định trọng lượng phân tử khô US EPA Method 3A - Xác định nồng độ oxy và carbon dioxide trong khí thải từ các nguồn tĩnh (quy trình phân tích thiết bị)
N2O	ISO 11564: 1998 Phát thải nguồn tĩnh - Xác định nồng độ khối lượng của các oxit nitơ - Phương pháp trắc quang naphtyletylendiamin	Tiêu chuẩn được phát triển bởi ISO TC 264 - Chất lượng không khí
Vận tốc khí	ISO 10780: 1994 Chất lượng không khí - Phát thải nguồn tĩnh - Đo vận tốc và lưu lượng thể tích của dòng khí trong ống dẫn. Ống pitot loại S ISO 3966: 1977 Đo lưu lượng chất lỏng trong ống dẫn kín - phương pháp diện tích vận tốc sử dụng ống tĩnh Pitot 2. Ống Pitot kiểu L ISO 14164: 1999 Phát thải nguồn tĩnh. Xác định tốc độ dòng thể tích của dòng khí trong ống dẫn - phương pháp tự động hóa. Phương pháp áp suất động cho các phép đo liên tục, tại chỗ / cầu ngang,	US EPA method 1 - Mẫu và vận tốc truyền qua các nguồn tĩnh US EPA Method 1A - Mẫu và vận tốc truyền qua các nguồn tĩnh có ngăn xếp hoặc ống dẫn nhỏ US EPA Method 2 - Xác định vận tốc khí ngăn xếp và tốc độ dòng thể tích (ống pitot loại S) (hoặc phương pháp khác là Phương pháp 2F, 2G, 2H và CTM-041) 5
Chung3	ISO / IEC 17025: 2005 Yêu cầu chung về năng lực của các phòng thử nghiệm và hiệu chuẩn ISO 10012: 2003 Hệ thống quản lý đo lường - Yêu cầu đối với quá trình đo lường và thiết bị đo lường	PrEN 15259: 2005 Chất lượng không khí - Đo lượng khí thải tại nguồn tĩnh - chiến lược đo lường, lập kế hoạch và báo cáo đo lường, và thiết kế các địa điểm đo lường EN61207-1: 1994 Biểu thị tính năng của máy phân tích khí - Phần 1 Yêu cầu chung
	Các tiêu chuẩn đang được phát triển
CH4	Không có	US EPA Method 3C - Xác định carbon dioxide, mêtan, nitơ và oxy từ các nguồn tĩnh (tức là bãi chôn lấp) Tiêu chuẩn được phát triển bởi ISO TC 264 - Chất lượng không khí
H2O		EN 14790 6 US EPA Method 4 - Xác định độ ẩm trong khí ngăn xếp
PFC, SF6, HFC, FCs	Không có	(N.B. Khi các phương pháp luận cụ thể của lĩnh vực có sẵn được tham khảo trong các tập cụ thể của lĩnh vực)

Phần này cung cấp lời khuyên chung cho việc sản xuất hoặc xem xét dữ liệu hoạt động. Điêu nay bao gôm:

 Thông tin về các nguồn dữ liệu chuyên ngành,

 Thực hiện các cuộc khảo sát và điều tra dân số,

 Khi thích hợp, việc sử dụng dữ liệu liên quan đến phép đo.

Thông lệ tốt khi sản xuất dữ liệu hoạt động phù hợp là thực hiện theo cách tiếp cận từng bước để đặt ưu tiên hành động theo tầm quan trọng của lĩnh vực, đưa ra chiến lược truy cập dữ liệu cần thiết, thu thập dữ liệu cần thiết và xử lý để tạo ra dữ liệu cần thiết cho mục đích kiểm kê. Phần này cung cấp lời khuyên chung liên quan đến việc lựa chọn dữ liệu hoạt động để sử dụng.

Phần 2-5 cung cấp lời khuyên về việc lựa chọn và sử dụng dữ liệu hoạt động cho các danh mục cụ thể.

Nguồn dữ liệu

Văn học quốc gia và quốc tế

Như được mô tả trong Phần 2.2.1, nên sử dụng dữ liệu từ các cơ quan như Cơ quan Thống kê Quốc gia và các cơ quan quản lý quốc gia chịu trách nhiệm cho phép các quy trình công nghiệp và các quy trình khác tuân theo luật phát thải ô nhiễm.

Tuy nhiên, sẽ có những trường hợp khi các nguồn tài liệu chuyên ngành khác cung cấp dữ liệu hoạt động, chẳng hạn như số liệu thống kê của Liên hợp quốc, báo cáo của Cơ quan Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) về hàng hóa và các báo cáo kỹ thuật, hướng dẫn, tiêu chuẩn, khảo sát ngành do các hiệp hội thương mại công nghiệp ban hành.

Thông tin khảo sát & điều tra dân số

Thông tin điều tra và điều tra dân số (xem Hộp 2.2) cung cấp các số liệu thống kê về nông nghiệp, sản xuất và năng lượng tốt nhất có thể được sử dụng để kiểm kê khí nhà kính. Nói chung, những dữ liệu này được tổng hợp bởi các cơ quan thống kê quốc gia (NSA) hoặc các bộ có liên quan cho các mục đích chính sách quốc gia hoặc để tuân thủ nhu cầu quốc tế về dữ liệu hoặc các hoạt động khác nằm ngoài sự kiểm soát trực tiếp của trình biên dịch kiểm kê mặc dù đôi khi nhu cầu của kiểm kê có thể kích hoạt hoặc ảnh hưởng đến các cuộc khảo sát hoặc điều tra dân số.

