5КОМПЛЕКСНЫЕ ВОПРОСЫ

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Глава 5. Комплексные вопросы

АВТОРЫ И РЕДАКТОРЫ-РЕЦЕНЗЕНТЫ
Координирующие ведущие авторы
Ньютон Пасиорник (Бразилия) и Кристин Рипдал (Норвегия)Ведущие авторы
Райнер Бариц (Германия), Симон Бэрри (Австралия), Альбертус Иоханнес Долман (Нидерланды),Марлен Ив (USA), Майкл Джилленуотер (США), Михаэль Коль (Германия), Дина Крюгер (США),Бо Лим (СК/ПРООН), Раиса Макипаа (Финляндия), Джорджио Матеуччи (Европейская комиссия),Тошинори Окуда (Япония), Кейт Портер (Ямайка), Мария Хосе Санс-Санчес (Испания), T.П. Сингх (Индия),Горан Штахль (Швеция), Риккардо Валентини (Италия), и Мартина Ван Дер Мерве (Южная Африка).

Сотрудничающие авторы
Сандра Браун (США), Кетиль Флугсруд (Норвегия), Джен Инуэ (Япония), Геральд Каендлер (Германия),Андерс Линдрот (Швеция), Кенло Нишида (Япония),Стив Огле (США), Матс Олссон (Швеция),Гарет Филипс (США), Фред Сассман (США), Йошики Ямагата (Япония), Эд Вайн (США),и Кристиан Вирт (Германия)Редакторы-рецензенты
Джамиду Катима (Танзания) и Том Уирт (США).

5.2

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Глава 5. Комплексные вопросы

Содержание
5.1

ВВЕДЕНИЕ

5.7

5.2

ИДЕНТИФИКАЦИЯ И КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ

5.8

5.2.1

Введение ...................................................................................................................................................... 5.8

5.2.2

Методы объединения неопределенностей.............................................................................................. 5.10

5.2.2.1 Уровень 1 – Простое распространение ошибок .............................................................................. 5.10
5.2.2.2 Оценка неопределенностей по категориям с использованием анализа методом
Монте-Карло (уровень 2) .................................................................................................................... 5.11
5.2.3

Практические соображения по количественной оценке неопределенностей входных данных ...... 5.15

5.2.4

Пример анализа неопределенностей ....................................................................................................... 5.18

5.2.5

Отчетность и документация ...................................................................................................................... 5.21

5.3ВЫБОРКА

5.22

5.3.1

Введение .................................................................................................................................................... 5.22

5.3.2

Обзор принципов выборки ...................................................................................................................... 5.22

5.3.3

Модель выборки ....................................................................................................................................... 5.23

5.3.3.1 Использование вспомогательных данных и стратификации ........................................................ 5.23
5.3.3.2 Систематическая выборка ................................................................................................................. 5.24
5.3.3.3 Постоянные выборочные участки и данные временного ряда ...................................................... 5.25
5.3.4

Методы выборки для оценки площадей ................................................................................................. 5.26

5.3.4.1 Оценка площадей через доли ............................................................................................................. 5.26
5.3.4.2 Прямая оценка площади ..................................................................................................................... 5.27
5.3.5

Методы выборки для оценки выбросов и абсорбции парниковых газов .......................................... 5.27

5.3.6

Неопределенности в обследованиях на основе выборки...................................................................... 5.28

5.3.6.1 Типы ошибок ........................................................................................................................................ 5.28
5.3.6.2 Размер выборки и ошибка выборки................................................................................................... 5.29
5.3.6.3 Количественное определение ошибок в обследованиях на основе выборки............................... 5.30
5.4МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ВЫБОР – ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ КАТЕГОРИЙ

5.31

5.4.1

Введение ...................................................................................................................................................... 5.31

5.4.2

Количественные подходы к определению ключевых категорий ........................................................ 5.32

5.4.2.1 Метод уровня 1 для определения ключевых категорий источников и поглотителей.................. 5.36
5.4.2.2 Метод уровня 2 для определения ключевых категорий источников и поглотителей................. 5.40
5.4.3

Соображения качества .............................................................................................................................. 5.41

5.4.4

Определение ключевых категорий согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола ...................... 5.42

5.4.5

Применение результатов ........................................................................................................................... 5.44

5.4.6

Отчетность и документация ..................................................................................................................... 5.46

5.4.7

Выведение порогового значения для анализа ключевой категории в рамках уровня 1 .................... 5.46

5.4.7.1 Предположения в отношении неопределенностей........................................................................... 5.46

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.3

Глава 5. Комплексные вопросы
5.4.7.2 Уровень выбросов ................................................................................................................................... 5.47
5.4.7.3 Тенденция ................................................................................................................................................ 5.48
5.4.8 Пример анализа ключевой категории уровня 1 .......................................................................................... 5.50
5.5ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА И КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА
5.5.1

Введение .................................................................................................................................................... 5.54

5.5.2

План по ОК/КК ......................................................................................................................................... 5.56

5.5.3

Общие процедуры КК (уровень 1) .......................................................................................................... 5.56

5.5.4

Процедуры КК для конкретных категорий источников или поглотителей (уровень 2)................... 5.57

5.5.5

Процедуры обзора ОК .............................................................................................................................. 5.59

5.5.6

Документация, архивация и отчетность ................................................................................................ 5.60

5.5.7

Вопросы, касающиеся статей 3.3 и 3.4 Киотского протокола ............................................................. 5.61

5.6СОГЛАСОВАННОСТЬ ВРЕМЕННОГО РЯДА И ПЕРЕСЧЕТЫ

5.62

5.6.1

Введение .................................................................................................................................................... 5.62

5.6.2

Согласованность временного ряда и методологическое изменение................................................... 5.62

5.6.3

Пересчет и периодические данные.......................................................................................................... 5.65

5.6.4

Вопросы, связанные со статьями 3.3 и 3.4 Киотского протокола ....................................................... 5.67

5.6.5

Отчетность и документация .................................................................................................................... 5.67

5.7ПРОВЕРКА ДОСТОВЕРНОСТИ

5.68

5.7.1

Введение .................................................................................................................................................... 5.68

5.7.2

Подходы к проверке достоверности........................................................................................................ 5.69

5.7.3

Руководящие указания по проверке достоверности кадастров ЗИЗЛХ.............................................. 5.78

5.7.4

Конкретные вопросы, связанные с Киотским протоколом .................................................................. 5.80

5.7.5

Отчетность и документация ..................................................................................................................... 5.82

5.7.6

Некоторые детали для подходов к проверке достоверности .............................................................. 5.82

Библиография

5.4

5.54

5.87

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Глава 5. Комплексные вопросы

Уравнения
Уравнение 5.2.1

Оценка неопределенностей категорий (уровень 1)........................................................ 5.10

Уравнение 5.2.2

Общая неопределенность в национальных выбросах (уровень 1)............................... 5.11

Уравнение 5.4.1

Оценка уровня (уровень 1)................................................................................................ 5.36

Уравнение 5.4.2

Оценка тенденции (уровень 1) ......................................................................................... 5.37

Уравнение 5.4.3

Оценка тенденции при нулевых выбросах за текущий год .......................................... 5.38

Уравнение 5.4.4

Оценка уровня (уровень 2)................................................................................................ 5.40

Уравнение 5.4.5

Оценка тенденции (уровень 2) ......................................................................................... 5.41

Рисунки
Рисунок 5.3.1

Принцип выборки ................................................................................................................. 5.22

Рисунок 5.3.2

Простой случайный план расположения участков (слева) и систематический
план (справа) .......................................................................................................................... 5.24

Рисунок 5.3.3

Использование различных конфигураций постоянных и временных единиц
выборки для оценки изменений ........................................................................................... 5.25

Рисунок 5.3.4

Связь между среднеквадратической ошибкой в оценке площади s(A), долей
землепользования класса p и размером выборки n............................................................ 5.29

Рисунок 5.4.1

Схема принятия решений для определения ключевых категорий источников ипоглотителей........................................................................................................................... 5.33

Рисунок 5.4.2

Схема принятия решений о выборе метода эффективной практики............................... 5.45

Рисунок 5.4.3

График зависимости совокупной неопределенности от совокупных выбросов............ 5.47

Рисунок 5.4.4

Доля выбросов, необходимая для достижения 90% суммы вклада
неопределенностей в разные кадастры. С ЗИЗЛХ и без него ....................................... 5.48

Рисунок 5.4.5

Доля выбросов, необходимая для достижения 90% суммы вклада
неопределенности тенденции в разные кадастры. С ЗИЗЛХ и без него ...................... 5.49

Рисунок 5.6.1

Пересчитанная оценка за 2003 г., основанная на линейной экстраполяции .................. 5.66

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.5

Глава 5. Комплексные вопросы

Таблицы
Таблица 5.3.1

Пример оценки площадей через доли ................................................................................. 5.27

Таблица 5.4.1

Предлагаемые МГЭИК категории источников/поглотителей для сектора ЗИЗЛХ идругих секторов...................................................................................................................... 5.34

Таблица 5.4.2

Сводная таблица для анализа в рамках уровня 1 – оценка уровня, включая
категории ЗИЗЛХ................................................................................................................... 5.37

Таблица 5.4.3

Сводная таблица для анализа в рамках уровня 1 – оценка тенденции, включая
категории ЗИЗЛХ................................................................................................................... 5.39

Таблица 5.4.4

Связь между деятельностью, определенной в главе 3 и главе 4, и категориями
источников/поглотителей МГЭИК для ЗИЗЛХ ................................................................. 5.43

Таблица 5.4.5

Резюме анализа ключевых категорий ................................................................................. 5.46

Таблица 5.4.6

Предполагаемые неопределенности для определения порогового значения ключевой
категории, включая ЗИЗЛХ .................................................................................................... 5.47

Таблица 5.4.7

Пример оценки уровня .......................................................................................................... 5.50

Таблица 5.4.8

Анализ тенденции с ЗИЗЛХ ................................................................................................. 5.52

Таблица 5.5.1

Общие процедуры КК кадастра уровня 1 .......................................................................... 5.56

Таблица 5.6.1

Резюме подходов к обеспечению согласованности временного ряда............................. 5.64

Таблица 5.7.1

Применимость подходов к проверке достоверности для определения земельных
площадей, пулов углерода и парниковых газов иных, нежели СО2 ................................ 5.70

Таблица 5.7.2

Характеристики некоторых основных платформ дистанционного зондирования........ 5.86

Блоки

5.6

Блок 5.2.1

Примеры выражения неопределенности ............................................................................ 5.9Блок 5.2.2

Уровень обобщения анализа уровня 1 ............................................................................... 5.11

Блок 5.2.3

Оценка неопределенности уровня 2 для изменений в содержании углерода всельскохозяйственных почвах в США............................................................................... 5.15

Блок 5.2.4

Неопределенности оценок, основанных на использовании моделей............................. 5.17

Блок 5.5.1

Определения обеспечения качества и контроля качества .............................................. 5.54

Блок 5.5.2

Внешнее рецензирование .................................................................................................... 5.60

Блок 5.6.1

Пример случая, когда национальный лесной кадастр готовится раз в пять лет........... 5.65

Блок 5.6.2

Пример моделирования выбросов на участке во времени .............................................. 5.66

Блок 5.7.1

Определение проверки достоверности для целей кадастра............................................. 5.68

Блок 5.7.2

Руководство по выбору компонентов кадастра для проверки достоверностии подходов к ней ................................................................................................................... 5.78

Блок 5.7.3

Проверка достоверности кадастра сектора ЗИЗЛХ в национальном кадастре............. 5.79

Блок 5.7.4

Руководящие указания по проверке достоверности данных о пулах углерода идеятельности.......................................................................................................................... 5.80

Блок 5.7.5

Проверка достоверности ЗИЗЛХ согласно Киотскому протоколу................................. 5.81

Блок 5.7.6

Программы и сети, имеющие отношение к ЗИЗЛХ ......................................................... 5.83Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Введение

5.1

ВВЕДЕНИЕПри подготовке национальных кадастров выбросов и абсорбции парниковых газов необходимо рассмотреть
несколько широких и комплексных вопросов. В настоящей главе излагаются руководящие указания поэффективной практике по шести таким вопросам, определенным в Руководящих указаниях по эффективной
практике и учету факторов неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов (РУЭП2000,
МГЭИК, 2000 г.), основанных на предыдущем обсуждении, с тем чтобы учитывать конкретные характеристики
сектора землепользования, изменений в землепользовании и лесного хозяйства (ЗИЗЛХ). Указанные шесть
вопросов включают:•Оценку неопределенностей. Оценки неопределенностей необходимо готовить для всех категорий,содержащихся в кадастре, и для кадастра в целом. РУЭП2000 содержит практическое руководство дляоценки и объединения неопределенностей, а также обсуждение концептуальных обоснований
неопределенности кадастра. В разделе 5.2 настоящей главы «Идентификация и количественная оценка
неопределенностей» рассматриваются ключевые типы неопределенности в секторе ЗИЗЛХ, и приводится
конкретная информация о том, каким образом применять руководящие указания по эффективной практике
РУЭП2000 к этому сектору.

•Выборку. Данные для сектора ЗИЗЛХ зачастую получают из выборочных обследований, например,земельных площадей, накопления биомассы и углерода почвы, и такие данные обычно используются дляоценки изменений в землепользовании или накоплениях углерода. В разделе 5.3 «Выборка» излагаются
руководящие указания по эффективной практике для планирования и использования выборочных
обследований для представления информации о выбросах и абсорбции парниковых газов на национальном
уровне.
В этом разделе также содержится обзор связи между моделью выборки и оценками
неопределенностей.

•Анализ ключевой категории. В главе 7 РУЭП2000 «Методологический выбор и пересчет» излагается
концепция анализа ключевой категории. В первоначально разработанном варианте она применялась
только к категориями источников. В разделе 5.4 настоящей главы «Методологический выбор –определение ключевых категорий» дается расширенное описание первоначального подхода дляобеспечения идентификации ключевых категорий, которые являются источниками или поглотителями.
Излагаются руководящие указания по эффективной практике в отношении того, каким образом определять
ключевые категории для сектора ЗИЗЛХ при подготовке кадастра согласно РКИК ООН, а также
дополнительные руководящие указания для определения ключевых категорий, связанных с представлением
дополнительной информации в соответствии со статьями 3.3 и 3.4 Киотского протокола.

•Обеспечение качества (ОК) и контроль качества (КК). Система ОК/КК является важной частью подготовки
кадастра, о чем говорится в главе 8 РУЭП2000. В разделе 5.5 настоящей главы дается описание техаспектов системы ОК/КК, которые необходимы для сектора ЗИЗЛХ, и даются конкретные руководящие
указания по эффективной практике, касающиеся проведения контрольных проверок качества уровня 2 дляэтого сектора, исходя из информации, изложенной в главе 2 «Основа для согласованного представления
земельных площадей» и главе 3 «Руководящие указания по эффективной практике для сектора ИЗЛХ»настоящего доклада. Освещаются также вопросы ОК/КК, имеющие отношение к Киотскому протоколу.

•Согласованность временного ряда. Обеспечение согласованности временного ряда оценок кадастра имеет
существенное значение, если необходимо быть уверенным в описанных в кадастре тенденциях. В главе 7
РУЭП2000 изложено несколько методов для обеспечения согласованности временного ряда в тех случаях,когда невозможно использовать те же самые методы и/или данные в течение всего периода. В разделе 5.6
настоящей главы «Согласованность временного ряда и пересчеты» эти методы рассматриваются с точки
зрения конкретных ситуаций, которые могут возникнуть при подготовке оценок выбросов и абсорбции длясектора ЗИЗЛХ.

•Проверку достоверности. Проведение проверки достоверности может повысить качество кадастра, а также
способствовать лучшему пониманию на научном уровне. Подходы к проверке достоверности ипрактические руководящие указания по проверке достоверности оценок в секторе ЗИЗЛХ описаны вразделе 5.7 настоящей главы.

В настоящей главе приводится информация, которая необходима для применения руководящих указаний поэффективной практике в секторе ЗИЗЛХ. В тоже время в ней не повторяется вся информация из РУЭП2000.
Таким образом, читатели могут пожелать обратиться к РУЭП2000 для получения дополнительной справочной
информации. В последующих подразделах излагаются конкретные ситуации, в которых полезной может
оказаться ссылка на РУЭП2000.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.7

Глава 5. Комплексные вопросы

5.2

ИДЕНТИФИКАЦИЯ И КОЛИЧЕСТВЕННАЯ
ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ

5.2.1

ВведениеВ настоящем разделе описана эффективная практика по оценке и представлению информации онеопределенностях, связанных с оценками выбросов и абсорбции в секторе ЗИЗЛХ, и показано то, каким
образом включать сектор ЗИЗЛХ в процедуру, представленную в главе 6 РУЭП2000 «Количественная оценка
неопределенностей на практике» для оценки объединенных неопределенностей по всему кадастру.
Определение понятия «эффективная практика» и требует, чтобы кадастры были точными в том смысле, что ихданные не являются ни завышенными, ни заниженными, насколько об этом можно судить, и чтонеопределенности уменьшены настолько, насколько это практически возможно. Какого-либо заранее
установленного уровня точности не существует; неопределенность оценивается для оказания помощи вустановлении приоритетности усилий по повышению точности кадастров в будущем и для руководства впринятии решений по методологическому выбору. Неопределенности также представляют интерес привынесении суждения об уровне согласованности между национальными кадастрами и оценками выбросов илиабсорбции, подготовленными разными учреждениями или в рамках разных подходов.
Оценки кадастра могут использоваться для разнообразных целей. Для некоторых из них имеют значение
только национальные суммарные величины, тогда как для других важную роль играют подробные сведения оразличных парниковых газах и категориях источников. Для того, чтобы собрать данные для намеченной цели,пользователи должны понимать фактическую надежность как суммарной оценки, так и ее составляющих частей.
По этой причине методы, используемые для сообщения неопределенности, должны быть практически
осуществимыми, научно обоснованными, достаточно надежными для применения к широкому кругу категорий
источников и поглотителей, методов и национальных условий, и представленными таким образом, чтобы онибыли понятными для всех пользователей кадастра.
Существует много причин, по которым фактические выбросы и абсорбция отличаются от цифр, рассчитанных внациональном кадастре.
Некоторые источники неопределенности (например, ошибка выборки илиограничения в точности приборов) могут давать хорошо обоснованные, легко характеризуемые оценки
диапазона потенциальной ошибки. Другие источники неопределенности, например, систематические ошибки,с бóльшим трудом поддаются идентификации и количественной оценке (Rypdal and Winiwarter, 2001).
В настоящем разделе описаны методы учета как хорошо обоснованных статистических неопределенностей, таки менее конкретной информации, характеризующей другие формы неопределенностей в секторе ЗИЗЛХ, ирассматриваются последствия для неопределенности как всего кадастра, так и его компонентов.
В идеальном случае оценки выбросов и диапазоны неопределенностей вычисляются на основе данных
измерений на конкретном источнике. Поскольку практически невозможно измерить каждую категорию
источников выбросов или поглотителей подобным образом, некоторые оценки основываются на известных
характеристиках типовых точек, которые принимаются в качестве репрезентативных для всей совокупности точек.
Этот подход вводит дополнительные неопределенности, поскольку необходимо предположить, что всясовокупность популяции ведет себя в среднем аналогично тем точкам, которые были измерены. Выборочные
контрольные проверки целевой популяции позволяют получить количественную оценку неопределенностей.
Значительные систематические ошибки (предполагающие смешанные оценки) могут иметь место в тех случаях,когда оценка с известной точностью основана на популяции, которая отличается от той популяции, в которой
должна применяться данная оценка. На практике часто необходимо будет заключение экспертов для определения
диапазонов неопределенностей.
Прагматический подход к составлению количественных оценок неопределенностей в этой ситуации состоит виспользовании наилучших имеющихся оценок – сочетания имеющихся измеренных данных, выходных данных
модели и заключения экспертов. В связи с этим методы, предложенные в настоящем разделе, могут
использоваться для диапазонов неопределенностей по умолчанию по конкретным категориям источников,рассмотренным в главах 2-4 настоящего доклада, а также дают возможность включать новые эмпирические
данные по мере их поступления.
Согласно главе 6 РУЭП2000 (Количественная оценка неопределенностей на практике), об определенностях
следует сообщать в виде доверительного интервала с указанием границ диапазона, внутри которого, каксчитается, лежит основная величина неопределенного количества для определенной вероятности. Руководящие
принципы МГЭИК предлагают использовать 95-процентный доверительный интервал, который является
интервалом, имеющим 95-процентную вероятность содержания неизвестной истинной величины. Это также
может быть выражено в виде процентной неопределенности, определенной как половина ширины
доверительного интервала, поделенной на оценочное значение количества (см. блок 5.2.1). Процентная
неопределенность применяется в тех случаях, когда либо известна основная функция плотности вероятности,либо используется схема выборки или заключение экспертов. Кроме того, это понятие может свободно
применяться для идентификации территорий, для которых следует установить приоритетный порядок мер поснижению неопределенностей.

5.8

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Идентификация и количественная оценка неопределенностей
Настоящий раздел соответствует главе 6 и приложению 1 (Концептуальная основа для анализа
неопределенностей) РУЭП2000, с представлением при этом дополнительной информации о том, каким образом
оценивать неопределенности в секторе ЗИЗЛХ. Значительная часть обсуждения посвящается вопросам,связанным с выбросами и абсорбцией СО2, которые не рассматривались в предыдущем докладе. Следуя
руководящим указаниям, содержащимся в главе 6 РУЭП2000, могут также быть подготовлены оценки
Методы по объединению
неопределенностей для выбросов парниковых газов иных, нежели СО2.
неопределенностей описаны в подразделе 5.2.2, практические соображения по количественной оценке
неопределенностей в исходных данных – в подразделе 5.2.3, пример анализа неопределенностей для сектора
ЗИЗЛХ дается в подразделе 5.2.4, а подраздел 5.2.5 касается вопросов представления информации идокументации.
Ввиду важного значения
четко разработанных программ выборки для уменьшения
неопределенностей при подготовке кадастров ЗИЗЛХ для многих стран, в разделе 5.3 отдельно излагаются
конкретные руководящие указания по разработке программ выборки для земельных площадей и накопления
биомассы, а также руководящие указания по оценке связанных с этим неопределенностей.
БЛОК 5.2.1
ПРИМЕРЫ ВЫРАЖЕНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
95-процентный доверительный интервал

µ -2σµ µ-2-2σσµµ --σ

µ

µ +σ

µ +2σ

В РУЭП2000 процентная неопределенность определяется следующим образом:1% неопределенность = 2 (95% Ширины доверительного интервала
µДля этого примера:% неопределенность =×100.

1 (4σ )
2σ20
2×100 =
×100 =
×100 = 20% ,
100
µ
µ

где:
σ = среднеквадратическое отклонение,σ = дисперсия =10,
µ = среднее значение распределения
Отметим, что эта неопределенность равна двойной относительной среднеквадратической ошибке
(в %) – обычно используемая статистическая оценка относительной неопределенности

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.9

Глава 5. Комплексные вопросы

5.2.2

Методы объединения неопределенностей

Оцененные изменения накопления углерода, выбросы и абсорбция в результате деятельности в области ЗИЗЛХ
характеризуются неопределенностями, связанными с данными о районе и данными о прочей деятельности,показателями роста биомассы, коэффициентами разрастания и другими коэффициентами. В настоящем разделе
дается описание того, каким образом объединять эти неопределенности на уровне категории и оценивать
неопределенность в уровне и тенденции в кадастре в целом. В нем предполагается наличие неопределенностей
различных оценок исходных данных либо в виде значений по умолчанию, приведенных в главах 2, 3 и 4настоящего доклада, заключения экспертов, либо оценок, основанных на достоверной статистической выборке
(раздел 5.3).
В РУЭП2000 представлены два метода для оценки объединенных неопределенностей: метод уровня 1 сиспользованием простых уравнений распространения ошибки и метод уровня с использованием анализа
методом Монте-Карло или аналогичных методов. Оба метода применимы для сектора ЗИЗЛХ. В то же время
необходимо отметить некоторые конкретные факторы, поскольку результирующие выбросы могут бытьнегативными, если учитываются как выбросы, так и абсорбция. Составляющие кадастры учреждения могут
также применять национальные методы для оценки общей неопределенности, например методы
распространения ошибок, которые исключают упрощение аппроксимаций, связанных с методом уровня 1. Вэтом случае эффективная практика заключается в четком документальном оформлении подобных методов.
Использование уровня 1 или уровня 2 даст представление о том, каким образом отдельные категории ипарниковые газы вносят вклад в формирование неопределенности в общих выбросах в любой данный год, атакже в формирование тенденции в общих выбросах между годами. Поскольку метод уровня 1 основан насводной таблице, его легко применять, и эффективная практика для всех стран заключается в проведении
анализа неопределенностей в соответствие с уровнем 1. Составляющие кадастры учреждения могут также
провести анализ неопределенностей согласно уровню 2 или национальным методам.
Оценки
неопределенностей сектора ЗИЗЛХ могут объединяться с оценками неопределенностей другого сектора
(полученными путем использования методов эффективной практики, описанных в РУЭП2000) для получения
общей неопределенности кадастра.

5.2.2.1

У РОВЕНЬ 1 – П РОСТОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ ОШИБОК

Метод уровня 1 для определения неопределенностей основан на уравнении распространения ошибок,содержащемся в подразделе А4.3.1 (Уравнение распространения ошибок) приложения 1 (Концептуальная основадля анализа неопределенности) РУЭП2000. Практические руководящие указания о том, каким образом применять
метод уровня 1 для анализа неопределенностей оценок выбросов содержится в подразделе 6.3.2 (Уровень 1 –Оценка неопределенностей по категориям источников с упрощающими предложениями) РУЭП2000.
При суммировании выбросов и абсорбции для оценки неопределенностей тенденций может использоваться
метод, описанный в подразделе 6.3.2 РУЭП2000. При осуществлении расчета неопределенностей по уровню 1,включая сектор ЗИЗЛХ, может также применяться таблица 6.1 «Уровень 1 – Расчет неопределенностей иотчетность» РУЭП2000.
Уравнение 5.2.1 может использоваться для оценки неопределенности произведения нескольких
количественных величин, например, когда оценка выбросов выражается в виде произведения коэффициента
выбросов и данных о деятельности. Оно применяется, когда нет никакой существенной корреляции между
данными и когда неопределенности являются относительно малыми (среднеквадратическое отклонение менее
порядка 30% среднего значения).
Это уравнение может быть также использовано для получения
приблизительных результатов, когда неопределенности больше вышеуказанных. При наличии существенной
корреляции уравнение 5.2.1 может быть изменено на основе уравнения, приведенного в подразделе А1.4.3.1
РУЭП2000, или данные могут быть обобщены, следуя руководящим указаниям, содержащимся в блоке 5.2.2
настоящего подраздела, и пунктам, посвященным зависимости и корреляции, в подразделе 5.2.2.2.
УРАВНЕНИЕ 5.2.1
ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ КАТЕГОРИЙ (УРОВЕНЬ 1)
U total = U12 + U 22 + ... + U 2n ,

где:

5.10

Utotal=процентная неопределенность в произведении количественных значений (половина
95-процентного доверительного интервала, разделенная на общее значение и выраженная впроцентах,Ui=процентные неопределенности, связанные с каждым из количественных значений, i = 1, …, n.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Идентификация и количественная оценка неопределенностей

БЛОК 5.2.2
УРОВЕНЬ ОБОБЩЕНИЯ АНАЛИЗА УРОВНЯ 1Часто существует корреляция между входными данными для анализа неопределенностей.
Примерами являются те случаи, когда те же самые данные о деятельности или коэффициенты
выбросов используются в нескольких оценках, которые должны добавляться на более позднем
этапе.
Нередко эти корреляции невозможно обнаружить статистически, особенно еслииспользуются значения по умолчанию или необработанные статистические данные о районе.
В то же время качественная оценка вероятной корреляции может быть все же осуществлена
посредством оценки, например того, получены ли оценки или нет из одного и того же источника,и имеются ли другие логические зависимости, которые явятся причиной отклонения ошибок
разных оценок в одном и том же направлении (если корреляция является позитивной). Одной извозможностей предотвращения корреляции, вызванной подобными зависимостями, заключается вобобщении категорий источников/поглотителей до уровня, на котором они ликвидируются.
Например, коэффициенты выбросов для всех пулов углерода в определенном классе
землепользования могут быть сложены до их умножения на данные о деятельности. Подобное
обобщение дает в целом более надежные результаты, хотя и приводит к определенной утрате
деталей при представлении информации о неопределенностях. В таблице 5.4.2 раздела 5.4
содержатся руководящие указания по уровню обобщения для анализа ключевой категории,которые также могут применяться для анализа неопределенностей на уровне 1.
В тех случаях, когда неопределенные количества объединяются путем сложения или вычитания, как этопроисходит при выведении общей неопределенности в национальных оценках, может быть использовано
уравнение 5.2.2. Уравнение 5.2.2 адаптировано из уравнения 6.3 РУЭП2000. В тоже время включение вданный анализ сектора ЗИЗЛХ может привести к суммированию выбросов и абсорбции, при этом последняя
рассматривается с отрицательным знаком; поэтому в знаменателе должно использоваться абсолютное значение
суммы всех оценок категорий.
УРАВНЕНИЕ 5.2.2
ОБЩАЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ В НАЦИОНАЛЬНЫХ ВЫБРОСАХ (УРОВЕНЬ 1)
UE =(U1 • E1)2 + (U2 • E2 )2 + L + (Un • En )2 ,E1 + E2 + L + En

где:
UE

=

процентная неопределенность суммы,Ui=процентная неопределенность, связанная с источником/поглотителем i,

Ei=оценка выбросов/абсорбции для источника/поглотителя i.

Как и для уравнения 5.2.1, при использовании уравнения 5.2.2 предполагается, что нет никакой существенной
корреляции между оценками выбросов и абсорбции и что неопределенности являются относительно малыми.
В то же время оно все же может использоваться для получения приблизительных результатов в тех случаях,когда неопределенности являются относительно большими. Если существует значительная корреляция иизвестен уровень корреляции, то уравнение 5.2.1 может быть изменено на основе уравнения, приведенного вприложении 1 подраздела А1.4.3.1 РУЭП2000. В противном случае категории следует обобщить, если этовозможно (см. блок 5.2.2) или может быть использован анализ по методу Монте-Карло (уровень 2).

5.2.2.2

О ЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ ПО КАТЕГОРИЯМ СИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНАЛИЗА МЕТОДОМ М ОНТЕ -К АРЛО( УРОВЕНЬ 2)Анализ методом Монте-Карло подходит для подробной оценки неопределенности по категориям на уровне 2.
В настоящем разделе содержатся более широкие руководящие указания по анализу методом Монте-Карло посравнению с описанием, содержащимся в главе 6 РУЭП2000, благодаря тому, что эти руководящие указания
имеют непосредственное отношение к сектору ЗИЗЛХ. РУЭП2000, следует использовать в качестве
справочной информации, хотя в данном докладе воспроизводится некоторая часть материала из главы 6.
Анализ методом Монте-Карло особенно полезен, если имеются обширные данные о землепользовании вконкретной стране. При этом анализе могут учитываться различные степени корреляции (как во времени, так имежду категориями), и он может быть использован для оценки неопределенностей в сложных моделях, а такжес упрощенными расчетами типа «умножение коэффициентов управления (или коэффициентов выбросов) наРуководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.11

Глава 5. Комплексные вопросы
данные о деятельности». Общее описание метода Монте-Карло можно найти в работе Fishman (1996), а пакеты
статистического программного обеспечения являются легко доступными, при этом некоторые из них включают
алгоритмы Монте-Карло, которые весьма удобны для пользователя. В публикациях Winiwarter and Rypdal(2000) and Eggleston et al. (1998) приводятся примеры анализа методом Монте-Карло, применяемого внациональных кадастрах парниковых газов для оценки неопределенностей как в общих выброса, так итенденциях выбросов.
В публикации Ogle et al. (2003) дается документальное описание анализа
неопределенностей методом Монте-Карло для раздела сельскохозяйственных почв кадастра углерода в секторе
ЗИЗЛХ в Соединенных Штатах Америки. Краткий пример применения анализа методом Монте-Карло, основанныйна публикации Ogle et al. (2003), приводится в блоке 5.2.3.

СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ ОБ АНАЛИЗЕ МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО
Анализ методом Монте-Карло предназначен для выбора случайных величин для параметров оценки и данных одеятельности в пределах плотности распределения вероятностей (ПРВ) и последующего расчета
соответствующего изменения в накоплениях углерода (или эквивалента углерода). Эта процедура повторяется
много раз для получения среднего значения и диапазона неопределенностей (т.е. ПРВ для выбросов иабсорбции), являющихся результатом изменчивости в исходных переменных модели, представленных ПРВ.
Анализы методом Монте-Карло могут проводиться на уровне категорий, для укрупненных категорий или длякадастра в целом.
Изменчивость в исходных переменных определяется в количественном отношении в пределах плотностей
распределения вероятностей и дается представление о структуре возможных значений для данной переменной.
Может потребоваться усечение ПРВ, если для исходных переменных устанавливаются определенные
пороговые значения, например, оценки исходного углерода почвы могут быть незначительными, однако
никогда не будут отрицательными (в почвах не может содержаться менее 0 процентов углерода), поэтому
плотность, которая в противном случае получит отрицательные значения, необходимо будет усечь до 0, хотякак отрицательные, так и положительные цифровые значения являются значимыми в тех случаях, когда врезультате данного процесса может появиться либо поглотитель, либо источник.
ПРВ могут быть основаны на местных данных, заключении экспертов или сочетании обоих этих факторов имогут быть связаны с учетом взаимозависимостей, особенно корреляций во времени или между газами дляданных о деятельности и корреляций между коэффициентами управления. Если эти взаимозависимости непринимаются во внимание, то оценочная неопределенность может быть слишком большой или слишком малойв зависимости от корреляций, и результаты являются менее значимыми.
После построения ПРВ проводится анализ методом Монте-Карло в качестве итеративного процесса.
В пределах каждой ПРВ произвольно выбирается набор исходных значений, после чего делается прогон моделис этими значениями, в результате которого получают оценку интересующего конечного продукта, после чегоданный процесс многократно повторяется, благодаря чему получают ПРВ для оценки кадастра в целом.

ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В УРОВНЯХ И ТЕНДЕНЦИЯХ
Подобно всем методам анализ методом Монте-Карло дает удовлетворительные результаты только в случае
правильного применения, а результаты будут оправдываться лишь в той степени, в какой надежны входные
данные, включая ПРВ, корреляции и любые экспертные оценки. Метод Монте-Карло состоит из пяти четко
определенных этапов. Только первые два из них требуют усилий со стороны пользователя, а остальная часть
выполняется пакетом программного обеспечения.
Этап 1. Установить неопределенности входных переменных. Это включает параметры оценки и данные одеятельности в секторе ЗИЗЛХ, ассоциируемые с ними средние величины и плотности распределения
вероятностей (ПРВ), а также любые корреляции. Неопределенности могут быть оценены всоответствии с руководящими указаниями, содержащимися в подразделе 5.2.3 (Практические
соображения по количественной оценке неопределенностей входных данных) и подразделе 5.2.4(Пример анализа неопределенностей) настоящей главы. Руководящие указания по оценки корреляций,см. ниже.
Этап 2. Сформировать пакет программного обеспечения. Расчеты кадастра выбросов, ПРВ и величин
корреляции должны быть введены в пакет программного обеспечения метода Монте-Карло.
Программное обеспечение выполняет последующие этапы. В некоторых случаях составляющее
кадастр учреждение может принять решение о создании своей собственной программы дляимитационного моделирования анализа методом Монте-Карло;это может быть сделано сиспользованием статистического программного обеспечения.

