购买饲料的记录，与甲烷排放减少的结论，并不是一回事。但这并不意味着购买记录没有用。在《证明碳减排的技术与解决方案》第7章中，我强调的碳减排证据层级，就是用来说明这种差别的工具。今天，我们一起来看看碳数据核查中，资料与主张之间的关系。
先从书中区分几个要点
资料不足，并不意味着实际变化没有发生。不过，现有资料能够支持什么样的对外主张，是另一个问题。建议把观测结果、因果效应和对其他农场的推广适用性分别记录。同一份资料对于某个目的可能足够，对于另一个目的则可能不足。证明参与所需的材料，与量化减排量所需的材料并不相同。先明确目的，就更容易判断应当把费用花在什么记录和审查上。
MRV 是连接测量（Measurement）、报告（Reporting）与核查（Verification）的体系。它根据观测和活动记录计算结果，附上计算方法和适用条件，再依照既定标准确认相关主张。用于内部管理的检查，与对外提交所要求的核查，在目的和要求上有所不同。应先明确谁要为了什么决策使用结果，才能设计所需的证据和核查程序。
基本原则是，主张的范围不能超出证据所支持的范围。活动记录可以证明是否参与；适当的观测可以说明特定条件下发生的变化。要证明技术的因果效应，需要能够处理混杂因素的研究设计；要推广到其他农场，则需要涵盖适用范围的额外依据。独立审查可以检验这些依据，但无法替代不足的对照组或代表性。
测量负责生成资料，报告负责记录核算和解读，核查则依据既定标准确认主张。虽然这几项职能和责任应当区分，但并非所有 MRV 都必须由不同机构分别承担这三项工作。同一组织可以负责测量和报告；核查的公正性、能力以及利益冲突控制，应达到适用标准和制度所要求的水平。
签约前，应就目标主张、期间、边界、适用标准、保证水平与重要性、原始资料访问权、利益冲突管理以及成果使用范围达成一致。必要时，还要确认机构的认可或注册范围。核查意见只能在约定范围内解读，不能扩大解释为已对整个公司、产品性能或未来减排量作出全面认证。
对已经发生的排放或减排主张进行核查，与对未来绩效所依据的假设和方法进行验证或确认，应当区分开来。项目计划通过了可行性评估，并不意味着计划中的减排量已经实现，也不意味着信用已经签发。项目实施后仍需要资料，并须履行相关制度规定的后续程序。
在现场可以这样梳理
假设农场提交了收据和饲喂日志。这些资料可以作为核查采购和使用情况的依据。再加上观测数据，也许可以看到特定条件下发生的变化。不过，要说明减排有多少是饲料带来的，还需要更充分的对照设计和核算依据。
好的数据既要符合用途所需的质量，也要具备可追溯性。即使能够复现同一项计算，如果输入数据存在共同偏差，结果仍可能错误。可核查性并不能替代准确性；它的作用是让其他人能够评估准确性和适用范围。
减排量既需要测量结果能够追溯至基准，也需要计算过程可追溯。测量值通过有文件记录的校准链和不确定度连接到基准；活动数据、排放因子和模型则通过来源、版本和适用条件，追溯到最终结果。并非每个减排量都来自直接测量。审查人员除了确认计算能否复现，也应确认所用资料和方法是否适合支撑该项主张。
核心认识是：证据有层级，每个层级能够支持的表述也有限定。较低层级的证据并非毫无价值。活动记录可以证明参与，而很多用途只需要这一点。问题在于用低层级证据提出高层级主张。
收到包含减排主张的文件（研究结果、企业披露、政策资料或提案）时，应确认该主张依据的是哪一层级的证据，并核对文字表述是否超出了该层级。
投资评估时也一起问问？
审阅资料时，与其只问收集了多少，不如问这些资料能够支持什么表述。要确认是否把证明参与的资料说成了已经核查的减排量。本书提出的证据区分并非法律规定的等级，而是减少这类混淆的实务工具。
非分散红外（NDIR）利用甲烷对红外线的吸收进行测量。它不像催化燃烧式传感器那样依赖氧气，也不存在催化剂中毒问题，但并不能避免光学污染以及温度、压力和水分的影响。不能仅凭原理就判断它适合农场长期观测；应针对具体产品，确认其检出限、重复性和漂移是否足以满足预期浓度和内外浓度差的测量需求。
AI 评估资料应根据用途分别安排。要预测未来运行情况，就应考虑时间顺序；要部署到其他农场，就应考虑以农场为单位进行数据分隔。还要区分用于模型选择的资料与用于最终性能检验的资料。应与简单的基准模型进行比较，并检查平均误差以及按农场、季节划分的偏差和失效条件，才能说明模型的实际使用范围。
合上书之前，留几个问题给自己
请准确写明现有资料能够支持什么表述。发现依据不足时，下一步要补充什么记录、开展什么试验，其目的也会更加清晰。了解碳数据主张的适用边界，并据此使用数据，才能更具体地体现其价值。
作者简介
李奉俊毕业于西江大学技术经营研究生院（MOT）。他曾在Infitron Co., Ltd.工作7年，在Honeywell工作20年，累计在气体测量领域从事服务工程、技术销售和渠道管理工作27年。目前，他是AI Safety Korea Co., Ltd.的创始人，正在研究运用传感器、人工智能和数据分析开展畜牧甲烷监测，以及测量、报告与核查（MRV）体系。