HỘP 2.2 SỰ KHÁC BIỆT GIỮA DỮ LIỆU ĐIỀU TRA DÂN SỐ VÀ DỮ LIỆU KHẢO SÁT Dữ liệu khảo sát được lấy từ việc chọn mẫu và không bao gồm dữ liệu thực cho toàn bộ dân số. Các cuộc khảo sát nên đánh giá một mẫu đại diện (trong bối cảnh của mục đích khảo sát), do đó kết quả có thể được mở rộng để cung cấp ước tính về tổng thể đầy đủ. Ví dụ, một cuộc khảo sát có thể đánh giá số lượng động vật trong một quốc gia hoặc khu vực bằng cách khảo sát sự lựa chọn rời rạc của các trang trại và nhóm trang trại trong một quốc gia hoặc khu vực. Sử dụng dữ liệu đại diện tổng quát hơn và các giả định sau đó sẽ thu được tổng số quốc gia hoặc khu vực .. Cả tính đại diện của mẫu và các phương pháp được sử dụng để tổng hợp đều cần được xem xét cẩn thận. Dữ liệu điều tra dân số dựa trên số lượng hoàn chỉnh của toàn bộ dân số, tức là số lượng thực tế của tất cả các loài động vật trong một vùng hoặc quốc gia. Một cuộc điều tra dân số thường giới hạn về mức độ chi tiết và đa dạng chỉ đối với các số liệu thống kê quốc gia quan trọng nhất như dân số người và gia súc. Nó tốn kém và mất thời gian và đây là một yếu tố hạn chế đáng kể đối với các ứng dụng kiểm kê quốc gia cụ thể. Thông thường, dữ liệu điều tra dân số được sử dụng như một đại diện đáng tin cậy để ngoại suy dữ liệu điều tra cho các số liệu thống kê quốc gia.

Sử dụng dữ liệu điều tra dân số và điều tra hiện có: Ở một số quốc gia, NSA là một cơ quan duy nhất chịu trách nhiệm về tất cả các số liệu thống kê quốc gia, trong khi ở những nước khác, nhiệm vụ được phân chia cho nhiều cơ quan, mỗi cơ quan thu thập số liệu thống kê chính thức liên quan đến lĩnh vực của họ, tức là nông nghiệp của một quốc gia Bộ có thể chịu trách nhiệm thực hiện các cuộc điều tra và tổng điều tra nông nghiệp. Điều này có lợi là Bộ có khả năng có kiến thức chuyên môn cần thiết để xác định đầy đủ dữ liệu cần thu thập và có thông tin hành chính để giúp phân tầng và chọn mẫu được khảo sát, ví dụ, sổ đăng ký doanh nghiệp. làm việc trong khu vực thuộc phạm vi quản lý của Bộ. Trong những trường hợp này, các bộ có thể có cục thống kê của riêng mình (hoặc sẽ hợp tác chặt chẽ với bất kỳ NSA nào) để cung cấp cho chuyên gia kiến thức thống kê, điều cần thiết để tránh nhiều cạm bẫy phổ biến trong thu thập dữ liệu.

Nếu có sẵn, các tập dữ liệu này có thể được sử dụng trực tiếp (nếu chúng đại diện cho phạm vi địa lý và lĩnh vực cần thiết) hoặc như một phần của tập dữ liệu kết hợp kết hợp với các thông tin khác cần thiết để thu được chi tiết và phạm vi địa lý cần thiết

Phát triển khảo sát mới: Việc phát triển khảo sát mới, đặc biệt là khảo sát người tiêu dùng hoặc hộ gia đình, tương đối tốn kém vì kích thước mẫu và việc tiến hành điều tra thực địa, xử lý dữ liệu, phân tích và báo cáo đều là những yêu cầu cao. Cần phải có nỗ lực đáng kể để kiểm tra độ tin cậy và tính nhất quán của dữ liệu, ngay cả khi tỷ lệ phản hồi có vẻ đạt yêu cầu khác. Trừ khi chúng có thể được lặp lại một cách nhất quán, các cuộc khảo sát chỉ có thể đưa ra các phép đo liên quan đến một thời điểm. Ghi nhớ điều này và cũng tính đến khoảng thời gian mà các cuộc khảo sát đó cần để thiết kế, thực hiện và phân tích - để phát triển một cuộc khảo sát lớn, việc lập kế hoạch thường bắt đầu khoảng 18 tháng trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu, với kết quả có sẵn từ một năm trở lên sau giai đoạn thu thập dữ liệu - trước tiên cần chú ý đến khả năng thu thập dữ liệu thường xuyên và nhất quán từ các nguồn hiện có, chẳng hạn như tổng hợp lại dữ liệu được thu thập cho các mục đích khác hoặc sử dụng dữ liệu quản trị.

Trong trường hợp không thể tránh khỏi việc thu thập dữ liệu mới, NSA và/hoặc bộ có liên quan có thể xác định những cuộc khảo sát nào đang diễn ra hoặc được lên kế hoạch và có thể khám phá khả năng thêm câu hỏi hoặc mô-đun mới vào những cuộc khảo sát này để lấp đầy khoảng trống dữ liệu. Một trong những lợi thế khi làm việc với NSA hoặc Bộ là họ sẽ thiết kế phương pháp thu thập và bảng câu hỏi để tính đến nhu cầu của càng nhiều người dùng càng tốt. Điều này làm giảm chi phí cũng như gánh nặng cho doanh nghiệp và những người trả lời khác, khiến họ có nhiều khả năng hoàn thành bảng câu hỏi hơn. Ngoài ra, việc chọn mẫu khảo sát cần có khung lấy mẫu đáng tin cậy, ví dụ, dữ liệu điều tra dân số hoặc sổ đăng ký kinh doanh. NSA hoặc bộ có liên quan sẽ sẵn sàng tiếp cận các nguồn đó và có kinh nghiệm sử dụng chúng. Họ sẽ có đội ngũ các nhà thống kê có trình độ và kinh nghiệm, các chuyên gia trong việc lựa chọn mẫu, thiết kế bảng câu hỏi, xử lý và kiểm định dữ liệu, và phần mềm cần thiết để xử lý dữ liệu. Họ cũng có thể có các nhóm phỏng vấn viên có kinh nghiệm trong việc khảo sát qua điện thoại hoặc cá nhân. Tất cả những yếu tố này góp phần vào sự thành công của bất kỳ cuộc khảo sát nào và quan trọng không kém là giảm chi phí.

Hướng dẫn Chung về Lập kế hoạch Điều tra & Tổng điều tra: Cách tốt là lập kế hoạch cho từng bước với tất cả các bước tiếp theo, từ thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu đến phổ biến đầu ra. Ví dụ, bảng câu hỏi và các thủ tục thu thập dữ liệu khác chỉ nên được phát triển sau khi đã suy nghĩ kỹ về cách dữ liệu sẽ được xử lý và phân tích cũng như bản chất của thông tin thống kê cuối cùng sẽ được báo cáo. Đặc biệt, việc lập kế hoạch cần bao gồm:

 Vấn đề ngân sách: Chi phí sẽ luôn là một vấn đề cần cân nhắc chính. Tổng ngân sách cần được tính toán và các nguồn lực được phân bổ cho từng giai đoạn của quy trình. Chi tiêu không kiểm soát cho từng giai đoạn cho đến khi ngân sách cạn kiệt có thể dẫn đến việc thu thập dữ liệu mà không có các nguồn lực cần thiết để sản xuất và phổ biến đầu ra chất lượng cao.