5.12

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Идентификация и количественная оценка неопределенностей
Этап 3. Выбрать входные величины. Обычно входными величинами являются оценки эффективной
практики, применяемые в расчете. Это является началом процесса итераций. Для каждого элемента
входных данных выбирается случайное число из ПРВ этой переменной.
Этап 4. Оценить накопления углерода. Переменные, отобранные на этапе 3, используются для оценки
накоплений углерода для исходного и текущего годов (т.е. начала и конца периода кадастра); год t-20
и год t), на основе входных величин.
Этап 5. Повторение и мониторинг результатов. Рассчитанная на этапе 4 суммарная величина вводится впамять, а затем процесс повторяется, начиная с этапа 3. Средняя из хранимых в памяти суммарных
величин дает оценку накопления углерода, а изменчивость представляет неопределенность. Этот типанализа требует многократных повторов. Количество итераций может быть определено двумя
способами: установлением заранее количества прогонов модели, такого как 10 000, и продолжения
имитационного процесса до тех пор, пока не будет достигнуто установленное число, илипродолжением процесса до тех пор, пока среднее значение не достигнет относительно стабильной
точки перед прекращением имитации.
Метод Монте-Карло может также использоваться для оценки неопределенностей в тенденции (изменения
между двумя годами), вытекающей из деятельности в секторе ЗИЗЛХ. Процедура состоит в простом
расширении того, что описано в предыдущем разделе. Проведение анализа методом Монте-Карло необходимодля одновременной оценки обоих лет. Этапы процедуры аналогичны описанным выше, за исключением
вариаций в этапах 1 и 2.
Этап 1. Это та же самая процедура, которая описана выше, за исключением того, что ее необходимо
осуществить как для базового года, так и для текущего года, после чего должны быть рассмотрены
дополнительные взаимосвязи. Для многих категорий ЗИЗЛХ будет использоваться один и тот жекоэффициент выбросов для каждого года (т.е. коэффициенты выбросов для обоих лет коррелируются
на 100%). Данные о деятельности для землепользования и выбросов часто коррелируются во времени,и это необходимо будет представлять также в данной модели.
Этап 2. Следует сформировать пакет программного обеспечения, как описано выше, за тем исключением, чтоПРВ должны будут отражать взаимозависимость между накоплениями углерода в базовый годы итекущий год. В тех случаях, когда считается, что входные данные коррелируются на 100% между
годами (как будет обстоять дело со многими параметрами оценки ЗИЗЛХ), одна и та же случайная
величина используется для получения значений коэффициентов выбросов по ПРВ в оба года.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ДЛЯ ВХ ОДНЫХ
ЭЛЕМЕНТОВ КАДАСТРА
Данные, использованные в анализе неопределенностей, могут быть получены из полевых экспериментов илизаключения экспертов. Эти данные необходимо объединять таким образом, чтобы получить плотности
распределения вероятностей. Некоторые основные вопросы, которые необходимо задать в отношении этихданных, включают:•Являются ли эти данные репрезентативными для практики управления и прочих национальных условий?

•Каково время усреднения для комплекта данных и является ли оно таким же, что и для оценки?

Имеющиеся данные будут представлять собой, обычно, среднегодовую величину для параметра оценки илисуммарную годовую величину для данных о деятельности.
Для имитации методом Монте-Карло требуется, чтобы аналитиком определялись распределения вероятностей
(см. Fishman 1996), которые разумно представляют входные данные каждой модели, для которой необходимо
дать количественную оценку неопределенности. Определение распределений вероятностей может бытьосновано на рекомендации, содержащейся в главе 3 настоящего доклад, или оно может быть получено
посредством разнообразных методов, включая статистический анализ данных, или получения заключения
экспертов, как описывается в главе 6 РУЭП2000.
Главное соображение заключается в выведении
распределений для входных переменных модели расчета выбросов/абсорбции таким образом, чтобы они былиоснованы на согласованных базовых предположениях в отношении времени усреднения, местоположения идругих обусловливающих факторов, имеющих отношение к конкретной оценке (например, климатические
условия, влияющие на выбросы парниковых газов в сельском хозяйстве). Для дополнительных руководящих
указаний см. также подраздел 5.2.3 (Практические соображения о количественной оценке неопределенностей
входных данных).

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.13

Глава 5. Комплексные вопросы

ОЦЕНКА ВКЛАДА ВХ ОДНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ КАЖДОГО КАДАСТРА В ОБЩУЮ
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬВ идеальном варианте количество усилий, направленных на получение характеристики неопределенности вовходных элементах кадастра, должно быть пропорциональным ее важности для общей оценки
неопределенности.
Неразумно будет тратить ограниченные ресурсы и большое количество времени
исключительно для того, чтобы собрать данные и экспертные оценки для какой-либо категории
источников/поглотителей, которая имеет малое воздействие на всеобщую неопределенность. Таким образом,поощряется определение странами того, какие из входных элементов конкретных категорий имеют особенно
важное значение для общей неопределенности кадастра, как средство определения приоритетности вусовершенствованиях. Аналогичным образом несовершенство оценки будет состоять в невыделении разумных
ресурсов для количественного анализа неопределенностей во входных элементах, к которым весьма
чувствительна всеобщая неопределенность кадастра. В этой связи многие аналитики предлагают подход, прикотором при первой
итерации анализа неопределенности проводится оценка основных источников
неопределенности. Эта информация повысит качество оценки общей неопределенности и может быть весьма
полезной в документации. Методы для оценки важности каждого входного элемента описаны в работах таких
авторов, как Morgan и Henrion (1990), Cullen и Frey (1999) и другие. См. также раздел 5.4 (Методологический
выбор – определение ключевых категорий).

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАВИСИМОСТИ И КОРРЕЛЯЦИИ МЕЖ ДУ ВХ ОДНЫМИ
ЭЛЕМЕНТАМИ КАДАСТРА
Ключевым вопросом, который следует рассмотреть аналитикам при проведении вероятностного анализа,является вопрос о существовании зависимостей или корреляций между входными элементами модели.
В идеальном случае предпочтительно определить модель таким образом, чтобы входные элементы были бы вмаксимальной степени статистически независимыми. Поэтому вместо того, чтобы пытаться оценить
неопределенности раздельно по каждой подкатегории ЗИЗЛХ, с практической точки зрения может оказаться
разумно оценить неопределенность для укрупненных категорий, для которых могут иметься хорошие оценкии перекрестные проверки. Зависимости, если они существуют, могут не всегда иметь важное значение дляоценки неопределенностей. Зависимости между входными элементами будут иметь значение только в техслучаях, когда они существуют между двумя входными элементами, к которым неопределенность бывает
особенно чувствительной, и когда зависимости являются достаточно сильными. В отличие от этого слабые
зависимости между входными элементами или сильные зависимости между входными элементами, к которым
неопределенность в кадастре не чувствительна, окажут относительно небольшое влияние на результат анализа.
Разумеется, некоторые взаимозависимости являются важными, и неучет этих взаимосвязей может привести кошибочным результатам.
Зависимости могут оцениваться путем определения корреляции между входными переменными при помощи
статистических анализов. Например, Ogle et al. (2003) вычислял зависимости в коэффициентах управления
обработкой почвы, которые оценивались на основе общего комплекта данных в единой модели регрессии,путем определения ковариации между коэффициентами для вариантов уменьшенной обработки и управления снулевой обработкой почвы с последующим использованием этой информации для выведения значений
коэффициентов обработки с надлежащей корреляцией в случае моделирования методом Монте-Карло. В блоке
5.2.3 это исследование рассматривается более подробным образом. Следует учитывать потенциал длякорреляций между входными переменными и уделять главное внимание тем из них, которые будут
характеризоваться, вероятно, наибольшими зависимостями (например, применение коэффициентов управлениядля той же самой практики в разные годы кадастра или корреляций между видами деятельности в области
управления от одного года к следующему). Дополнительные обсуждения и примеры приводятся в работах
Cullen и Frey (1999), а также Morgan и Henrion (1990). В этих документах содержатся также библиографические
ссылки на соответствующую литературу.

5.14

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Идентификация и количественная оценка неопределенностей

БЛОК 5.2.3
ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ УРОВНЯ 2 ДЛЯ ИЗМЕНЕНИЙ В СОДЕРЖАНИИ УГЛЕРОДА ВСЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПОЧВАХ В США

Ogle et al. (2003) провели анализ методом Монте-Карло для оценки изменений в содержании
углерода в сельскохозяйственных почвах в Соединенных Штатах Америки. Метод, изложенный вРуководящих принципах МГЭИК, требует наличия входных элементов для коэффициентов
управления (т.е. количественных коэффициентов, представляющих изменение в содержании
органического углерода почвы в результате изменения в землепользовании или управлении),справочных данных об эталонных накоплениях углерода (т.е. количество органического углерода
почвы в почвах при исходных условиях), а также данных о деятельности в области
землепользования и управления. Коэффициенты управления оценивались по результатам
75 опубликованных исследований с использованием линейных моделей смешанного воздействия.
ПРВ были выведены для последствий управления на глубине в 30 см после 20 лет егоосуществления. Оценка эталонных накоплений была получена путем использования базы данных
национального обследования характеристик почв Министерства сельского хозяйства
Соединенных Штатов Америки – Национальная служба охраны ресурсов (ЮСДА - НСОР) наоснове оценок накопления углерода, полученных в результате изучения 3700 образцов почв повсей территории США. ПРВ были основаны на среднем значении и дисперсии на базе этихобразцов, при этом учитывалась пространственная автокорреляция вследствие применения
моделей группового распределения. Данные о деятельности в области землепользования иуправления регистрировались в Национальном кадастре ресурсов (НКР; ЮСДА - НСОР), по линии
которого осуществляется отслеживание управления сельскохозяйственными землями в более чем
400 000 точек в Соединенных Штатах Америки и которые дополняются данными о практике
обработки почвы из Информационного центра технологий рационального природопользования(ТРП).
Анализ методом Монте-Карло осуществлялся с использованием имеющегося накоммерческих условиях пакета статистического программного обеспечения и кода,разработанного аналитиками США. В их анализе учитывались взаимозависимости между
параметрами оценки, которые были выведены из общих комплектов данных. Например,коэффициенты для резервных земель и изменений в землепользовании в период между
культивацией и некультивацией были выведены из анализа единой регрессии с использованием
показательной переменной для резервных земель, и, следовательно, были взаимозависимыми. Вих анализе учитывались также взаимозависимости между данными о деятельности в области
землепользования и управления.
При моделировании входных величин считалось, чтокоэффициенты являются полностью взаимозависимыми от базового года и текущего года вданном кадастре, поскольку предполагалось, что воздействие управления не меняется в течение
периода кадастра. В качестве таковых коэффициенты моделировались с использованием
идентичных рандомизированных начальных величин. В отличие от этого, моделирование
эталонных накоплений углерода для разных климатов в разбивке по почвенным зонам,используемым в анализе МГЭИК, проводилось независимым образом с разными
рандомизированными начальными величинами, поскольку накопления в каждой зоне выводилисьна основе отдельных комплектов данных. Аналитики США решили использовать 50 000 итерацийдля анализа методом Монте-Карло. Согласно оценкам Ogle et al. (2003) минеральные почвы
накопили в среднем 10,7 Tг C/год в период 1982-1997 гг. при 95-процентном доверительном
интервале в пределах 6,5- 15,2 Tг C /год. Напротив, органические почвы потеряли в среднем 9,4 Tг
C/год, а именно в пределах 6,4 –13,3 Tг/год. Кроме того, Ogle et al. (2003) установили, что вклад
изменчивости коэффициентов управления в общую неопределенность конечных оценок
изменений содержания углерода почвы в кадастре составлял 90%.

5.2.3

Практические соображения по количественной
оценке неопределенностей входных данных

Перед проведением оценки неопределенностей в категории кадастра необходимо получить информацию онеопределенностях входных данных. В главе 3 настоящего доклада содержатся руководящие указания понеопределенностям, связанным с выбором методов (уровни), и неопределенностям в параметрах по умолчанию.
Для ключевых категорий эффективная практика заключается в проведении независимой оценки
неопределенности, связанной с теми данными, которые используются для подготовки национальных оценок.
В последующих разделах изложены общие руководящие указания по некоторым вопросам, которые следует
рассмотреть в отношении трех методологических уровней, описанных в главе 3, и вопросы, связанные сКиотским протоколом, описание которых содержится в главе 4.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.15

Глава 5. Комплексные вопросыВ главе 2 дается описание источников неопределенностей, с которыми придется, вероятно, столкнуться приопределении земельных площадей, связанных с деятельностью в области землепользования и изменений вземлепользовании. Они зависят от национальных условий и того, каким образом страны конкретно применяют
указанные три подхода, или сочетание подходов, используемых для определения категории земельной площади.
Учитывая различия в национальных подходах, трудно дать общую количественную рекомендацию, хотя втаблице 2.3.6 в главе 2 приводятся показательные диапазоны и рекомендации в отношении того, каким образом
уменьшать неопределенности, связанные с классификацией земель. Рекомендации, данные в главе 2, относятсяко всем уровням, рассмотренным в нижеследующих трех подразделах.

КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ ДЛЯ ТЕХ СЛУЧАЕВ,КОГДА ОЦЕНКИ ВЫБРОСОВ И АБСОРБЦИИ ОСНОВАНЫ НА МЕТОДАХ
УРОВНЯ 1Методы уровня 1 для оценки выбросов и абсорбции из сектора ЗИЗЛХ используют оценки площадей поконкретным странам (земельные площади и изменения в земельных площадях по категориям) и значения поумолчанию параметров оценки, которые необходимы для расчета мощностей источника/поглотителя
конкретной категории. Неопределенность, связанная с методами уровня 1, будет, вероятно, высокой, поскольку
отсутствуют данные о соответствии имеющихся параметров по умолчанию существующим в данной стране
условиям. Применение данных по умолчанию в стране или регионе, которые имеют весьма отличные
характеристики от характеристик данных источника, могут привести к появлению больших систематических
ошибок (т.е. весьма смещенных оценок выбросов или абсорбции). Помощь в идентификации потенциальной
погрешности оценок может оказать качественная оценка неопределенности величин по умолчанию на уровне 1,или подходы к проверке достоверности данных, описанные в разделе 5.7.
Диапазоны оценок неопределенностей для параметров оценки по умолчанию приводятся в главе 3. Оценки
неопределенностей в других параметрах оценки (например, данные о лесозаготовках) должны быть основанына национальных источниках или заключении экспертов, отражающих национальные условия.
Неопределенности в оценке площадей, связанных с деятельностью в области землепользования и изменениямив землепользовании, получают описанным выше способом. Общие оценки неопределенностей для сектора
ЗИЗЛХ получают путем объединения неопределенностей согласно описанию, содержащемуся в подразделе
5.2.2 (Методы объединения неопределенностей).

КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В СЛУЧАЕ, ЕСЛИОЦЕНКИ ВЫБРОСОВ И АБСОРБЦИИ ОСНОВАНЫ НА МЕТОДАХ УРОВНЯ 2Методы уровня 2, описанные в главе 3, используют данные по конкретной стране в пределах, установленных
уровнем 1. В этом случае эффективная практика заключается в оценке неопределенности этих данных сучетом национальных условий. Эти данные нередко характеризуются лишь широким определением, при этомпредполагается
оченьнезначительная
стратификация
всоответствии
скатегориями
климата/управления/возмущения. В большинстве случаев эти данные будут оцениваться в подходах понисходящему принципу на основе перекрестных справочных величин или обобщенных оценок из источников
нерепрезентативных данных, включая заключения экспертов. Эффективная практика заключается вопределении оценок неопределенностей для подобных величин по умолчанию, используя для этого
опубликованную в литературе оценку, заключения экспертов или сравнения со странами, имеющими
аналогичные условия.
Благодаря отслеживанию первоначальных данных может оказаться, вероятно,возможным повышение точности оценки неопределенности. Неопределенности в оценке площадей, связанныхс деятельностью в области землепользования или изменениями в землепользовании, получают способом,описанным во введении в подраздел 5.2.3. В отношении коэффициентов выбросов (например, водно-болотных
угодий или газовых составляющих иных, нежели СО2, образующихся в результате сжигания биомассы) у стран
могут иметься прямые измерения нескольких образцов для определенных категорий отчетности. После этого
путем объединения неопределенностей, описанного в подразделе 5.2.2, получают общие оценки
неопределенностей.

КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В СЛУЧАЕ, ЕСЛИОЦЕНКИ ВЫБРОСОВ И АБСОРБЦИИ ОСНОВАНЫ НА МЕТОДАХ УРОВНЯ 3При уровне 3 в оценках выбросов и абсорбции используется обширная и репрезентативная информация обизменениях накопления углерода для конкретных стран (в лесном хозяйстве, например, увеличение массы за счетприроста и потери в результате лесозаготовок, а также потери, вызванные естественной смертностью иливозмущениями). В таком случае следует оценивать неопределенность всех параметров оценки, включенных врасчет, в том числе возможные систематические ошибки. Неопределенности в оценке площадей, связанных сдеятельностью в области землепользования и изменениями в землепользовании, получают уже описанным
способом. Хотя компонент случайной ошибки может получить количественное определение в подходах повосходящему принципу с использованием точечной информации для кадастра (см. раздел 5.3 о выборке),систематическая ошибка требует уделения особого внимания. Необходимо учитывать конкретные ошибки,5.16

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Идентификация и количественная оценка неопределенностей
вносимые, например, в результате выборки и преобразования модели (Lehtonen et al., 2004). Эффективная
практика заключается в объединении всех компонентов ошибки (случайный и систематический) для каждого
параметра (включая коэффициенты разрастания и преобразования) и объединении соответствующих оценок
неопределенностей для оценок выбросов и абсорбции по каждой категории (см. также конкретные рекомендациипо определению оценок неопределенностей по обследованиям на основе выборок, содержащиеся в разделе 5.3).
В зависимости от национальной концепции уровня 3, важные определяющие факторы для цикла углерода
могут быть, вероятно, идентифицированы и параметризованы в подразделах подраздела 3.2.1. Это даетвозможность применять динамические модели для целей экстраполяции и проверки достоверности (по вопросу
проверки достоверности см. раздел 5.7). В этой связи следует обращать особое внимание на неопределенности
оценок, основанных на использовании моделей (блок 5.2.4).
БЛОК 5.2.4
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ОЦЕНОК, ОСНОВАННЫХ НА ИСПОЛЬЗОВАНИИ МОДЕЛЕЙ

Диапазон моделей, используемых при подготовке кадастров, может находиться в пределах отчисто эмпирических/статистических взаимосвязей до моделей, основанных на подробном
описании процесса. На практике большинство моделей строится с использованием элементов кактого, так и другого. При количественной оценке неопределенностей в оценках, полученных
посредством этих моделей, необходимо рассмотреть многочисленные вопросы. Можно сделать
несколько общих замечаний, хотя обзор всех соответствующих моделей выходит за рамки
настоящего доклада. Общая неопределенность в моделях может быть выведена по двум главным
компонентам:неопределенности в структуре моделей и неопределенности в значениях
параметров. Первый источник неопределенностей с трудом поддается количественной оценке.
Проведение сравнения с данными наблюдений на местах может показать, что либо структура
моделей, либо значения параметров, либо и то, и другое являются неправильными (Oreskes et al.,1984). Поэтому важно проверить правильность моделей и использовать лишь те модели, которые
прошли проверку для намеченной цели. Если модель не прошла должной проверки, ееиспользование должно дополняться программой проверки правильности. Неопределенность,связанная со значениями параметров, может быть оценена более легко благодаря сочетанию
статистических оценок или заключений экспертов о неопределенности параметров с показателем
чувствительности, или посредством анализа методом Монте-Карло. Анализ чувствительности
следует проводить до начала использования модели, с тем чтобы определить целесообразность ееприменения для предсказания. Модель, которая является весьма чувствительной к параметру свысокой степенью неопределенности, может оказаться не лучшим выбором для целей кадастра.
В том случае, если структура модели является адекватной, последним вопросом, подлежащим
рассмотрению, является неопределенность оценок, подготовленных при помощи моделей. В этомслучае, как правило, необходимо проанализировать два компонента ошибок: неопределенность,вызванную неопределенностью параметров, и неопределенность, вызванную характерной
изменчивостью в популяции, которая не может быть распознана данной моделью. При подготовкеэти оценок при любом расчете следует учитывать оба источника неопределенности.

КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В СЛУЧАЕ, ЕСЛИОЦЕНКИ ВЫБРОСОВ И АБСОРБЦИИ ОСНОВАНЫ НА ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ
ТРЕБОВАНИЯХ КИОТСКОГО ПРОТОКОЛА
Общие методы объединения неопределенностей, описанные в подразделе 5.2.2 (Методы объединения
неопределенностей), могут также применяться при представлении информации об оценках согласно Киотскому
протоколу.
В то же время разными могут оказаться некоторые основные факторы, влияющие нанеопределенности. Например, общая неопределенность кадастра сектора ЗИЗЛХ может быть, вероятно, более
чувствительной к неопределенностям при выявлении категорий землепользования и изменений в них длякатегорий согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола. Кроме того, чистый учет, который требуется дляпредставления информации о деятельности, связанной с сельским хозяйством, привносит некоторые конкретные
проблемы, которые рассматриваются более подробно в подразделах 4.2.4.2 и 4.2.8.1.
Например,неопределенность в оценке базового года может отличаться от оценки периода действия обязательств. С другой
стороны, имеются особые требования в отношении методологического выбора для представления информации
согласно Киотскому протоколу (согласно описанию, данному в главе 4). Для целей представления информации
необходимо проводить отдельные оценки неопределенностей для видов деятельности в соответствии со статьями
3.3 и 3.4 Киотского протокола. В подразделе 4.2.4.3 главы 4 дается описание требований и степени подробности
данного анализа.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.17

Глава 5. Комплексные вопросы

5.2.4

Пример анализа неопределенностейВ приложении 6А.2 к главе 6 «Количественная оценка неопределенностей на практике» приводится общий
пример того, каким образом могут объединяться неопределенности. Этот подход может быть также
использован для сектора ЗИЗЛХ при том условии, что все расчеты ЗИЗЛХ выражены в виде произведений
территорий (или других данных о деятельности) и коэффициентов выбросов или абсорбции. Поскольку оценки
ЗИЗЛХ в целом приблизительно пропорциональны площади территории, в этой форме могут быть также
выражены все более сложные процедуры оценки по сравнению с умножением данных о деятельности наединственный коэффициент выбросов, при этом используются неопределенности, связанные с эквивалентным
коэффициентом выбросов или поглощения, оцененным в заключении экспертов, или путем использования
стандартных соотношений для распространения ошибки.
В этом подразделе дается пример, в котором показаны этапы оценки неопределенности уровня 1, применяемыедля подхода к ЗИЗЛХ уровня 1 с использованием двух характерных видов деятельности.
В немрассматривается простой случай, когда изменения накопления углерода, а также выбросы и абсорбция,оцениваются для двух подкатегорий в рамках категории лесной площади: i) лесной площади, остающейся
лесной площадью, и ii) переустройства лесной площади в пастбище. При этом не учитываются газы иные,нежели СО2, и выбросы из почв. В данном примере главное внимание уделяется простым численным оценкам
неопределенности без учета корреляции между входными параметрами.
Данная оценка включает четыре этапа.
Этап 1. Оценить выбросы или абсорбцию, связанные с каждым видом деятельности;остающаяся лесной площадью, и переустройство лесной площади в пастбище.

лесная площадь,Этап 2. Оценка неопределенностей, связанных с обоими видами деятельности.
Этап 3. Оценка общих неопределенностей по сектору ЗИЗЛХ.
Этап 4. Объединение неопределенностей в секторе ЗИЗЛХ с другими категориями источников.

Этап 1. Оценить выбросы или абсорбцию для каждого вида деятельности
Перед проведением оценки неопределенности готовятся оценки изменения накопления углерода для обеих
подкатегорий: лесная площадь, остающаяся лесной площадью, и лесная площадь, переустраиваемая впастбище. Эти оценки должны быть подготовлены в соответствии с подробными руководящими указаниями,содержащимися в главе 3 настоящего доклада.

Лесная площадь остающаяся лесной площадьюВ подразделе 3.2.1.1.1.1 главы 3 приводятся два метода для оценки изменений накопления (запасов) углерода вбиомассе; в настоящем примере мы лишь применяем метод 1, который предусматривает вычитание потерь
углерода в биомассе из приращения углерода биомассе (уравнение 3.2.2):∆CFF LB = (∆CFFG − ∆CFF L ),где:
∆CFF LB = ежегодное изменение в запасах углерода в живой биомассе (включает надземную иподземную биомассу) на лесных площадях, остающихся лесными площадями, тонны C/год,∆CFFG = среднегодовое увеличение запасов углерода вследствие роста биомассы (также именуется
приращением биомассы), тонн C/год,∆CFF L = среднегодовое уменьшение запасов углерода вследствие потери биомассы, тонны C/год.
Для упрощения данного примера предполагается отсутствие каких-либо потерь биомассы, поэтому ∆CFF L= 0.
Таким образом, в данном примере ∆CFF LB = ∆CFFG . Приращение биомассы ∆CFFG рассчитывается при помощи
уравнения 3.2.4 как:∆CFFG = ∑ij (Aij ● GTOTALij ) ● CF,где:∆CFFG = среднегодовое увеличение в запасах углерода вследствие приращения биомассы на лесных
площадях, остающихся лесными площадями, в разбивке по видам лесов и климатических зон,тонны C /год,Aij= площадь лесов, остающихся лесами, в разбивке по видам лесов (i= 1-n) и климатических зон( j=1-m), гa,

GTOTALij = среднегодовые темпы приращения в общей биомассе в единицах сухого вещества в разбивкепо видам лесов (i= 1-n) и климатических зон (j=1-m), тоны с.в./га/год,5.18

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Идентификация и количественная оценка неопределенностей
CF= доля углерода в сухом веществе, тонна С/тонны с.в. (значение по умолчанию 0,5, при 2процентной неопределенности).

В этом примере предполагается, что размер лесной площади, остающейся лесной площадью, составляет
10 млн. га. Предположим далее, что существует только один вид леса и одна климатическая зона, поэтому n = m= 1, что упрощает выражение ∆CFFG следующим образом:∆CFFG = A ● GTOTAL ● CF,где GTOTAL представляет теперь показатель среднегодового приращения общей биомассы, усредненный длявсей земельной площади. В целом значение GTOTAL может быть рассчитано при помощи уравнения 3.2.5,
приведенного в подразделе 3.2.1.1.1.1, для каждого вида леса и климатической зоны, учитывая при этомзначения параметров, приведенные в приложении 3А.1.1 В настоящем примере значение по умолчанию в 3,1тонны с.в./га/год при 50-процентной неопределенности по умолчанию приводятся для GTOTAL, и таким образом
среднегодовое увеличение в накоплении углерода, вызванное приращением биомассы на лесной площади,остающейся лесной площадью, составляет:∆CFF LB = ∆CFFG = 10 000 000 ● 3,1 ● 0,5 тонны C/год = 15 500 000 тонн C/год.

Лесная площадь, переустроенная в пастбищеВ подразделе 3.4.2.1 изложен основной метод для уровня 1, предназначенный для оценки изменений
накопления углерода в биомассе вследствие переустройства лесных площадей пастбища.
Уравнение 3.4.13 показывает следующим образом ежегодное изменение накопления
предполагаемых год переустройства в результате переустройства лесных площадей в пастбища:углерода

в∆CLGLB = AConversion ● (CConversion + CGrowth),
CConversion = CAfter – CBefore,где:∆CLGLB=ежегодное изменение в запасах углерода в живой биомассе на землях, переустроенных впастбища из некоторого первоначального вида землепользования, тонны C/год,AConversion =годовая площадь земель, переустроенных в пастбища из некоторого первоначального
использования, га/год,CConversion =измерение в запасах углерода на единицу площади при переустройстве земель в пастбищаиз некоторого первоначального землепользования, тонны С/га,CGrowth=запас углерода в результате роста пастбищной растительности через один год после
переустройства, тонны С/га,CAfter=запас углерода в биомассе непосредственно переустройства в пастбище, тонны С/га,CBefore=запас углерода в биомассе непосредственно перед переустройством в пастбище, тонны
С/га.

Если значения по умолчанию выражены в виде количества биомассы на один гектар, необходимо будет
произвести преобразование в углерод, используя переводной коэффициент 0,5 в качестве значения поумолчанию при неопределенности этого коэффициента в 2%.
В этом примере лесная площадь, переустроенная в пастбище, составляет 500 га. Коэффициенты выбросов исвязанные с ними неопределенности приводятся в подразделе 3.2.1.1.2 и таблице 3.4.9 подраздела 3.4.2.1 главы
3. В данном примере мы исходим из того, что:CFLB

= CBefore

CAfter= 0 тонн C/га, при неопределенности в 0%,

CGLB= CGrowth = 3 тонны C/га, при неопределенности в 60%.

= 80 тонн С/га, при неопределенности в 24%,Замена вышеуказанных величин в уравнении дает следующее:∆CLGLB = AFG ● ( – CFLB + CGLB )= 500 гa ● ( −80 + 3 ) тонн/C/га =1−38 500 тонн CЗначения по умолчанию для среднегодового приращения надземной биомассы GW, и соотношения корней к побегам R,
включенные в уравнение 3.2.5, содержатся в таблицах 3A.1.5, 3A.1.6 и 3A.1.8 (для R) приложения 3А.1.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.19

Глава 5. Комплексные вопросы

Этап 2. Оценка неопределенностей для каждого вида деяте льности
Лесная площадь, остающаяся лесной площадью
Неопределенность, связанная с оценкой лесной площади, должна определяется на основе заключения экспертов.
Если оценка основана на национальных обзорах с проведением целевой статистической выборки (см. раздел 5.3«Выборка» и таблицу 2.3.6 в главе 2), то для расчета этой неопределенности могут использоваться
статистические методы.
В этом примере предполагается, что площадь управляемого леса берется из административных регистров.
Учреждение, которое составляет этот регистр, применяет метод эффективной практики, и неопределенность вэтой площади оценивается на основе заключения экспертов в 20%.
Неопределенность ежегодного роста биомассы зависит от неопределенности входных параметров. Еслистраной используются параметры по умолчанию, то неопределенность будет высокой и может быть оценена
лишь весьма приблизительно на основе заключения экспертов (см. главу 3). Если ежегодный рост биомассы
рассчитывается по уравнению 3.2.4 и преобразуется в углерод при помощи переводного коэффициента, тооценку неопределенности роста углерода биомассы ( U ∆C FF ) получают следующим образом:
G

2

2

2

U ∆CFF = U AFF + U GTOTAL + U CF .
GЕсли мы определяем U GC TOTAL в качестве процентной неопределенности ежегодного роста биомассы впоказателях углерода на единицу площади (т.е. объединенная неопределенность GTOTAL ● CF), то:U GCTOTAL = U G TOTAL 2 + U CF 2 ,U GCTOTAL = 50% 2 + 2% 2 = 50.04% .
Перед тем как можно будет рассчитывать объединенные неопределенности информации о деятельности AFF(лесная площадь, остающаяся лесной площадью) и коэффициенты выбросов (ежегодный рост биомассы впоказателях углерода - GCTOTAL) необходимо определить, имеется ли корреляция между ними. В этом примере
входные данные взяты из независимых источников, и разумно предположить, что они не являются
коррелированными. Соответственно, может быть использовано уравнение 5.2.1 для получения U ∆C FF
Gследующим образом:U ∆ C FF=G2

U A FF + U GC TOTAL

2,= 20% 2 + 50.04% 2 = 53,8%,где:U ∆CFFU AFF=процентная неопределенность изменения в запасах углерода,=процентная неопределенность оценок лесной площади.

GЛесная площадь, переустроенная в пастбище
Необходимо также оценить неопределенность, связанную с изменениями накопления углерода в результате
изменения в землепользовании. В зависимости от источника, типа и плотности данных оценки статистической
ошибки могут оказаться, вероятно, невозможными, и будет использовано заключение экспертов. В этомпримере, поскольку определенно предполагается, что накопление углерода сразу после переустройства CAfterравно нулю, неопределенность изменений накопления углерода, рассчитанная при помощи уравнения 3.4.13,
характеризуется тремя компонентами: неопределенностью в накоплении углерода непосредственно перед
переустройством UCF, (F = Лес), неопределенностью накопления углерода пастбищной растительностью после
переустройств UCG, (G = Пастбища) и неопределенностью, связанной с оценкой площади, которая подверглась
переустройству - UAFG. Применяя уравнение 5.2.2 и значения для накоплений углерода, а также
неопределенности, приведенные в примере этапа 1 выше, процентная неопределенность изменения накопления
углерода на один гектар UФ оценивается следующим образом:
UΦ =

5.20

( U C F • C F ) 2 + ( U CG • C G ) 2
C F + CG,Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Идентификация и количественная оценка неопределенностей

=(24% • (−80)) 2 + (60% • 3) 2
− 80 + 3= 25% .

Общая неопределенность для изменения накопления углерода биомассы для этого упрощенного примера
изменения в землепользовании рассчитывается затем при помощи уравнения 5.2.1, сочетающего
неопределенность в изменении накопления углерода на один гектар с неопределенностью в оценке
переустроенной площади, которая, как предполагается в нашем примере, составляет 30%. Следовательно:U ∆CFG = U A FG 2 + U Φ 2 ,= 30%2 + 25%2 = 39%.

Этап 3.

Оценка общих неопределенностей сектора ЗИЗЛХВ этом простом примере неопределенность сектора ЗИЗЛХ оценивается путем объединения неопределенностей
оценок двух видов деятельности. Неопределенности для случая реальной ситуации с большим количеством
оценок категории могут объединяться аналогичным образом.
Общая неопределенность в этом примере
Оценка
ассоциированного
изменения накопления
углерода (тонны С/год)U∆CЛесная площадь, остающаяся лесной
площадью
Лесная площадь, переустроенная впастбище

15 500 000

53,8%-38 500

39%

Всего

15 461 500

54%Категория землепользования

Общая неопределенность оценивается затем при помощи уравнения 5.2.2 следующим образом:U TOTAL =(53.8% • 15500000) 2 + (39% • (−38500)) 2
15500000 + (−38500)= 54%.

Общая неопределенность из этих двух видов деятельности в секторе ЗИЗЛХ, в случае выражения в видепроцентной неопределенности, составляет 54%. Неопределенность, выраженную в виде относительной
среднеквадратической ошибки оценки, получают путем деления процентной неопределенности на два. Следует
отметить, что эта формула предполагает наличие корреляции между оценками ввиду использования
идентичных коэффициентов преобразования и разрастания для обоих видов деятельности. На практике,однако, эта корреляция может быть незначительной. Если это не так, то расчеты следует проводить длянезависимых выборок, например, при анализе неопределенности на уровне 2 (таком как анализ методом Монте-Карло).

Этап 4. Объединение неопределенностей ЗИЗЛХ с неопределенностями других категорий
источниковИ наконец, оценка неопределенностей для сектора ЗИЗЛХ может объединяться с оценками неопределенностейдля других категорий источников путем использования либо метода уровня 1, либо метода уровня 2.

