Para afirmar que algo diminuiu, é preciso ter um ponto de partida para comparação. Seria o mês passado? Ou outra propriedade na mesma estação do ano? No capítulo 7 de Tecnologia e soluções para comprovar a redução de carbono, examinamos em conjunto a linha de base da redução de carbono e os limites do sistema de gases de efeito estufa. É preciso saber com o que se compara e o que se inclui nos cálculos para compreender o significado de um valor de redução.

O que vale a pena distinguir primeiro no livro

Depois de definir o objeto de comparação, também é necessário estabelecer um procedimento para alterá-lo. Novos dados podem justificar o aprimoramento da linha de base, mas isso deve ser distinguido da escolha apenas de condições favoráveis depois de ver os resultados. Registre os motivos, a data de aplicação e o escopo afetado. Também é possível examinar da mesma forma os itens que não entraram no cálculo. Distinga entre o que foi excluído conforme as regras e o que não pôde ser calculado por falta de dados. Essas duas explicações ajudam a determinar até onde é possível chegar com base nos resultados.

Mesmo que o equipamento seja preciso, será difícil confiar na conclusão se os limites do sistema ou a linha de base forem inadequados. E mesmo que os cálculos estejam corretos, a possibilidade de verificação será limitada se faltarem dados originais e histórico de alterações. Precisão e rastreabilidade não substituem uma à outra. É preciso examinar tanto a qualidade dos valores medidos quanto o processo pelo qual eles levam à conclusão.

Antes de firmar o contrato, acordem a alegação, o período e os limites abrangidos, os critérios aplicáveis, o nível de asseguração e a materialidade, o acesso aos dados originais, a gestão de conflitos de interesse e o escopo de uso dos resultados. Se necessário, confirmem também o escopo de reconhecimento ou registro da instituição. A opinião de verificação deve ser interpretada dentro desse escopo; não deve ser ampliada como se certificasse, de forma abrangente, toda a empresa, o desempenho do produto ou as reduções futuras de emissões.

Os limites do sistema definem quais fontes de emissão, gases, períodos e organizações serão incluídos nos cálculos. Se os limites não forem claros, as partes poderão esperar resultados diferentes para a mesma quantidade de redução de emissões. Verifique as regras de inclusão e exclusão e os critérios de materialidade da metodologia aplicável; informe logo no início do relatório se o resultado diz respeito à propriedade inteira ou a uma fonte de emissão específica.

Um erro que exige atenção especial ao definir os limites é a seleção conveniente (cherry-picking): incluir apenas as fontes de emissão em que a redução é maior e excluir as demais. Esse erro geralmente não é intencional. Pode ocorrer naturalmente quando se incluem apenas os itens para os quais há dados disponíveis.

Uma comparação simples de antes e depois, sem controle, pode servir como ponto de partida para detectar mudanças no campo. No entanto, essa diferença, por si só, não permite isolar o efeito causal da tecnologia. É preciso complementar a análise com dados de controle ou um desenho quase experimental válido e avaliar os fatores de confusão restantes. Distinguir por escrito o que foi observado daquilo que foi inferido é o princípio básico para usar a matriz apresentada adiante.

Calibração. Registre quando e segundo quais normas e procedimentos foi realizada, distinguindo o estado antes da calibração do estado após os ajustes. A diferença entre dois momentos de verificação não permite determinar o percurso do desvio ocorrido no intervalo. Examine em conjunto as verificações intermediárias, os registros ambientais e os dados de recalibração; se faltarem evidências sobre o período afetado ou sobre a base do ajuste, reflita isso na incerteza dos resultados ou nas restrições ao seu uso.

Como examinar isso no campo

Vamos imaginar um ano em que o número de animais diminuiu e as emissões totais da propriedade também caíram. Se explicarmos essa mudança apenas pelo efeito da ração, deixaremos de considerar o impacto da escala de produção. É preciso verificar quais fontes de emissão e períodos foram incluídos e como as condições de comparação foram ajustadas. Se a linha de base for escolhida de modo favorável, o efeito poderá parecer maior mesmo usando os mesmos dados.