 Các vấn đề về nhân sự, bao gồm quản lý lực lượng lao động của người phỏng vấn: Nguồn nhân viên cần được hoạch định để đảm bảo rằng những người có kỹ năng phù hợp luôn sẵn sàng vào những thời điểm thích hợp trong tất cả các giai đoạn của quy trình. Nếu người phỏng vấn được sử dụng thay vì bảng câu hỏi tự hoàn thành, thì lực lượng lao động của người phỏng vấn có thể là chi phí đơn lẻ lớn nhất trong tập hợp.

 Các vấn đề về quản lý dự án và thời gian biểu: Quản lý dự án tốt là điều cần thiết để đảm bảo thu thập. Cần phân bổ đủ thời gian cho từng giai đoạn của quá trình thu thập. Việc kiểm tra trước toàn bộ bảng câu hỏi sẽ giúp đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được là đáng tin cậy và hợp lệ.

Tập tài liệu của Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ về cách lập kế hoạch khảo sát là một nguồn trợ giúp hữu ích khi thiết lập một khảo sát mới và có thể tải xuống từ http://www.amstat.org/section/srms/brochures/survplan.pdf. Hướng dẫn của Liên hợp quốc về thực hiện điều tra hộ gia đình ở các nước đang phát triển và chuyển đổi cung cấp thông tin chi tiết về cách thiết lập điều tra mẫu dựa trên câu hỏi trực tiếp cho các hộ gia đình và có thể tìm thấy trên http://unstats.un.org/unsd/HHsurveys/part1_new. htm. Một nguồn hữu ích khác là ‘Các bước cơ bản khi tiến hành khảo sát’, có tại http://www.energy.ca.gov/marketinfo/documents/98-10_LANG2.PDF.

Hơn nữa, nhiều tổ chức đóng góp vào việc xây dựng năng lực thống kê và sẽ cung cấp hỗ trợ cho các nước đang phát triển muốn thiết lập các cuộc điều tra mới; UNEP, UNDP và Ngân hàng Thế giới là các cơ quan thực hiện Quỹ Môi trường Toàn cầu.

Tham khảo hướng dẫn thực hiện các cuộc điều tra hoặc điều tra dân số đối với năng lượng, quy trình công nghiệp, nông nghiệp, lâm nghiệp và chất thải được nêu trong Phụ lục 2A.2.

Ba bước quan trọng là cần thiết trước khi quyết định xem có cần khảo sát hay không và cần có những mô-đun nào:

 Xem xét những dữ liệu nào có thể có sẵn thông qua các hệ thống dữ liệu hiện có, bao gồm cả các cuộc điều tra theo kế hoạch. Hãy nhớ rằng số liệu thống kê được công bố dựa trên dữ liệu chi tiết đã được xử lý và tổng hợp để rút ra thông tin quan trọng đối với người dùng chính. Trong một số trường hợp, tùy thuộc vào kích thước và cấu trúc của mẫu ban đầu, những dữ liệu thô đó có thể được kết hợp lại theo những cách khác nhau để tạo ra dữ liệu phù hợp với người dùng khác.

 Khám phá các nguồn dữ liệu quản trị. Mặc dù ban đầu có thể không dễ dàng sử dụng các hồ sơ quản trị cho mục đích kiểm kê, nhưng một khi hệ thống đã được tổ chức lại và tái cấu trúc để tạo ra dữ liệu liên quan, nó có thể trở thành nguồn thông tin liên quan thường xuyên, với chi phí biên thấp. Ngày càng có nhiều quốc gia bắt đầu nhận ra lợi ích về chi phí của việc sử dụng dữ liệu hành chính để thống kê và trong một số trường hợp, các Cơ quan Thống kê Quốc gia (NSA) có nghĩa vụ theo luật phải khám phá việc sử dụng dữ liệu hành chính để cung cấp số liệu thống kê trước khi quyết định tung ra sự khảo sát.

 Khám phá khả năng kết hợp các câu hỏi hoặc mô-đun mới vào các cuộc khảo sát hiện có.

Nếu sau khi khám phá khả năng sử dụng dữ liệu hiện có, khoảng trống dữ liệu vẫn còn, thì hãy liên hệ với NSA hoặc Bộ về việc thực hiện một cuộc khảo sát mới. Với điều kiện có sẵn các nguồn tài chính, NSA hoặc bộ sẽ có thể cung cấp những kiến ​​thức chuyên môn quan trọng. Đồng thời tìm hiểu xem các đối tác khác có thể quan tâm đến việc chia sẻ công việc và các nguồn lực cần thiết cho công việc đó hay không.         

 

Người giới thiệu

Cullen A.C. và Frey H.C. (1999). Việc sử dụng các kỹ thuật xác suất trong đánh giá mức độ phơi nhiễm: Sổ tay

để đối phó với sự thay đổi và Độ không đảm bảo trong các mô hình và đầu vào. Plenum: New York, 335 trang.

Frey H.C. và Burmaster D.E. (1999). 'Các phương pháp để mô tả tính chất biến đổi và độ không đảm bảo: so sánh

mô phỏng bootstrap và các phương pháp tiếp cận dựa trên khả năng xảy ra, 'Phân tích rủi ro, 19 (1): 109-130, tháng 2 năm 1999.

Frey H.C. và Rhodes D.S. (1996). ‘Đặc trưng, mô phỏng và phân tích sự biến đổi và độ không chắc chắn: minh họa các phương pháp sử dụng ví dụ về phát thải độc tố không khí’, Đánh giá rủi ro sinh thái và con người: một Tạp chí Quốc tế, 2 (4): 762-797, tháng 12 năm 1996.

Phụ lục 2A.1 Quy trình hỏi ý kiến chuyên gia

Bất cứ khi nào có thể, nên đưa ra đánh giá của chuyên gia bằng cách sử dụng một quy trình thích hợp. Ví dụ về một nghị định thư nổi tiếng để lôi kéo chuyên gia, nghị định thư Stanford/SRI, đã được điều chỉnh và được mô tả bên dưới.