5.2.5

Отчетность и документация

Общая рекомендация в отношении отчетность, которая дается в РУЭП2000, применима также к сектору ЗИЗЛХ.
Результат анализа неопределенности на уровне 1 для сектора ЗИЗЛХ может быть сообщен путем добавления
строк в соответствующие категории сектора ЗИЗЛХ, содержащиеся в таблице 6.1 раздела 6.3 главы 6
РУЭП2000, с учетом руководящих указаний, содержащихся в подразделе 6.3.2 в РУЭП2000.
Согласно РУЭП2000, данный анализ может быть осуществлен с использованием выбросов эквивалента СО2,рассчитанных при помощи потенциалов глобального потепления (ПГП), описанных в решении 2/CP.3 КС3.2

2

Эта методология также обычно применяется с использованием других схем взвешивания.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.21

Глава 5. Комплексные вопросы

5.3

ВЫБОРКА

5.3.1

Введение

Данные для сектора ЗИЗЛХ часто получают из выборочных обследований, и обычно они используются дляоценки изменений в землепользовании или накоплениях углерода. К числу показательных примеров
используемых типов обследований относятся национальные лесные кадастры.
В настоящем разделе
содержатся руководящие указания по эффективной практике использования данных из выборочных
обследований для представления информации о выбросах и абсорбции парниковых газов, а также дляпланирования выборочных обзоров с целью получения данных для этих целей. Выборка также имеет важное
значения для мониторинга проектов по линии Киотского протокола, и в главе 4 содержатся конкретные
рекомендации, соответствующие этому разделу. В данном разделе содержатся руководящие указания поэффективной практике в отношении:•Обзора принципов выборки (подраздел 5.3.2);•

Модели выборки (подраздел 5.3.3);•

Методов выборки для оценки площади (подраздел 5.3.4);•

Методов выборки для оценки выбросов и абсорбции парниковых газов (подраздел 5.3.5);•Неопределенностей в обзорах на основе выборки (подраздел 5.3.6).

Полезная общая библиография по вопросам выборки включает: Raj (1968), Cochran (1977), De Vries (1986),
Thompson (1992), Särndal et al. (1992), Schreuder et al. (1993), Reed and Mroz (1997), and Lund (1998).

5.3.2

Обзор принципов выборки

Выборка дает информацию обо всей популяции благодаря проведению наблюдений за ее частью, а именно
выборкой (см. рисунок 5.3.1). Например, изменения углерода в древесной биомассе на региональном илинациональном уровнях могут оцениваться по данным роста, смертности и рубки деревьев на ограниченном
количестве выборочных делянок. Теория выборки обеспечивает затем средства для масштабирования
информации с выборочных делянок до избранного географического уровня. Смоделированная должным
образом выборка может в значительной мере повысить эффективность использования ресурсов кадастра.
Кроме того, проведение выборки на местах обычно необходимо при подготовке кадастров ЗИЗЛХ, поскольку,даже в том случае, если данные дистанционного зондирования обеспечивают полный территориальный охват,будет существовать необходимость в наземных данных с выборочных участков для интерпретации и проверки
достоверности.
Рисунок 5.3.1

Принцип выборки

ВыборПопуляция

Выборка
ВыводСтандартная теория выборки основана на случайном выборе образца в рамках популяции; каждая единица
популяции характеризуется конкретной вероятностью включения в выборку. Таким образом обстоит дело в техслучаях, когда выборочные участки совершенно случайно распределяются в пределах района или когда участки
распределены в пределах систематической сетки, если позиционирование сетки является случайным.
5.22Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Выборка
Случайная выборка снижает риск погрешности и дает возможность дать объективную оценку
неопределенности оценок. Поэтому случайно выбранные данные следует обычно использовать там, где ониимеются, или при проведении новых обследований.
Выборки могут также осуществляться на субъективно выбранных местах, которые, как предполагается,являются репрезентативными для данной популяции. Это называется субъективной (или целевой) выборкой, иданные, полученные в результате подобных обследований, часто используются в кадастрах парниковых газов
(т.е., когда наблюдения с мест проведения обследования, которые не были выбраны случайно, используютсядля представления всей категории или подразделения земель). При этих условиях наблюдения в отношении,например, вида леса могут, вероятно, экстраполироваться применительно к тем районам, для которых они неявляются репрезентативными. В то же время из-за ограниченных ресурсов кадастров парниковых газов может
оказаться необходимым использование данных также из субъективно выбранных площадок илиисследовательских делянок. В этом случае эффективная практика заключается в идентификации вконсультации с учреждениями, отвечающими за данные площадки или участки, земельных площадей, длякоторых субъективные выборки могут рассматриваться в качестве репрезентативных.

5.3.3

Модель выборки

Модель выборки определяет то, каким образом происходит выбор единиц выборки (площадок или участков) изпопуляции и, соответственно, какие процедуры статистической оценки следует применять для подготовки
заключений на основе данной выборки. Модели случайной выборки можно разделить на две основные группыв зависимости от того, проводится ли или нет стратификация популяции (т.е. подразделение перед выборкой)на основе использования вспомогательной информации. Стратифицированные обследования, как правило,будут более эффективными с точки зрения того, какая степень точности может быть достигнута приопределенных расходах. С другой стороны, они, как правило, являются несколько более сложными, чтоувеличивает риск ошибок невыборки, вызванных неправильным использованием собранных данных. Присоздании моделей выборки следует стремиться к достижению четкого компромисса между простотой иэффективностью и этому могут способствовать нижеследующие три аспекта эффективной практики:•использование вспомогательных данных и стратификации;•систематическая выборка;•постоянные выборочные участки и данные временного ряда.

5.3.3.1

И СПОЛЬЗОВАНИЕ ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ ИСТРАТИФИКАЦИИ

Одной из наиболее важных моделей выборки, которая включает вспомогательную информацию, является
стратификация, при которой популяция делится на подпопуляции на основе вспомогательных данных. Этиданные могут состоять из сведений о юридических и административных границах или границах лесных
администраций, которые будут эффективными для проведения отдельной выборки, или карт и данных
дистанционного зондирования, при помощи которых проводится различие между возвышенными инизменными районами или разными типами экосистем. Поскольку стратификация предназначена дляповышения эффективности, эффективная практика заключается в использовании вспомогательных данных,если подобные данные имеются или могут быть получены при низких дополнительных расходах.
Стратификация повышает эффективность двумя способами: i) повышением точности оценки для всейпопуляции; и ii) обеспечением получения адекватных результатов для определенных подпопуляций (например,для некоторых административных регионов).
По первому вопросу, стратификация повышает эффективность выборки, если подразделение популяции
проводится таким образом, чтобы изменчивость между единицами в пределах слоя уменьшилась по сравнениюс изменчивостью в пределах всей популяции. Например, страна может быть разделена на низменный регион (сопределенными характеристиками представляющих интерес категорий землепользования) и нагорных регион (сиными характеристиками соответствующих категорий). Если каждый слой является однородным, то точную
общую оценку можно получить, используя лишь ограниченную выборку из каждого слоя. Второй вопрос
имеет важное значение для целей обеспечения результатов с конкретной степенью точности для всехпредставляющих интерес административных районов, но также и в том случае, если выборочные данные
должны быть использованы вместе с другими существующими комплектами данных, которые могут бытьсобраны, используя разные протоколы при тех же самых административных или юридических границах.
Использование данных дистанционного зондирования или карт для идентификации границ слоев
(подразделения класса землепользования должны включаться в выборочное обследование) могут вносить

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.23

Глава 5. Комплексные вопросы
ошибки в тех случаях, когда некоторые районы могут быть неправильно классифицированы в качестве
относящихся к данному слою, хотя при этом будут отсутствовать другие районы, которые действительно
принадлежат к данному конкретному классу. Ошибки подобного рода могут привести к появлению
существенной погрешности в конечных оценках, поскольку в подобном случае район, идентифицированныйдля выборки, не будет соответствовать целевой популяции. В тех случаях, когда существует очевидная
опасность сделать подобные ошибки, эффективная практика заключается в подготовке оценки потенциальных
последствий подобных ошибок путем использования наземных контрольных данных.
Если данные для представления информации о выбросах или абсорбции парниковых газов берутся изсуществующих крупномасштабных кадастров, таких как национальные лесные кадастры, следует применять
стандартные процедуры оценки этого кадастра, поскольку они основаны на надежных статистических
принципах. Кроме того, постстратификация (т.е. определение слоев на основе данных дистанционного
зондирования или вспомогательных картографических данных после проведения обследования на местах)означает, что возможным может оказаться использование новых вспомогательных данных для повышения
эффективности без изменения базовой полевой модели (Dees et al. 1998). Благодаря использованию этого
принципа оценки можно избежать опасности появления погрешности, о которой говорится в предыдущем
абзаце.

5.3.3.2

С ИСТЕМАТИЧЕСКАЯ ВЫБОРКАПри проведении обследований лесного хозяйства или землепользования на основе выборки используются
выборочные точки или участки, на которых могут быть зарегистрированы представляющие интерес
характеристики. Один из важных вопросов в данном случае касается плана этих точек или участков. Часто
целесообразно распределить участки по маленьким группам, с тем чтобы свести к минимуму путевые расходыпри охвате обширных территорий, на которых проводится выборочное обследование. При проведении
кластерной выборки расстояние между участками должно быть достаточно большим для того, чтобы избежать
значительной корреляции между участками, учитывая при этом размер насаждений (для лесной выборки).
Важное значение имеет вопрос о том, следует ли готовить план участков (или кластеров участков) полностью
случайно или систематически, используя для этого постоянную сетку, которая произвольно располагается надпредставляющим интерес районом (см. рисунок 5.3.2). В целом эффективно использовать систематическую
выборку, поскольку в большинстве случаев это повысит точность оценок. Систематическая выборка также
упрощает работу на местах.
Рисунок 5.3.2

Простой случайный план расположения участков (слева) и систематический
план (справа)Несколько упрощенное объяснение причины того, почему систематическая случайная выборка обычно
превосходит простую случайную выборку, заключается в том, что выборочные участки будут распределены
равномерно по всем частям целевого района.3 При простой случайной выборке некоторые части района могут
иметь многочисленные участки, в то время как в других частях вообще могут отсутствовать какие-либоучастки.

3

В необычных случаях, когда на территории существует постоянная модель, которая может совпадать с рамками
систематической сетки, систематическая выборка может привести к получению менее точных оценок по сравнению спростой случайной выборкой. В то же время подобные потенциальные проблемы могут быть, как правило, разрешены
путем ориентации системы сетки в ином направлении.

5.24

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Выборка

5.3.3.3

П ОСТОЯННЫЕ ВЫБОРОЧНЫЕ УЧАСТКИ И ДАННЫЕ
ВРЕМЕННОГО РЯДАКадастры парниковых газов должны содержать оценки как текущего состояния, так и изменений во времени
(например, в районах разных типов землепользования и накоплений углерода). Оценка изменений имеет
наиболее важное значение и связана с проведением повторных выборок во времени. Временной интервал
между измерениями должен определяться на основе частоты событий, которые вызывают изменения, а также
требований к представлению отчетности. Обычно выборочные интервалы в 5-10 лет являются достаточными всекторе ЗИЗЛХ, и во многих странах данные хорошо организованных обследований уже имеются в течение
многих десятилетий, особенно в лесном секторе. Тем не менее, поскольку оценки для отчетности требуются наежегодной основе, необходимо будет применять методы интерполяции и экстраполяции соответствующего
вида, описанные в разделе 5.6. Если отсутствуют достаточно продолжительные временные ряды, необходимо
будет, возможно, провести обратную экстраполяцию во времени для отражения динамики изменений
накопления углерода, используя для этого руководящие указания по эффективной практике, изложенные вразделе 3.6, в сочетании с руководящими указаниями по эффективной практике, содержащимися в главах 3 и 4,относительно тех периодов, которые необходимы, и тех предположений, которые должны быть сделаны.
При проведении повторной выборки в каждом случае оцениваются необходимые данные, касающиеся текущего
состояния районов или накоплений углерода. После этого изменения оцениваются посредством расчета разности
между состоянием в момент времени t+1 и состоянием в момент времени t. Для оценки изменений могут
применяться три общие модели выборки:•в обоих случаях используются одни и те же единицы выборки (постоянные единицы выборки);•в обоих случаях
выборки);•некоторые единицы выборки могут заменяться время от времени, в то время как другие остаются теми жесамыми (выборка с частичной заменой).

используются разные независимые наборы единиц выборки (временные единицыЭти три подхода показаны на рисунке 5.3.3.
Рисунок 5.3.3

Использование различных конфигураций постоянных и временных единиц
выборки для оценки изменений

Идентичный набор
(постоянные участки)Независимые наборы

Выборка с частичной заменой

(временные участки)(постоянные и временные участки)Единица выборки, измеренная в случае 1,Единица выборки, измеренная в случае 2.
Постоянные выборочные участки обычно являются более эффективными при оценке изменений по сравнениюс временными, поскольку легче отличать фактические тенденции от различий, которые вызваны лишьизменением в выборе участка. В то же время имеются определенные риски при использовании постоянных
выборочных участков. Если местоположение постоянных выборочных участков становится известными
управляющим землями (например, в результате визуальной разметки участков), имеется опасность того, чтоуправление постоянными участками будет отличаться от управления другими территориями. Если этопроизойдет, то эти участки не будут более репрезентативными, и возникает очевидная опасность того, что врезультаты будет внесена погрешность. Если предполагается, что может появиться, вероятно, опасность
подобного рода, то эффективная практика заключается в оценке некоторых временных участков в качестве
контрольной выборки, с тем чтобы определить возможное отклонение условий на этих участках от условий напостоянных участках.
Использование выборки с частичной заменой может решить некоторые потенциальные проблемы, связанные сиспользованием постоянных участков, поскольку имеется возможность замены участков, к которым, какРуководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.25

Глава 5. Комплексные вопросы
предполагается, применялся иной режим. Может быть использована выборка с частичной заменой, хотяпроцедуры оценки будут усложнены (Scott and Köhl 1994; Köhl et al. 1995).
Если используются только временные участки, то все еще существует возможность оценки общих изменений,однако невозможно будет продолжать исследование переходов в землепользовании между разными классами,пока не появится возможность включения в данную выборку фактора времени. Это может быть сделано наоснове вспомогательных данных, например карт, дистанционного зондирования или административных
записей о состоянии земель в прошлом. Это внесет дополнительную неопределенность в оценку, которая
может с трудом поддаваться количественному определению иным способом, нежели использование
заключения экспертов.

5.3.4

Методы выборки для оценки площадейВ главе 2 представлены разные подходы к оценке площадей или изменений в площадях классов
землепользования. Многие из этих подходов основаны на проведении выборки. Площади или изменения вплощадях могут оцениваться с использованием выборки двумя способами:•оценка через доли;•прямая оценка площади.

Первым подходом предусматривается, что общая площадь района обследования известна и что выборочное
обследование дает только доли разных классов землепользования. Второй подход не требует наличия данных обобщей площади.
Оба подхода предусматривают оценку данного количества выборочных единиц, расположенных в районе
кадастра. Отбор выборочных единиц может осуществляться путем использования простой случайной выборкиили систематической выборки (см. рисунок 5.3.2). Систематическая выборка обычно повышает точность
оценок площадей, особенно если разные классы землепользования разбросаны по крупным делянкам. Дляповышения эффективности оценок площадей может также применяться стратификация, рассмотренная вподразделе 5.3.3.1; в этом случае эффективная практика заключается в осуществлении в каждом слоеотдельным образом описанных ниже процедур.
При оценке через доли предполагается, что выборочные единицы представляют собой безразмерные точки,хотя при определении класса землепользования должна учитываться небольшая площадь вокруг каждой точки.
Выборочные участки могут также использоваться для оценки площадей, хотя этот принцип не рассматривается
далее в этом документе более подробным образом.

5.3.4.1

О ЦЕНКА ПЛОЩАДЕЙ ЧЕРЕЗ ДОЛИОбщая площадь района кадастра обычно известна. В этом случае оценка площадей разных классов
землепользования может быть основана на оценках долей площадей. Если применяется этот подход, топлощадь кадастра охватывается определенным количеством выборочных точек, и для каждой из нихопределяется вид землепользования. После этого рассчитывается доля каждого класса землепользования путем
деления количества точек, расположенных в конкретном классе, на общее количество точек. Оценки площадейдля каждого класса землепользования получают путем умножения доли каждого класса на общую площадь.
В таблице 5.3.1 приводится пример этой процедуры. Среднеквадратическую ошибку в оценке площадей
получают при помощи формулы A (p i • (1 − p i )) (n − 1) , где pi – это доля точек в конкретном классе
землепользования, A – известная общая площадь, и n – общее количество выборочных точек4. Девяносто пятипроцентный доверительный интервал для Ai, оценочная площадь класса землепользования i, будут заданы
приблизительно на уровне ± двукратная среднеквадратическая ошибка.

4Отметим, что эта формула является лишь приблизительной в случае применения систематической выборки.

5.26

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Выборка

TAБЛИЦА 5.3.1
ПРИМЕР ОЦЕНКИ ПЛОЩАДЕЙ ЧЕРЕЗ ДОЛИПроцедура выборки

Оценка долей

Оцененные площади классов
землепользования

Среднеквадратическая
ошибка

pi = n i / n

Ai = pi · As(Ai)p1 = 3/ 9 ≅ 0,333

A1 = 300 гаs(A1)= 150,0 га

p2 = 2/ 9 ≅ 0,222

A2 = 200 гаs(A2)= 132,2 га

p3 = 4/ 9 ≅ 0,444

A3 = 400 гаs(A3)= 158,1 гаСумма = 1.0Всего = 900 га

где:
A

=

общая площадь (= 900 га в данном примере),Ai =оценочная площадь класса i землепользования,ni=количество точек, расположенных в классе i землепользования,n=общее количество точек.

Оценки площадей, на которых осуществляются изменения в землепользовании, могут быть проведены путем
введения классов типа Aij, когда в период между последовательными обследованиями происходит изменение вземлепользовании от класса i к классу j.

5.3.4.2

П РЯМАЯ ОЦЕНКА ПЛОЩАДИВ любом случае, когда известна общая площадь кадастра, целесообразно оценить площади и изменения вплощадях через оценку долей, поскольку благодаря этой процедуре будет получена наивысшая точность.
В тех случаях, когда общая площадь кадастра неизвестна, или связана с неприемлемой неопределенностью,может применяться альтернативная процедура, которая заключается в прямой оценке площадей разных классов
землепользования. Этот подход может быть использован только при применении систематической выборки;каждая выборочная точка будет представлять площадь, соответствующую размеру ячейки сетки плана выборки.
Например, при избрании точек выборки из квадратной систематической сетки с расстоянием в 1000 метров
между точками, каждая точка выборки будет представлять площадь 1км ● 1км = 100 га. Таким образом, если вконкретный представляющий интерес класс землепользования входят 15 участков, то оценочная площадь
составит 15 ● 100 га = 1500 гa.

5.3.5Методы выборки для оценки выбросов и абсорбции
парниковых газов

Выборка не только необходима для оценки площадей, но также и для оценки состояния накоплений углерода ивыбросов и абсорбции парниковых газов. Для обеспечения основы для этого на участках проводится оценка
таких переменных, как древесная биомасса и содержание углерода почвы. Измерения этих количеств могут
проводиться непосредственно на месте или путем лабораторного анализа образцов или выводиться путем
использования моделей, основанных на согласованных переменных (таких как стандартные измерения высотыи диаметра деревьев), для получения данных о фактическом накоплении или выбросах и абсорбции парниковых
газов на уровне участка.
В отношении использования выборки для прямой оценки выбросов или абсорбции парниковых газов могут
быть даны только общие руководящие указания. По сравнению с традиционными кадастрами лесов илиземлепользования оценки участков характеризуются несколько более сложным характером, особенно для пулауглерода почвы. Важным вопросом обследований с помощью случайной выборки является план расположения
участков, например измерение деревьев или взятие образцов почвы. Важно, чтобы этот план расположения
осуществлялся в соответствии со строгими процедурами вместо того, чтобы проводящим обследование лицам
предоставлялась возможность выбирать соответствующие места для проведения измерений или взятия образцов.
Часто кадастры парниковых газов будут включаться в постоянные программы мониторинга лесов илиземлепользования. В этом случае эффективная практика обычно заключается в использовании установленных

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.27

Глава 5. Комплексные вопросы
процедур этих кадастров как для целей оценки представляющих интерес количеств, так и соответствующих
неопределенностей. В то же время в таком случае необходимо учитывать влияние ошибок моделей
переустройства на его конечных этапах (например, при применении коэффициентов разрастания биомассы).
Этот вопрос рассматривается далее в следующем разделе.

5.3.6

Неопределенности в обследованиях на основе
выборки

Методы, описанные в главах 3 и 4, связаны с диапазонами неопределенностей по умолчанию дляпредставленных величин по умолчанию, и в разделе 5.2 настоящей главы дается описание того, каким образом
объединять неопределенности для того, чтобы дать оценку общей неопределенности кадастра. Еслисоставляющее кадастр учреждение пользуется величинами по умолчанию, они могут иметь отношение кдиапазонам неопределенностей, изложенным в главах 3 и 4. При использовании, однако, методов более
высокого уровня, составляющее кадастр учреждение нередко будет пользоваться значениями, относящимися кконкретной стране, и данными, полученными из исследований, обзора литературы, проведения выборок наместах или данными дистанционного зондирования. Если используются данные по конкретной стране, тосоставляющим кадастры учреждениям необходимо разработать свои собственные оценки неопределенностей,основанные на заключении экспертов, или, если использовалась выборка, основанные на прямой оценке
точности полученных данных или оценок.
Возможность выведения оценок неопределенностей на основе официальных статистических процедур является
весьма важным преимуществом применения процедур выборки по сравнению с другими методами;достоверность информации может оцениваться на основе полученных данных.
Таким образом, если данные, полученные при помощи случайной выборки, используются для целей
представления информации для кадастра парниковых газов, эффективная практика заключается вобосновании оценки неопределенностей на принципах выборки, а не на использовании величин по умолчаниюили заключения экспертов. Эти неопределенности могут быть объединены затем с неопределенностями других
данных или моделей, использованных в соответствии с руководящим указаниям, изложенными в разделе 5.2, этой главы.
В настоящем подразделе дается описание разных источников ошибок в выборочных обследованиях и ихпоследствий для общей неопределенности в оценках. Приводятся руководящие указания по эффективной
практике в отношении того, каким образом оценивать неопределенности в обследованиях на основе выборки.
Обсуждение причин ошибок носит общий характер и имеет значение также в тех случаях, когда данные
получены путем использования неслучайных схем выборки (например, данные с исследовательских участков),а затем масштабируются на основе оценок площадей для получения результатов на национальном уровне. Прирассмотрении источников ошибок в первую очередь дается описание ошибок в оценках на уровне единицы
выборки, а затем рассматриваются вопросы масштабирования до уровня оценок для определенной более
крупной площади.

5.3.6.1

Т ИПЫ ОШИБОККак правило, для кадастров ЗИЗЛХ данные выборки получают с выборочных участков на местах. Дляполучения оценок более крупных площадей (например, страна) измерения, проведенные на уровне участка,необходимо масштабировать. На этих этапах могут произойти ошибки нескольких типов:•Во-первых, при проведении любых измерений могут произойти ошибки, вызванные различными
несовершенствами в методах или приборах. Ошибки измерения часто являются систематическими и всегда
представляют собой отклонение в определенном направлении от истинного значения. Затем подобные
ошибки будут распространяться в ходе масштабирования. Ошибки измерений могут также бытьслучайными. В таком случае средняя ошибка равна нулю, а отклонения с одинаковой степенью
вероятности бывают как положительными, так и отрицательными. Ошибки измерений видов являются
менее опасными по сравнению с систематическими ошибками, хотя они могут привести к систематическим
ошибкам при использовании данных основных измерений в моделях для выведения представляющего
интерес количества (например, объем дерева).

•Во-вторых, представляющие интерес количества не всегда измеряются непосредственным образом, и дляих получения применяются модели. Например, количество углерода в дереве обычно рассчитывается
сначала посредством выведения объема дерева на основе моделей, которые используют такие параметры,как порода деревьев, диаметр и высота, в качестве входных переменных, а затем используются другие
модели или коэффициенты статического разрастания для преобразования объема в биомассу и биомассы вуглерод. При применении моделей будут иметь место ошибки моделей, поскольку модели в редких случаях
способны точно предсказать целевые количества. Ошибки моделей могут как случайными, так и

5.28Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Выборка
систематическими. Их размеры меняются, вероятно, в зависимости от значений входных переменных. Какпоказано в работе Gertner and Köhl (1992), систематические ошибки моделей иногда в значительной
степени повышают общую неопределенность.
•Если результаты измерений на уровне участка масштабируются до некоторой более крупной площади,ошибки выборки имеют место вследствие того факта, что условия по этой более крупной площади
меняются, а измерения производились только в выборочных местах. Усредненные условия в пределах
избранных выборочных участков редко полностью совпадают с усредненными условиями в пределах всейпредставляющей интерес площади. Ошибки выборки (с использованием случайных моделей выборки инесмещенных оценок) бывают только случайными, и эти последствия могут быть уменьшены путем
увеличения размера выборки, о чем говорится ниже и показано на рисунке 5.3.4.

•

Если масштабирование основано на информации полного охвата (например в результате дистанционного
зондирования), а не на обследовании путем выборки, неопределенность появится в результате
неправильной классификации земельных площадей. Ошибки классификации могут быть выявлены иисправлены, если с целью исследования степени подобных ошибок проводится выборочное обследование.
В таком случае обследования должны быть основаны на случайной выборке, с тем чтобы предотвратить
вероятные систематические ошибки в субъективно определенной выборке.

•К числу ошибок последнего типа, которые могут произойти, относятся ошибки при регистрации и расчете
данных. Эти ошибки являются менее техническими, однако они представляют собой потенциально важные
источники неопределенностей в связи с обследованиями на основе выборок. Регистрация данных должна
осуществляться непосредственно на используемых на местах компьютерах, или перенос регистрации данныхс местных формуляров на компьютеры должен проводиться разными лицами независимым образом, с темчтобы избежать ошибок регистрации. Расчеты необходимо проверять в соответствии с основными
принципами обеспечения качества, изложенным в разделе 5.5. Последствия ошибок регистрации и расчетов струдом поддаются оценке. Часто они выявляются и могут быть исправлены в тех случаях, когда ониявляются причиной основных отклонений от правдоподобных величин. Если они вызывают лишьнезначительные отклонения, они могут оставаться, вероятно, необнаруженными.

5.3.6.2

Р АЗМЕР ВЫБОРКИ И ОШИБКА ВЫБОРКИ

Связь между ошибками выборки, изменчивостью популяции и размером выборки является вполне понятной;увеличение размеров выборки ведет к повышению точности, а неоднородные популяции (т.е. популяции созначительным внутренним разбросом) требуют выборок более крупных размеров для достижения
определенной точности. Если необходимо дать оценку долям площади, то ошибки выборки зависят не толькоот ее размера, но и от самой доли. Для данного размера выборки ошибка выборки будет наибольшей для долей
класса землепользования p = 0.5; ошибка уменьшается, если p приближается к 0 или 1.
Влияние разных долей класса землепользования (от p = 0,1 до p = 0,9) и размеров выборки (от n = 100 до n =1000) на ошибку выборки в оценке площади показано на рисунке 5.3.4 для двух разных размеров площадей
(1000 гa и 100 000 гa).
Рисунок 5.3.4

Связь между среднеквадратической ошибкой в оценке площади s(A), долей
землепользования класса p и размером выборки nПлощадь= 1000 гaПлощадь = 10000 гa
00
s(A)

s(A)
6000
4000
2000

1000
750

0
0,2
p

500
250

0,4
0,6
0,8

0

n

100
80
60
40
20
0

1000
750

0,2

500

0,4

p

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

0,6

250

0,8

n

0

5.29

Глава 5. Комплексные вопросы

5.3.6.3

К ОЛИЧЕСТВЕННОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОШИБОК ВОБСЛЕДОВАНИЯ Х НА ОСНОВЕ ВЫБОРКИВ фундаментальной теории выборки предполагается безошибочное соблюдение количественных величин,связанных с единицами популяции. Кроме того, предполагается непосредственная регистрация
представляющих интерес переменных (например, абсорбция парниковых газов) на единицах выборки; таким
образом нет необходимости учитывать наличие каких-либо ошибок, вызванных преобразованиями модели.
В этом случае, если использовались адекватные статистические формулы оценки, то оценки итоговых величинна основе выборки (например, абсорбция парниковых газов на национальном уровне) являются несмещенными,а соответствующую точность можно оценить исходя из полученных данных.
Во многих случаях (например, проведение выборки для оценки площадей) вышеуказанные предположения
могут считаться действительными,и тогда
эффективная
практика заключается в определении
неопределенности оценок строго в соответствии с принципами теории выборки, учитывая при этомиспользованную модель выборки и формулу оценки. Подробная информация о подобных расчетах содержитсяв учебниках по проведению выборок, например учебниках, упомянутых в библиографии в подразделе 5.3.1.
Ошибки моделей могут возникать в оценках общей неопределенности по разным причинам. Важное значение
имеет тот случай, когда модели являются причиной только случайных ошибок на уровне отдельных единиц
выборки (например, если модели биомассы применялись к данным о деревьях на уровне участка). В подобных
ситуациях случайные ошибки модели усилят изменчивость между участками, что приведет к увеличению
неопределенности общих оценок. В этом случае все же могут быть использованы стандартные методы оценки
неопределенностей в соответствии с теорией выборки при наличии хорошей аппроксимации и безмодификаций. Таким образом, в подобных условиях эффективная практика заключается в применении
стандартной теории выборки для выведения оценок неопределенностей, а не подходов, описанных в разделе 5.2.
Если модели могут явиться, вероятно, причиной (неизвестных) систематических ошибок или если онииспользовались только на определенном конечном этапе преобразования (подобно применению коэффициентов
разрастания биомассы к оценкам общего объема), следует учитывать внесенные неопределенности.
В подобном случае эффективная практика заключается в использовании подхода уровня 1 или уровня 2,описанного в разделе 5.2, для выведения общей неопределенности.
В целом эффективная практика заключается в оценке применимости основных моделей для целевой
популяции посредством проведения экспериментальных исследований. Если модели применяются к наборам
данных, представляющих условия и процедуры измерений, которые в значительной степени отличаются от тех,для которых они были получены, то существует очевидный риск того, что модели явятся источником
систематических ошибок.
Ошибки измерений могут привести к существенным систематическим ошибкам, особенно в случае оценки
изменений путем повторных измерений и колебания уровня систематических ошибок во времени. Размер
ошибок измерений может быть оценен только посредством тщательных контрольных измерений (наподвыборке участков), хотя подобные проверочные оценки трудно проводить в некоторых случаях (например,при обследованиях почв). В том случае, если представление информации для кадастра парниковых газов
основано на проведении выборки, эффективная практика заключается в осуществлении тщательных
контрольных оценок (небольшой) доли участков, с тем чтобы оценить размер ошибок измерений. Эта доляможет составлять порядка 1-10%, в зависимости от фактического размера выборки и стоимости контрольного
обследования, а также уровня профессиональной подготовки и опыта проводящих обследование лиц.
Для некоторых переменных можно получить подлинные величины измерений благодаря весьма точным
контрольным процедурам, и в подобных случаях цель должна состоять в оценке размера систематических
ошибок измерений. В других случаях может оказаться невозможным измерить/оценить подлинную величину,и тогда следует представлять информацию только о расхождениях между данными, полученными разными
проводящими обследование лицами.
В случае обнаружения крупных ошибок измерений в тщательно проведенном контрольном обследовании,эффективная практика заключается в исправлении этих ошибок до расчета окончательных оценок
выбросов/абсорбции парниковых газов.

5.30

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий

5.4

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ВЫБОР –ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ КАТЕГОРИЙ

5.4.1

ВведениеВ настоящей главе рассматривается вопрос о том, каким образом определять ключевые категории 5 внациональном кадастре, включая ЗИЗЛХ. Методологический выбор отдельных категорий источников ипоглотителей имеет важное значение для учета общей неопределенности кадастра. На схемах принятия
решений, изложенных в главах 3 и 4 настоящего доклада, даются конкретные руководящие указания длякаждой категории и каждого вида деятельности согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола сиспользованием концепции ключевых категорий. В целом неопределенность кадастра меньше, когда выбросыи абсорбция оцениваются методом более высокого уровня. В то же время это обычно требует значительных
ресурсов для сбора данных, поэтому может оказаться практически нереальным использование методов более
высокого уровня для каждой категории выбросов и абсорбции. Поэтому эффективная практика заключается вмаксимально эффективном использовании имеющихся ресурсов посредством определения тех категорий,которые имеют наибольшее значение для общей неопределенности кадастра. Благодаря определению этихключевых категорий в национальном кадастре составляющие кадастры учреждения могут установить
приоритетный порядок в своей деятельности и повысить качество своих общих оценок. Эффективная
практика для каждого составляющего кадастры учреждения заключается в определении своих национальных
ключевых категорий систематическим и объективным образом. Подобная процедура позволит повысить
качество кадастра, а также достоверность подготовленных оценок выбросов.
В «Руководящих указаниях по эффективной практике и учет факторов неопределенности в национальных
кадастрах парниковых газов» (РУЭП2000, МГЭИК 2000 г.) ключевая категория источников определяется как«категория, которая имеет приоритет в рамках системы национального кадастра, поскольку ее оценка
оказывает значительное влияние на общий национальный кадастр прямых парниковых газов в исчислении
абсолютного уровня выбросов, тенденции выбросов или и того, и другого». Концепция ключевых источников
была первоначально разработана для выбросов, исключая сектор ЗИЗЛХ, и ее определение в РУЭП2000 даловозможность странам определять те категории источников, которые следует оценивать, используя более
высокие уровни, если имеются достаточные ресурсы. В настоящем докладе данное определение расширено
таким образом, чтобы охватывать выбросы из источников и абсорбцию поглотителями в секторе ЗИЗЛХ.
В настоящем докладе в любом случае использования термина «ключевая категория», он включает какисточники, так и поглотители. Включение категорий ЗИЗЛХ в анализ ключевых категорий способствует
определению приоритетных задач по всем секторам национального кадастра, а также, в случае
целесообразности, представлению дополнительной информации согласно Киотскому протоколу.
Любое составляющее кадастр учреждение, которое подготовило национальных кадастр парниковых газов,сможет определять ключевые категории с точки зрения их вклада в абсолютный уровень национальных
выбросов. Для составляющих кадастры учреждений, которые подготовили временной ряд, количественное
определение ключевых категорий должно включать оценку как абсолютного уровня, так и тенденции выбросови абсорбции. Некоторые ключевые категории могут быть определены только в том случае, если учитываетсяих влияние на тенденцию национального кадастра.
Количественные подходы к определению ключевых категорий описаны в подразделе 5.4.2 (Количественные
подходы к определению ключевых категорий). Дается описание как базового подхода в рамках уровня 1, так иподхода 2. Помимо количественного определения ключевых категорий, эффективная практика заключается ванализе качественных критериев, особенно если осуществляется оценка уровня или используются методы иоценки более низкого уровня. Описание этих качественных критериев содержится в подразделе 5.4.3(Соображения качества). Руководящие указания по эффективной практике, изложенные в подразделах 5.4.2 и
5.4.3, применимы к полному кадастру выбросов и абсорбции. Для оценок, которые готовятся в соответствии состатьями 3.3 и 3.4 Киотского протокола, имеются дополнительные соображения, изложенные в подразделе 5.4.4.
Руководящие указания по применению результатов содержатся в подразделе 5.4.5. В подразделе 5.4.7 дается
5В РУЭП2000 эта концепция получила название «ключевых категорий источников» и была связана с кадастрами, включая
сектор ЗИЗЛХ. В то же время, поскольку кадастр, включая сектор ЗИЗЛХ, может включать как выбросы, так иабсорбцию, термин «ключевая категория» используется в настоящем документе для более четкого отражения того факта,что он включает как источники, так и поглотители. В контексте кадастра РКИК ООН категориями являются категории
землепользования, описанные в таблице 3.1.1 главы 3. В контексте Киотского протокола категорией является каждый виддеятельности, осуществляемой согласно статьям 3.3 и 3.4 (если он избирается).