A concentração é a proporção de um gás no ar, enquanto a taxa de emissão é a massa emitida por unidade de tempo. Para medir ou estimar emissões, é preciso relacionar a concentração e a vazão, assim como o modelo de medição, de forma adequada ao objetivo. Mesmo que a concentração diminua, não se pode concluir que a taxa de emissão em massa tenha mudado na mesma direção se o fluxo de ar aumentou. Para converter as taxas de emissão ao longo do tempo em quantidade total de emissões, também é preciso considerar o período de medição e o tratamento dos intervalos ausentes.

Ao comparar sensores, examine em conjunto a faixa de medição, a resolução, a sensibilidade cruzada a outros gases, o tempo de resposta e o desvio. Também é preciso avaliar as condições ambientais, como temperatura, umidade e poeira, e os requisitos de calibração. Se o objetivo for distinguir pequenas diferenças de concentração, verifique, para cada produto e modo de operação, se a unidade indicada pelo equipamento e sua incerteza são adequadas a esse objetivo. O nome do princípio de funcionamento do sensor não substitui essa avaliação.

Há informações que precisam ser registradas por escrito no desenho de implantação: a localização exata de cada sensor (coordenadas e altura no desenho), a orientação de instalação, as estruturas ao redor, a distância até as entradas e saídas de ar próximas e o histórico de alterações após a instalação. Os galpões mudam continuamente. Surgem divisórias, os ventiladores são substituídos e os cochos mudam de lugar. Se essas alterações não forem registradas, as descontinuidades dos dados permanecerão sem causa identificada.

Perguntas a incluir na análise de investimento

Na análise de investimento, é útil perguntar qual é a fonte da linha de base e qual é o procedimento para alterá-la. Pergunte também se o objeto de comparação foi mudado depois de verificar os resultados. Se houver itens ausentes, é preciso explicar separadamente se foram excluídos conforme as regras ou se não puderam ser calculados por falta de dados. Os dois casos têm significados diferentes.

Os dados de avaliação de IA devem ser separados de acordo com a finalidade de uso. Para prever a operação futura, considere a ordem temporal; para aplicar o modelo em outras propriedades, considere a separação por propriedade. Também separe os dados usados para selecionar o modelo daqueles reservados para a verificação final de desempenho. Compare o modelo com um modelo de referência simples e examine não apenas o erro médio, mas também os vieses por propriedade e estação do ano e as condições de falha. Assim será possível explicar o escopo real de uso.

Ao fazer alterações, registre os motivos, a data, o escopo dos resultados verificados e a avaliação de impacto. Talvez seja necessário modificar o plano devido a problemas de segurança ou erros nos dados. No entanto, uma análise definida depois de se conhecerem os resultados não deve ser apresentada como se tivesse sido definida previamente. Distinga os resultados do plano original daqueles obtidos após a mudança e verifique novas hipóteses com dados separados.

Uma pergunta para levar ao fechar o livro

Definir a linha de base e os limites é uma preparação anterior aos cálculos e também um critério para interpretar os resultados. Tente descrever em um parágrafo o objeto de comparação e o escopo incluído. Se esse parágrafo for claro, ficará mais fácil ver em que condições é possível fazer uma alegação de redução.

Sobre o autor

Bongjun Lee concluiu a pós-graduação em Gestão de Tecnologia (MOT) da Sogang University. Trabalhou durante 27 anos no setor de medição de gases, incluindo 7 anos na Infitron Co., Ltd. e 20 anos na Honeywell, atuando como engenheiro de serviços, em vendas técnicas e na gestão de canais. Atualmente, como fundador da AI Safety Korea Co., Ltd., pesquisa o monitoramento de metano na pecuária com o uso de sensores, IA e análise de dados, bem como sistemas de medição, relato e verificação (MRV).