 Tạo động lực: Thiết lập mối quan hệ với chuyên gia và mô tả bối cảnh của việc kích động. Giải thích phương pháp kích thích được sử dụng và lý do nó được thiết kế theo cách đó. Chuyên gia tư vấn cũng nên cố gắng giải thích những thành kiến ​​thường xảy ra nhất với chuyên gia và xác định những thành kiến ​​có thể có ở chuyên gia.

 Cấu trúc: Xác định rõ ràng các đại lượng cần tìm kiếm các phán đoán, bao gồm, ví dụ, năm và quốc gia, danh mục nguồn/bể chứa, thời gian trung bình được sử dụng (một năm), dữ liệu hoạt động trọng tâm, hệ số phát thải hoặc , đối với độ không đảm bảo, giá trị trung bình của các hệ số phát thải hoặc thông số ước lượng khác, và cấu trúc của mô hình kiểm kê. Xác định rõ ràng các yếu tố điều hòa và các giả định (ví dụ, phát thải hoặc loại bỏ kết quả phải dành cho các điều kiện điển hình được tính trung bình trong khoảng thời gian một năm).

 Điều kiện: Làm việc với chuyên gia để xác định và ghi lại tất cả dữ liệu, mô hình và lý thuyết có liên quan liên quan đến việc xây dựng các phán đoán.

 Mã hóa: Yêu cầu và định lượng đánh giá của chuyên gia. Chất lượng cụ thể sẽ khác nhau đối với các phần tử khác nhau và có mặt dưới dạng phân bố xác suất đối với độ không đảm bảo, và ước tính hoạt động hoặc hệ số phát thải cho dữ liệu hoạt động và hệ số phát thải. Nếu được quản lý thích hợp, thông tin về độ không đảm bảo (hàm mật độ xác suất) có thể được thu thập cùng lúc với việc thu thập các ước tính về hoạt động hoặc hệ số phát thải. Phần mã hóa trong Chương 3 mô tả một số phương pháp thay thế được sử dụng để mã hóa độ không đảm bảo.

 Kiểm định: Phân tích phản hồi của chuyên gia và cung cấp cho chuyên gia phản hồi về những gì đã được kết luận về nhận định của họ. Những gì đã được mã hóa có thực sự là ý của chuyên gia không? Có sự mâu thuẫn nào trong nhận định của chuyên gia không?

Những thành kiến ​​có thể có trong việc lôi kéo chuyên gia

Các nghị định thư kích thích nên được thiết kế để khắc phục các thành kiến ​​có thể được đưa ra bởi các quy tắc ngón tay cái (đôi khi được gọi là phương pháp phỏng đoán) mà các chuyên gia sử dụng khi xây dựng các phán đoán.

Những thành kiến ​​vô thức phổ biến nhất được giới thiệu bởi các quy tắc ngón tay cái là:

 Sai lệch về tính khả dụng: Đây là các phán đoán dựa trên các kết quả dễ nhớ hơn.

 Thành kiến ​​về tính đại diện: Đây là các phán đoán dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm hạn chế mà không xem xét đầy đủ các bằng chứng liên quan khác.

 Sự sai lệch cố định và điều chỉnh: Đây là việc cố định một giá trị cụ thể trong một phạm vi và thực hiện không đủ các điều chỉnh từ nó trong việc xây dựng ước tính đại diện.

Để chống lại hai nguồn thành kiến ​​tiềm ẩn đầu tiên, các giao thức khuyến khích nên bao gồm việc xem xét các bằng chứng liên quan. Để chống lại nguồn sai lệch tiềm ẩn thứ ba, điều quan trọng là phải yêu cầu chuyên gia đưa ra các đánh giá liên quan đến các giá trị cực hạn trước khi yêu cầu các đánh giá liên quan đến ước tính tốt nhất hoặc các giá trị trung tâm cho phân bố độ không đảm bảo.

 Cũng có khả năng xảy ra các thành kiến ​​có ý thức hơn:

 Thành kiến ​​về động cơ là mong muốn của một chuyên gia nhằm ảnh hưởng đến kết quả hoặc tránh mâu thuẫn với các quan điểm trước đó về một vấn đề.

 Thành kiến ​​chuyên gia phát sinh từ mong muốn của một chuyên gia không đủ tiêu chuẩn để xuất hiện như một chuyên gia thực sự trong lĩnh vực này. Điều này thường dẫn đến các ước tính quá tự tin về độ không đảm bảo.

 Sự thiên lệch của người quản lý là tình huống trong đó một chuyên gia đưa ra các đánh giá nhằm đạt được các mục tiêu của tổ chức, chứ không phải là các đánh giá phản ánh tình trạng thực tế của kiến ​​thức liên quan đến đầu vào của kiểm kê.

 Sai lệch lựa chọn xảy ra khi trình biên dịch kiểm kê chọn chuyên gia nói với nó những gì nó muốn nghe.

Cách tốt nhất để tránh những thành kiến ​​này là cẩn thận trong việc lựa chọn các chuyên gia. Các đánh giá của chuyên gia có thể được đưa ra từ các cá nhân hoặc nhóm. Các nhóm có thể hữu ích để chia sẻ kiến ​​thức và do đó có thể là một phần của động lực, cấu trúc và các bước điều chỉnh của việc khơi gợi. Tuy nhiên, động lực nhóm đôi khi đưa ra những thành kiến ​​khác. Do đó, thông thường tốt hơn là đưa ra phán quyết trên cơ sở cá nhân. Khi đưa ra các phán đoán một cách độc lập cho một số lượng nhất định từ hai hoặc nhiều chuyên gia, có thể thu được các quan điểm khác nhau về phân bố (hoặc phạm vi). Trong một số trường hợp, sự khác biệt có thể không dẫn đến sự khác biệt đáng kể trong ước tính tổng thể cho kiểm kê, chẳng hạn như khi kiểm kê không nhạy cảm với số lượng cụ thể. Do đó, trong những trường hợp này, sự bất đồng giữa các chuyên gia không ảnh hưởng đáng kể đến đánh giá chung. Tuy nhiên, khi các phán đoán khác nhau và khi số lượng các đánh giá được đưa ra là quan trọng đối với tổng thể tồn kho, có hai cách tiếp cận chính có thể được sử dụng. Một là ước tính lượng phát thải hoặc loại bỏ kết quả và thực hiện phân tích độ không đảm bảo đo riêng biệt cho từng tập hợp các phán đoán và so sánh các kết quả. Hai là yêu cầu các chuyên gia cân nhắc các nhận định và kết hợp chúng thành một đánh giá. Cách tiếp cận trước đây được ưu tiên nếu có thể, nhưng cách tiếp cận sau được chấp nhận với điều kiện là các phán đoán có trọng số và không được tính trung bình. Sự khác biệt là trọng số cho phép lấy mẫu từ từng ước tính của chuyên gia, trong khi tính trung bình có thể tạo ra các giá trị trung gian không được hỗ trợ bởi bất kỳ đánh giá nào của chuyên gia. Tình huống tương tự có thể xảy ra khi so sánh các dự đoán với các mô hình thay thế, như được mô tả trong phần ‘Kết hợp các tập dữ liệu với số lượng’ trong Phần 2.2.3. Sự phân biệt giữa trọng số và trung bình được giải thích ở đó. Mặc dù việc phát triển các phương án trọng số có thể phức tạp, nhưng sẽ là hợp lý khi bắt đầu với việc giả định các trọng số bằng nhau cho mỗi chuyên gia và tinh chỉnh việc phát triển các trọng số chỉ khi cần thiết hoặc phù hợp với một tình huống nhất định.