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.31

Глава 5. Комплексные вопросы
описание процедуры выведения пороговых значений для уровня 1 и оценок тенденций с учетом сектора ЗИЗЛХ.
И наконец, в подразделе 5.4.8 приводится пример применения анализа ключевой категории уровня 1.

5.4.2

Количественные подходы к определению ключевых
категорийВ каждом национальном кадастре страны определенные категории имеют особое значение с точки зрения ихвклада в общую неопределенность в кадастре. Определение этих ключевых категорий является важным длятого, чтобы ресурсы, имеющиеся для подготовки кадастра, можно было распределять в приоритетном порядкеи готовить наилучшие возможные оценки.
Дается описание двух уровней для проведения анализа ключевых категорий в соответствии с двухуровневым
количественным подходом к определению ключевых категорий источников, описанных в главе 7(Методологический выбор и пересчет) РУЭП2000. В нижеследующих разделах этот подход адаптирован
таким образом, чтобы стало возможным включение категорий ЗИЗЛХ. Подход, адаптированный с целью
включения категорий ЗИЗЛХ, разработан таким образом, чтобы достигались три цели: i) обеспечение
постоянной оценки ключевых категорий источников без ЗИЗЛХ (согласно описанию, данному в РУЭП2000); ii)оценка относительной значимости категорий ЗИЗЛХ посредством их включения в общий анализ ключевых
категорий; и iii) выполнение руководящих указаний и решений Конференций Сторон РКИК ООН и Киотского
протокола относительно определения ключевых категорий.
С учетом этих целей количественный анализ категорий следует проводить следующим образом:i)Ключевые категории (источников) следует сначала определить для кадастра без охвата сектора ЗИЗЛХ
(т.е. ключевые категории должны быть определены для таких секторов, как энергетика, промышленные
процессы, использование растворителей и других продуктов, сельское хозяйство и отходы), следуя
руководящим указаниям, содержащимся в главе 7 (Методологический выбор и пересчет) РУЭП2000.

ii)После этого анализ ключевых категорий следует повторить для полного кадастра, включая категории
ЗИЗЛХ. Возможно, что некоторые не относящиеся к ЗИЗЛХ категории, определенные в качестве
ключевых в первом анализе, не будут таковыми при включении категорий ЗИЗЛХ. В таком случае этикатегории следует, тем не менее, рассматривать в качестве ключевых. В нескольких случаях в странах снезначительными результирующими выбросами или абсорбцией в секторе ЗИЗЛХ комплексный анализ
может определить в качестве ключевых дополнительные категории, не относящиеся к сектору ЗИЗЛХ.
В подобной ситуации анализ, выполненный для иных секторов, нежели ЗИЗЛХ, следует использовать дляопределения ключевых категорий в этих секторах, и не рассматривать в качестве ключевых
дополнительные, не относящиеся к сектору ЗИЗЛХ категории, определенные в сводном анализе.

Любое учреждение, которое разработало по существу полный кадастр парниковых газов, может провести
оценку уровня 1 для определения ключевых категорий источников или поглотителей для общего уровня
выбросов. Те составляющие кадастры учреждения, которые разработали кадастры выбросов на период более
одного года, будут также в состоянии провести оценку тенденции уровня 1 для определения ключевых
категорий, которые оказывают влияние на тенденцию выбросов. При наличии значений неопределенностей
категорий на национальном уровне или неопределенностей параметров, составляющие кадастры учреждения
могут использовать уровень 2 для определения ключевых категорий. Подход уровня 2 является более
подробным по сравнению с уровнем 1, и он, вероятно, сократит число определенных ключевых категорий.
Подход уровня 1 может также учитывать бόльшую сложность, например, проведение отдельной оценки
ключевых данных о деятельности и параметров оценки. Если проведен анализ уровня 1 и уровня 2, тоэффективная практика заключается в использовании результатов анализа уровня 2.

5.32

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий

Рисунок 5.4.1

Схема принятия решений для определения ключевых категорий источников ипоглотителей
Имеютсяли учитываемыев кадастре данные запериод более
одного года?

НетОпределить ключевые
категории, используя
оценку уровня в рамках
уровня 1 и критерии
качества

ДаИмеются лихарактерные длястраны оценки
неопределенности длякаждой оценки
категории?

НетОпределить ключевые
категории, используя оценку
уровня и тенденции в рамках
уровня 1 и критерии качества

ДаОпределить ключевые категории,используя оценки уровня итенденции в рамках уровня 2 (вводя
национальные оценки
неопределенности) и критерии
качестваНа схеме принятия решений, показанной на рисунке 5.4.1 выше, дается пример того, каким образом
составляющие кадастры учреждения могут определять тот подход, который необходимо использовать дляопределения ключевых категорий. Этот рисунок был составлен по рисунку 7.1 из главы 7 РУЭП200 , и в негобыли внесены изменения, с тем чтобы сделать его применимым к сектору ЗИЗЛХ.

УРОВЕНЬ ОБОБЩЕНИЯ
Результаты анализа ключевых категорий будут наиболее полезными, если этот анализ проводится насоответствующем уровне детализации. Для сектора ЗИЗЛХ рекомендованным уровнем анализа является
уровень системы градации категорий, используемой в главе 3, которая приводится в таблице 5.4.1 наряду с«особыми соображениями», которые обеспечивают дополнительную информацию по анализу ключевых
категорий для категорий разных видов. Таблица 5.4.1 является адаптированным вариантом таблицы 7.1 изглавы 7 РУЭП2000, с тем чтобы были включены категории сектора ЗИЗЛХ. Она воспроизводится с указанием
всех включенных категорий источников и секторов, чтобы облегчить проведение комплексного анализа
ключевых категорий. Каждая содержащаяся в таблице 5.4.1 категория деятельности в секторе ЗИЗЛХ
охватывает несколько подкатегорий, и эффективная практика заключается в последующей оценке значимости
этих подкатегорий для целей избрания надлежащих методов и определения порядка использования ресурсов.
В соответствии с руководящими указаниями, содержащимися в РУЭП2000, эффективная практика
заключается в определении подкатегорий в качестве ключевых, если на их долю приходится 25-30% общего
объема выбросов или абсорбции данной категории. В таблице 3.1.3 главы 3 перечислены подкатегории,связанные с каждой категорией, приведенной в таблице 3.1.1. главы 3 для целей этого анализа. Например,изменения накопления углерода в почве и биомассе могут разграничиваться в рамках категории «лесных земель,остающихся лесными землями». Если страна готовит свои оценки, следуя категориям ИЗЛХ из руководящих
принципов МГЭИК, то они могут отображать свои оценки в категории, перечисленные в таблице 5.4.1, следуя
руководящим указаниям, изложенным в таблице 3.1.1 подраздела 3.1.2, и подробному описанию, которое
дается в соответствующих разделах главы 3.
Страны могут принять решение о выполнении количественного анализа на уровне большей детализации.
В подобном случае следует учитывать возможные корреляции (см. подход уровня 2 для оценок
неопределенностей, описанный в разделе 5.2 – Идентификация и количественная оценка неопределенностей).
При оценке неопределенностей и определении ключевых категорий предположения в отношении подобных
корреляций должны быть одинаковыми. В таблице 5.4.1 показаны подкатегории, которые могут бытьразграничены без необходимости учета корреляций.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.33

Глава 5. Комплексные вопросыПри наличии данных анализ может быть выполнен для выбросов и абсорбции отдельным образом в рамках
данной категории. Если это практически невозможно, то важное значение имеет применение качественных
критериев для определения ключевых категорий в ситуациях, когда выбросы и абсорбция исключаются илипочти исключаются. Критерии качества см. в разделе 5.4.3.
ТАБЛИЦА 5.4.1
ПРЕДЛАГАЕМЫЕ МГЭИК КАТЕГОРИИ ИСТОЧНИКОВ/ПОГЛОТИТЕЛЕЙ ДЛЯ СЕКТОРА ЗИЗЛХ И ДРУГИХ СЕКТОРОВ aКатегории источников/поглотителей, подлежащие
оценке при анализе ключевой категории

Особые соображения

ЗИЗЛХЛесные земли, остающиеся лесными землями
Возделываемые земли, остающиеся возделываемыми землями
Пастбища, остающиеся пастбищами
Водно-болотные угодья, остающиеся водно-болотными
угодьями
Поселения, остающиеся поселениями

Оценить ключевые категории отдельно для CO2, CH4 и
N2O. Если эта категория является ключевой, оценить
значимость подкатегорий путем определения
подкатегорий, вклад которых составляет 25-30% в общий
объем выбросов или абсорбции данной категорией.
Информацию о подкатегориях, связанных с каждой
категорий, см. в таблицах 3.1.1 и 3.1.3 в главе 3.

Переустройство в лесные земли
Переустройство в возделываемые землиВ дополнение к вышеизложенным руководящим указаниям
оценить воздействие всего обезлесения, происходящего впределах страны, в соответствии с качественными
критериями, изложенными в шестом, помеченном черным
кружком, подпункте подраздела 5.4.3.

Переустройство в пастбища
Переустройство в водно-болотные угодья bПереустройство в поселения
Переустройство в прочие земли
ЭНЕРГЕТИКА
Выбросы CO2 при стационарном сжигании топлива

Детализировать до уровня, на котором коэффициенты
выбросов отличаются друг от друга. В большинстве
кадастров это будут основные виды топлива. Есликоэффициенты выбросов определяются независимо длянекоторых подкатегорий источников, они должны бытьотмечены в анализе.

Выбросы газов иных, нежели CO2, при стационарном
сжигании топлива

Оценивать CH4 и N2O отдельно.

Мобильное сжигание топлива: дорожные транспортные
средства

Оценивать CO2, CH4 и N2O отдельно.

Мобильное сжигание топлива: водный транспорт

Оценивать CO2, CH4 и N2O отдельно

Мобильное сжигание топлива: воздушный транспорт

Оценивать CO2, CH4 и N2O отдельно.

Выбросы в виде утечек при добыче и переработке угляЕсли этот источник является ключевым, вероятно, чтоподземная добыча угля будет наиболее значимой
подкатегорией источников.

Выбросы в виде утечек при работе с нефтью и газомЭта категория источников включает в себя несколько
подкатегорий источников, которые могут бытьзначимыми. Составляющему кадастр учреждению следует
оценить эту категорию источников, если она является
ключевой, и определить, какие подкатегории источников
являются наиболее важными.

ПРОМЫШЛЕННЫЕ ПРОЦЕССЫ
Выбросы CO2 при производстве цемента
Выбросы CO2 при производстве извести
Выбросы CO2 предприятиями черной металлургии
Выбросы N2O при производстве адипиновой кислоты иазотной кислоты
Выбросы ПФУ при производстве алюминия

Оценивать адипиновую кислоту и азотную кислоту
отдельно.

Выбросы шестифтористой серы (SF6) при производстве
магния
Выбросы SF6 электрооборудованием
Выбросы SF6 из других источников SF6Выбросы SF6 при производстве SF6

5.34

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий

ТАБЛИЦА 5.4.1 (ПРОДОЛЖЕНИЕ)ПРЕДЛАГАЕМЫЕ МГЭИК КАТЕГОРИИ ИСТОЧНИКОВ/ПОГЛОТИТЕЛЕЙ ДЛЯ СЕКТОРА ЗИЗЛХ И ДРУГИХ СЕКТОРОВ aВыбросы ПФУ, ГФУ, SF6 при производстве
полупроводников

Оценивать выбросы от всех соединений совокупности навзвешенной по ПГП основе, поскольку все онииспользуются в данном процессе аналогичным образом.

Выбросы заменителей озоноразрушающих веществ
(заменители ОРВ)Оценивать выбросы от всех ХФУ и ПФУ, используемых вкачестве заменителей ОРВ в совокупности на взвешеннойпо ПГП основе, учитывая важность наличия
согласованного метода для всех источников ОРВ.

Выбросы ГФУ-23 при производстве ГХФУ-22СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
Выбросы CH4 в результате энтеральной ферментации
домашнего скота

Если эта категория источников является ключевой,вероятно, что крупный рогатый скот, буйволы и овцыбудут представлять собой наиболее значимые
подкатегории источников.

Выбросы CH4 в результате уборки, хранения ииспользования навоза

Если эта категория источников является ключевой,вероятно, что крупный рогатый скот и свиньи будут
представлять собой наиболее значимые подкатегории
источников.

Выбросы N2O в результате уборки, хранения ииспользования навоза
Выбросы CH4 и N2O в результате выжигания саванн

Оценивать CH4 и N2O отдельно.

Выбросы CH4 и N2O в результате сжигании
сельскохозяйственных отходов

Оценивать CH4 и N2O отдельно.

Прямые выбросы N2O из пахотных почвНепрямые выбросы N2O в результате применения азота всельском хозяйстве
Выбросы CH4 в результате производства рисаОТХОДЫ
Выбросы CH4 со свалок твердых отходов
Выбросы при обработке сточных водОценивать CH4 и N2O отдельно.

Выбросы при сжигании отходов

Оценивать CH4 и N2O отдельно.

ДРУГИЕ ИСТОЧНИКИПо мере возможности следует включать также и другие, неперечисленные выше источники прямых выбросов
парниковых газов.

aВ некоторых случаях составляющие кадастр учреждения могут внести некоторые модификации в настоящий перечень категорий
источников МГЭИК с целью отражения конкретных национальных условий.
bНакопители могут быть выделены в анализе.

Анализ может быть выполнен с использованием эквивалентных CO2 выбросов, рассчитанных с применением
потенциалов глобального потепления (ПГП), указанных Руководящих принципах для подготовки национальных
сообщений Сторон, включенных в приложение I к Конвенции, часть I – Руководящие принципы РКИК ООН дляпредставления докладов о годовых кадастрах (Руководящие принципы РКИК ООН), и приложении кКиотскому протоколу. 6 Каждый парниковый газ из каждой категории источников и поглотителей, следует
рассматривать отдельно, если только не существует особых методологических причин для рассмотрения газов всовокупности. Например, в секторе ЗИЗЛХ оценки будут готовиться для выбросов или абсорбции CO2, N2O и
CH4. Оценка ключевой категории должна проводиться для каждого из этих газов отдельно, поскольку методы,коэффициенты выбросов и соответствующие параметры являются разными для каждого из этих газов.

6Эта методология также в целом применима с использованием других схем взвешивания, однако пороговое значение дляанализа уровня 1 было выведено на основе концепции ПГП и может отличаться от других схем взвешивания.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.35

Глава 5. Комплексные вопросы

5.4.2.1

М ЕТОД УРОВНЯ 1 ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ КАТЕГОРИЙ
ИСТОЧНИКОВ И ПОГЛОТИТЕЛЕЙ

Метод уровня 1 для определения ключевых категорий позволяет оценить влияние различных категорий
источников и поглотителей на уровень и, возможно, тенденцию национального кадастра парниковых газов.
При наличии оценок национального кадастра за несколько лет эффективная практика заключается в оценке
вклада каждой категории как в уровень, так и в тенденцию национального кадастра. Если имеется кадастр
только за один год, то должна проводиться оценка уровня.
Метод уровня 1 может быть быстро завершен при помощи анализа сводных таблиц. Формат этого анализа
показан в таблицах 5.4.2 и 5.4.3. Для оценок уровня и тенденции предлагаются отдельные сводные таблицы,поскольку необходимо сортировать результаты анализа по двум разным колонкам, а итоги процесса
сортировании более сложно отслеживать, если анализы сводятся в одну и ту же таблицу. Для обеих таблиц
используется формат, аналогичный формату, описанному в главе 6 РУЭП2000 (МГЭИК, 2000) –Количественная оценка неопределенностей на практике. В подразделе 5.4.8 приводится пример применения
подхода уровня 1.

ОЦЕНКА УРОВНЯ
Вкладкаждой категории источников или поглотителей в общий уровень национального кадастра
рассчитывается согласно уравнению 5.4.1:
УРАВНЕНИЕ 5.4.1
ОЦЕНКА УРОВНЯ (УРОВЕНЬ 1)Оценка уровня ключевой категории = Оценка категории источниковили поглотителей/Общий вклад
Lx,t *= Ex,t* / Et*,где:
Lx,t* = оценка уровня для источника или поглотителя x в год t. Звездочка (*) показывает, что вклады всехкатегорий (включая категории ЗИЗЛХ) вносятся в качестве абсолютных величин.
Ex,t* =
Et*

Ex,t : абсолютная величина оценки выбросов или абсорбции категории x источников илипоглотителей в год t,= ∑ E x ,t : общий вклад, который представляет собой сумму абсолютных величин выбросов иxабсорбции в год t. Звездочка (*) показывает, что вклады всех категорий (включая категории
ЗИЗЛХ) вносятся в качестве абсолютных величин.
Поскольку как выбросы, так и абсорбция вносятся с положительным знаком 7 , общий вклад
может быть больше, чем общие выбросы страны за вычетом абсорбции.8
В таблице 5.4.2 приводится сводная таблица, которая может быть использована для оценки уровня. Эта сводная
таблица должна применяться в дополнение к оценке источников иных секторов, нежели ЗИЗЛХ, как этопоказано в РУЭП2000, таблица 7.2 в главе 7 (Методологический выбор и пересчет). В подразделе 5.4.8
приводится пример применения метода уровня 1.

7Абсорбция регистрируется с абсолютными значениями, чтобы избежать колеблющегося совокупного итогового значения
Lx,t , как это может произойти в том случае, если абсорбция регистрируется с отрицательными знаками, и таким образом
способствовать прямому толкованию количественного анализа.

8Это уравнение может применяться в любой ситуации независимо от того, является ли национальный кадастр парниковых
газов результирующим источником (что наиболее характерно) или результирующим поглотителем.

5.36

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий

ТАБЛИЦА 5.4.2
СВОДНАЯ ТАБЛИЦА ДЛЯ АНАЛИЗА В РАМКАХ УРОВНЯ 1 – ОЦЕНКА УРОВНЯ, ВКЛЮЧАЯ КАТЕГОРИИ ЗИЗЛХ
A
Категории источников/поглотителей МГЭИК

BПрямые
парниковые газыCОценка выбросов илиабсорбции за базовыйили текущий год(абсолютная величина)DEОценка уровня,Совокупный итогвключая ЗИЗЛХ, на колонки Dоснове колонки С

Итого

где:
Колонка A - перечень категорий источников и поглотителей МГЭИК (см. таблицу 5.4.1),
Колонка B - прямые парниковые газы,Колонка C - выбросы или абсорбция каждого парникового газа за базовый или текущий год, в единицах
эквивалента CO2. Оценки абсорбции регистрировались с абсолютными значениями
(положительные знаки),Колонка D - оценка уровня, включая ЗИЗЛХ, на основе колонки С с использованием уравнения 5.4.1,
Колонка E - совокупный итог колонки D.
В приведенной выше таблице результаты расчетов по уравнению 5.4.1, необходимых для оценки уровня,показаны в колонке D. Таким образом, величину оценки уровня, включая ЗИЗЛХ, следует вносить в колонку Dдля каждой категории. Все вносимые в колонку D величины должны быть положительными, поскольку
абсолютные величины поглотителей вносятся в колонку С для оценок абсорбции. Сумма всех вносимых вколонку D величин заносится в общую строку этой таблицы (отметим, что этот общий итог не будет равен
общему результирующему выбросу (или результирующей абсорбции)). После расчета данных, вносимых вколонку D, категории следует рассортировать в нисходящем порядке величины и внести совокупный итог вколонку Е. Ключевые категории, включая ЗИЗЛХ, – это те категории, на долю которых при их суммировании внисходящем порядке величины приходится до 95% итоговой величины колонки D. Обоснование выбора
порогового значения для метода уровня 1 объясняется в подразделе 5.4.7. Этот метод основан на РУЭП2000 иданных публикации Rypdal and Flugsrud (2001). Эффективная практика заключается также в тщательном
рассмотрении категорий, отнесенных к пороговому значению 95-97%, учитывая при этом критерии качества
(см. подраздел 5.4.3).
Оценка уровня должна проводиться за все годы, за которые имеются оценки для кадастра. Если предыдущие
оценки для кадастра не изменились, то нет никакой необходимости пересчитывать результаты анализа запредыдущие годы. Однако если какие-либо оценки изменились или были пересчитаны, следует обновить
результаты анализа за этот год. Любая категория, которая удовлетворяет пороговому значению в любой год,должна определяться как ключевая категория.

ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИИ
Вклад каждой категории источников или поглотителей в тенденцию в общем кадастре может быть оценен
согласно уравнению 5.4.2, если имеются данные для кадастра за период более одного года.
УРАВНЕНИЕ 5.4.29
ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИИ (УРОВЕНЬ 1)Оценка тенденции категории источников или поглотителей =(Оценка уровня категории источников или поглотителей) ● (Тенденция категории источниковили поглотителей – Общая тенденция) Tx,t* = Ex,t* / Et ●  [( Ex,t – EX,0 ) / Ex,t ] – [ ( Et – E0 ) / Et] ,
где:
Tx,t*

9

= оценка тенденции, которая представляет собой вклад тенденции категории источников илипоглотителей в тенденцию всего кадастра. Оценка тенденции всегда регистрируется какНорвежское управление по контролю за загрязнением и публикация Рипдала и Флугсруда (2001 г.).

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.37

Глава 5. Комплексные вопросы
абсолютная величина, т.е. отрицательная величина всегда регистрируется как эквивалентная
положительная величина. Звездочка (*) показывает, что, в отличие от уравнения 7.2 в главе 7
РУЭП2000, источники и поглотители сектора ЗИЗЛХ могут оцениваться посредством этого уравнения.
Ex,t*= Ex,t абсолютная величина оценки выбросов или абсорбции категории x источников илипоглотителей в год t,

Ex,t и Ex,0= реальные величины оценок категории x источников или поглотителей в годы t и 0,соответственно,Et и E 0= ∑ E x , t и ∑ E x ,0 общие оценки кадастра в годы t и 0, соответственно. Et and E0 отличают отxx

Et* и E0* в уравнении 5.4.1 тем, что абсорбция не регистрируется в качестве абсолютной
величины.
Тенденция категории источников или поглотителей – это изменение в выбросах или абсорбции конкретной
категории источников во времени, рассчитанное путем вычитания оценочного значения за базовый год (год 0)для категории x источников или поглотителей из оценочного значения за текущий год (год t) и последующего
деления на оценочное значение за текущий год.10Общая тенденция - это изменение в общих учитываемых в кадастре выбросах (или абсорбции) во времени,рассчитанное путем вычитания оценочного значения общих учитываемых в кадастре выбросов за базовый год(год 0) из оценочного значения за текущий год (год t) и последующего деления на оценочное значение натекущий год.
В тех случаях, когда выбросы текущего года для данной категории равны 0, это выражение может бытьпереформулировано, с тем чтобы не допустить попадания 0 в знаменатель (уравнение 5.4.3)11.

УРАВНЕНИЕ 5.4.3
ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИИ ПРИ НУЛЕВЫХ ВЫБРОСАХ ЗА ТЕКУЩИЙ ГОД 12
Tx,t* =  EX,0 / Et Оценка тенденции позволит определить категории, которые имеют тенденцию, отличную от тенденции общих
выбросов. Поскольку отличия в тенденции от уровня общих выбросов более значительны для более крупных
категорий выбросов и абсорбции (в абсолютных показателях), результаты отличия конкретной тенденции (т.е.
тенденция категории минус общая тенденция) умножаются на  Ex,t* / Et, с тем чтобы обеспечить надлежащее
взвешивание. Таким образом, ключевыми категориями будут те категории, в которых тенденции категории
значительно отклоняется от общей тенденции при взвешивании путем умножения на уровень выбросов илиабсорбции конкретной категории.
Таблица 5.4.3 представляет собой сводную таблицу, которая может быть использована для оценки тенденции.
Эта сводная таблица должна применяться в дополнение к оценке не связанных с ЗИЗЛХ источников, описанныхв РУЭП2000, глава 7 – Методологический выбор и пересчет, таблица 7.3. В подразделе 5.4.8 приводится
пример применения метода уровня 1.

10Хотя общепринятым является рассмотрение темпов роста в виде (Et – E0) / E0, где темпы роста измеряются отпервоначального значения в год 0, была разработана функциональная форма уравнения 7.2 в главе 7 РУЭП2000 в целях
сведения к минимуму случаев деления на 0 и обеспечения возможности для проведения анализа значимости категорий
источников с очень низкими выбросами в базовый год (например, заменителей озоноразрушающих веществ).

11Хотя это уравнение не приводится в РУЭП2000, оно также в целом применимо к категориям иным, нежели ЗИЗЛХ,поскольку оно было выведено из уравнения 5.4.2.

12

Эти результаты применяются, когда Ex,t=0 подставляются в уравнение 5.4.2.

5.38

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий

ТАБЛИЦА 5.4.3
СВОДНАЯ ТАБЛИЦА ДЛЯ АНАЛИЗА В РАМКАХ УРОВНЯ 1 – ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИИ, ВКЛЮЧАЯ КАТЕГОРИИ ЗИЗЛХ
A
Категории
источников/поглотителей
МГЭИК

BПрямые
парниковые
газы

CОценка забазовый годDОценка затекущий годEОценка
тенденции

F
Процент
вклада втенденцию

GСовокупный
итог колонки F

Итого

где:
Колонка A - перечень категорий МГЭИК (таблица 5.4.1),
Колонка B - прямые парниковые газы,Колонка C - оценки выбросов или абсорбции за базовый год, полученные на основе данных изнационального кадастра, в единицах эквивалента CO2. Поглотители регистрируются ввеличинах с указанием знака (положительные или отрицательные величины),Колонка D - оценка выбросов за текущий год, полученная на основе самых последних данных изнационального кадастра, в единицах эквивалента CO2. Поглотители регистрируются ввеличинах с указанием знака,Колонка E - оценка тенденции, рассчитанная по уравнению 5.4.2 и зарегистрированная в качестве
абсолютной величины,Колонка F - процентная доля в общее значение оценок в колонке E,Колонка G - совокупный итог колонки F, рассчитанный после сортировки записей в колонке F внисходящем порядке величины.
Категории ЗИЗЛХ, определенные в этом анализе, следует считать ключевыми в дополнение к тем категориям,которые были определены в ходе анализа, который не включает выбросы и абсорбцию в секторе ЗИЗЛХ. Еслидополнительные не связанные с ЗИЗЛХ категории определены в качестве ключевых в тех случаях, когда сектор
ЗИЗЛХ включен в данный анализ, их не следует первоначально считать ключевыми, а внимательно изучить наоснове качественных критериев.
Записи в колонках A, B и либо C, либо D должны быть идентичными тем, которые используются в таблице
5.4.2 «Сводная таблица для анализа в рамках уровня 1 оценка уровня - включая категории ЗИЗЛХ».
Содержащаяся в колонке С оценка базового года всегда должна включаться в сводную таблицу, хотя оценка затекущий год в колонке D будет зависеть от года анализа. Абсолютное значение Tx,t должно вноситься в колонку
E для каждой категории источников и поглотителей согласно уравнению 5.4.2, а сумма всех соответствующих
внесенных данных должна вноситься в итоговую строку таблицы.13 Вклад каждой категории в общее значениев колонке E в процентном выражении следует рассчитывать и вносить в колонку F. Категории (т.е. строки
таблицы) должны быть рассортированы в нисходящем порядке величины на основе колонки F. Совокупный
итог колонки F следует затем внести в колонку G. Ключевыми категориями являются те категории, которые вслучае их суммирования в нисходящем порядке величины, составят более 95 % общего значения колонки E.
Пример анализа в рамках уровня 1 для уровней тенденции проводится в разделе 5.4.8.

13

В отличие от оценки уровня, когда все вносимые в таблицу значения будут положительными, при оценке тенденции
появятся отрицательные значения, если выбросы из конкретной категории источников сокращаются в процентном
отношении в большей степени, чем выбросы всего кадастра в целом, или возрастают на меньшую величину. При данном
анализе отрицательные и положительные значения рассматриваются как эквивалентные, и в таблице регистрируются
соответствующие абсолютные значения.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.39

Глава 5. Комплексные вопросы

5.4.2.2

М ЕТОД УРОВНЯ 2 ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ
КАТЕГОРИЙ ИСТОЧНИКОВ И ПОГЛОТИТЕЛЕЙДля определения ключевых категорий источников и поглотителей может быть использован более сложный
подход в рамках уровня 2, основанный на результатах анализа неопределенностей, описанного в разделе 5.2(Идентификация и количественная оценка неопределенностей) настоящего доклада и в РУЭП2000, глава 6(Количественная оценка неопределенностей на практике). Подход уровня 2 соответствует эффективной
практике, хотя не является обязательным для ее осуществления. Составляющим кадастры учреждениям
рекомендуется использовать, по мере возможности, уровень 2, поскольку он может обеспечить дополнительное
представление об обоснованности того, что конкретные категории являются ключевыми, а также помочь
установить приоритеты в деятельности по повышению качества кадастра и уменьшению общей
неопределенности. Следует признать, что поскольку уровень 1 представляет собой упрощенный подход,применение подходов уровня 1 и уровня 2 может привести к появлению некоторых различий в ключевых
категориях. В подобных ситуациях следует использовать результаты подхода уровня 2.
В частности, важно помнить о том, что категория ЗИЗЛХ может охватывать обширные потоки, а выбросы иабсорбция могут быть исключены. При анализе в рамках уровня 2 возможной может оказаться оценка науровне даже более подробных подоценок. В подобной ситуации необходимо в соответствующих случаях
оценивать и моделировать корреляции. Если анализ основан на уровне 1, эти случаи следует оценивать сиспользованием качественных критериев, описанных в разделе 5.4.3.

ПРИМЕНЕНИЕ ОЦЕНОК НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
КЛЮЧЕВЫХ КАТЕГОРИЙ ИСТОЧНИКОВ И ПОГЛОТИТЕЛЕЙ
Анализ ключевой категории может быть расширен путем введения национальных оценочных значений
неопределенностей категорий, описанных в разделе 5.2. Для этой цели достаточны оценки неопределенностей,основанные на подходе уровня 1, описанного в разделе 5.2, однако в случае их наличия следует использовать
оценки, основанные на подходе к оценке неопределенностей в рамках уровня 2. Неопределенности категорий
вводятся путем взвешивания результатов оценки уровня и оценки тенденции в рамках уровня 1 посредством
умножения на относительную неопределенность конкретной категории. Ниже показаны уравнения ключевых категорий.

ОЦЕНКА УРОВНЯ
Уравнение 5.4.4 описывает оценку уровня в рамках уровня 2, включая неопределенность. Результаты этойоценки (LUx,t) идентичны результатам количественной оценки неопределенностей на практике, как этопоказано в колонке H таблицы 6.1 главы 6 РУЭП2000. Таким образом, если таблица заполнена полностью, нетнеобходимости пересчитывать уравнение 5.4.4.

УРАВНЕНИЕ 5.4.4
ОЦЕНКА УРОВНЯ (УРОВЕНЬ 2)Оценка уровня с учетом неопределенности = Оценка уровня в рамках уровня 1 ● Относительная
неопределенность категории
LUx,t = Lx,t ● Ux,t,где:
LUx,t =

оценка уровня с учетом неопределенности,

Lx,t

=

рассчитанная, как в уравнении 5.4.1,

Ux,t

=

относительная неопределенность категории в год t, рассчитанная согласно описанию, данномув разделе 5.2. Относительная неопределенность всегда будет иметь положительный знак.

Ключевые категории определяются с учетом категорий, которые добавляют до 90% итоговой величины общего
значения LUx,t. Эти 90 % составляли основу для выведения порогового значения, использованного при анализе
уровня 1 (см. подраздел 5.4.7 и Rypdal and Flugsrud (2001).

ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИИ
Уравнение 5.4.5 показывает, каким образом оценка тенденции в рамках уровня 2 может быть расширена длявключения неопределенности.

5.40

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий

УРАВНЕНИЕ 5.4.5
ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИИ (УРОВЕНЬ 2)Оценка тенденции с учетом неопределенности = Оценка тенденции в рамках уровня 1 ●Относительная неопределенность категории
TUx,t = Tx,t ● Ux,t,где:
TUx,t =

оценка тенденции с учетом неопределенности,

Tx,t

=

оценка тенденции, рассчитанная, как в уравнении 5.4.2,

Ux,t

=

относительная неопределенность категории в год t рассчитанная по описанию в разделе 5.2.
Относительная неопределенность будет всегда иметь положительный знак.

Ключевые категории определяются с учетом категорий, которые добавляют до 90% итоговой величины общего
значения TUx,t. Эти 90 % составляли основу для выведения порогового значения, использованного при анализе
уровня 1 (см. подраздел 5.4.7 и Rypdal and Flugsrud (2001)).

ВВЕДЕНИЕ АНАЛИЗА МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛОВ разделе 5.2 (Идентификация и количественная оценка неопределенностей) анализ методом Монте-Карло
представлен как подход в рамках уровня 2 для количественной оценки неопределенностей. В то время как дляанализа уровня 1 требуются упрощенные исходные предположения для выведения неопределенностей для каждой
категории, анализы типа анализов методом Монте-Карло позволяют работать с большими неопределенностями,сложными случаями плотности распределения вероятностей, корреляциями и сложными уравнениями для оценки
выбросов. Результаты анализа неопределенности уровня 2 могут непосредственно использоваться в уравнениях
5.4.4. и 5.4.5. Если неопределенности являются асимметричными, следует использовать более значительное
расхождение между средним значением и доверительным пределом.
Анализ методом Монте-Карло и другие статистические средства могут также использоваться для проведения
анализа чувствительности с целью непосредственного определения главных факторов, способствующих общей
неопределенности. Таким образом, анализ методом Монте-Карло или аналогичный анализ может являться
ценным средством для анализа ключевых категорий. Этот метод может быть использован, например, дляанализа более детализированных категорий источников (посредством моделирования корреляций),коэффициентов выбросов и данных о деятельности отдельным образом (для определения в первую очередь
ключевых параметров, а не ключевых категорий). Анализ ключевых параметров может быть основан навышеприведенных уравнениях 5.4.4 и 5.4.5 и проведен посредством объединения коэффициентов корреляций
между входными и выходными данными (Morgan and Henrion, 1990) или путем использования других
соответствующих методов.

5.4.3

Соображения качестваВ некоторых случаях из результатов анализа ключевых категорий по уровню 1 или уровню 2 невозможно
определить все категории, которые следует расставить в приоритетном порядке в системе кадастра.
В РУЭП2000 приведет перечень качественных критериев для учета конкретных обстоятельств, которые
невозможно сразу отразить в количественной оценке. Эти критерии следует применять к категориям, которыене определяются при количественном анализе, и если определяются дополнительные категории, то их можно
добавить к перечню ключевых категорий.
Для того чтобы был учтен сектор ЗИЗЛХ, были несколько уточнены соображения качества, изложенные вглаве 7 РУЭП2000:•

Методы и технологии смягчения воздействий. В случае, когда выбросы из какой-либо категории
уменьшаются или абсорбция увеличивается благодаря использованию методов смягчения воздействий наизменение климата, эффективная практика заключается в определении этих категорий в качестве ключевых.

•Высокий ожидаемый рост выбросов или абсорбции. В случае, когда составляющее кадастр учреждение
ожидает в будущем значительный рост выбросов или абсорбции в какой-либо категории, емурекомендуется определять эту категорию в качестве ключевой. Некоторые из этих категорий будут
определены в ходе оценки тенденции или будут определены в будущем. Ввиду важного значения

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.41

Глава 5. Комплексные вопросы
скорейшего осуществления метода эффективной практики более высокого уровня, существенное значение
имеет, однако, определение категории на данном этапе с использованием качественных критериев.
•Высокая неопределенность. Если составляющие кадастр учреждение не принимает во внимание должным
образом неопределенность, используя метод уровня 2 для определения ключевых категорий, оно может
пожелать определить в качестве ключевых наиболее неопределенные категории источников. Этообъясняется тем, что наибольших уменьшений общей неопределенности кадастра можно достичь путем
совершенствования оценок категорий с высокой неопределенностью.

•Неожиданно высокие или низкие выбросы или абсорбция. Когда выбросы или абсорбция гораздо вышеили ниже по сравнению с ожидаемыми при использовании методов, изложенных в Руководящих принципах
МГЭИК или в главах 3 или 4 настоящего доклад (например, из-за использования национального
коэффициента выбросов), эти категории следует определять в качестве ключевых. Особое внимание
следует уделять также ОК/КК (раздел 5.5) и документации для этих категорий.

•Крупные накопления. Когда в результате вычитания крупных выбросов и абсорбции образуется
небольшой результирующий поток, неопределенность может быть весьма высокой. Таким образом, припереходе от уровня 1 к методам оценки более высокого уровня может меняться порядок категорий
источников МГЭИК, и категории, которые были ранее незначительными, могут стать значительными.

•Обезлесение. При количественном анализе ключевой категории обезлесение разбрасывается по разным
категориям изменений в землепользовании (например, земли, которые переустраиваются в пастбища
угодья, рассматриваются отдельно от земель, переустраиваемых в возделываемые земли). Для обеспечения
согласованности с Руководящими принципами МГЭИК странам следует определять и суммировать оценки
выбросов, связанные с переустройством лесов, с любыми другими категориями земель. «Обезлесение»следует рассматривать в качестве ключевой категории, если сумма больше, чем самая маленькая категория,которая считается ключевой при количественном анализе. В таком случае страны могут рассмотреть также
вопрос о том, какие переустройства земель имеют существенное значение для оценки (т.е. их долясоставляют более 30%) и классифицировать их в качестве ключевых.

•Полнота. Ни подход уровня 1, ни подход уровня 2 не дают правильных результатов, если кадастр является
неполным. Несмотря на это анализ может быть осуществлен, но в число неоцененных категорий могут
попасть ключевые категории. В подобных случаях эффективная практика заключается в качественной
оценке потенциальных ключевых категорий с использованием вышеуказанных соображений качества.
В Руководящих принципах МГЭИК (МГЭИК, 1997 г.), РУЭП2000 (МГЭИК, 2000 г.) и в настоящем докладе
приводится перечень потенциальных категорий источников и поглотителей.
Кадастр страны саналогичными национальными условиями также нередко может дать полезные указания в отношении
потенциальных ключевых категорий.

Для каждой определенной ключевой категории составляющее кадастр учреждение должно определить, имеютли некоторые подкатегории особенно важное значение (т.е. представляют значительную долю выбросов илиабсорбции). Эффективная практика заключается в определении того, какие подкатегории являются особенно
важными, и в сосредоточении усилий на методологических усовершенствованиях этих подкатегорий.

5.4.4

Определение ключевых категорий согласно статьям
3.3 и 3.4 Киотского протокола

Концепция ключевых категорий может также применяться для выбора соответствующих эффективной
практике методов оценки выбросов и абсорбции, являющихся результатом деятельности, осуществляемой
согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола к РКИК ООН. Ключевые категории для представления
информации согласно Киотскому протоколу могут быть определены в соответствии с руководящими
указаниями, содержащимися в настоящем разделе. В главе 4 содержатся подробные руководящие указания
относительного того, каким образом учитывать определение ключевых категорий в рамках методологического
выбора для подготовки оценок согласно Киоткому протоколу.
Учитывая отсутствие какого-либо опыта в области подготовки этих оценок согласно Киотскому протоколу,предполагается, что основа для оценки ключевых категорий согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола
является аналогичной основе для оценки, которая осуществляется для кадастра РКИК ООН. В любом случае,когда категория определяется в качестве ключевой в кадастре РКИК ООН, связанная с ней деятельность
согласно Киотскому протоколу должна рассматриваться в качестве ключевой при представлении информации
5.42Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий
согласно требованиям Киотского протокола. 14 Определение ключевых категорий согласно Киотскому
протоколу также должно будет включать некоторые качественные оценки, поскольку не всегда существует
бесспорное соответствие между категориями РКИК ООН и видами деятельности, определенными в Киотском
протоколе. Страна может также осуществлять количественный подход уровня 2 для определения ключевых
категорий своего кадастра, включая деятельность согласно Киотскому протоколу. Результаты этой оценки вбольшинстве обстоятельств приведут к получению меньшего количества ключевых категорий сектора ЗИЗЛХ.
Таблица 5.4.4 может быть использована для установления связей между категориями главы 3 и категориями
главы 4, для целей определения ключевых категорий согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола.

ТАБЛИЦА 5.4.4
СВЯЗЬ МЕЖДУ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ, ОПРЕДЕЛЕННОЙ В ГЛАВЕ 3 И ГЛАВЕ 4, И КАТЕГОРИЯМИ ИСТОЧНИКОВ/ПОГЛОТИТЕЛЕЙ
МГЭИК ДЛЯ ЗИЗЛХ
1Категории главы 32Категории
главы 4ЛЕСНЫЕ ПЛОЩАДИ
Лесные площади, остающиеся лесными площадями
(управляемые)УЛХ, УПУ,УПЗЗемли, переустроенные в лесные площади (управляемые)О

3Ключевая категория, если пункт вколонке 1 определен в качестве
ключевого при анализе кадастра
РКИК ООН aВОЗДЕЛЫВАЕМЫЕ ЗЕМЛИ
Возделываемые земли, остающиеся возделываемыми землями УЛЗ, ВРПЗемли, переустроенные в возделываемые земли

ОБ, ВРП, УПЗПАСТБИЩА
Пастбища или пастбищные угодья, остающиеся пастбищамиили пастбищными угодьями (управляемые)УПУ, ВРП

Земли, перестроенные в пастбища и пастбищные угодья
(управляемые)ОБ, ВРП,УПУВОДНО-БОЛОТНЫЕ УГОДЬЯ
Водно-болотные угодья, остающиеся водно-болотными
угодьями (управляемыми)ВРПЗемли, переустроенные в водно-болотные угодья

ОБ, ВРП

ПОСЕЛЕНИЯ
Поселения, остающиеся поселениями

ВРПЗемли, переустроенные в поселения

ОБ, ВРП

ПРОЧИЕ ЗЕМЛИ

abПрочие земли, остающиеся прочими землями
Земли, переустроенные в другие земли
abОБДеятельность согласно статье 3.4, только если она избирается.
Теоретически восстановление растительного покрова может происходить в обеих подкатегориях.
УЛХ: управление лесным хозяйством, ОЛ: облесение и лесовозобновление, УПЗ: управление пахотными землями, ОБ: обезлесение,ВРП: восстановление растительного покрова, УПУ: управление пастбищными угодьями.

В левой колонке перечисляются категории главы 3, которые могут быть использованы при анализе ключевых
категорий кадастра РКИК ООН. 15 Если любая из этих категорий определяется в качестве ключевой, тодеятельность согласно Киотскому протоколу в соответствующей правой колонке следует первоначально

14Это относится также к тем случаям, когда имеется лишь частичное дублирование с кадастром РКИК ООН.

15Если данный анализ основан на категориях источников/поглотителей МГЭИК (1996 г.), то данное преобразование будет
менее точным. Установление соответствия показано в разделе 3.1 главы 3.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.43

Глава 5. Комплексные вопросы
рассматривать в качестве ключевой. В то же время, поскольку в некоторых случаях несколько видов
деятельности согласно Киотскому протоколу потенциально могут являться ключевыми, эффективная
практика заключается в качественном изучении того, который из возможных видов деятельности фактически
является ключевым. Например, если земли, переустроенные в пастбища и пастбищные угодья, определены вкачестве ключевой категории, это может быть связано с обезлесением, восстановлением растительного
покрова, управлением пастбищными угодьями или изменениями в землепользовании, которые не охватываются
Киотским протоколом. Площадь земель, затронутых восстановлением растительного покрова, может оказаться
гораздо меньшей по сравнению с площадью земель категории главы 3, в которой осуществляется этадеятельность. В подобном случае, а также если восстановление растительного покрова определяется в качестве
потенциальной ключевой категории согласно таблице 5.4.4, то страны могут отдельным образом оценить
важность выбросов и абсорбции парниковых газов в процессе восстановления растительного покрова посравнению с другой категорий (или категориями). Эффективная практика заключается в объяснении идокументальном оформлении данных о том, какие из потенциально ключевых категорий в конечном итоге
определяются в качестве ключевых для цели представления информации согласно Киотскому протоколу.
Кроме того, эффективная практика заключается в учете следующих соображений при определении ключевых
категорий для целей оценок, составляемых согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола:•Как показано в таблице 5.4.4, несколько видов деятельности согласно Киотскому протоколу могут иметь
место в рамках более чем одной категории кадастра РКИК ООН. В подобных случаях эффективная
практика заключается в учете всех выбросов и абсорбции в результате данной деятельности для целей
анализа ключевой категории. Если требуется применение этого подхода, то деятельность следует
рассматривать в качестве ключевой, когда выбросы и абсорбция в совокупности больше, чем выбросы изсамой маленькой категории, которая определена в качестве ключевой в кадастре РКИК ООН (включая ЗИЗЛХ).

•Если при использовании количественных методов категория не определяется в качестве ключевой длянастоящего года, однако ожидается ее значительное расширение в будущем, ее следует определять вкачестве ключевой. Это может произойти в случае крупномасштабной программы облесения, когда впервые годы имеются лишь небольшие поглотители, однако в последующий период ожидаются более
крупные показатели.

•В некоторых случаях имеется возможность того, что выбросы или абсорбция в результате деятельности
согласно Киотскому протоколу могут опережать выбросы или абсорбцию ассоциированной категории вкадастре РКИК ООН. В подобном случае деятельность согласно Киотскому протоколу следует определятьв качестве ключевой, если сопутствующие ей выбросы/абсорбция превышают выбросы в рамках самой
маленькой категории, которая определяется в качестве ключевой в кадастре РКИК ООН (включая ЗИЗЛХ).

Для каждой ключевой категории составляющему кадастр учреждению следует определять, являются лиопределенные категории особенно важными (т.е. представляют значительную долю выбросов или абсорбции).
Например, если было избрано и определено в качестве ключевой категории управление пахотными землями, тоэффективная практика заключается в определении того, какие подкатегории являются наиболее важными, исосредоточении усилий на методологических усовершенствованиях этих подкатегорий. Согласно описанию,данному в подразделе 5.4.2.2, количественную оценку ключевой категории можно осуществить только на более
детализированном уровне, если могут быть учтены корреляции между входными данными.
Ввиду особых требований, связанных с методологиями и проверкой достоверности оценок для проектов вобласти ЗИЗЛХ согласно статьям 6 и 12 Киотского протокола, проекты не были включены в концепцию
ключевых категорий. В разделе 4.3 главы 4 содержатся руководящие указания по эффективной практике вотношении того, каким образом следует готовить эти оценки для кадастров ЗИЗЛХ согласно требованиям кпредставлению информации по Киотскому протоколу.

5.4.5

Применение результатов

Определение ключевых категорий в национальных кадастрах является важным, поскольку имеющиеся дляподготовки кадастров ресурсы ограничены, и их использование должно осуществляться в приоритетном
порядке. Весьма важно подготовить оценки для всех категорий, с тем чтобы обеспечить полноту охвата. Помере возможности следует специально рассматривать ключевые категории в рамках двух важных аспектов
кадастра. На рисунке 5.4.2 показана схема принятия решений о выборе метода эффективной практики,5.44

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий
которая представляется собой измененный вариант рисунка 7.4 главы 7 РУЭП2000, с тем чтобы сделать этусхему применимой к сектору ЗИЗЛХ.

Рисунок 5.4.2

Схема принятия решений о выборе метода эффективной практики

Рассматриваетсяли данная категорияв качестве ключевой
категории?

НетВыбрать метод
эффективной
практики,соответствующей
имеющимся данным

ДаИмеются лиданные, позволяющие
следовать конкретным длякатегории руководящим
указаниям по эффективной
практике,относящимся кключевым
категориям?

ДаОценить выбросы иабсорбцию, следуя
конкретным для категории
руководящим указаниям поэффективной практике дляключевых категорий

Нет

Можно
ли собрать данныебез нанесения значительного
ущерба ресурсам, предназначенным для других
ключевых категорий?

Нет

Да

Принять меры для сбора
данных

Выбрать метод эффективной практики,соответствующий имеющимся данным изадокументировать причину того,почему невозможно следовать
конкретным для категории руководящим
указаниям

Во-первых, необходимо сосредоточить дополнительное внимание на ключевых категориях в том, что касается
методологического выбора. Как показано на схеме принятия решений на рисунке 5.4.2, составляющим кадастр
учреждениям рекомендуется использовать конкретные методы эффективной практики для данных ключевых
категорий, за исключением тех случаев, когда для этого нет ресурсов. В отношении большинства категорий
предлагаются методы более высокого уровня (т.е. уровня 2 и 3) для ключевых категорий, хотя это не всегда
целесообразно. Для получения рекомендаций относительно конкретного применения этого принципа кключевым категориям, составляющим кадастр учреждениям следует обращаться к схемам принятия решений,изложенным в главе 3. При представлении информации согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола могут
возникнуть особые требования в отношении методологического выбора. Эти требования объясняются в главе 4настоящего доклад.
Во-вторых, эффективная практика для ключевых категорий заключается в уделении дополнительного
внимания вопросам обеспечения качества и контроля качества (ОК/КК). В разделе 5.5 даются подробные
инструкции о ОК/КК для категорий сектора ЗИЗЛХ в кадастре.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.45

Глава 5. Комплексные вопросы

5.4.6

Отчетность и документация

Эффективная практика заключается в четком документальном оформлении ключевых категорий в кадастре.
Эта информация весьма важна для объяснения выбора метода для каждой категории. Кроме того,составляющим кадастр учреждениям следует приводить перечень тех критериев, по которым каждая категория
была определена в качестве ключевой (например, уровень, тенденция или качественные критерии), а также
метод, использованный для проведения количественного анализа ключевой категории (например, уровень 1 илиуровень 2). Для регистрации результатов анализа ключевой категории может быть использована таблица 5.4.5.
ТАБЛИЦА 5.4.5
РЕЗЮМЕ АНАЛИЗА КЛЮЧЕВЫХ КАТЕГОРИЙ
Количественный метод, используемый для анализа ключевых категорий: уровень 1 ❒ уровень 2 ❒
A

B

C

D

E

Категория
источников/поглотителей
МГЭИКПрямые парниковые
газыИндикатор
ключевой категории
(«Да» или «Нет»)Если «Да» в колонке
С, критерии дляопределения

Замечания

где:Колонка A - Перечень категорий МГЭИК – вносимые данные должны быть теми же, что и в колонке А втаблицах 5.4.2 и 5.4.3,
Колонка B - Прямые парниковые газы - вносимые данные должны быть такими же, что и в колонке В втаблицах 5.4.2 и 5.4.3,
Колонка C - Индикатор ключевой категории – вносить «Да», если категория является ключевой,Колонка D - Критерии, по которым была определена ключевая категория – для каждой категории
источников, определенной в колонке С, вносить одну или более из следующих записей:«уровень» для оценки уровня, «тенденция» для оценки тенденции, или «качественные» длякачественных критериев,Колонка E - Замечания – вносить любые объяснительные записи.

5.4.7

Выведение порогового значения для анализа
ключевой категории в рамках уровня 1Пороговые значения для уровня и тенденции были выведены на основе той же самой методологии, которая
использовалась в РУЭП2000, однако с введением более полного комплекта данных, более продолжительного
временного ряда и сектора ЗИЗЛХ. Более подробное описание изложенного в РУЭП2000 метода определения
порогового значения документально излагается в публикации Flugsrud et al. (1999). Для порогового значения
уровня была установлена связь между процентной долей выбросов и суммой неопределенностей каждой
категории источников или поглотителей на примере национальных кадастров парниковых газов 30 Сторон,включенных в приложение I к Рамочной конвенции Организации Объединенных Наций об изменении климата
(РКИК ООН).
Как и в РУЭП2000, пороговое значение было определено для охвата 90% суммы
неопределенностей каждой категории, поскольку это обычно дает 10-15 ключевых категорий источников
(Rypdal and Flugsrud, 2001). Анализ основан на данных, полученных из секретариата РКИК ООН за 1990 и
1999 гг. (на май 2002 г.). Комплект данных, использованных для определения порогового значения тенденций,является более ограниченным и включает только 16 стран, поскольку немногие страны представили достаточно
подробные данные за оба указанных года.

5.4.7.1

П РЕДПОЛОЖЕНИЯ В ОТНОШЕНИИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ

Данный анализ основан на оценке неопределенностей, содержащейся в таблице 5.4.6 . Анализ

5.46

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий
чувствительности показывает, что результаты являются довольно стабильными в отношении предположений,касающихся неопределенностей.
Для источников, не входящих в сектор ЗИЗЛХ, предполагаемые
неопределенности составляют: CO2 - 5%, CH4 - 25 %, N2O - 100%. Парниковые газы иные, нежели CO2 (N2O иCH4), были включены для сектора ЗИЗЛХ в той степени, в которой о них была получена информация, при этомнеопределенности предполагались такими же, как для сектора иного, нежели ЗИЗЛХ.

ТАБЛИЦА 5.4.6
ПРЕДПОЛАГАЕМЫЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОРОГОВОГО ЗНАЧЕНИЯ КЛЮЧЕВОЙ
КАТЕГОРИИ, ВКЛЮЧАЯ ЗИЗЛХ

Неопределенности чистых выбросов илиабсорбции CO2± 50 %

Изменения в лесной и древесной биомассе
Переустройство леса и пастбищ
Оставление управляемых земель

- 50 до + 100 %- 50 дo + 100 %Выбросы и абсорбция почвой

- 50 дo + 100 %Другие категории ЗИЗЛХ

- 50 дo + 100 %5.4.7.2

У РОВЕНЬ ВЫБРОСОВВ РУЭП2000 пороговое значение определено на уровне 95% общих выбросов. Модель оценок выбросов,которая необходима для учета 90% суммы неопределенностей категорий в комплекте данных, включая ЗИЗЛХ,аналогична модели, которая приводилась ранее (как показано на рисунке 5.4.3 ниже).

Рисунок 5.4.3

График зависимости совокупной неопределенности от совокупных выбросов

Совокупная неопределенность

100 %
90 %
80 %
70 %
60 %
50 %
40 %
30 %
20 %
10 %
0%
0%

90 %

99 %
99,9 %
Совокупные выбросы

99.99%

Примечание. Пунктирными линиями показано разделение 95-процентного порогового значения при 90% суммы вклада неопределенностей.
Источник. Данные, сообщенные Сторонами РКИК ООН, и предполагаемые неопределенности.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.47

Глава 5. Комплексные вопросы

Доля выбросов, необходимая для достижения 90% суммы вклада неопределенностей вразные кадастры. С ЗИЗЛХ и без него (с ЗИЗЛХ используются абсолютные значения
выбросов)Доля выбросов, необходимая длядостижения 90% неопределенности

Рисунок 5.4.4

99% - < 100%98% - < 99%97% - < 98%
96% - < 97%
95% - < 96%94% - < 95%
93% - < 94%
92% - < 93%
91% - < 92%
90% - < 91%
85% - < 90%
70% - < 85%

0

2

4

6

8

10

Количество кадастровБез ИЗЛХС ИЗЛХ

Источник. Данные, сообщенные Сторонами РКИК ООН, и предполагаемые неопределенности.

На рисунке 5.4.4 показано, что когда включены выбросы и абсорбция в секторе ЗИЗЛХ, требуется чутьменьшая доля общих выбросов (в абсолютном показателе) для учета 90% суммы неопределенностей категории
источников и поглотителей. Для 30 проанализированных кадастров средняя доля составляла 97,1% без ЗИЗЛХ
и 96,8% с ЗИЗЛХ. Это объясняется тем, что некоторые выбросы или абсорбция в секторе ЗИЗЛХ являются
крупными и характеризуются высокой неопределенностью.
Пороговое значение должно быть весьма высоким, чтобы дать возможность определить все ключевые
категории уровня 2 во всех кадастрах. Важно помнить о том, что подход уровня 2 является наиболее строгим
подходом к определению ключевых категорий, поскольку учитывается неопределенность. Высокое пороговое
значение будет означать, что многие неключевые категории согласно уровню 2 определяются при помощи
подхода уровня 1. По этой причине было решено, что наиболее эффективно будет установить пороговое
значение на уровне 95% и рекомендовать странам применять качественные критерии к категориям,характеризующимся значения от 95 до 97%.
Вывод заключается в том, что раннее определенное пороговое значение в 95% также рекомендуется длякомплексного анализа, включая категории ЗИЗЛХ.

5.4.7.3

Т ЕНДЕНЦИЯ

Пороговое значение было установлено для определения 90% суммы Tx,t* (уравнение 5.4.2) в кадастрах. Нарисунке 5.4.5 показана та же модель для тенденции, что и модель на рисунке 5.4.4 для уровня. Если включены
выбросы и абсорбция в секторе ЗИЗЛХ, требуется меньшая доля общей оценки (по абсолютной величине) дляучета 90% суммы Tx,t*.16 Это также объясняется тем, что некоторые выбросы и абсорбция в секторе ЗИЗЛХ взначительной мере влияют на тенденцию и высокую неопределенность.

16Имеющиеся данные практически не позволяют включать в анализ ГФУ, ПФУ и SF6. В то же время эти газы следует
включать, если это возможно, когда применяется данный метод.

5.48

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий

Доля выбросов, необходимая для достижения
90% неопределенности тенденции

Рисунок 5.4.5

Доля выбросов, необходимая длядостижения 90% суммы вклада
неопределенности тенденции в разные кадастры. С ЗИЗЛХ и без него (сЗИЗЛХ используются абсолютные значения выбросов)98% - < 100%96% - < 98%
94% - < 96%92% - < 94%
90% - < 92%
88% - < 90%
86% - < 88%
84% - < 86%
82% - < 84%
80% - < 82%

0

1

2

3

4

5

6

Количество кадастровБез ИЗЛХС ИЗЛХ

Источник. Данные, сообщенные Сторонами РКИК ООН, и предполагаемые неопределенности.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.49

Глава 5. Комплексные вопросы

5.4.8

Пример анализа ключевой категории уровня 1Данный пример является иллюстрацией применения подхода уровня 1, основанного на представленном
кадастре для страны, включенной в приложение I. Показана оценка как уровня, так и тенденции.
ТАБЛИЦА 5.4.7
ПРИМЕР ОЦЕНКИ УРОВНЯa
A

B

C

D’

E’

D

E

Совокупное
Оценка за Оценка заАбсолютная
Категории
Оценка Совокупное
Оценка
Прямые базовый базовый
итоговое
величина
источников
уровня без итоговое
уровня с значение колонки
илиилипарниоценки заМГЭИКD (дополнитеЗИЗЛХ, из значение
ЗИЗЛХ, изковые текущий текущий
базовый или(МГЭИК
колонки С колонки D’ колонки C льные источники
газы
год с
год без
текущий год
1996 г.)ЗИЗЛХ)
ЗИЗЛХ
ЗИЗЛХ
Сумма

535375- 61309643884b1

1

1.AA.3CO2138822..

138822

0,259

0,259

0,216

0,216

1.AA.4CO2102167..

102167

0,191

0,450

0,159

0,374

5.A

CO2

..

- 84861

84861

..

0,450

0,132

0,506

1.AA.2

CO2

77213

..

77213

0,144

0,594

0,120

0,626

1.AA.1

CO2

61389

..

61389

0,115

0,709

0,095

0,721

4.D

N2O

51152

..

51152

0,096

0,805

0,079

0,801

4.A

CH4

27942

..

27942

0,052

0,857

0,043

0,844

6.A

CH4

16440

..

16440

0,031

0,887

0,026

0,870

5.B

CO2

..

12540

12540

..

0,887

0,019

0,889

2.B

N2O

11093

..

11093

0,021

0,908

0,017

0,906

2.A

CO2

10371

..

10371

0,019

0,928

0,016

0,923

5.E

N2O

..

5550

5550

..

0,928

0,009

0,931

1.B.2

CO2

4006

..

4006

0,007

0,935

0,006

0,937

4.B

CH4

3644

..

3644

0,007

0,942

0,006

0,943

2.C

CO2

3443

..

3443

0,006

0,948

0,005

0,948

5.D

CO2

..

3370

3370

..

0,948

0,005

0,954

1.AA.3

N2O

3174

..

3174

0,006

0,954

0,005

0,959

4.B

N2O

3109

..

3109

0,006

0,960

0,005

0,963

1.AA.4

CH4

2817

..

2817

0,005

0,965

0,004

0,968

2.B

CO2

2723

..

2723

0,005

0,970

0,004

0,972

1.B.1

CH4

2658

..

2658

0,005

0,975

0,004

0,976

6.C

CO2

2287

..

2287

0,004

0,980

0,004

0,980

1.B.2

CH4

1906

..

1906

0,004

0,983

0,003

0,983

5.E

CH4

..

1880

1880

..

0,983

0,003

0,986

1.AA.4

N2O

1456

..

1456

0,003

0,986

0,002

0,988

3.A

CO2

823

..

823

0,002

0,987

0,001

0,989

1.AA.2

N2O

796

..

796

0,001

0,989

0,001

0,990

1.AA.1

N2O

683

..

683

0,001

0,990

0,001

0,991

6.B

N2O

665

..

665

0,001

0,991

0,001

0,992

3.D

CO2

658

..

658

0,001

0,993

0,001

0,993

5.50

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий
Таблица 5.4.7 (продолжение)Пример оценки уровняa
A

B

C

D’

E’

D

E

Совокупное
Оценка за Оценка заАбсолютная
Категории
итоговое
Оценка
Оценка Совокупное
Прямые базовый базовый
величина
источников
уровня с значение колонки
уровня без итоговое
илиилипарниоценки заМГЭИКЗИЗЛХ, изЗИЗЛХ, из значение
ковые текущий текущий
D (дополнитебазовый или(МГЭИК
колонки С колонки D’ колонки C льные источникигод сгод без
газытекущий год
1996 г.)ЗИЗЛХ)
ЗИЗЛХ
ЗИЗЛХ
2.D

CO2

656

..

656

0,001

0,994

0,001

0,994

3.D

N2O

613

..

613

0,001

0,995

0,001

0,995

4.D

CH4

482

..

482

0,001

0,996

0,001

0,996

6.C

N2O

402

..

402

0,001

0,997

0,001

0,997

6.C

CH4

368

..

368

0,001

0,997

0,001

0,997

6.D

CH4

359

..

359

0,001

0,998

0,001

0,998

1.AA.3

CH4

312

..

312

0,001

0,999

0,000

0,998

6.B

CH4

282

..

282

0,001

0,999

0,000

0,999

5.B

CH4

..

236

236

..

0,999

0,000

0,999

4.C

CH4

163

..

163

0,000

0,999

0,000

0,999

3.B

CO2

136

..

136

0,000

1,000

0,000

1.000

1.AA.2

CH4

81

..

81

0,000

1,000

0,000

1,000

2.B

CH4

55

..

55

0,000

1,000

0,000

1.000

5.C

CO2

..

- 48

48

..

1,000

0,000

1,000

1.AA.1

CH4

28

..

28

0,000

1,000

0,000

1,000

5.B

N2O

..

24

24

..

1,000

0,000

1,000

1.B.2

N2O

0

..

0

0,000

1,000

0,000

1,000

a

Затемненные части таблицы показывают величины для совокупной оценки, которая определяет ключевые категории для данного уровня.

bЭта сумма отличается от суммы двух колонок слева, поскольку абсорбция суммируется в виде абсолютных величин.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.51

Глава 5. Комплексные вопросы

ТАБЛИЦА 5.4.8
АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИИ С ЗИЗЛХ a
A

B

C

D

E

Категории
источников
МГЭИК(МГЭИК, 1996 г.)Прямые
парниковые
газыОценка забазовый годОценка затекущий годОценка
тенденции

486002474066

0,162226

1

Сумма

5.52

F

G

Процент вклада Совокупныйв тенденцию итог колонки F

1.AA.3CO21191561388220,046486

0,28655

0,28655

2.B

N2O

27775

11093

0,03292

0,202928

0,489477

5.A

CO2- 75330- 84861

0,023418

0,144352

0,63383

1.AA.4CO294375

1021670,020804

0,128239

0,762069

1.AA.1

CO2

65495

61389

0,005139

0,031676

0,793745

2.A

CO2

13016

10371

0,004784

0,029492

0,823237

1.AA.2

CO2

76919

77213

0,004491

0,027681

0,850918

1.AA.3

N2O

1208

3174

0,004106

0,02531

0,876228

1.B.1

CH4

4331

2658

0,003225

0,019882

0,896109

4.A

CH4

30058

27942

0,002834

0,017467

0,913576

5.B

CO2

11710

12540

0,00230,014175

0,927751

6.A

CH4

17917

16440

0,002134

0,013152

0,940903

2.C

CO2

4550

3443

0,002046

0,012613

0,953516

5.D

CO2

4051

3370

0,001197

0,007376

0,960892

4.D

N2O

52898

51152

0,000918

0,005659

0,966551

1.B.2

CH4

2199

1906

0,000493

0,003041

0,969592

2.B

CO2

3007

2723

0,000433

0,002667

0,972259

6.C

CO2

2133

2287

0,000425

0,00262

0,974879

1.B.2

CO2

4306

4006

0,000398

0,002456

0,977336

4.B

CH4

3537

3644

0,000398

0,002453

0,979789

5.E

N2O

5494

5550

0,000394

0,002428

0,982217

1.AA.4

CH4

3043

2817

0,000313

0,001927

0,984143

1.AA.4

N2O

1338

1456

0,000310,001913

0,986056

1.AA.1

N2O

561

683

0,000278

0,001714

0,98777

1.AA.3

CH4

453

312

0,000267

0,001648

0,989418

6.D

CH4

246

359

0,000245

0,001513

0,990931

3.B

CO2

252

136

0,000226

0,001394

0,992325

1.AA.2

N2O

731

796

0,000170,001049

0,993374

3.A

CO2

920

823

0,000153

0,000943

0,994317

6.B

N2O

612

665

0,000140,000861

0,995178

5.E

CH4

1861

1880

0,000134

0,000824

0,996002

4.B

N2O

3249

3109

0,000124

0,000766

0,996768

6.C

CH4

320

368

0,000115

0,000708

0,997477

6.C

N2O

357

402

0,000112

0,000689

0,998166

3.D

N2O

596

613

6,56E- 05

0,000404

0,99857

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Методологический выбор – определение ключевых категорий

ТАБЛИЦА 5.4.8 (ПРОДОЛЖЕНИЕ)АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИИ С ЗИЗЛХ a
A

B

C

D

E

Категории
источников
МГЭИК(МГЭИК, 1996 г.)Прямые
парниковые
газыОценка забазовый годОценка затекущий годОценка
тенденции

6.B

CH4

259

282

5,91E- 05

0,000365

0,998935

5.B

CH4

221

236

4,27E- 05

0,000263

0,999198

1.AA.1

CH4

46

28

3,52E- 05

0,000217

0,999415

4.D

CH4

482

482

2,6E- 05

0,00016

0,999575

4.C

CH4

180

163

2,57E- 05

0,000159

0,999733

2.D

CO2

681

656

1,65E- 05

0,000101

0,999835

3.D

CO2

681

658

1,12E- 05

6,92E- 05

0,999904

2.B

CH4

53

55

6,85E- 06

4,22E- 05

0,999946

5.B

N2O

22

24

4,42E- 06

2,72E- 05

0,999974

5.C

CO2

- 48

- 48

2,43E- 06

1,5E- 05

0,999989

1.AA.2

CH4

82

81

7,13E- 07

4,39E- 06

0,999993

1.B.2

N2O

..

0

5,74E- 07

3,54E- 06

0,999996

1.B.2

N2O

..

0

5,74E- 07

3,54E- 06

1

a

F

G

Процент вклада Совокупныйв тенденцию итог колонки F

Затемнены дополнительные определенные категории ЗИЗЛХ.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.53

Глава 5. Комплексные вопросы

5.5ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА И КОНТРОЛЬ
КАЧЕСТВА

5.5.1

ВведениеВ главе 8 «Обеспечение качества и контроль качества» Руководящих указаний по эффективной практике иучету факторов неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов (РУЭП2000, МГЭИК, 2000 г.)дается определение обеспечения качества (ОК) и контроля качества (КК) и содержатся руководящие указанияпо элементам системы ОК/КК с учетом необходимости в транспарентности и проведении обзоров. В них также
рассматриваются практические вопросы, которые составляющие кадастры учреждения должны принимать вовнимание при выделении ресурсов для ОК/КК по всем разделам кадастра, а также вопросы того, каким образом
оптимизировать приоритетное распределение ресурсов для сектора ЗИЗЛХ.
В настоящем разделе
перечисляются типы процедур, которые следует осуществлять составляющему кадастр учреждению, с темчтобы обеспечивать, чтобы кадастровые оценки и содержащиеся в них данные были высокого качества, суделением при этом особого внимания вопросам, касающимся сектора ЗИЗЛХ. Эти процедуры также
способствуют подготовке кадастра, который может быть легко оценен с точки зрения качества и полноты.
БЛОК 5.5.1
ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА И КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА

Контроль качества (КК) – это система стандартных технических мероприятий, предназначенныхдля измерения и контроля качества кадастра по мере его составления. Система КК предназначена
для:i)проведения установленных и согласованных проверок для обеспечения целостности,правильности и полноты данных;ii)выявления и устранения ошибок и упущений;iii)

документирования и архивации материалов кадастра и регистрации всех материалов по КК.

Мероприятия по КК включают такие общие методы, как проверки точности сбора и расчетов
данных, а также использование утвержденных стандартизированных процедур для расчетов
выбросов, производства измерения, оценки неопределенностей, архивации информации ипредставления отчетности. Мероприятия по КК на более высоком уровне включают технические
обзоры категорий источников, данных о деятельности и коэффициентах выбросов, а также
применяемых методов.
Деятельность по обеспечению качества (ОК) включает плановую систему обзора процедур,осуществляемых персоналом, который непосредственно не участвует в процессе
составления/подготовки кадастра. Обзоры (предпочтительно независимыми третьими сторонами)должны осуществляться на базе законченного кадастра согласно процедурам осуществления КК.
Цель обзора заключается в проверке выполнения задач, по обеспечению качества данных,обеспечению того, чтобы кадастр содержал по возможности самые лучшие оценки выбросов ипоглотителей с учетом существующего уровня научных знаний и имеющихся данных, а также
поддержке эффективности программы по КК.
Источник. МГЭИК (2000 г.)В блоке 5.5.1 даются определения контроля качества и обеспечения качества, которые используются в
РУЭП2000. РУЭП2000 содержит также определение следующих элементов полной системы ОК/КК:•Составляющего кадастр учреждения, ответственного за координацию деятельности по ОК/КК;•Плана по ОК/КК;•Общих процедур КК (уровень 1), которые охватывают все категории кадастра;•Процедур КК (уровень 2) для конкретной категории источников или поглотителей, которые требуют знания
данных и методов;•Процедур обзора ОК;•Процедур представления информации, документирования и архивации.