Tài liệu đánh giá của chuyên gia

Bản chất chủ quan của đánh giá chuyên môn làm tăng nhu cầu về đảm bảo chất lượng và các thủ tục kiểm soát chất lượng để cải thiện khả năng so sánh của các ước tính phát thải và độ không đảm bảo giữa các quốc gia. Khuyến nghị rằng các đánh giá của chuyên gia được lập thành văn bản như một phần của quy trình lưu trữ quốc gia và các nhà biên soạn kiểm kê được khuyến khích xem xét các đánh giá của chuyên gia, đặc biệt là đối với các danh mục chính. Bảng 2A.1 dưới đây trình bày ví dụ về các yếu tố tài liệu cần thiết để cung cấp đánh giá minh bạch của chuyên gia (Cột 1) và ví dụ về dữ liệu cần ghi lại (Cột 2).

Tài liệu như vậy sẽ tiết kiệm cho trình biên dịch một lượng thời gian đáng kể trong việc báo cáo và lập hồ sơ về kiểm kê thông qua việc nâng cao tính minh bạch của kiểm kê. Văn bản tổng quát hơn về tài liệu, kiểm tra và xem xét các phương pháp được bao gồm trong Chương 6, QA/QC và Kiểm định, của Phần 1. Những nguyên tắc này cũng nên được áp dụng để sử dụng đánh giá của chuyên gia trong việc tổng hợp kiểm kê và đánh giá độ không đảm bảo.

BẢNG 2A.1 VÍ DỤ VỀ VĂN BẢN QUYẾT TOÁN THÍ NGHIỆM
Phần tử tài liệu	Ví dụ về tài liệu
Số tham chiếu để đánh giá	EJIPPU2005-001
Ngày tháng	14 tháng 1 năm 2005
Tên của (các) chuyên gia liên quan	Tiến sĩ Anne N Khác
Nền tảng của chuyên gia (tài liệu tham khảo, vai trò, v.v.)	Chuyên gia công nghiệp loại bỏ và phát thải quá trình axit nitric Hệ số phát thải quốc gia đối với phát thải N2O từ Nhà máy Axit Nitric
Số lượng được đánh giá	Không có dữ liệu đo lường cho 9 trong số
Cơ sở logic để đánh giá, bao gồm mọi dữ liệu được xem xét. Điều này phải bao gồm cơ sở lý luận cho xu hướng cao cấp, cấp thấp và trung tâm của bất kỳ phân phối không chắc chắn nào	10 Nhà máy Axit Nitric. Ước tính nhà máy đơn lẻ đã được khuyến nghị làm cơ sở cho một yếu tố quốc gia được áp dụng cho sản xuất axit nitric quốc gia.
Kết quả: ví dụ, giá trị hoạt động, hệ số phát xạ hoặc phân bố xác suất không chắc chắn, hoặc phạm vi và giá trị có khả năng xảy ra nhất và phân bố xác suất được suy ra sau đó	8,5 kgN2O / tấn axit nitric được sản xuất từ 1990 - 2003
Nhận dạng bất kỳ người đánh giá bên ngoài nào	Hiệp hội thương mại axit nitric
Kết quả của bất kỳ đánh giá bên ngoài nào	Xem tài liệu: e: / 2003 / ExpertJudgement / EJIPPU2005-001.doc
Phê duyệt bởi trình biên dịch kiểm kê chỉ định ngày và người	Ngày 25 tháng 1 năm 2005, Tiến sĩ S.B Khác

Phụ lục 2A.2 Hướng dẫn chung về thực hiện khảo sát

Dữ liệu khảo sát thường được tổng hợp bằng cách sử dụng các biện pháp khuyến khích tài chính / tài khóa để báo cáo. Điều này có thể dẫn đến sự thiên lệch có thể xảy ra nếu các biện pháp khuyến khích có lợi cho một sự thiên vị nhất định trong báo cáo. Ví dụ, việc đánh thuế có thể khuyến khích dưới hình thức báo cáo trong khi các biện pháp khuyến khích có thể khuyến khích việc báo cáo quá mức. Ngoài ra, việc đánh thuế chênh lệch đối với các danh mục khác nhau sử dụng cùng một loại nhiên liệu có thể làm sai lệch báo cáo, ví dụ, báo cáo quá mức về nhiên liệu được sử dụng trong danh mục đánh thuế thấp và báo cáo về nhiên liệu được sử dụng trong danh mục đánh thuế cao.