5.54

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Обеспечение качества и контроль качества
Методы составления кадастра для сектора ЗИЗЛХ требуют конкретных руководящих указаний по эффективной
практике для ОК/КК по всем этим элементам, кроме первого. Кроме того, влияние на эффективную практикупо ОК/КК могут оказать вопросы проверки достоверности, а также вопросы, связанные с Киотским протоколом.
Эти два вида вопросов рассматриваются в разделе 5.7 и подразделе 5.5.7, соответственно.
Оценка выбросов и абсорбции в результате деятельности в секторе ЗИЗЛХ связана с несколькими важными,хотя не обязательно уникальными вопросами Главное различие между сектором ИЗЛХ и другими секторами,фигурирующими в Руководящих принципах МГЭИК (МГЭИК, 1997 г.) (т.е. энергетика, сельское хозяйство)состоит в том, что главное внимание в секторе ИЗЛХ уделяется расчету результирующих выбросов илиабсорбции.17 В частности система ОК/КК должна учитывать тот факт, что сектор ЗИЗЛХ является уникальным,поскольку СО2 может как поглощаться из атмосферы, так и выбрасываться в нее. С точки зрения ОК/ККкадастра, однако, более важные соображения в секторе ЗИЗЛХ связаны, главным образом, со сложным
характером данных, которые необходимы для подготовки точных оценок выбросов и абсорбции в секторе
ЗИЗЛХ. Ниже изложены четыре главных характеристики методов составления кадастра для ЗИЗЛХ, которые вцелом оказывают воздействие на ОК/КК.
•Репрезентативность входных данных. Деятельность в секторе ЗИЗЛХ затрагивает обширные
географические районы. Ввиду размера этих районов, а также его сочетания со сложным характером
протекающих на них биологических процессов, практически невозможно полностью полагаться на прямые
измерения выбросов и абсорбции парниковых газов при подготовке национальных кадастров.
Соответственно в основу кадастров ложатся данные, полученные посредством проведения выборки припомощи измерений на местах и обследований земель. Кроме того, полный комплект выборок вряд ли будет
осуществляться на ежегодной основе, и скорее будет проводиться периодически (например раз в четырегода). К выборкам могут быть также добавлены данные дистанционного зондирования, которые
обеспечивают более полный охват.

•Необходимость в исторических данных. Выбросы и абсорбция парниковых газов, связанные с сектором
ЗИЗЛХ, зависят от деятельности в области землепользования в прошлом, которая продолжает оказывать
воздействие на текущие (т.е. в год кадастра) выбросы или абсорбцию СО2. Таким образом, как прошлые,так и текущие виды деятельности в области землепользования и лесного хозяйства влияют на выбросы иабсорбцию в настоящее время. В силу этой причины необходимо наличие достаточных исторических
данных для оценки выбросов в настоящий момент, и таким образом комплекты данных, использованные всекторе ЗИЗЛХ, могут охватывать более длительный исторический период по сравнению с другими
категориями источников (например, 20-100 лет). В то же время многие страны получают пользу врезультате того, что данные о лесном хозяйстве и некоторые другие данные о землепользовании
собирались в течение длительного периода времени, благодаря чему имеются подробные и всеобъемлющие,хотя необязательно точные, источники данных. 18 Согласованность временного ряда является важным
аспектом ОК/КК, который обсуждается более подробно в разделе 5.6.

•

Сложность взаимодействий и изменчивость биологических процессов. Сложность взаимодействий ихарактерная изменчивость биологических процессов, связанных с лесами, почвами и другими
компонентами ЗИЗЛХ, может вызвать необходимость использования более сложных моделей 19 посравнению с теми моделями, которые применяются для оценки выбросов из большинства других категорий
источников. Данные, предположения и другие характеристики моделей не всегда могут быть прозрачными.
Главное внимание при ОК/КК необходимо уделять документированию характеристик и предположений
модели, проверке выходных данных модели, определению областей усовершенствования, проверке
алгоритмов модели, а также документированию результатов этих проверок.

•Изменчивость в величине и характере данных. Выбросы или абсорбция парниковых газов могут
представлять собой небольшие потоки, являющиеся результатом крупных общих потоков или различий
между крупными накоплениями, например, медленных изменений в крупных накоплениях органического
углерода в почвах. Кроме того, разные виды деятельности являются причиной разных типов изменений.

17Следует отметить, однако, что вычитание основных компонентов при расчете категории источников выбросов не является
уникальным для сектора ЗИЗЛХ. Например, тщательная оценка накопления углерода в запасах ископаемого топлива
неэнергетического назначения связана с проведением сложного анализа обработки и конечного назначения ископаемого
топлива, с тем чтобы вычесть объем углерода в видах топлива, которые не подвергаются сжиганию или окислению. Этипоправки к расчетам сжигания ископаемого топлива могут иметь весьма важное значение по отношению к общему
кадастру выбросов страны.

18Разумеется, эти данные собирались в силу причин иных, нежели оценка выбросов и абсорбции парниковых газов.

19Численные модели или модели процессов интерполируют данные о деятельности за промежуточные годы между
выборками, экстраполируют данные выборки на основе измерений объема древесины или других метрических
показателей для получения общего содержания углерода в биомассе, и с их помощью предпринимаются попытки охвата
других сложных элементов и тонкостей взаимосвязи между изменениями в лесном хозяйстве и землепользовании свыбросами и абсорбцией CO2 и других газов.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.55

Глава 5. Комплексные вопросы
Например, результатом управления лесным хозяйством являются, вероятно, незначительные иразбросанные изменения на единицу площади в пределах значительных территорий, в то время каккрупномасштабное обезлесение приводит к относительно значительным и немедленным результирующим
выбросам. В силу этих причин процедуры ОК/КК должны включать оценку приемлемости избранных
методов для оценки парникового газа в каждом случае – от прямых измерений до сложных моделей.20

5.5.2

План по ОК/КККак отмечалось в РУЭП2000, план по ОК/КК является основополагающим элементом системы ОК/КК, иэффективная практика заключается в разработке такого плана. В нем должны быть изложены в целом видыдеятельности по ОК/КК, которые будут осуществляться, и содержаться планируемый график подготовки
кадастра от момента его первоначальной разработки до представления окончательной отчетности в любой год.
Он должен также содержать описание процедур и сроки проведения обзора по всем категориям источников ипоглотителей.
Для категорий источников и поглотителей сектора ЗИЗЛХ этот план должен содержать описание конкретных
процедур КК, которые осуществлялись или будут осуществляться в дополнение к специально применяемым
процедурам обзора мер по КК. Эти процедуры должны быть сформулированы таким образом, чтобы ониучитывали четыре характеристики, описанные в подразделе 5.5.1, репрезентативность земельных площадей,упомянутую в главе 2 (Основа для согласованного представления земельных площадей), методологии длясектора ЗИЗЛХ, описанные в главе 3 (Руководящие указания по эффективной практике для сектора ИЗЛХ), атакже, в случае необходимости, методы, которые используются для учета выбросов и абсорбции согласно
статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола, изложенные в главе 4 (Дополнительные методы и руководящие
указания по эффективной практике, вытекающие из Киотского протокола).

5.5.3

Общие процедуры КК (уровень 1)Эффективная практика заключается в проведении общих проверок по КК, изложенных в главе 8 РУЭП2000(Обеспечение качества и контроль качества), раздел «Общие процедуры КК кадастра уровня 1». Эти общие
методы охватывают главным образом процедуры обработки данных, обращения с ними, документирования,архивации и представления информации, которые должны использоваться для всех категорий источников ипоглотителей кадастра. В таблице 5.5.1 перечисляются общие процедуры проверок по КК уровня 1, взятые изтаблицы 8.1 РУЭП2000. Эти проверки были пересмотрены таким образом, чтобы они стали приемлемыми дляпоглотителей, наряду с источниками. В тех случаях, когда оценки для сектора ЗИЗЛХ готовятся учреждениями,не связанными с составлением кадастра, составляющее кадастр учреждение несет, тем не менее,ответственность за обеспечение осуществления КК уровня 1 и документальное оформление как полученных
результатов, так и самих процедур.
ТАБЛИЦА 5.5.1
ОБЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ КК КАДАСТРА УРОВНЯ 1Деятельность по ККПроцедуры

Проверить, были лидокументированы
предположения и критерии•в отношении выбора данныхо деятельности,коэффициентов выбросов идругих параметров оценки.
Проверить ошибки,связанные с копированием
входных данных и ссылок.
Проверить правильность
расчета выбросов иабсорбции.

20Провести перекрестную проверку описаний данных о деятельности, коэффициентов
выбросов и других параметров оценки с информацией о категориях источников инакопителей и обеспечить правильную регистрацию и архивацию этих описаний.

•Подтвердить, что ссылки на библиографические данные правильно приводятся вовнутренней документации.

•Провести перекрестную проверку выборки входных данных из каждой категории
источников (либо данных измерений, либо параметров, использованных в расчетах)для определения ошибок, связанных с копированием.

•Воспроизвести репрезентативную выборку расчетов выбросов и абсорбции.

•Для оценки относительной точности провести выборочный повтор расчетов
комплексных моделей с сокращенными расчетами.

Вопрос методологического выбора подробно рассматривается на уровне подкатегории в главе 3 настоящего доклада.

5.56

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Обеспечение качества и контроль качества

ТАБЛИЦА 5.5.1 (ПРОДОЛЖЕНИЕ
ОБЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ КК КАДАСТРА УРОВНЯ 1•Проверить правильность
•регистрации единиц
измерения параметров ииспользование надлежащих •переводных коэффициентов. •Проверить целостность
файлов базы данных.

Проверить правильность
оценки или расчета
неопределенностей,связанных с выбросами илиабсорбцией.

Провести обзор внутренней
документации.

Проверить согласованность
временного ряда.

Провести проверки
полноты.

Сравнить оценки соценками, сделанными
раннее.

5.5.4

Проверить правильность использования единиц измерений от начала до конца
расчетов.
Проверить правильность переводных коэффициентов.
Проверить правильность использования временных и пространственных
корректировочных коэффициентов.

•Подтвердить правильность представления в базе данных соответствующих этапов
обработки данных.

•Подтвердить правильность представления в базе данных соотношений между
данными.

•Обеспечить правильное обозначение полей данных и правильное их описание.

•Обеспечить архивацию надлежащей документации базы данных и структуры ифункционирования модели.

•Определить параметры (например, данные о деятельности и константы), которые
являются общими для многих категорий источников и поглотителей, и подтвердить
наличие согласованности величин, используемых для этих параметров в расчетах
выбросов.

•Проверить правильность обобщения данных о выбросах и абсорбции от более низкихдо более высоких уровней представления информации при подготовке резюме.

•Проверить правильность переноса данных о выбросах и абсорбции между разными
видами промежуточной продукции.

•Проверить соответствие квалификации лиц, готовящих экспертное заключение пооценкам неопределенностей.

•Проверить регистрацию квалификаций, предположений и заключений экспертов.
Поверить полноту и правильность расчета оцениваемых неопределенностей.

•В случае необходимости продублировать ошибочные расчеты на небольшой выборке
распределений вероятностей, использованных при анализах методом Монте-Карло.

•Проверить наличие подробной внутренней документации для поддержки оценок иобеспечения воспроизведения оценок выбросов, абсорбции и неопределенностей.

•Проверить архивацию и хранение данных о кадастре, вспомогательных данных ирегистраций кадастра для содействия проведению подробного обзора.

•Проверить целостность любых систем архивации данных внешних организаций,участвующих в подготовке кадастра.

•Проверить временную согласованность входных данных временного ряда для каждой
категории источников и поглотителей.

•Проверить согласованность алгоритма/метода, используемого для расчетов по всему
временному ряду.

•Проверить метод пересчета.

•Подтвердить, что оценки сообщаются по всем категориям источников и поглотителейи по всем годам, начиная с соответствующего базового года до периода подготовки
настоящего кадастра.

•Проверить документирование известных пробелов в данных, которые приводят кнеполноте оценок выбросов.

•Для каждой категории следует сравнивать оценки нынешнего кадастра спредыдущими оценками, если таковые имеются. В случае существенных измененийили отклонений от ожидаемых тенденций провести повторную проверку оценок иобъяснить любое различие.

Проверить согласованность
данных между категориями.
Проверить правильность
передвижения данных
кадастра по этапам
обработки.

Проверить правильность обозначения единиц измерения в формулярах расчетов.

Процедуры КК для конкретных категорий
источников или поглотителей (уровень 2)Эффективная практика заключается в дополнении проверок КК уровня 1, связанных с обработкой,рассмотрением и сообщением данных, процедурами для конкретных категорий источников или поглотителей
уровня 2, предназначенных для ключевых категорий (т.е. дополнительными проверками контроля качества,Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.57

Глава 5. Комплексные вопросы
изложенными в РУЭП2000, раздел 8.7 – Процедуры КК для конкретных категорий источников (уровень 2)).
Процедуры уровня 2 следует применять на индивидуальной основе. Эти проверки могут применяться, вчастности, если для подготовки оценок выбросов и абсорбции используются методы составления кадастра
более высокого уровня. Процедуры КК уровня 2 предназначены для конкретных типов данных, используемыхв конкретных методах, и требуют знания категории источников или поглотителей, типов имеющихся данных ипараметров, связанных с выбросами или абсорбцией.
В некоторых случаях количество и сложность данных, которые будут использоваться для подготовки оценок
выбросов и абсорбции в секторе ЗИЗЛХ, могут привести к возникновению определенных трудностей сосуществлением проверок КК уровня 2 и исследований. В то же время эта сложность еще больше
подчеркивает важное значение того, чтобы были проведены тщательные исследования качества данных
уровня 2 и чтобы они проводились в сотрудничестве с учреждениями, которые в первую очередь отвечают засбор и аналитическую обработку данных по ЗИЗЛХ. Эти учреждения могут быть многочисленными и иногда
различными в силу распределения обязанностей по управлению землями в пределах каждой страны. Изучение
качества входных данных, использованных в моделях ЗИЗЛХ и других расчетах, потребует широкого
сотрудничества и связи с этими учреждениями для лучшего понимания их действующих процедур ОК/КК.
Хотя процедуры проверок для конкретных категорий источников и поглотителей описаны в главе 3 настоящего
доклада, при проведении КК уровня 2 для сектора ЗИЗЛХ главное внимание следует уделять следующим типам
проверок:•Составляющему кадастр учреждению следует проверять
правильность классификации земельных
площадей и отсутствие любого двойного учета или пропусков земельных площадей (см. подраздел 2.3
главы 2 и таблицу 2.3.1). Эта классификация земельных площадей должна соответствовать главе 2 (Основадля согласованного представления земельных площадей). В частности, важное значение имеет проверка
согласованности и возможного двойного учета между сельскохозяйственным сектором и сектором ЗИЗЛХ.

•Составляющему кадастр учреждению следует проверить полноту категорий источников и поглотителей всекторе ЗИЗЛХ путем изучения категорий и подкатегорий землепользования в необходимой степени, какэто описано в главе 3 (см. таблицу 3.1.1 и таблицу 3.1.2 в подразделе 3.1.1). Это имеет особо важное
значение в силу сложного характера взаимосвязи между несколькими категориями ЗИЗЛХ (например,порослевое возобновление леса на заброшенных землях и изменения в накоплениях древесной биомассы) имежду категориями ЗИЗЛХ и другими категориями источников (например, расчистка от биомассы исжигание топлива из биомассы). Эта классификация должна соответствовать положениям главы 3(Руководящие указания по эффективной практике для сектора ИЗЛХ). Составляющее кадастр учреждение
должно также определить, охватывают ли оценки конкретных
категорий все соответствующие
географические районы (например, территории), категории подисточников или поглотителей, пулы иливиды деятельности.

•Составляющему кадастр учреждению следует периодически проверять согласованность временного рядаданных о деятельности, поскольку для оценки выбросов за единый год требуются данные за длительный
период времени. Используемые данные о деятельности и прочие данные должны представлять
однородную земельную площадь для данной страны, а их сбор должен проводиться с использованием
методов, которые не вносят временны´х погрешностей. Должны объясняться разрывы во временном рядевыбросов и других данных, используемых при расчете выбросов или абсорбции. Направление и величина
оценок выбросов/абсорбции для отдельных категорий источников или поглотителей сектора ЗИЗЛХ и ихподкатегорий должны сравниваться и оцениваться с точки зрения обоснованности и причин этихизменений, учитывая при этом возможное воздействие изменчивости климата на временные масштабы
(например в масштабах десятилетий).

•Учитывая относительную важность данных выборки для подготовки оценок, составляющему кадастр
учреждению следует изучить протоколы выборки и экстраполяции, которые были использованы,определить те пересмотры, которым подвергались эти протоколы, установить любые внутренние
процедуры ОК/КК, которые имели место, и принять к сведению другие соответствующие факторы. См.
также раздел 5.3 «Выборка» настоящего доклада. Дополнительную информацию об исследованиях
вторичных данных можно найти в подразделе 8.7.2.1 «Данные о деятельности на национальном уровне»главы 8 РУЭП2000.

•

Учитывая многочисленное использование методов дистанционного зондирования и данных для подготовки
кадастра ЗИЗЛХ, составляющему кадастр учреждению следует обеспечить документацию об используемых
данных и средствах (т.е. тип изображений и обработки) на уровне детализации, необходимом в каждом
конкретном случае.

•Модели могут быть необходимой частью процесса подготовки национального кадастра. Они даютвозможность готовить оценки на региональном или национальном уровнях в тех случаях, когда научные
знания или имеющаяся информация ограничены привязкой к конкретным местам или условиям.
Поскольку модели представляют собой средства экстраполяции и/или интерполяции того, что известно, с

5.58Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Обеспечение качества и контроль качестватем чтобы оценить то, в чем имеется меньшая уверенность, необходимо решительно избегать простого
предположения в отношении того, что избранная модель обеспечивает точные конечные данные длякадастра.
Если ОК/КК, связанные с моделями, являются неадекватными или непрозрачными,составляющему кадастр учреждению следует попытаться провести проверки моделей и данных.
В частности, составляющему кадастр учреждению следует проверить следующее:i)соответствие основанных на моделях предположений, экстраполяций, интерполяций, модификацийна основе калибровки, характеристик данных и их применимости к методу составления кадастра
парниковых газов и национальным условиям;ii)наличие документации о модели, включая описания, предположения, обоснования и научные
доказательства, а также ссылки, подкрепляющие подходы и параметры, использованные длямоделирования процессов землепользования;iii)

типы процедур ОК/КК, осуществленных разработчиками модели и поставщиками данных, а также
адекватность или неадекватность их процедур контроля качества;iv)

наличие планов по периодической оценке и обновлению или замене предположений ссоответствующими новыми измерениями.
Ключевые предположения могут бытьидентифицированы посредством проведения анализов чувствительности.

5.5.5

Процедуры обзора ОКЭффективная практика в отношении процедур ОК требует проведения экспертного обзора для оценки
качества кадастра, а также для выявления тех областей, в которые могут быть внесены усовершенствования.
Обзор кадастра может проводиться в целом или по частям. Процедуры ОК используются в качестве
дополнения к КК уровня 1 и уровня 2. Цель ОК заключается в привлечении рецензентов, которые могут
провести беспристрастный обзор кадастра. Эффективная практика заключается в использовании дляпроведения обзора ОК лиц, которые не участвовали в подготовке кадастра. Предпочтительно, чтобы этими
лицами были независимые эксперты из других учреждений или национальные или международные экспертыили группы, которые не имеют прямого отношения к составлению национальных кадастров. При отсутствии
рецензентов, которые являются третьей стороной и не связаны с составляющим кадастры учреждением, задачипо ОК могут быть также выполнены сотрудниками из другого подразделения составляющего кадастры
учреждения, которое не имеет отношения к той части кадастра, которая является предметом обзора.
Эффективная практика для составляющих кадастры учреждений заключается в проведении независимого
экспертного обзора (ОК уровня 1) до представления кадастра, с тем чтобы выявить потенциальные проблемы ивнести поправки там, где это возможно. Эффективная практика также заключается в применении этого
обзора ко всем категориям источников и поглотителей, а также секторам, фигурирующим в кадастре. В то жевремя это не всегда практически возможно из-за установленных сроков и нехватки ресурсов. Ключевым
категориям следует уделять приоритетное внимание, равно как и категориям, в рамках которых имели место
существенные изменения, касающиеся методов или данных. Составляющие кадастры учреждения могут также
принимать решения в отношении проведения более обширных независимых экспертных обзоров или аудитов,или и того, и другого в качестве дополнительных процедур ОК в рамках имеющихся ресурсов.
Составляющим кадастры учреждениям следует также рассмотреть вопрос о применении для сектора ЗИЗЛХ
методов и процедур, описанных в разделе 5.7 (Проверка достоверности) настоящего доклада, при условии
наличия данных и ресурсов для применения этих методов. Главное внимание при применении этих более
строгих методов проверки достоверности следует уделять ключевым категориям источников и поглотителей.
Проведение сравнения оценок выбросов или абсорбции или других соответствующих данных для сектора
ЗИЗЛХ с данными, не имеющими отношения к процессу подготовки кадастра, может способствовать приданию
достоверности отдельным компонентам. Проверка достоверности кадастра может быть особенно полезной длясектора ЗИЗЛХ ввиду потенциально значительных неопределенностей, связанных с оценками кадастра.
Исключительно важными первыми этапами при проверке достоверности являются экспертные обзоры ипроверки КК уровня 2.
В блоке 5.5.2 продолжено рассмотрение вопроса о проведении внешнего
рецензирования для сектора ЗИЗЛХ.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.59

Глава 5. Комплексные вопросы

БЛОК 5.5.2
ВНЕШНЕЕ РЕЦЕНЗИРОВАНИЕ

Внешнее рецензирование включает обзор расчетов или предположений, который проводится
экспертами в соответствующих технических областях. Эта процедура обычно проводится путем
проверки документации, касающейся методов и результатов, однако обычно не включает такую
тщательную сертификацию данных или ссылок, которая могла бы проводиться при аудите. Цельвнешнего рецензирования заключается в разумной оценке специалистами в конкретных областях
результатов, предположений и методов кадастра. В проведении внешнего рецензирования,связанного с сектором ЗИЗЛХ, могут участвовать технические эксперты, а также исследователи.
Если в стране имеется официальное заинтересованное лицо или механизмы публичного контроля,то обзор подобного типа может дополнять, но не заменять внешнее рецензирование.
В секторе ЗИЗЛХ сложность моделей может явиться причиной того, что внешнее рецензирование
станет более трудным, но также и более важным. В этой связи эффективная практика должна
включать:●Определение того, являлись ли предметом внешнего рецензирования основные модели,использованные для проведения анализа; если нет, то составляющему кадастр учреждению
следует начать отдельную процедуру внешнего рецензирования моделей или делать это вкачестве части процедуры внешнего рецензирования.

●Определить являются ли документация модели, входные данные, прочие предположения и
т.д. вполне подробными и достаточными для оказания содействия в проведении внешнего
рецензирования.

Не существует никаких стандартных средств или механизмов для проведения внешнего
рецензирования, и его следует применять на индивидуальной основе. При наличии высокого
уровня неопределенности, связанной с оценкой выбросов или абсорбции для конкретной
категории, внешнее рецензирование может стать источником информации, необходимой дляповышения качества оценки или, по меньшей мере, для более эффективной количественной
оценки данной неопределенности. Для проведения эффективного внешнего рецензирования часто
необходимо определить ключевые независимые организации или учреждения и установить связи сними, включая научно-исследовательские организации. В секторе ЗИЗЛХ, например, участие
исследователей или исследовательских организаций часто является необходимым при применении
методов и процедур проверки достоверности (см. раздел 5.7), особенно когда речь идет о более
сложных моделях. Эффективная практика заключается в получении соответствующего опыта вобласти разработки и обзора методов, приобретения данных и моделей.

5.5.6

Документация, архивация и отчетность

Эффективная практика заключается в документировании и архивации всей информации, необходимой дляподготовки оценок национальных кадастров согласно описанию, содержащемуся в РУЭП2000 (глава 8«Обеспечение качества и контроль качества», подраздел 8.10.1 «Внутренняя документация и архивация»),включая результаты деятельности по проверке достоверности и изменения во входных данных и методах
предыдущих лет. Для обеспечения прозрачности документация должна быть достаточно объемной, чтобы
обеспечить возможность проверки правильности оценок выбросов для ключевых категорий.
Дляосуществления процедур документирования и архивации в секторе ЗИЗЛХ главное внимание следует уделять
следующим вопросам:•Ввиду вероятности использования выборочных данных и отсутствия ежегодных данных по площадям,накоплениям или параметрам оценок особенно важное значение имеет документация, касающаяся
согласованности временного ряда данных и методов интерполяции между выборками и годами.

•Ввиду важного значения четкой классификации землепользования в каждый год и точного и поддающегося
проверке отслеживания категорий во времени, должна предоставляться информация о категориях
землепользования.

•Ввиду сложности данных и моделей по ЗИЗЛХ, предоставление подробной документации позволяет
провести внутренние проверки и исследования КК, а также эффективные внешние обзоры ОК:
i)

5.60

следует обсуждать, документировать и архивировать обоснование выбора моделей и ихсоответствие руководящим указаниям по эффективной практике, изложенным в главе 3;Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Обеспечение качества и контроль качества
ii)архивы должны содержать документацию, представленную разработчиками моделей в отношении
предположений и функционирования моделей, включая источники данных, коды источников (еслитаковые имеются) и прочую информацию (такую как анализы чувствительности);iii)

документация должна включать данные о процедурах ОК/КК, регулирующих применение моделей,причем как существующих процедур, так и документации, полученной от разработчиков моделей,а также информацию о деятельности по разработке дополнительных или расширенных процедур.

5.5.7

Вопросы, касающиеся статей 3.3 и 3.4 Киотского
протокола

Эффективная практика заключается в выполнении процедур КК уровня 1 и уровня 2, описанных вподразделах 5.5.3 и 5.5.4, для подготовки оценок, информация о которых представляется согласно статям 3.3 и
3.4 Киотского протокола. 21 В своем большинстве требования ОК/КК в отношении оценок ЗИЗЛХ,подготовленных согласно Киотскому протоколу, будут аналогичны требованиям к любым другим оценкам
кадастра, однако имеется необходимость проведения дополнительных проверок согласно главе 4. Нижеприводится резюме этих проверок КК уровня 2:•Определить географическое местоположение границ района, включающего земли, на которых
осуществляется деятельность согласно статьям 3.3 и 3.4 (если она избирается). Особую осторожность
необходимо проявлять в отношении представления информации согласно Киотскому протоколу оботнесении конкретных видов деятельности к соотвествующим категориями землепользования приотслеживании переходов земельной площади из одной категории в другую, когда осуществляются разные
виды деятельности, один после другого, в течение или между периодами действия обязательств согласно
Киотскому протоколу, которые объясняются в главе 4.

•Проверить наличие данных для оценки чистого учета по некоторым видам деятельности согласно статье 3.4
Киотского протокола. Важно документально оформить оценки как для базового года, так и периода
действия обязательств. Особенно важное значение имеет документирование любых аппроксимаций,требуемых для оценки данных для базового года.

•Обеспечить, чтобы исторические данные прошли проверки КК столь же тщательные, что и проверки
данных текущего года.

•Проверить данные анализа, проведенного для определения того, что тот пул, по которому непредставляется информация, не является источником.

21

В настоящем разделе рассматриваются только виды деятельности, предусмотренные статьями 3.3 и 3.4 Киотского
протокола к Рамочной конвенции Организации Объединенных Наций об изменении климата. Он не касается проектов
(осуществляемых согласно статьям 6 и 12 Киотского протокола).

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.61

Глава 5. Комплексные вопросы

5.6

СОГЛАСОВАННОСТЬ ВРЕМЕННОГО РЯДА ИПЕРЕСЧЕТЫ

5.6.1

Введение

Кадастры парниковых газов для сектора ЗИЗЛХ обычно основаны на многочисленных входных данных,предположениях и моделях, которые сводятся воедино согласованным и прозрачным образом. Поскольку
главный интерес в кадастре представляет его тенденция, весьма важно обеспечить, чтобы итоговые величины
кадастра, оцененные для разных лет, были сопоставимыми, насколько это возможно с практической точки
зрения. Согласно подготовленным МГЭИК Руководящим указаниям по эффективной практике и учету
факторов неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов (РУЭП2000, МГЭИК, 2000 г.)наиболее целесообразно использовать одну и ту же методологию и согласованные источники данных для всехлет кадастра. Если это не представляется возможным, согласованность временного ряда может бытьаппроксимирована при помощи методов, описанных в настоящем разделе. Пересчеты подразумевают
изменения в предыдущих оценках в связи с изменениями в методологии или методологическими
усовершенствованиями.
Предполагается, что использование методологий пересчета в кадастрах категорий ЗИЗЛХ будет иметь особо
важное значение по двум причинам. Во-первых, процесс разработки методов составления кадастров и средств
(моделей) интерполяции/экстраполяции для этого сектора носит постоянных характер, и ожидается, что современем будут внесены изменения в методы многих стран ввиду сложности соответствующих процедур. Этоявится результатом либо изменений в используемых уровнях, либо изменений национальных методов. Вторая
причина того, что вопросы пересчета являются важными, заключается в том, что определенные данные,необходимые для расчета кадастра по категории ЗИЗЛХ, невозможно собирать на ежегодной основе. Например,данные для лесного кадастра могут компилироваться только один раз в пять или десять лет. В подобных
случаях для выведения ежегодного временного ряда необходимы метода экстраполяции и интерполяции наоснове отдельных данных.
В настоящем разделе рассматриваются общие вопросы согласованности временного ряда и использования
пересчета в секторе ЗИЗЛХ. Подраздел 5.6.2 посвящен воздействию методологического изменения иметодологических усовершенствований (либо данных, либо моделей) и связанных с этим методов пересчета,которые могут быть использованы для обеспечения согласованности кадастра во времени. В подразделе 5.6.3
рассматривается вопрос о подготовке ежегодных кадастров в тех случаях, когда данные имеются лишь сбольшими интервалами (раз в пять лет).
Вопросы, имеющие отношение к Киотскому протоколу,рассматриваются в подразделе 5.6.4.

5.6.2

Согласованность временного ряда иметодологическое изменение

Поскольку методы составления кадастров становятся более совершенными и появляются более
соответствующие данные, эффективная практика заключается в применении этой новой информации, еслиона повышает достоверность и точность кадастра22. При внесении изменений в методы или входные данные
необходимо проявлять осторожность и обеспечить, чтобы изменения в кадастре в течение времени отражали
реальные изменения в выбросах или абсорбции, а не просто структуру методологических усовершенствований.
Например, если страна переходит от метода уровня 1 в определенный год к более высокому уровню вследующий год, то любое изменение в выбросах и/или абсорбции в период между этими двумя годами будет
отражать как разные методы, так и реальные изменения. При использовании разных методов в два разных
периода возникает возможность того, что временной ряд будет не согласованным для этих двух периодов.
Стандартный метод обеспечения согласованности состоит в пересчете оценок посредством того же самого
метода, который используется для всех лет кадастра, если это возможно. Цель этот пересчета состоит вобеспечении того, чтобы весь временной ряд отражал новые данные и/или метод. Если невозможно
использовать новые данные или методы на протяжении всего временного ряда, должны быть рассмотрены
альтернативные варианты.

22Новые методы или данные, которые, как считается, не повышают качество конечной оценки кадастра, и поэтому неиспользуются, могут дать полезную информацию для проведения анализа неопределенности, ОК/КК и проверки
достоверности данных.

5.62Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Согласованность временного ряда и пересчетыВ разделе 7.3 РУЭП2000 «Пересчеты» описываются методы пересчета и обеспечения согласованности
временного ряда, и на него следует ссылаться для получения общего описания руководящих указаний поэффективной практике в этой области. В РУЭП2000 этот вопрос не рассматривается применительно кконкретному сектору и может применяться непосредственно к сектору ЗИЗЛХ. Однако, учитывая текущее
повышение качества данных и методов в этом секторе, ожидается, что применение методов пересчета будет
иметь особенно важное значение. Согласно РУЭП2000 эффективная практика заключается в пересчете ранее
сообщенных оценок кадастра в тех случаях, когда:•Ошибки были выявлены в предыдущих данных кадастра, моделях или методах, которые затрагивают
уровень или тенденцию кадастра. Если ошибки исправляются в последующих кадастрах, однако непроводится пересчет для внесения исправлений в предыдущие кадастры, результатом будет представление
неправильной информации о кадастре;•Имеющиеся данные изменились. Наличие данных является исключительно важным определяющим фактором
соответствующего метода, и таким образом изменения в имеющихся данных могут привести к внесению
изменений или уточнений в методы. Поскольку составляющие кадастры учреждения приобретают опыт ивыделяют дополнительные ресурсы для подготовки кадастров выбросов парниковых газов, ожидается, чтоналичие данные будет улучшаться 23 . В целом, однако, составляющим кадастры учреждениям следует
выбирать методы и собирать данные сообразно определению ключевых категорий источников и поглотителей,о чем говорится в подразделе 5.4.5.

•

Ранее использованный метод не соответствует руководящим указаниями по эффективной практике дляданной категории источников/поглотителей, о чем говорится в главах 2, 3 или 4.

•Категория источников/поглотителей стала ключевой. Категория источников или поглотителей могла,вероятно, не считаться ключевой в базовый год в зависимости от применяемых критериев, однако могла
стать ключевой в следующем году. Например, страна могла бы начать осуществление программ пооблесению, которые могут привести к значительному расширению облесенных земель, или в стране могло
происходить широкомасштабное переустройство лесных площадей в городские поселения, что могло
привести к ощутимому увеличению территории обезлесения. Составляющие кадастры учреждения,которые прогнозируют подобные виды существенных изменений и итоговые изменения в методах более
высокого уровня в категории, могут пожелать рассмотреть эту возможность до того, как эта категория
станет ключевой.

•Используемый ранее метод является недостаточным для отражения прозрачным образом деятельностив области уменьшения выбросов. Поскольку происходит внедрение методов и технологий для уменьшения
выбросов или усиления абсорбции, составляющим кадастры учреждениям следует использовать методы,которые могут учитывать итоговые изменения, связанные с уменьшением выбросов или абсорбции,прозрачным образом. Если ранее используемые методы являются недостаточно прозрачными, тоэффективная практика заключается в их изменении или усовершенствовании.

•Появились более широкие возможности для подготовки кадастра. Со временем людской и/илифинансовый потенциал для подготовки кадастров может увеличиться. Если у составляющих кадастры
учреждений появляются дополнительные возможности по подготовке кадастра, эффективная практика
заключается в изменении или усовершенствовании методов, с тем чтобы готовить более точные, полныеили прозрачные оценки, особенно для ключевых категорий.

•Появились новые методы. В будущем могут быть разработаны новые методы, которые берут навооружение новые технологии или более совершенные научные знания. Например, технология
дистанционного зондирования и моделирование конкретного места открывают практические возможностидля оценки выбросов в результате деятельности по расчистке земель более точным образом по сравнению сиспользованием простых обобщенных коэффициентов выбросов/данных о деятельности. Составляющим
кадастры учреждениям следует обеспечить, чтобы их методы соответствовали Руководящим принципам
МГЭИК и положениям настоящего доклада.

После того, как определена необходимость в пересчете, может быть рассмотрен целый ряд подходов к решению
проблемы потенциальных несоответствий во временном ряде. Выбор метода пересчета обычно зависит от техданных, которые имеются для выполнения пересчетов. В РУЭП2000 рассматривается несколько методов,резюме которых приводится в таблице 5.6.1. Подходы, описанные в РУЭП2000, концептуально полностью
применимы к сектору ЗИЗЛХ.

23В некоторых обстоятельствах сбор данных может уменьшиться, что также может привести к внесению изменения илиуточнения в метод.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.63

Глава 5. Комплексные вопросы
ТАБЛИЦА 5.6.1
РЕЗЮМЕ ПОДХОДОВ К ОБЕСПЕЧЕНИЮ СОГЛАСОВАННОСТИ ВРЕМЕННОГО РЯДАПодход

Условия применимости

Замечания

Общий пересчет

Требуемые данные имеются длявсех временных периодов.

•Эффективная практика, если возможно.

•Интерполяция

Данные, необходимые дляпересчета с использованием нового
метода, имеются заперемежающиеся годы вовременном ряду.