KHẢO SÁT NĂNG LƯỢNG

Thống kê năng lượng là một thành phần cơ bản của kiểm kê phát thải và có tiềm năng lớn để đếm kép. Cách tốt nhất để tránh đếm hai lần là biên soạn cân bằng năng lượng theo các nguyên tắc, khái niệm và phương pháp cơ bản được phát triển ở cấp độ quốc tế. Ấn phẩm của Liên hợp quốc về Thống kê năng lượng: Sổ tay hướng dẫn cho các nước đang phát triển (1991) đóng vai trò là hướng dẫn cho các nước đang phát triển về việc thu thập số liệu thống kê năng lượng toàn diện, đáng tin cậy và thường xuyên. Nhiều nguồn mâu thuẫn khác nhau, chẳng hạn như nguồn dữ liệu, khái niệm và định nghĩa và khoảng thời gian / phạm vi bảo hiểm, được thảo luận chi tiết cho tất cả các loại hàng hóa năng lượng và các khuyến nghị được đưa ra để giảm thiểu hoặc loại bỏ chúng. Các phiên bản tiếng Anh và tiếng Pháp có thể được tải xuống từ: http://unstats.un.org/unsd/pubs/gesgrid.asp?ID=51. Ấn phẩm này nên được sử dụng cùng với hai ấn phẩm khác của Liên hợp quốc:

 Các khái niệm và phương pháp trong thống kê năng lượng, có tham chiếu đặc biệt đến tài khoản và cân bằng năng lượng (1982) trong đó xem xét: bản chất của thống kê năng lượng và các loại vấn đề chính sách mà chúng được yêu cầu; các vấn đề về khái niệm và phương pháp luận làm nảy sinh những vấn đề này; và các công ước khả thi có thể được thông qua để giải quyết một số vấn đề này. Nó cũng xem xét vai trò quan trọng của các cân bằng năng lượng tổng thể định lượng; các tính năng mong muốn của các số dư đó - cho dù được sử dụng để phân tích quá khứ hay để suy đoán về tương lai; các vấn đề phân loại do thống kê năng lượng đặt ra; và mối quan hệ giữa dữ liệu đó với các số liệu thống kê kinh tế và khuôn khổ kế toán khác. Tài liệu chưa được in nhưng có thể tải xuống các phiên bản tiếng Anh, tiếng Pháp và tiếng Nga từ: http://unstats.un.org/unsd/ pubs / gesgrid.asp? ID = 20.

 Thống kê Năng lượng: Định nghĩa, Đơn vị đo lường và Hệ số chuyển đổi (1987), chứa thông tin chi tiết về các thuật ngữ cho hàng hóa năng lượng, đơn vị đo lường và chuyển đổi từ đơn vị này sang đơn vị khác. Nó cung cấp các định nghĩa, hệ số chuyển đổi và bảng mô tả được quốc tế chấp nhận để phân tích và so sánh các thống kê năng lượng quốc tế. Tài liệu chưa được in nhưng có thể tải xuống các phiên bản tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Nga và tiếng Tây Ban Nha từ: http://unstats.un.org/unsd/pubs/gesgrid.asp?ID=37.

IEA cũng đã xuất bản Sổ tay Thống kê Năng lượng cung cấp thông tin cơ bản hữu ích để thu thập, báo cáo và hiểu các số liệu thống kê năng lượng có sẵn để tải xuống miễn phí tại:

http://www.iea.org/Textbase/publications/free_new_Desc.asp?PUBS_ID=1461.

Có thể tải xuống sổ tay Thống kê của Liên hợp quốc cho các nước đang phát triển bằng tiếng Anh và tiếng Pháp tại http://unstats.un.org/unsd/publication/SeriesF/SeriesF_56E.pdf.

Xem thêm http://unstats.un.org/unsd/pubs/gesgrid.asp?mysearch=energy&sort=title để biết các tiêu đề khác về Năng lượng của Liên hợp quốc. Enerdata, Eurostat cũng cung cấp các bộ dữ liệu bổ sung về năng lượng và các số liệu thống kê khác.

Trong một số trường hợp, dữ liệu năng lượng không có sẵn ở mức độ chi tiết cần thiết để ước tính lượng khí thải, ví dụ, đối với phương tiện giao thông đường bộ không phát thải CO2, nơi lượng khí thải phụ thuộc nhiều vào việc sử dụng bộ chuyển đổi xúc tác trong xe chạy xăng, trong những trường hợp này, điều tra bổ sung hoặc điều tra dân số dữ liệu nên được sử dụng để ước tính, ví dụ, doanh số bán xe và dữ liệu khảo sát giao thông.

KHẢO SÁT NGÀNH

Kiểm kê khí nhà kính yêu cầu dữ liệu về sản xuất các mặt hàng công nghiệp và, nếu có thể, về quy trình sản xuất. Với mục đích thu thập số liệu thống kê hài hòa về sản xuất công nghiệp, các danh mục hàng hóa tiêu chuẩn hóa đã được thiết lập ở cấp độ quốc tế và các quốc gia được khuyến khích sử dụng các danh sách này cho mục đích riêng của họ, vì điều này sẽ tiết kiệm chi phí nhất. Các danh sách này được cập nhật thường xuyên để tính đến các sản phẩm mới đang được phát triển. Danh sách sửa đổi sẽ dựa trên Phân loại Sản phẩm Trung tâm (CPC) và sẽ hoàn toàn tương thích với Phân loại Công nghiệp Tiêu chuẩn Quốc tế (ISIC), danh sách hàng hóa PRODCOM của Liên minh Châu Âu và Hệ thống Danh mục Hài hòa (HS) được sử dụng cho thống kê ngoại thương. Danh sách hàng hóa công nghiệp sửa đổi và hướng dẫn cho các quốc gia sẽ có trên trang web của UNSD, http://unstats.un.org/unsd/methods.htm khi được hoàn thiện. Các phân loại CPC, ISIC và HS có thể được tìm thấy tại http://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regct.asp?Lg=1. Dữ liệu chi tiết về ngành công nghiệp hóa chất (sản xuất trên mỗi quốc gia nhiều sản phẩm và dữ liệu quy trình) có thể lấy từ SRI Consulting (www.sriconsults.com): Dữ liệu quy trình về sản xuất nhôm có thể lấy từ Aluminium Verlag (www.aluverlag.de); Thông tin về quy trình thép có thể được lấy từ IISI (www.worldsteel.com).

Khó khăn hơn để có được thông tin về các quy trình sản xuất được sử dụng bởi ngành công nghiệp. Sổ đăng ký kinh doanh có thể chứa thông tin này, nhưng hậu cần của việc cập nhật thông tin này là rất đáng kể. Các hiệp hội ngành tập hợp các doanh nghiệp hoạt động trong một lĩnh vực chung thường có thể là một nguồn trợ giúp hữu ích. Là chuyên gia trong lĩnh vực của họ, họ sẽ có kiến ​​thức của người trong cuộc về các quy trình phổ biến nhất được sử dụng và thậm chí có thể sẵn sàng khảo sát các thành viên của họ định kỳ để đánh giá mức độ thâm nhập của các quy trình mới. Vào những năm 1990, Eurostat đã đưa ra danh sách NOSE-p - một Danh pháp của các Nguồn phát thải liên kết các quy trình với các ngành công nghiệp. Điều này cần được sửa đổi, nhưng vẫn là điểm khởi đầu hữu ích cho các quốc gia bắt đầu làm việc trong lĩnh vực này.