Оценочные значения выбросов могут быть линейно
интерполированы за периоды, в которые новый методне может быть применен.

•Наибольшая надежность обеспечивается, есликонкретная тенденция во времени носит постоянный
характер.

•Не следует использовать, если тенденция изменяется(в этом случае наиболее подходящим может бытьметод замещения).

•Не следует использовать в отношении
продолжительных периодов.

•Наибольшая надежность достигается, когда может
быть проведена оценка частичного совмещения
между двумя или несколькими комплектами
ежегодных оценочных значений выбросов.

•Если соотношение между двумя методами в течение
периода частичного совмещения является
непоследовательным, этот подход не следует
использовать для пересчета.

•Множественные комплекты индикативных данных
(единичных или в сочетаниях) должны бытьпроверены с целью определения наиболее строгой
корреляции.

•Не следует применять для продолжительных
периодов.

Экстраполяции
тенденции

Данные для нового метода собраныне на ежегодной основе иотсутствуют на начало или конец
временного ряда.

Частичное
совмещение

Данные, необходимые дляприменения как ранее
использовавшегося, так и нового
метода, должны быть в наличие какминимум за один год.

Замещение

Коэффициенты выбросов илиданные о деятельности,используемые в новом методе,строго скоррелированы с другими
хорошо известными и более
доступными индикативными
данными.

Практически невозможно перечислить все возможные вопросы, которые могут возникнуть при пересчете, илидать подробные рекомендации по методике пересчета, которая подходит для всех ситуаций. Каждый случай
должен рассматриваться по существу, и основу избранной методологии пересчета должен определять
компромисс между стоимостью ее применения и общим воздействием на согласованность временного ряда.
За несколько лет, в течение которых готовится кадастр, может произойти целый ряд методологических
изменений. В простых случаях (при перемещении между уровнями) в результате проведения выборки илиэкспериментов могут появиться коэффициенты выбросов по конкретным странам.
В таком случае
эффективная практика заключается в пересчете временного ряда с включением этих новых коэффициентов
выбросов с учетом имеющихся данных о деятельности. Могут также возникнуть более сложные ситуации.
Например:•Со временем могут измениться приборы, используемые для сбора данных о деятельности, и невозможно
вернуться назад во времени для применения нового прибора. Например, меры по расчистке территории
могут оцениваться путем использования спутниковых изображений, однако спутники, имеющиеся дляпроведения этой работы, меняются или со временем устаревают. В таком случает наиболее применимым
является метод частичного совмещения.

•Некоторые источники данных могут быть недоступны на ежегодной основе из-за ограничений в ресурсах.
В таком случае наиболее подходящим вариантом может быть интерполяция между годами или экстраполяциядля годов, следующих после последнего года, когда имелись данные измерений.

•Выбросы и абсорбция в секторе ЗИЗЛХ обычно зависят от прошлой деятельности в области
землепользования. В этой связи данные должны охватывать значительный исторический период
(20-100 лет), а качество таких данных часто будет меняться во времени. В этом случае необходимыми
могут оказаться такие методы, как частичное совмещение, интерполяция или экстраполяция.

•Для расчета коэффициентов выбросов обычно потребуется сочетание работы по проведению выборки имоделирования. Критерий согласованности временного ряда должен также применяться к работе по

5.64Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Согласованность временного ряда и пересчеты
моделированию. Модели могут рассматриваться в качестве способа преобразования входных данных дляполучения конечных результатов. В большинстве случаев, когда во входные данные вносятся измененияили в модель включаются математические соотношения, следует провести пересчет всего временного рядаоценок (см. таблицу 5.6.1). В обстоятельствах, при которых это является практически невозможным из-заимеющихся данных, могут быть применены вариации метода частичного замещения.

5.6.3

Пересчет и периодические данные

Лишь в редких случаях национальные кадастры ресурсов или природоохранные кадастры, такие какнациональные лесные кадастры, охватывают всю территорию страны на ежегодной основе. Вместо этого ониобычно готовятся раз в пять или десять лет или же по регионам, при этом предполагается, что оценки нанациональном уровне могут быть непосредственно получены лишь после того, как завершена подготовка
кадастра в каждом регионе.
Если данные имеются с периодичностью меньшей, чем годовая, то возникает несколько вопросов. Во-первых,оценки необходимо обновлять каждый раз, когда поступают новые данные, и годы между периодами
имеющихся данных необходимо пересчитывать тем или иным образом. Второй вопрос заключается вподготовке кадастров за годы после последней имеющейся точки ввода данных и до получения новых данных.
В подобных случаях новые оценки следует экстраполировать на основе имеющихся данных, а затем
пересчитывать после получения новых данных.
Выбор метода для обеспечения согласованности временного ряда будет зависеть от конкретных имеющихся
данных. Если имеются данные замещения (т.е. альтернативные комплекты данных, которые могут бытьиспользованы в качестве замены отсутствующих данных), они могут быть полезной основой дляэкстраполирования тенденции в периодических данных и последующей интерполяции тех же самых данных,после определенного цикла сбора данных. При отсутствии каких-либо данных замещения и прочей
информации единственным имеющимся методом является
экстраполяция с проведением пересчета
интерполированных данных оценок после получения данных новых наблюдений.
Таким образом,эффективная практика заключается в осуществлении попытки нахождения надежных данных замены дляпроведения экстраполяции и интерполяции, когда невозможно получать на ежегодной основе
основополагающие данные, используемые для оценок кадастра. В блоке 5.6.1 и блоке 5.6.2 приводятся двапримера практических подходов.

БЛОК 5.6.1
ПРИМЕР СЛУЧАЯ, КОГДА НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЛЕСНОЙ КАДАСТР ГОТОВИТСЯ РАЗ В ПЯТЬ ЛЕТРассмотрим случай, когда национальный лесной кадастр готовится раз в пять лет. В этой связи
оценки нескольких типов требуемых данных (например, рост деревьев) будут проводиться сопределенными интервалами. Исходя из того, что рост в среднем остается разумно стабильным
между разными годами, следует подготовить на основе экстраполяций прошлых оценок оценки
кадастра за годы, следующие после периода наличия последних данных (т.е. тенденции роста
деревьев). Таким образом, на рисунке 5.6.1 получена оценка биомассы за 2003 г. на определенном
участке, хотя самое последнее измерение проводилось в 2000 г. Тенденция на период между 1995
и 2000 гг. просто экстраполируется линейным образом. На практике мог бы быть использован
обмер древесины для учета экспоненциального поведения, однако этот метод не рассматривается вэтом простом примере. Кроме того, экстраполяция может быть получена путем использования
данных замещения или более сложного моделирования с учетом параметров, которые оказывают
влияние на тот параметр, который мы хотим экстраполировать.
Затем после того, как собраны новые данные за 2005 г. (рисунок 5.6.1), необходимо провести
пересчет оценок в промежуточные годы (2001-2004 гг.), используя для этого соответствующий
метод (например, сочетание методов интерполяции и замещения). В этом примере будет приведен
пересчет оценок для всех этих промежуточных лет (2001-2004 гг.), поскольку оценка за 2005 г.
оказалась ниже по сравнению с экстраполированной тенденцией.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.65

Глава 5. Комплексные вопросы

РИСУНОК 5.6.1
ПЕРЕСЧИТАННАЯ ОЦЕНКА ЗА 2003 Г., ОСНОВАННАЯ НА ЛИНЕЙНОЙ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ
65
60

Первичная экстраполяция
Фактические (периодические) данные

55
50
45
40
1985

1990

1995

2000

2005

БЛОК 5.6.2
ПРИМЕР МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЫБРОСОВ НА УЧАСТКЕ ВО ВРЕМЕНИ

Рассмотрим моделирование выбросов на участке во времени. Это может оказаться, вероятно,полезным в случае подхода к конкретной стране, если кадастр был основан на отслеживании либовыборки, либо полной популяции участков.
Как правило, физическое ежегодное посещение всех участков для оценки изменений вземлепользовании не будет являться эффективным с экономической точки зрения. Вместо этого дляизмерения таких изменений, как расчистка территории, могут применяться методы дистанционного
зондирования, при этом будет обеспечиваться гораздо более широкий охват с использованием
методов, компенсирующих более низкую точность данных, по сравнению с посещениями земельных
участков. Из-за расходов, связанных с получением и обработкой данных дистанционного
зондирования, использование данных дистанционного зондирования на ежегодной основе может
оказаться практически неосуществимым или экономически неэффективным. Вместо этого этиданные можно получать, вероятно, с интервалами в несколько лет и интерполировать
промежуточные периоды.
Если мероприятия по расчистке территории выявляются посредством периодических
обследований или дистанционного зондирования, необходимо распределять выбросы по одномуили более годам, предшествующим данному мероприятия.
При отсутствии какой-либозамещающей или дополнительной информации, указывающей год или годы, в которых имело
место данное событие, эффективная практика заключается в распределении выбросов, начиная смероприятия по расчистке, с равными приращениями к каждому году. Например, еслидистанционное зондирование показывает, что на определенном участке в течение 1997 г.
происходило облесение, а затем к 2000 г. на нем была проведена вырубка леса, то в таком случаеэта вырубка могла иметь место в 1998, 1999 или 2000 гг.
Наличие замещающей информации может явиться причиной применения иного подхода кданному анализу. При подготовке оценок в период, предшествующий поступлению новых
спутниковых данных (т.е. первоначальные кадастры за 1999 и 2000 гг.), необходимо осуществить
экстраполяцию по предшествующим годам, возможно, с использованием административных
записей. Эффективная практика заключается в проведении, по возможности, более надежной
экстраполяции на основе самых точных имеющихся данных и при ограниченных ресурсах,учитывая при этом, что оценки будут пересмотрены в будущем, когда в наличие будет более
подробная информация.
В качестве дополнения к анализу неопределенностей для этой категории, мероприятия порасчистке территории могут быть рандомизированы по одному из указанных трех лет (т.е.
привязаны к каждому году с вероятностью 1/3). Аналогичным образом посредством метода
Монте-Карло можно повторно привязывать мероприятия по расчистке территории к случайному
году, а затем рассчитывать неопределенность в выбросах или абсорбции для данного сектора. Этовнесет дополнительную неопределенность в точное время расчистки в данной оценке. Если изадминистративных записей известны масштабы расчистки, эта информация может бытьиспользована для корректировки вероятностей интерполяции.
Например, если масштабы
расчистки в 1998 г. согласно оценке в два раза превышает аналогичный показатель 1999 г. и
2000 г., то в таком случае мы можем оценивать данную вероятность для вышеуказанного примерана уровне 1/2 масштабов расчистки в 1998 г. и 1/4 масштабов расчистки в 1999 и 2000 гг.
5.66Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Согласованность временного ряда и пересчеты

5.6.4

Вопросы, связанные со статьями 3.3 и 3.4 Киотского
протоколаВ целом, эффективная практика по обеспечению согласованности временного ряда и проведению пересчета
оценок сектора ЗИЗЛХ, подготовленных согласно требованиям Киотского протокола в отношении
представления дополнительной информации, будет аналогична эффективной практике для любых других
оценок кадастра. В то же время имеются некоторые особые вопросы, которые имеют конкретное отношение кстатьям 3.3 и 3.4, которые должны учитываться в рамках эффективной практики:•Необходимость представления информации на ежегодной основе о географическом местоположении
границ района, которые охватывают земли, на которых осуществляется данная деятельность. В течение
периода действия обязательств согласно Киотскому протоколу необходимо будет обновлять определение
таких районов, если под действие статьей 3.3 и 3.4 подпадают новые земли. Таким образом, необходимо
будет обеспечить согласованное представление этих районов за обратный период к 1990 г. или к началу
любой деятельности согласно статьям 3.3 и 3.4, а также должным образом отслеживать переходы этихземель между категориями. Эффективная практика заключается в использовании методов, описанных вразделе 5.6.

•

Необходимость проведения пересчетов ввиду получения обновленной информации по неежегодным
данным (см. главу 4, содержащую более подробное описание методики обработки неежегодных данных).

5.6.5

Отчетность и документацияВ любом случае пересчеты, выполненные для обеспечения согласованности временного ряда, должны бытьтщательным образом документированы ввиду сложности процессов и больших временных и географических
масштабов, которыми обычно характеризуется сектор ЗИЗЛХ. К этому сектору в полной мере применяются
изложенные в РУЭП2000 руководящие указания по эффективной практике, касающиеся документирования
согласованности временного ряда. В РУЭП2000 говорится о том, что четкое документирование пересчетов
является чрезвычайно важным для обеспечения прозрачности оценок выбросов и для демонстрации того, чтоконкретный пересчет направлен на повышение точности и полноты охвата. В целом при проведении
пересчетов следует документировать следующую информацию:•Влияние пересчетов на уровень и тенденцию оценки (путем представления оценок, полученных сиспользованием как ранее применявшихся, так и новых методов).

•Причина проведения пересчета (см. подраздел 7.2.1 РУЭП2000 «Количественные подходы к определению
ключевых категорий источников» для дальнейшего рассмотрения этого вопроса).

•Описание измененных или уточненных данных, моделей, предположений, величин коэффициентов и/илиметода.

•Обоснование для изменения или усовершенствования методологии в смысле повышения точности,прозрачности или полноты охвата.

•Подход, использованный для пересчета ранее представленных оценок.

•Логическое обоснование выбора конкретного подхода, в которое следует включить сопоставление
результатов, полученных при использовании выбранного подхода и других возможных альтернативных
подходов, включая в идеальном варианте простой график выбросов или абсорбции в сопоставлении современем или данными о соответствующей деятельности, или и тем, и другим вместе.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.67

Глава 5. Комплексные вопросы

5.7

ПРОВЕРКА ДОСТОВЕРНОСТИ

5.7.1

Введение

Цель проверки достоверности национальных кадастров парниковых газов заключается в установлении ихнадежности и проверке точности сообщаемых цифровых данных независимыми средствами. Проверка
достоверности может проводиться на нескольких уровнях: на уровне проекта, национальном и международном
уровнях.
Общими целями проверки достоверности является следующее:•Вносить вклад в совершенствование кадастров;•Повышать степень доверия к оценкам и тенденциями;•Содействовать повышению понимания на научном уровне.

Эти цели могут быть достигнуты посредством проведения внутренних и внешних проверок кадастров.
Внутренняя проверка достоверности обычно осуществляется составляющими кадастр учреждениями, авнешняя проверка достоверности будет проводиться другими органами (например, другие правительственные
учреждения, частные компании, научно-исследовательские консорциумы, независимые ученые,неправительственные организации).
В блоке 5.7.1 приводится определение проверки достоверности, которое дается в глоссарии, содержащемся вРуководящих указаниях по эффективной практике и учету факторов неопределенности в национальных
кадастрах парниковых газов (РУЭП2000, МГЭИК, 2000 г.) (см. также Глоссарий):БЛОК 5.7.1
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОВЕРКИ ДОСТОВЕРНОСТИ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ КАДАСТРА

Проверка достоверности относится к сбору данных о деятельности и процедурах, которые могут
осуществляться в ходе планирования и разработки или после составления кадастра, и которые
могут способствовать определению его достоверности для целевых применений этого кадастра.
В целом проверка достоверности, описанная в приложении 2 «Проверка достоверности» к РУЭП2000, также
имеет отношение к сектору ЗИЗЛХ. Существует много подходов к проверке достоверности, включая:сравнение оценок кадастра с независимыми оценками, процедурами и комплектами данных; коллективный ипубличный обзор; и прямое измерение выбросов и абсорбции парниковых газов. Концепции проверки
достоверности могут также включать изучение конкретных аспектов кадастра, таких как основополагающие
данные (сбор, копирование и анализ), коэффициенты выбросов, данные о деятельности, предположения иправила, используемые для расчетов (соответствие и применение методов, включая модели) и процедуры
повышения качества. Независимо от того, какая концепция проверки достоверности применяется или какие
аспекты кадастра подвергаются проверке достоверности, эффективная практика заключается в проведении
проверки достоверности с использованием данных и методов, которые не имеют отношения к тем данным иметодам, которые были использованы для подготовки данного кадастра.
В определенной мере сектор ЗИЗЛХ требует особых подходов к проверке достоверности ввиду уникального
характера методов оценки. В идеальном варианте проверка достоверности деятельности в секторе ЗИЗЛХ
будет основана на полном учете выбросов и абсорбции на национальном уровне, измеряемых при помощи
независимых методов на разных уровнях и, если это возможно, дополняемых подходами по нисходящему
принципу, основанных на атмосферных измерениях. Подобная проверка достоверности будет сложной иресурсоемкой и будет, вероятно, проводиться научно-исследовательскими консорциумами и/или программами.
Более вероятным является то, что составляющие кадастры учреждения будут применять некоторые более
ограниченные концепции проверки достоверности или будут стремиться удовлетворить свои потребности впроверке достоверности в рамках уже осуществляемой научно-исследовательской деятельности. Концепции
внешней проверки достоверности, описанные в настоящем разделе, могут оказать содействие составляющим
кадастр учреждениям в оценке их результатов.
В настоящем разделе излагается целый ряд подходов к проверке достоверности, и даются практические
руководящие указания в отношении методики их применения ко всему национальному кадастру или егочастям. Подраздел 5.7.2 содержит описание некоторых имеющихся подходов к проверке достоверности оценок
кадастра и/или данных, на которых он основан. В подразделе 5.7.3 даются практические рекомендации попроверке достоверности кадастров ЗИЗЛХ. В подразделе 5.7.4 рассматриваются некоторые вопросы проверки

5.68Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности
достоверности, которые имеют непосредственное отношение к Киотскому протоколу. 24 В подразделе 5.7.5
рассматриваются вопросы представления отчетности и документации. ОК/КК тесно связаны с проверкой
достоверности, и этот вопрос рассматривается в разделе 5.5 этой главы. И наконец, в подразделе 5.7.6
приводятся некоторые подробности в отношении подходов к проверке достоверности.

5.7.2

Подходы к проверке достоверности

Составляющее кадастр учреждение (или внешняя группа) могут принимать решение в отношении проверки
всего кадастра, его части или основополагающих данных и моделей, по которым был проведен расчет оценок
кадастра. В настоящем разделе дается описание подходов, которые могут быть использованы для проверки
достоверности оценок кадастра, включая некоторые методы, которые позволяют провести проверку
достоверности всего кадастра, и многих методов, которые могут быть использованы для проверки отдельных
элементов кадастра. Критерии для отбора подходов к проверке достоверности включают: степень интереса,расходы, желаемый уровень точности и погрешности, сложность разработки и осуществления подходов кпроверке достоверности и требуемый уровень знаний, которые необходимы для проведения проверки
достоверности. Для каждого подхода дается техническое описание с указанием его применимости (например,для конкретной категории, типа данных). Приводятся также руководящие указания по применению данного
подхода, и таблица 5.7.1 содержит информацию, предназначенную для оказания содействия в определении
наиболее подходящих подходов для конкретных категорий или входных данных.
В этой таблице
рассматриваются подходы к проверке достоверности классификации земельных площадей, основных пулов
углерода и парниковых газов иных, нежели СО2, хотя это таблица не является всеобъемлющей. В подразделе
5.7.4 дается описание общей применимости подходов к проверке достоверности для оценок выбросов иабсорбции в секторе ЗИЗЛХ с целью представления информации согласно Киотскому протоколу.
В целом самыми существенными выбросами и абсорбцией, связанными в ЗИЗЛХ, являются выбросы иабсорбция двуокиси углерода (CO2). В то же время сектор ЗИЗЛХ включает также парниковые газы иные,нежели CO2 (главным образом выбросы), образующиеся в результате внесения удобрений в лесах, расчистки
земель, подготовки почвы к облесению/лесовозобновлению, управления пастбищными угодьями и пахотными
землями и других видов практики. Эти парниковые газы иные, нежели CO2, включают метан (CH4), закись
азота (N2O), окись углерода (CO), окислы азота (NOx) и летучие неметановые органические соединения (ЛНОС).
Выбросы и абсорбция CO2 могут определяться и проверяться непосредственно в качестве изменений внакоплениях углерода в биомассе или почвах. Для газов иных, нежели CO2, потоки могут измеряться с целью
проверки достоверности ежегодных оценок выбросов.
Существуют многочисленные подходы, которые могут быть использованы для проверки достоверности оценок
выбросов и абсорбции в секторе ЗИЗЛХ. Общая проверка достоверности может включать перекрестную
проверку результатов в разных географических масштабах – от регионального до глобального. Однако
подобная перекрестная проверка требует значительного времени и характеризуется вероятностью ееосуществления в течение многих лет, а не на основе единого года. По сравнению с выбросами ископаемого
топлива деятельность в секторе ЗИЗЛХ с большей трудностью поддается оценке за короткие периоды времени,поскольку содержащийся в биосфере углерод часто с трудом поддается мониторингу и характеризуется
медленным восстановлением равновесия. Соответственно оценка результирующих антропогенных воздействийна углерод биосферы потребует продолжительного период времени (Nilsson et al. 2001).
Таблица 5.7.1 содержит резюме сведений о применимости целого ряда подходов к проверке достоверности кразным аспектам оценки кадастра ЗИЗЛХ. Более подробные описания этих подходов содержатся в следующей
части данного раздела.

ПОДХ ОД 1.

СРАВНЕНИЕ С ДРУГОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ

Сравнение кадастра ЗИЗЛХ с другими, независимо составленными кадастрами или комплектами данными,может быть полезным и эффективным средством проверки достоверности. В рамках этого подхода возможна
проверка достоверности двух широких типов: сравнение с независимыми кадастрами (подход 1a) илисравнение с международными программами и комплектами данных (подход 1b).

Подход 1a.

Сравнение с независимыми кадастрамиВ некоторых странах возможной может оказаться проверка достоверности национальных оценок ЗИЗЛХ,подготовленных составляющим кадастр учреждением, при помощи кадастров, составленных другими

24Осуществимость проверки является одним из требований согласно статье 3.3 Киотского протокола, а также согласно
статьям 3.3 и 3.4, о чем говорится в пункте 17 приложения к проекту решения по ЗИЗЛХ, согласованному вМарракешских договоренностях (см. FCCC/CP/2001/13/Add.1, с. 79).

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.69

Глава 5. Комплексные вопросы
организациями (т.е. другими национальными, региональными/провинциальными учреждениями, научноисследовательскими организациям и т.д.). Подобные внешние кадастры могут быть использованы дляпроверки достоверности, если для подготовки сообщенных оценок не использовались те же самые
основополагающие данные и если могут быть оценены связи между секторами и категориями в разных
кадастрах. Поэтому эффективная практика заключается в обеспечении того, чтобы один и тот же комплект
данных уже не использовался для расчета/оценки определенной сообщенной категории ЗИЗЛХ. При сравнении
независимых кадастров важно также учитывать неопределенности в этих оценках.
Другим эффективным подходом к проверке достоверности является сравнение информации кадастра между
странами или группами стран. Подобное сравнение может быть проведено для общих оценок конкретных
категорий источников/поглотителей, предположений по умолчанию и/или данных, использованных длясоставления национального кадастра. Подобный подход может быть весьма недорогостоящим в плане егоприменения, однако необходимо проявлять осторожность и обеспечить, чтобы характеристики избранных
стран были фактически сопоставимыми (т.е. они должны иметь аналогичные климатические или биомные
характеристики). Иногда данные, основанные на кадастрах из других стран, могут быть более тесно связаны снациональными условиями по сравнению с теми данными, которые были рассчитаны при помощи общих
коэффициентов выбросов по умолчанию или данных о деятельности, и могут быть в свою очередь
использованы для усовершенствования кадастра.
Сравнение данных или оценок кадастра с другими кадастрами может являться недорогостоящим и весьма
простым подходом к проверке достоверности. В целом он не требует наличия квалифицированных
технических специалистов или высококвалифицированного персонала, особенно по сравнению с требованиями
таких подходов, как дистанционное зондирование или моделирование. Этот метод может применяться ко всемэлементам оценки, включая классификацию земельных площадей, кадастры различных пулов углерода, оценку
газов иных, нежели СО2, и такие виды деятельности как облесение, лесовозобновление и обезлесение.
Ключевым определяющим фактором его приемлемости является наличие альтернативных кадастров, скоторыми может проводиться сравнение. Эффективная практика заключается в использовании этого подхода,если имеются подобные кадастры. Если в результате подобных сравнений выявляются существенные
различия, необходимо исследовать их причины, с тем чтобы дать правильное толкование результатов иотметить возможные области для проведения последующих проверок кадастра.

ТАБЛИЦА 5.7.1
ПРИМЕНИМОСТЬ ПОДХОДОВ К ПРОВЕРКЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ ПЛОЩАДЕЙ, ПУЛОВ УГЛЕРОДА ИПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ ИНЫХ, НЕЖЕЛИ СО2Подход 1Подход 2Подход 3Подход 4Подход 5Сравнение сдругими
кадастрами идругими
независимыми
комплектами
данных

Применение
методов более
высокого
уровня

Прямое измерение

Дистанционное
зондирование

Моделирование

Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Неприемлем

Приемлем

Неприемлем

Надземная
биомасса

Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Приемлем
(необходимы
данные оповерхности)Приемлем (модели
регрессии,экосистемы и роста)Подземная
биомасса

Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Неприемлем

Приемлем (модели
регрессии,экосистемы и роста)Валежная
древесина

Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Неприемлем

Приемлем (модели,экосистемы и моделина основе кадастра)Лесная
Подстилка

Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Неприемлем

Приемлем (модели
экосистемы и моделина основе кадастра)Органическое
вещество
почвыПриемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Неприемлем

Приемлем (модели
экосистемы и моделина основе кадастра)Земельная
площадь
Пулы углерода

5.70Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности

Парниковые
газы иные,нежели CO2Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Неприемлем

Приемлем (модели
экосистемы)Коэффициенты
выбросов

Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Неприемлем

Приемлем (модели
экосистемы)Доклад о деятельности/землепользовании
Лес, пастбища,возделываемые
земли, прочие
видыземлепользования

Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Приемлем,особенно дляопределения
земного
покрова/землепользования иих изменений

Приемлем,требуется большое
количество данных.
Может являться
альтернативным
подходом, еслиотсутствуют оценкина основе прямых
измерений и данных
дистанционного
зондирования

Проекты вобласти
облесения,лесовозобновления,обезлесения

Приемлем приналичии данных

Приемлем приналичии данных

Приемлем
(ресурсоёмкий)Приемлем,особенно дляопределения
земного
покрова/земле
пользования иих изменений

Практически
нецелесообразен

Подход 1b . Сравнения с международными программами и комплектами данныхВ настоящее время идет осуществление ряда инициатив в области научных исследований и мониторинга намеждународном уровне как в масштабе региона/континента (исследовательские проекты, сети мониторинга ит.д.), так и в глобальном масштабе (дистанционное зондирование биосферы, центр архивации глобальных
данных, сети аналогичных исследовательских инициатив между регионами и т.д.).
Для сектора ЗИЗЛХ большая часть этой исследовательской работы связана с количественным определением
роли экосистем суши, особенно лесов, в углеродном цикле – от экосистемы до глобального масштаба. В этойсвязи многие результаты, полученные сетями научно-исследовательских учреждений и мониторинга, могут
иметь отношение к проверке достоверности информации, представляемой по сектору ЗИЗЛХ, а также к другим
комплексным вопросам, таким как вопросы, касающиеся ОК/КК и неопределенностей.
Масштаб и уровень обобщения (национальный, региональный и т.д.) данных и информации, которые могут
быть получены от таких программ и комплектов данных, могут оказаться полезными на разных этапах иуровнях процедуры проверки достоверности (внутренний и внешний аудит, сравнение с данными, собранными
другими учреждениями и т.д.).
Как и в случае подхода 1а, в сравнение данных кадастра и оценок с независимыми комплектами данных может
представлять собой недорогостоящий и простой подход к проверке достоверности. Он может применяться клюбому элементу кадастра, для которого имеются альтернативный источник данных. В целом он является
весьма приемлемым для классификации земельных площадей, хотя он также может быть использован дляпроверки достоверности отдельных элементов оценок пулов углерода, парниковых газов иных, нежели СО2, ивидов деятельности, при этом данные, поступающие из научно-исследовательских сетей, могут бытьиспользованы для проверки достоверности данных по конкретным странам (коэффициенты выбросов). Какотмечалось в отношении предыдущего подхода, при использовании международного комплекта данных в целях
проверки достоверности эффективная практика заключается в обеспечении того, чтобы тот же самый
комплект данных уже не использовался для расчета или оценки некоторых элементов сообщаемой категории
ЗИЗЛХ. Подобная ситуация может иметь место, в частности, в тех случаях, когда программы и комплекты
данных, имеющиеся на международном уровне, составлены на основе национальных статистических данныхили включают результаты конкретных исследований, проведенных на территории той страны, которая
планирует использовать эти данные для проверки достоверности.
Анализ возможных расхождений,возникающих в результате сравнения с международно доступными комплектами данных и кадастрами, должен
быть посвящен в первую очередь выявлению возможных причин подобных расхождений, при этом конечной
задачей является усовершенствование всего кадастра. Связи с некоторыми международными программами икомплектами данных, которые могут оказаться полезными для целей проверки достоверности, указаны в блоке
5.7.6 «Программы и сети, имеющие отношение к ЗИЗЛХ» в подразделе 5.7.6. Другие полезные связи соткрытыми источниками данных о землепользовании/земном покрове содержатся в главе 2, приложение 2.А.2«Примеры международных баз данных о земном покрове».

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.71

Глава 5. Комплексные вопросы

ПОДХ ОД 2. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ БОЛЕЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ
Страна может не располагать достаточными данными или ресурсами, для того чтобы использовать методы
более высокого уровня для своего общего кадастра выбросов и абсорбции по всем различным категориям
сектора ЗИЗЛХ. В некоторых случаях, однако, страна может иметь доступ к более всеобъемлющим
комплектам данных по конкретным областям (например, регион или подкатегория). В этом случае страна
может провести проверку достоверности части своей оценки, используя метод более высокого уровня.
Например, если оценка выбросов и абсорбции парниковых газов в управляемых лесах осуществлялась путем
использования методов уровня 1, то составляющее кадастр учреждение может рассмотреть возможность
проведения проверки достоверности путем применения данных по конкретной стране к части облесенного
района (уровень 2 или уровень 3). В этом случае уравнения биомассы и роста должны существовать или бытьразработаны по отдельным областям по меньшей мере для однородных условий роста (биом, климатические
регионы), возрастных классов лесов и режимов управления.
Применение методов более высокого уровня для частей кадастра может оказаться эффективным методом
проверки достоверности, если имеются необходимые данные, полученные благодаря использованию более
подробного метода. Этот подход может применяться к широкому разнообразию масштабов – от участка донационального уровня. Расходы будут разными в зависимости от масштабов проверки достоверности. В целом
разработка оценок более высокого уровня для проверки достоверности может быть весьма простой и для нееможет быть использован уже имеющийся опыт составления кадастра. Главный вопрос при данном подходе
заключается в том, использовать ли частичные оценки более высокого уровня в качестве части самого кадастраили в качестве подхода к проверке достоверности.

ПОДХ ОД 3. ПРЯМЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ ВЫБРОСОВ И АБСОРБЦИИ
ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ
Прямые измерения представляют собой подход к проверке достоверности, используемый для различных пулов
углерода, а также для выбросов парниковых газов иных, нежели CO2, и деятельности в области ЗИЗЛХ. В тоже время этот подход не является полностью приемлемым для проверки достоверности классификации
земельных площадей. Масштаб применения данного подхода может меняться от участка до национального
уровня. В ограниченном масштабе прямые измерения могут обеспечивать коэффициенты по умолчанию дляконкретной страны или данные о деятельности, в то время как подходы более крупного масштаба могут бытьиспользованы для проверки достоверности секторальных оценок и конкретных видов деятельности. Расходы
могут различаться весьма существенным образом, и будут зависеть от размера выборки и желаемой точности.
При выборке крупного размера точность может быть весьма высокой. При применении этого подхода самыми
существенными проблемами являются общая разработка стратегии выборки и протоколов измерений. Еслинеобходимая инфраструктура существует, то сбор данных измерений, как правило, не представляется
технически сложным, хотя этот процесс может быть трудоемким.
При проведении прямых измерений выбросов и абсорбции парниковых газов в секторе ЗИЗЛХ необходимо
должным образом учитывать временную и пространственную изменчивость, поскольку выбросы/абсорбция вданный год не обязательно показывают долгосрочные тенденции. Это объясняется тем фактом, что большая
часть выбросов и абсорбции в этом секторе связаны с биологическими процессами и зависят от изменчивости
климата. Эта проблема может быть частично решена путем использования усредненных совокупных
измерений или сглаживания в рамках нескольких лет для получения репрезентативных результатов. Кроме
того, воздействие межгодовой изменчивости данных характеризуется тенденцией уменьшения по мерерассмотрения более крупных территорий. Таким образом, прямые измерения в пределах более крупных
районов или с более длительными интервалами измерений будут с большей вероятностью отражать
последствия практики управления (см. главу 4, подраздел 4.2.3.7 «Межгодовая изменчивость»). Несмотря напризнание этих проблем при использовании прямых измерений в качестве средства проверки достоверности, ихможно тем не менее с пользой применять различными способами для проверки достоверности оценок исправочных данных по сектору ЗИЗЛХ, о чем говорится ниже.

Живая биомасса (надземная и подземная биомасса)Сообщаемая информация об изменениях в накоплении углерода в биомассе может быть проверена посредством
прямых измерений изменений накопления. Имеющиеся в настоящее время методы даются возможность
проводить разумно точное измерение изменений в надземной биомассе с периодическими интервалами, хотя вдостигших зрелости лесах ежегодные изменения в накоплениях могут быть незначительными для пула данного
размера. Имеются также методы для оценки подземной биомассы, хотя в данном случае выборка является
более сложной по сравнению с надземной биомассой. Этот подход может применяться, в частности, в лесах, ив то же время он является приемлемым для измерения изменений в живой биомассе при других видах
землепользования, которые содержат древесную биомассу, хотя эти виды землепользования не соответствуют
определению понятия лесной площади (например, системы агролесомелиорации, пастбищные угодья свосстановленным растительным покровом).

5.72

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности
Имеется целый ряд вариантов возможного использования прямых измерений для проверки достоверности
оценок биомассы. Например, страна может решить проводить сбор данных для лесного кадастра путем
прямых измерений, осуществляемых чаще обычного порядка, например, с интервалом 5-10 лет, для отдельной
подвыборки участков для региона. Составляющее кадастр учреждение может также использовать прямые
измерения для выведения местных аллометрических соотношений, включая подземную биомассу, которые
могут быть использованы для проверки достоверности изменений накопления по всему компоненту живой
биомассы. Прямые измерения могут также использоваться в качестве средства проверки достоверности длямолодых лесных насаждений или земель, на которых происходит возобновление биомассы, поскольку
имеющиеся аллометрические уравнения и коэффициенты разрастания биомассы обычно не применимы дляэтих пулов. Имеющиеся исследования экосистем могут быть использованы для выведения коэффициентов
разрастания биомассы по конкретным видам, которые могут быть сопоставлены с коэффициентами поумолчанию, использованными для представления информации, а также для проверки показателя роста
конкретных видов лесов.