Dữ liệu về quá trình sản xuất và sản xuất công nghiệp cũng cực kỳ hữu ích trong việc thống kê số liệu về chất thải công nghiệp, xem bên dưới.

Dữ liệu sản xuất được sử dụng để ước tính lượng khí thải từ việc tiêu thụ một sản phẩm hoặc nhiên liệu, nếu có thể phải kết hợp với số liệu thống kê xuất / nhập khẩu cho hàng hóa đó. Các số liệu thống kê về sản xuất, cẩn thận, có thể được sử dụng như một đại diện cho tiêu dùng khi nhập khẩu hoặc xuất khẩu ròng được cho là đáng kể nhưng không thể định lượng được. Tuy nhiên, do có khả năng không đầy đủ hoặc đánh giá quá cao do báo cáo nhập khẩu và / hoặc xuất khẩu thiếu, nên cơ quan thống kê phải kiểm tra tính đầy đủ của việc hạch toán hàng hóa xuất khẩu và nhập khẩu.

Khi dữ liệu sản xuất được sử dụng, cần chú ý xác định xem dữ liệu thể hiện tổng sản lượng hay sản lượng ròng (tức là có hoặc không có tái chế nội bộ). Đối với một số loại, những con số này có thể chênh lệch từ 5 đến 10 phần trăm, ví dụ: thép, nhôm và kính. Bất kỳ số liệu thống kê sản xuất nào được sử dụng, các yếu tố phát thải thích hợp phải được áp dụng và người kiểm kê phải nhạy cảm với bất kỳ ảnh hưởng nào về thuế hoặc tài chính có thể dẫn đến việc báo cáo quá mức hoặc thiếu báo cáo về lượng khí thải.

KHẢO SÁT NÔNG NGHIỆP VÀ CẢM GIÁC

Kể từ khi thành lập, Tổ chức Nông lương của Liên hợp quốc (FAO) đã thúc đẩy các cuộc tổng điều tra quốc gia về nông nghiệp thông qua Chương trình Tổng điều tra Nông nghiệp Thế giới; xem http://www.fao.org/es/ess/census/default.asp; Chương trình do Phòng Thống kê của FAO phối hợp với nhiều nhà thống kê nông nghiệp có kinh nghiệm trên toàn thế giới chuẩn bị - xem 'Chương trình cho Tổng điều tra Nông nghiệp Thế giới năm 2000': FAO Statistical Development Series số 5, 1995, http: // www. fao.org/es/ess/modus / agcenp12.asp.

Chương trình được bổ sung bởi thông tin thực tế về các bước liên quan đến việc thực sự tiến hành một cuộc tổng điều tra nông nghiệp. Xem ‘Tiến hành các cuộc điều tra và điều tra nông nghiệp’ FAO, 1995, http://www.fao.org/es/ess/modus / agcensus.asp.

Hướng dẫn khác của FAO về việc thực hiện các cuộc điều tra nông nghiệp bao gồm:

 ‘Phương pháp lấy mẫu cho các cuộc điều tra nông nghiệp’, Phát triển Thống kê FAO số 3 (1989); trong đó trình bày cơ sở của lý thuyết lấy mẫu xác suất và các khái niệm cơ bản liên quan. Nó tập trung vào thiết kế mẫu, chỉ bao gồm một phần của thiết kế tổng thể của các cuộc điều tra mẫu nông nghiệp. Các phương pháp lấy mẫu khác nhau được thảo luận, bao gồm lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, phân tầng, lấy mẫu theo hệ thống, xác suất tỷ lệ thuận với lấy mẫu kích thước, lấy mẫu theo cụm, lấy mẫu nhiều giai đoạn, lấy mẫu nhiều giai đoạn và lấy mẫu khu vực. Cũng được thảo luận là: các vấn đề thiết kế mẫu, chẳng hạn như phân bổ mẫu cho các tầng và các giai đoạn lấy mẫu khác nhau; các phương pháp ước lượng trọng số và mẫu, chẳng hạn như ước lượng không chệch và tỷ lệ; và các phương pháp ước tính sai số lấy mẫu, bao gồm cả phương pháp lặp lại. Một số vấn đề thực tế liên quan đến thiết kế và thực hiện khảo sát mẫu cũng được thảo luận, bao gồm các vấn đề về khung và đánh giá sai số lấy mẫu và không lấy mẫu.

 ‘Thu thập Dữ liệu về Chăn nuôi’, Loạt Phát triển Thống kê của FAO số 4 (1992); trong đó trình bày một khuôn khổ chung cho thống kê chăn nuôi trong bối cảnh hệ thống thống kê nông nghiệp quốc gia. Các phương pháp thu thập dữ liệu khác nhau được thảo luận, đặc biệt đề cập đến các vấn đề của chăn nuôi du mục. Hướng dẫn thực hiện các cuộc tổng điều tra vật nuôi cũng được cung cấp. Các khái niệm và định nghĩa để thu thập dữ liệu về các sản phẩm chăn nuôi (thịt, sữa, trứng, lông cừu và da) được trình bày cùng với thảo luận về thống kê chi phí sản xuất và thức ăn / thức ăn gia súc.

 ‘Điều tra Nông nghiệp Nhiều Khung: Phần 1 & 2’, Phát triển Thống kê FAO loạt số 7 và 10 (1996 & 1998). Các Chương trình Điều tra Nông nghiệp Hiện tại Quốc gia, được thành lập để thu thập dữ liệu cơ sở đáng tin cậy và kịp thời về ngành nông nghiệp, dựa trên một trong ba phương pháp điều tra chọn mẫu: thiết kế mẫu danh sách (thiết kế lấy mẫu nông trại thường gặp), thiết kế mẫu diện tích và thiết kế nhiều khung. Thiết kế nhiều khung là những thiết kế kết hợp một mẫu khu vực với các mẫu danh sách (trang trại) bổ sung. Các phương pháp lấy mẫu nhiều khung phải tạo thành nền tảng thống kê của các Chương trình Điều tra Nông nghiệp Quốc gia ở nhiều quốc gia hơn, vì những ưu điểm của chúng so với các phương pháp lấy mẫu nông trại truyền thống.

Phần 1 là phần giới thiệu toàn diện về việc thiết lập và tiến hành các chương trình điều tra mẫu xác suất khu vực và nhiều khung, tập trung vào các phương pháp và thực tiễn áp dụng ở các nước đang phát triển. Nó cung cấp một phân loại chung về các thiết kế khảo sát nông nghiệp thay thế với chỉ dẫn về những ưu điểm và hạn chế tương ứng của chúng. Nó xem xét một số khía cạnh cần được xem xét để thiết lập và tiến hành một chương trình điều tra nông nghiệp định kỳ dựa trên nhiều phương pháp lấy mẫu khung, tức là, các phương pháp lựa chọn và ước tính xác suất, tổ chức khảo sát, thiết bị và vật liệu cần thiết, thu thập, tổng hợp và xử lý dữ liệu. . Cuốn sách bao gồm mô tả chi tiết về một danh mục của nhiều thiết kế khảo sát khung được coi là đặc biệt hữu ích cho các nước đang phát triển.

Tập 2 trình bày diện tích và nhiều phương pháp điều tra khung cho các Chương trình Điều tra Nông nghiệp hiện đang được sử dụng ở nhiều quốc gia. Nó cung cấp các ví dụ thực tế về việc áp dụng các phương pháp khảo sát được trình bày trong tập đầu tiên.

KHẢO SÁT RỪNG

FAO cũng là tổ chức chủ trì thu thập dữ liệu về lâm nghiệp. Cục Lâm nghiệp của FAO đang thực hiện một chương trình hỗ trợ quan trọng để đánh giá rừng quốc gia. Thông tin về chương trình này - bao gồm thiết kế lấy mẫu, cường độ, cấu hình lô đất và các biến số cần thu thập có thể được tìm thấy tại các trang web sau:

www.fao.org/forestry/site/24673/en (tổng quan) và www.fao.org/forestry/site/3253/en (thông tin chi tiết hơn) FAO cũng đã cung cấp Tài liệu Tham khảo Kiến thức trực tuyến để đánh giá tài nguyên rừng xem www.fao.org Các ấn phẩm liên quan khác bao gồm:

 Sổ tay hướng dẫn kiểm kê rừng Tài liệu Lâm nghiệp của FAO 27 (FAO, 1981), http://www.fao.org/icatalog/search/dett.asp? aries_id = 2587 (chỉ có sẵn bằng tiếng Pháp).

 Ước tính trữ lượng rừng và dự đoán sản lượng. Tài liệu Lâm nghiệp của FAO 22/1 và 22/2 (FAO, 1980), http://www.fao.org/icatalog/inter-e.htm.

 Lâm nghiệp cộng đồng: thẩm định nhanh, Thuyết minh Lâm nghiệp cộng đồng 3 (FAO, 1989), http://www.fao.org/icatalog/search/result.asp?subcat_id=16.

KHẢO SÁT CHẤT THẢI

Nhìn chung, các ngành công nghiệp sẽ có ý tưởng tốt về khối lượng và thành phần chất thải mà họ tạo ra hàng năm, vì họ thường phải trả tiền để loại bỏ và xử lý thích hợp. Do đó, các cuộc điều tra đối với ngành công nghiệp nên đưa ra dữ liệu đáng tin cậy về chất thải được tạo ra và thành phần của nó. Tuy nhiên, đây là một khu vực nhạy cảm nên tỷ lệ phản hồi thường rất thấp và dữ liệu có thể không đáng tin cậy.

Nhiều chất thải công nghiệp là một sản phẩm phụ không thể tránh khỏi, loại và khối lượng tỷ lệ thuận với khối lượng sản xuất và sẽ phụ thuộc vào công nghệ được sử dụng trong quá trình sản xuất. Do đó đối với mỗi loại công nghệ có thể tạo ra một hệ số lãng phí. Phần lớn số liệu thống kê hiện có về chất thải công nghiệp là kết quả của các mô hình dựa trên các yếu tố này cùng với thông tin về sản xuất công nghiệp và sự phân bố của các quy trình công nghệ chính được sử dụng trong ngành đang được đánh giá. Một nguồn hữu ích cho việc này là báo cáo của Cơ quan Môi trường Châu Âu 'Sự phát triển và ứng dụng các yếu tố chất thải: tổng quan', xem tại http://reports.eea.eu.int/technical_report_37/en, báo cáo này cung cấp tổng quan về các yếu tố chất thải, nguồn gốc và ứng dụng của chúng và kinh nghiệm sử dụng chúng, dựa trên các báo cáo và tài liệu có sẵn. Đối với rác thải đô thị, khảo sát trực tiếp không phải là cách tốt nhất để ước tính khối lượng hoặc thành phần. Nhược điểm chính của chúng là tốn kém và những người được hỏi thường ít biết về khối lượng chất thải thực sự mà chúng tạo ra, cũng như thành phần của nó, dẫn đến các số liệu kết quả không chắc chắn.

Phương pháp ước tính phổ biến nhất đối với rác thải đô thị chỉ đơn giản là cân một mẫu của các phương tiện thu gom rác thải trước và sau khi thu gom, và tổng hợp lại để bao gồm toàn bộ dân số. Mẫu sẽ cần phải bao gồm các phương tiện thu thập ở nhiều khu vực: thành thị và nông thôn, giàu và nghèo, có và không có vườn, v.v. và bao gồm một số giai đoạn trong năm, để mẫu có thể được coi là đại diện cho toàn bộ dân số và cả năm. Việc ước tính thành phần rác thải đô thị phức tạp hơn. Các nhóm hộ gia đình có thể được thiết lập để giám sát việc phát sinh và thành phần chất thải của họ chặt chẽ hơn và theo thời gian. Các bảng điều khiển về cơ bản là các mẫu nhỏ không đổi theo thời gian và do đó rất phù hợp để theo dõi các xu hướng. Bởi vì ban hội thẩm sẽ cần phải tham gia rất tích cực vào việc cân và phân tích nội dung trong thùng rác của họ, nên thường phải trả tiền cho những người tham gia để họ đóng góp ý kiến ​​và đây có thể là một yếu tố hạn chế nghiêm trọng. Do đó, các yếu tố để thành phần thường dựa trên các dự án nghiên cứu và các nghiên cứu kỹ thuật được thực hiện trong các viện nghiên cứu, đôi khi nhưng không phải lúc nào cũng theo yêu cầu của chính quyền hoặc bộ có liên quan.