Мертвое органичес кое вещество (валежная древесина и лесная подстилка)Что касается надземной и подземной биомассы, то накопления мертвого органического вещества (лесная
подстилка и валежная древесина) могут также оцениваться посредством прямых измерений, однако в лесах
пулы подстилки и валежной древесины характеризуются высокой изменчивостью как в пространственном, таки временном отношении (сезонные изменения лесной подстилки, неожиданные изменения, вызванные
естественными или антропогенными возмущениями), и для точной оценки накоплений мертвого органического
вещества потребуется надлежащая схема выборки.
Ожидается, что пулы подстилки не меняются
существенным образом в достигших зрелости лесах, и проверка достоверности должна в большей степени
касаться районов облесения/лесовозобновления и лесных насаждений, в отношении которых проводятся
основные действия в области управления, такие как лесозаготовка, подготовка площадок, прореживание и т.д.
В целом при исследованиях экосистем проводится измерение доли подстилки в надземной биомассе припомощи сеточных захватов (листвы и веток), а также накоплений подстилки посредством ее сбора нанескольких делянках (также крупной валежной древесины). Подобные исследования, если они проводятся,могут способствовать проверке коэффициентов по умолчанию уровня 1, которые иногда используются дляпредставления информации.

Почвы (органическое вещество почвы)Может также осуществляться проверка достоверности выбросов и абсорбции, связанных с почвами. Как и вслучае надземной биомассы, имеются чувствительные методы оценки накоплений углерода почвы. Повторная
выборка почвы на территории определенного района, региона, или в национальном масштабе может являться
соответствующим подходом для выявления изменений в углероде почвы при разных видах землепользования
(леса, пастбища, возделываемые земли). В то же время в экосистемах, в которых не происходит изменений вземлепользовании или не осуществляются существенные меры в области управления (например, лесозаготовка
достигшего зрелости леса, повышение качества пастбищ, вспашка возделываемых земель и т.д.), изменения внакоплениях углерода почвы могут быть незначительными и с трудом поддающимися точной оценке закороткие периоды времени.
Измерение выбросов и абсорбции парниковых газов, связанных с почвами, может осуществляться в нескольких
точках на участке выборки с использованием переносных или мобильных систем взятия образцов газов
(кюветы и газоанализаторы). После этого данные измерений в точках выборки необходимо масштабировать доуровней участка/экосистемы, учитывая при этом значительную пространственную изменчивость, характернуюдля выбросов и абсорбции газов, связанных с почвой. Этот подход используется для измерения как СО2, так идругих парниковых газов (N2O, CH4) (Butterbach-Bahl et al., 2002; Janssens et al, 2001). Полученные таким
образом данные измерений потоков парниковых газов могут также оказаться полезными при сравнении
выбросов до и после применения конкретной практики управления (Steinkamp et al., 2001; Butterbach-Bahl and
Papen, 2002). Непосредственно измеренные величины могут быть использованы для проверки достоверности
коэффициентов выбросов по умолчанию, которые в конечном итоге используются на более низких уровнях.
Проверка достоверности изменений в почвенном углероде на землях, на которых происходит изменение видаиспользования, может осуществляться путем сопоставления измеренных накоплений углерода на землях, накоторых было осуществлено переустройство, с накоплениями углерода на землях, где до сих поросуществляется тот же самый вид землепользования. В подобном случае следует проявлять осторожность иобеспечить точное соответствие парных участков с точки зрения тех факторов, которые могут оказать влияниена показатели оборота почвенного углерода (например, тип почвы, естественная растительность, дренаж,топография и т.д.)Измерения потоков парниковых газов в масштабе экосистемы
Прямые измерения потоков парниковых газов в масштабе экосистемы могут быть использованы дляпроверки достоверности в локальном масштабе сообщаемых изменений в накоплениях углерода. Этинаблюдения за потоками обычно проводятся микрометеорологическими методами такими, как ковариация
Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.73

Глава 5. Комплексные вопросы
завихрения, с использованием укрытых навесом вышек, размещенных внутри лесов или других экосистем,главным образом для измерений обменов СО2 (Aubinet et al., 2000). Как правило, они обеспечивают данные очистом обмене экосистемы (ЧОЭ, см. сноску 26). Этот подход приемлем для комплексной оценки выбросов иабсорбции углерода в масштабе участка/экосистемы, и обеспечивает данные, которые могут быть сопоставленыс данными о деятельности/коэффициентами выбросов и величинами по умолчанию, которые используются привыведении показателей выбросов/абсорбции для конкретной категории ЗИЗЛХ. В то же время имеются
ограничения в масштабировании этих результатов до регионального и национального уровней, поскольку
необходимо должным образом учитывать временную и пространственную изменчивость, долгосрочные
тенденции и возмущения (Körner, 2003). Прямые измерения результирующих потоков экосистемы требуют
значительных капиталовложений в оборудование, и ограничены с точки зрения возможных местоположений (взависимости от топографии, растительности и структуры древесного полога). После их внедрения, подобные
измерения могут осуществляться на постоянной основе, обеспечивая оценку межгодовой изменчивости баланса
выбросов и абсорбции СО2 определенной экосистемы. Ввиду их сложности существует вероятность того, чтопотоки экосистемы будут измеряться научно-исследовательскими институтами/сетями. Если подобные
эксперименты проводятся в пределах страны, то составляющее кадастр учреждение может рассмотреть вопрособ использовании этих результатов для целей проверки достоверности.

ПОДХ ОД 4. ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ
Дистанционное зондирование – это эффективный подход для проверки достоверности классификации
наземного покрова/землепользования, обнаружения изменений в наземном покрове и оценок земельных
площадей, которые находятся в стадии переустройства или оставления. Кроме того, дистанционное
зондирование может быть использовано для оценки изменений в надземной биомассе. Ниже дается описание
обоих этих видов использования дистанционного зондирования для проверки достоверности. Дистанционное
зондирование не применяется для проверки достоверности данных о подземной биомассе, лесной подстилке,валежной древесине или органическом веществе почвы.
Дистанционное зондирование может применяться в масштабах, лежащих в пределах от участка до уровня
континента. В то же время извлечение точной и повторяющейся информации из изображений дистанционного
зондирования может являться проблемной задачей, и потребует, вероятно, наличия значительного технического
опыта. Стоимость будет зависеть от рамок и масштабов данной программы. Расходы могут быть относительно
низкими, если имеются архивированные данные. Если, однако, требуются частые измерения и интерполяция
обширных данных, то расходы и потребность в квалифицированных специалистах могут значительно
увеличиться. Помимо прочих факторов точность дистанционного зондирования будет зависеть от тогомасштаба, в котором оно используется, и источника изображений. Как правило, оно является весьма точным,однако для повышения точности результатов необходимы наземные контрольные данные.

Поход 4a.
Применение дистанционного зондирования для проверки
достоверности данных о землепользовании и изменениях в землепользовании
Дистанционное зондирование является самым эффективным средством, которое может быть использовано дляпроверки достоверности данных о территории, на которой происходит переустройство лесов и пастбищ вдругие виды землепользования (возделываемые земли, поселения и т.д.), оставление управляемых земель иобнаружение пожаров (которые являются одним из главных факторов, вызывающих переустройство втропиках). В то же время, если страна применяла методы дистанционного зондирования для согласованного
представления земельных площадей (см. главу 2, подраздел 2.4.4.1) или для классификации землепользования ивидов деятельности, связанных с конкретными аспектами Киотского протокола (см. главу 4, подраздел 4.2.2),
необходимо проявлять осторожность и обеспечить, чтобы данные дистанционного зондирования,используемые для проверки достоверности, не зависели от тех данных, которые применялись для подготовки
кадастра. С технической точки зрения дистанционное зондирование может рассматриваться в качестве
проверки достоверности постфактум, когда проводится сравнение данных последовательных обследований,проведенных в разные годы.
Важно также помнить о том, что хотя дистанционное зондирование во многих случаях будет быстро
обнаруживать изменения в земном покрове (например, от растительного покрова до голой поверхности), оно невсегда может давать адекватную и точную информацию об изменениях в землепользовании или типах
растительности (например, переход от культуры А к культуре В).25 Например, обнаружение сплошной рубкив лесах на основе только данных дистанционного зондирования является относительно простым, однако
гораздо труднее различить, является ли эта деятельность частью текущего управления лесным хозяйством илиона представляет собой обезлесение (см. также главу 4, подраздел 4.2.6.2.1). Кроме того, сообщалось отрудностях с проведением различия между неуправляемым сосновым лесом и управляемой лесной плантацией
хвойных пород, когда точность находится лишь на уровне порядка 50% (Okuda and Nakane, 1988). Проведение
различия между разными типами культур является еще одной областью, в которой дистанционное
25

В некоторых случаях может изменяться, вероятно, земной покров, но не землепользование, и наоборот.

5.74Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности
зондирование может столкнуться с трудностями. Решить эту проблему в некоторых случаях может сочетание
частых наблюдений посредством датчиков со средним пространственным разрешением и подробных
наблюдений при помощи датчиков с высокой разрешающей способностью.
Вследствие взаимодействий с атмосферой, в частности, облаками, применение данных оптического
дистанционного зондирования может быть ограниченным в определенных регионах земного шара (например,бореальные и тропические зоны) или в разные периоды года. Поэтому для этой цели больше подходят
радиолокаторы с синтезированной апертурой (САР), поскольку получение данных может осуществляться
независимо от наличия солнечного света или облачного покрова. Даже при использовании новых датчиков,таких как САР, проблематичной будет оценка или проверка достоверности изменений в землепользовании иземном покрове на годовой основе. Отчасти эти проблемы возникают в результате нехватки ресурсов
(персонал и финансирование), которые необходимы для подобной деятельности. Тем не менее, благодаря
повышению временной и пространственной разрешающей способности спутниковых датчиков, обнаружение
неожиданных и/или недавних изменений в землепользовании или земном покрове может стать возможным наежегодной или даже еще более частой основе.

Подход 4b .
Использование дистанционного зондирования для проверки
изменений в живой биомассе
Дистанционное зондирование со спутников и полученные с его помощью изображения могут также подходитьдля оценки биомассы и изменений биомассы на уровне крупных экосистем (например, пастбища в сравнении слесами). Накопления углерода в лесах могут оцениваться при помощи корреляции между данными
спектрального изображения и биомассой, при условии наличия необходимых данных (не используемых оценок
кадастра) для представления диапазона лесных биомов и режимов управления, для которых необходимо
подготовить оценки (Trotter et al. 1997). Уравнения корреляции могут зависеть от нескольких параметров (типполога и подлеска, сезон, освещенность, геометрия обзора спутника) (Okuda et al., 2003), и в целом должны
выводиться для каждого типа леса. Кроме того, для оценки надземной биомассы также использовались
индексы растительности (например, нормализованный дифференциальный индекс растительного покрова НДИРП) (см. подраздел 5.7.6 для обзора подобных индексов).
Другой подход заключается в использовании данных радиолокатора с синтезированной апертурой (САР),которые дают скорее структурную, а не спектральную информацию о наблюдаемом земном покрове. Длянекоторых типов лесов древесная биомасса может оцениваться с определенным уровнем точности, используя
связи между биомассой и мощностью радиолокационного сигнала (амплитуда, обратное рассеяние) (Rauste etal., 1994; Foody et al., 1997; Luckman et al., 1998; Saatchi et al., 2000; Terhikki Manninen and Ulander, 2001), иликосвенным образом, например, путем привязки полученных с помощью САР данных о высоте деревьев кполученным в точке аллометрическим соотношениям. Данные САР подходят для оценки относительных
изменений в приращениях накоплений надземной биомассы между двумя или более точками во времени,особенно когда изменения являются существенными. Временные последовательности позволяют в большей
мере, нежели полученные в одно время изображения, охарактеризовать тенденции изменений и свести кминимуму ошибки в оценках.
Как оптические датчики, так и датчики САР, имеют ограниченное применение в случае неровной
топографической поверхности в районах с неоднородным древесным пологом. Уровень точности данных
дистанционного зондирования меняется в зависимости от геометрических и радиометрических характеристик
датчиков, включая изменение в калибровке датчика во времени. Используемые данные изображений должны
отбираться в соответствии с географическим масштабом целевого района и желаемой степенью разрешения.
Технические данные (тип датчика, пространственное разрешение, наличие и т.д.) различных спутниковых
датчиков перечислены в таблице 5.7.2 подраздела 5.7.6.
Другие подходы к проверке достоверности данных о площади и биомассе с использованием данных
изображений могут включать:•фотографии с воздушных
трудоемкостью);•лазерный профилометр (высота и структура полога определяются при помощи лидара, точность ещепредстоит определить, на этапе эксперимента, высокая стоимость);•сравнение с картами/данными,дистанционного зондирования.

судов

(для

вертикальной

подготовленными

структуры

независимыми

полога

леса;учреждениями

характеризуются

припомощи

ПОДХ ОД 5. ПРОВЕРКА ДОСТОВЕРНОСТИ ПРИ ПОМОЩИ МОДЕЛЕЙ
Модели могут использоваться для проверки достоверности оценок пулов углерода, данных о деятельности, атакже кадастра в целом. Обычно они не используются при проверке достоверности классификации земельных
площадей. Для конкретных категорий землепользования согласно РКИК ООН и видов деятельности, избранных
согласно Киотскому протоколу, модели могут быть хорошим вариантом, если практически невозможно

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.75

Глава 5. Комплексные вопросы
провести прямые измерения в сочетании с дистанционным зондированием. Расходы на моделирование могут
отличаться существенным образом в зависимости от конкретных применений, наличия соответствующих
инструментов, а также желательной степени разрешения. Как правило, начальные расходы, связанные сразработкой и калибровкой модели, гораздо выше текущих эксплуатационных расходов.
Проверка
достоверности с использованием моделей является весьма сложной и требует высокого уровня технической
подготовки.
Существуют два весьма различных типа подходов к моделированию для целей проверки достоверности:модели, построенные по восходящему принципу, и модели, построенные по нисходящему принципу. Модели
первого типа обеспечивают масштабирование от процессов более низкого масштаба к уровням более высокого
обобщения, в то время, как модели, построенные по нисходящему принципу, следуют иному направлению, и вих задачу входят выведение процессов меньшего масштаба из данных измерений более крупного масштаба.
Хотя в принципе оба подхода могут быть использованы для целей проверки достоверности на национальном
уровне, модели, построенные на нисходящем принципе, в большей степени подходят для проверки вконтинентальном масштабе. Модели, построенные по восходящему принципу, могут использоваться вдиапазоне от масштаба на уровне площадки/участка до регионального, национального и дажеконтинентального уровня, при условии наличия входных данных.
Модели, используемые для целей проверки достоверности, равно как и модели, используемые для подготовки
кадастров, должны быть хорошо документированы, и пройти независимое рецензирование. Входные параметры,данные, функции и предположения должны пройти тщательное изучение, что обычно именуется проверкой
правильности. Термин «проверка правильности» используется в общепринятом значении проведения
надлежащего тестирования работы модели, что не равносильно констатации того, что данная модель является
единственной подлинной репрезентативной моделью реальности (Oreskes et al, 1994).
Как и в отношении других подходов, следует отметить, что модели имеют свои преимущества и недостатки, идо сих пор не существует того, что можно назвать «наилучшей моделью». В целях предотвращения некоторыхиз возможных предубеждений, связанных с выбором моделей, может быть использован ансамбль моделей,калиброванных идентичным образом (Alexandrov et al., 2002). Нередко требуются рекомендации экспертов дляиспользования моделей в качестве инструментов для осуществления проверки достоверности.

Подход 5a. Моделир ование по восходящему принципу
Существует несколько типов моделей, построенных по восходящему принципу, которые могут использоватьсядля проверки достоверности
Модели экосистем и роста могут имитировать рост растительности и динамику углерода в достаточно
длительных временных масштабах, и эти модели могут использоваться для проверки достоверности. Ониосуществляют расчет роста биомассы и потоков углерода, воды и азоты, и способны обеспечить оценки
валовой первичной продуктивности (ВПП)26 и чистой первичной продуктивности (ЧПП)26 углерода в расчете наединицу территории в лесах (Kramer et al., 2002) и других типах растительности. Они могут быть использованыдля проверки достоверности оценок компонентов уровня 1 и уровня 2 биомассы и потоков, а также длявыведения «коэффициентов выбросов» и/или параметров для конкретной страны, имеющих отношение красчетам уровня 2 (см. таблицу 5.7.1). В случае лесов в основном имеются два класса моделей экосистем,которые могут применяться: модели, предназначенные дляопределения параметров физиологии ибиогеохимии экосистемы, и модели, основанные на лесных кадастрах. Хорошо известными примерами этихдвух классов являются FOREST-BGC (Waring and Running 1998), Biome-BGC (Running and Coughlan, 1988;
Running and Hunt, 1993; Running, 1994), а также модели на основе кадастров (Kauppi et al., 1992; Nabuurs et al.,
1997; Birdsey, 1996; Kurz and Apps, 1999).
В последнее время разработаны модели углеродного цикла суши нового поколения, предназначенные дляинтегрирования последствий изменений в климате, химии атмосферы, показателях возмущений для ЧПП,ЧЭП26 и ЧПБ26 (например, Landsberg and Waring, 1997; Chen et al., 2000a; Chen et al., 2000b; McGuire et al., 2001).
Благодаря использованию пространственных данных, полученных путем дистанционного зондирования
(например, земной покров, выжженная площадь и индекс листовой поверхности), а также географически
привязанных комплектов данных о климате, химии атмосферы и кадастров почв, эти основанные на процессах,модели могут масштабировать данные, имеющиеся на уровне участка (например, измерения потоков в26

ВПП: Валовая первичная продуктивность, получаемая в результате истинного фотосинтеза; ЧПП: Чистая первичная
продуктивность – суммарный фотосинтез или ВПП минус автотрофное дыхание (от поверхностной и подземной
биомассы живых растений); ЧПЭ: Чистая продуктивность экосистемы - результирующие выбросы или поглощение
углерода (CO2), или ЧПП минус гетеротрофное дыхание (почвенное органическое вещество и разложение почвенного
органического углерода, животные), когда ЧПЭ измеряется при помощи методов потоков в рамках правильно
определенного ЧЭО – чистого обмена экосистемы; ЧПБ: чистая продуктивность биома – результирующие выбросы илиабсорбция углерода в крупных масштабах (биом), которая учитывает также естественные и вызванные деятельностью
человека возмущения (пожары, ветровалы, лесозаготовки, ЧПБ=ЧЭП - возмущения). ЧПБ – это член, который вконечном итоге находит свое отражение в уравнении глобального баланса углерода (т.е. атмосфера).

5.76Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности
экосистеме), до региональных и национальных масштабов. Не будучи непосредственно зависимыми от лесного
кадастра данные, оцененные при помощи этих моделей, могут быть использованы для проведения сравнения сданными учета углерода, определенными на основе лесного кадастра. В то же время пространственное
разрешение информации дистанционного зондирования ограничивает возможности моделей, в которых
представление земной поверхности основано на данных дистанционного зондирования, для количественного
определения изменений накопления углерода в результате изменений в землепользовании в небольшом
масштабе (например, облесение, лесовозобновление и обезлесение).
Если модели применяются для обобщения результатов и получения данных об изменениях биомассы нанациональном уровне, необходимо должным образом параметризовать модели, учитывая при этом разные видыземлепользования и земного покрова, существующие в стране. В качестве примера можно привести тот факт,что для использования результатов моделей для проверки достоверности данных лесного кадастра необходимо
параметризовать модели как минимум по основным породам деревьев.
Модели регрессии применялись для расчета ЧПП по базовым метеорологическим данным (например, модели
Chikugo, Uchijima и Seino, 1985). Значения ЧПП, выведенные из моделей регрессии, основанных на процессах,могут быть использованы для перекрестной проверки данных уровня 1 и уровня 2 в крупном масштабе (см.
таблицу 5.7.1).
Концепции моделирования с использованием географических информационных систем (ГИС), которые
включают наземные контрольные данные, дают более точные значения по сравнению с концепциями
дистанционного зондирования. Полученные при помощи ГИС данные, такие как топография и древесный
полог, и структурные характеристики, такие как климат, могут также быть использованы для создания моделей
экосистем и роста для получения четких в пространственном отношении результатов. Соответственно, вконтинентальном и глобальном масштабах моделирование с использованием ГИС может быть использованодля проверки достоверности национальных методологий проведения топографической съемки (Mollicone et al., 2003).

Подход 5b . Моделир ование по нисходящему принципу и крупномасштабные
подходы
Построенные по нисходящему принципу модели могут использоваться для проверки достоверности данных онакоплениях углерода и изменениях накопления в региональном – глобальном масштабах. Эти подходы
трудно применять для получения оценок на национальном уровне, однако их можно использовать для групп
стран, обширных регионов или континентов. Для стран с весьма обширной земельной площадью или схарактеристиками, которые позволяют разделять передвижения воздушных масс в пределах страны и за еепределами (например, Северная Америка, бореальная зона Сибири, Австралия, Соединенное Королевство и т.д.)подходы в масштабе региона/континента могут оказаться полезными также в национальном масштабе. В товремя как моделирование по нисходящему принципу может характеризоваться общими ограничениями вотношении региональных балансов углерода, оно не подходит для проверки достоверности данных осекторальных балансах углерода, поскольку подобные подходы не могут отделять вклад выбросов и абсорбциив разных категориях землепользования или деятельности в области управления, как это требуется условиями
представления информации согласно РКИК ООН и Киотскому протоколу.
Кроме того, концепции
моделирования по нисходящему принципу включают выбросы и абсорбцию по категориям землепользования,информация о которых не должна представляться ни согласно РКИК ООН, ни Киотскому протоколу (например,неуправляемые земли). Тем не менее, в более крупных масштабах атмосферные измерения концентраций
парниковых газов и изотопного состава должны в принципе быть достаточными для доказательства того, будутли эффективными совокупные меры, предпринятые в рамках РКИК ООН и Киотского протокола в отношении
тенденции концентраций атмосферных парниковых газов (Schulze et al., 2002).
Инверсные модели рассчитывают потоки на основе измерений концентраций и моделей атмосферного
переноса. Они могут использоваться для установления общей динамики углерода в континентальном –глобальном масштабах, однако характеризуются ограниченными возможностями выделения вклада разных
категорий землепользования или видов деятельности в области управления в общий баланс. Благодаря
измерению пространственного и временного распределения концентраций CO2 можно выявлять потоки
углерода суши и океана. Инверсные модели используются также для расчета потоков метана и других
парниковых газов.
Включение данных наблюдений с воздушных судов, а также использование моделей переноса на региональном
уровне при проведении инверсного анализа может повысить качество оценок, равно как иучетпространственно распределенных данных о выбросах/абсорбции. Осуществление концепций инверсного
моделирования постоянно совершенствуются и требует сотрудничества между учеными и наличия сетевой
системы между странами. Существует вероятность того, что подобные оценки не будут зависеть отнациональных данных и будут иметь ценность для общей проверки достоверности на региональном –континентальном уровне (см. Gurney et al., 2002) для сравнения нескольких результатов инверсного
моделирования в континентальном масштабе).
На национальном уровне еще один крупномасштабный подход, который может быть использован для общей
проверки достоверности, заключается в использовании высоких башен, которые обычно имеются наРуководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.77

Глава 5. Комплексные вопросы
территории страны (например, телевизионные башни, башни передатчиков), для измерения градиентов CO2(Bakwin et al., 1995). Этот подход может сочетаться с использованием инверсного моделирования для расчета
региональных/национальных балансов выбросов и абсорбции. После ее создания данная система может бытьавтоматизирована и ее стоимость не является очень высокой.

5.7.3

Руководящие указания по проверке достоверности
кадастров ЗИЗЛХ

Составляющие кадастры учреждения (или внешние группы) могут определить в качестве подлежащих проверке
достоверности несколько компонентов кадастра, включая оценки выбросов/абсорбции, входные данные ипредположения. Вопросы, содержащиеся в блоке 5.7.2, могут быть использованы составляющим кадастр
учреждением в качестве руководства по разработке плана проверки достоверности.

БЛОК 5.7.2
РУКОВОДСТВО ПО ВЫБОРУ КОМПОНЕНТОВ КАДАСТРА ДЛЯ ПРОВЕРКИ ДОСТОВЕРНОСТИ И ПОДХОДОВ К НЕЙКакие критерии могут быть использованы для выбора элементов кадастра с целью
проверки их достоверности?
Если какая-либо категория источников/поглотителей является «ключевой», следует провести
проверку ее достоверности в первую очередь. В то же время выбросы и абсорбция, которые неявляются «ключевыми», могут быть также выбраны для проверки достоверности, особенно еслиони имеют отношение к политике смягчения воздействий выбросов или если их неопределенность
является высокой. Если ожидается существенное изменение пула за период представления
информации о кадастре, ему следует уделить особое внимание.
Каким образом будет осуществляться проверка достоверности элементов кадастра?
Выбор подхода к проверке достоверности будет в значительной мере зависеть отприемлемости/наличия подхода для составляющего кадастр учреждения или от условий вконкретной стране. Дополнительными критериями являются: тип данных, подлежащих проверке,пространственный масштаб охвата кадастром, количество и качество подлежащих проверке
данных, а также точность, погрешность и стоимость применения данного подхода. Подходы икритерии для их выбора изложены в таблице 5.7.1, а их подробное описание дается вподразделе 5.7.2.

Если страна проводит внутреннюю проверку достоверности своего кадастра, то эффективная практика
заключается в следующем:•Имеется достаточный независимый опыт;•Документация проверки достоверности включена в национальное сообщение о кадастре;•Оценки неопределенности и документация по ОК/КК включены в сообщение;•Дается описание прочей имеющейся национальной деятельности по проверке достоверности;•Применяемые методы проверки достоверности являются прозрачными, строгими и научно обоснованными;•Результаты проверки достоверности являются обоснованными и четко объясненными;•Окончательные расчеты могут быть разумно увязаны с основополагающими данными и предположениями.

Контрольный список в блоке 5.7.3 содержит резюме некоторых средств, которые могут быть использованы длявнутренней проверки достоверности кадастра с уделением особого внимания сектору ЗИЗЛХ. Отдельный блокдается также по элементам Киотского протокола (см. подраздел 5.7.4, блок 5.7.5).

5.78Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности

БЛОК 5.7.3
ПРОВЕРКА ДОСТОВЕРНОСТИ КАДАСТРА СЕКТОРА ЗИЗЛХ В НАЦИОНАЛЬНОМ КАДАСТРЕ

A. Проверки
Документированы ли в кадастре сектора ЗИЗЛХ данные и предположения, использованные дляоценки выбросов и абсорбции по всем категориям источников/поглотителей МГЭИК?
Включены ли в кадастр все важные пулы углерода?
Если некоторые категории выбросов/абсорбции ЗИЗЛХ опущены, то дается ли в сообщении
объяснение соответствующих причин?
Сообщается ли о выбросах и абсорбции в положительном исоответственно?

отрицательном плане,Равны ли нулю общие изменения в землепользовании для года кадастра в рамках доверительного
предела для всей территории кадастра сектора ЗИЗЛХ?
Приводится ли оценка и объяснение любых разрывов непрерывности в тенденциях в период отбазового года до конечного года?
B. Сравнения выбросов и абсорбции в секторе ЗИЗЛХ
Сравнить кадастр сектора ЗИЗЛХ с независимо подготовленными национальными кадастрами длятой же самой страны и сравнить региональные подкомплекты национального кадастра снезависимо подготовленными кадастрами для этих регионов (таблица 5.7.1, подход 1).
Сравнить кадастр сектора ЗИЗЛХ с национальными кадастрами для другой, но похожей страны
(таблица 5.7.1, подход 1).
Сравнить данные о деятельности и/или коэффициенты выбросов кадастра сектора ЗИЗЛХ снезависимыми международными базами данных и/или другими странами. Например, сравнить
коэффициенты разрастания биомассы аналогичных видов с данными из стран с аналогичным
состоянием лесов (таблица 5.7.1, подход 1).
Сравнить кадастр сектора ЗИЗЛХ с результатами, рассчитанными при помощи методологии
другого уровня, включая значения по умолчанию (таблица 5.7.1, подход 2).
Сравнить кадастр сектора ЗИЗЛХ с имеющимися высокоинтенсивными исследованиями иэкспериментами (таблица 5.7.1, подходы 1-3).
Сравнить данные о земельных площадях и накоплениях биомассы, использованные в кадастре, сданными дистанционного зондирования (таблица 5.7.1, подход 4).
Сравнить кадастр сектора ЗИЗЛХ с результатами моделирования (таблица 5.7.1, подход 5).
C. Сравнения неопределенностей
Сравнить оценки неопределенностей с неопределенностями, о которых сообщается в литературе.
Сравнить оценки неопределенностей с оценками других стран и со значениями по умолчанию
МГЭИК.
D. Прямые измерения
Провести прямые измерения (такие как кадастр местных лесов, подробные измерения роста и/илипотоков парниковых газов в экосистеме (таблица 5.7.1, подход 3).

Принимая во внимание ограниченный характер ресурсов, информация, содержащаяся в национальном
сообщении о кадастре, должна пройти проверку в максимально возможной степени, особенно в отношении
ключевых категорий. Подходы к проверке достоверности, изложенные в блоке 5.7.3, могут применяться
следующим образом:•Проверки, перечисленные в разделе А, имеют существенное значение, и в идеальном варианте они должны
проводиться в качестве части ОК/КК.

•Эффективная практика заключается в проведении проверки достоверности с использованием по меньшей
мере одного из подходов, перечисленных в разделе В блока 5.7.3 (см таблицу 5.7.1 и подраздел 5.7.2 длядополнительной информации о приемлемых подходах).

•В случае отсутствия независимых оценок выбросов и абсорбции парниковых газов в секторе ЗИЗЛХ,внутренняя или внешняя проверка достоверности будет, скорее всего, ограничиваются тщательной

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.79

Глава 5. Комплексные вопросы
проверкой данных и методов (Smith, 2001). В подобных обстоятельствах эффективная практика длясоставляющего кадастр учреждения заключается в проведении этих проверок и представлении достаточной
документации в ее национальном сообщении о кадастре и других вспомогательных материалов с целью
оказания содействия внешней проверке.
•Учитывая условия конкретной страны и наличие ресурсов, составляющие кадастры учреждения могут
проводить оценку соответствующего сочетания подходов для проверки достоверности их кадастров ЗИЗЛХ.
Подходы 1, 2 и 3 практически применимы для проверки достоверности нескольких компонентов кадастра.
Из этих перечисленных подходов подходы 1 и 2 могут легко применяться составляющим кадастр
учреждением при наличии небольших – средних ресурсов. Самым подходящим методом для проверки
достоверности данных о земельных площадях является дистанционное зондирование. Подходящими
являются прямые измерения (указанные в разделе D блока 5.7.3), хотя этот подход может потребовать
значительных ресурсов и, в случае крупномасштабного применения, расходы могут стать сдерживающим
фактором. Модели могут быть использованы в качестве альтернативного варианта в тех случаях, когда
практически невозможным является совместное проведение прямых измерений и дистанционного
зондирования.

5.7.4

Конкретные вопросы, связанные с Киотским
протоколомВ целом те же самые подходы, которые были рассмотрены в подразделе 5.7.2, могут применяться для проверкикак кадастра, представленного в соответствии с РКИК ООН, так и информации, представляемой согласно
Киотскому протоколу. Несмотря на увеличение расходов, связанных с измерением изменений в накоплениях
углерода для данной площади в связи с повышением желаемой точности и неоднородного характера ландшафта,те же самые принципы эффективной практики применяются к проектам и национальным кадастрам.
Составляющее кадастр учреждение может пользоваться вопросами, содержащимися в блоке 5.7.4, в помощь
руководству подготовкой плана проверки достоверности по дополнительной информации, представляемой
согласно статьям 3.3 и 3.4 Киотского протокола.
БЛОК 5.7.4
РУКОВОДЯЩИЕ УКАЗАНИЯ ПО ПРОВЕРКЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ДАННЫХ О ПУЛАХ УГЛЕРОДА И ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Какой из пулов углерода подлежит проверке?
Эффективная практика заключается в том, чтобы в первую очередь проводилась проверка
достоверности данных о тех пулах углерода, которые, как ожидается, в наибольшей степени
связаны с Киотским протоколом, а также данных о выбросах парниковых газов иных, нежели СО2.
В Марракешских договоренностях перечисляются следующие пулы: надземная и подземная
биомасса, лесная подстилка, валежная древесина органических углерод почвы. Как указывалось вМарракешских договоренностях, Сторона может исключить конкретные пулы из отчетности, еслипредставляется поддающаяся проверке информация, которая демонстрирует, что данный пул неявлялся источником парниковых газов для видов деятельности согласно статье 3.3 и избранных
видов деятельности согласно статье 3.4, или для проектов. Поэтому требуемая информация
является разной для избранных (изменения пулов согласно рекомендациям, которые даются вотношении пунктов 3 и 4) и неизбранных пулов (дополнительная информация, которая
демонстрирует, что они не являются источником). Что касается кадастров ЗИЗЛХ, то еслиожидается существенное изменение пула в течение периода представления информации окадастре, особое внимание следует уделять также этому пулу.
Какие виды деятельности необходимо проверять?
Согласно Марракешским договоренностям Сторона должна представлять информацию одеятельности согласно статье 3.3, и может выбирать только определенные виды деятельности
согласно статье 3.4 Киотского протокола. Для всех обязательных или избранных видов
деятельности элементы, которые имеют конкретное отношение к представлению информации окадастрах согласно Киотскому протоколу, включают: идентификацию районов, в которых
подобная деятельность имела место, демонстрацию того, что данная деятельность осуществлялась
с 1 января 1990 г. и является результатом деятельности человека, и определение «1990 г.» вкачестве базового года (год отсчета для деятельности в области лесовозобновления и базовый годдля чистого учета).

5.80Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности
Специальная проверка достоверности, связанная с оценками, подготовленными согласно статьям 3.3 и 3.4
Киотского протокола, может включать следующее:•Для земель, включенных в информацию, представляемую согласно Киотскому протоколу, эффективная
практика заключается в проверке подобных земель с использованием географической и статистической
информации, такой как данные дистанционного зондирования. Даже если географическая привязка нетребуется, это облегчит проверку достоверности (Smith, 2001).

•

Представление информации о выбросах и абсорбции парниковых газов по большинству видов
деятельности согласно статьями 3.3 и 3.4 требует ссылки на данные 1990 г. или данные предшествующего
этому году периода (классификация лесных/нелесных земель на 1990 г., чистый учет для управления
пахотными землями, управления пастбищными угодьями, восстановления растительного покрова и т.д.).
В некоторых случаях эти данные могут отсутствовать или их достоверность может быть ограниченной, имогут быть использованы оценки согласно рекомендациям, содержащимся в подразделе 4.2.8.1 главы 4.
В подобных случаях эффективная практика заключается в проверке достоверности подхода и величин
оценки в максимально возможной степени.

Данные о выбросах и абсорбции в результате деятельности по проектам могут сообщаться согласно статьям 6 и
12 Киотского протокола, и в главе 4 настоящего доклада приводится перечень разных типов проектов ипредлагается тот тип информации, который может потребоваться для проверки каждого из этих проектов. Хотямногие из подходов, представленных в разделе 5.7.2, являются полезными для проверки достоверности
проектов, разработаны дополнительные правила согласно Киоскому протоколу и Марракешским
договоренностям.27 Несмотря на этот фактор, проверка достоверности проектов обычно является более легкойпо сравнению с проверкой на национальном уровне. В том, что касается проектов, то границы, пулы углеродаи сроки действия – это все те факторы, которые могут быть хорошо определены и, следовательно, проверены.
В целом проекты при наличии хороших планов мониторинга и отчетности, являются, вероятно, более легкимидля проверки.
Как и в случае кадастров сектора ЗИЗЛХ, составляющие кадастры учреждения могут, учитывая конкретные
обстоятельства и наличие ресурсов, выбрать соответствующее сочетание подходов для проверки
дополнительной информации, представляемой согласно Киотскому протоколу. Среди этих подходов наиболее
подходящим для проверки данных о земельных площадях является дистанционное зондирование. Прямые
измерения являются целесообразными, хотя этот подход может потребовать значительных ресурсов. Модели
могут быть использованы в качестве альтернативы в тех случаях, когда практически невозможными являются
прямые измерения в сочетании с дистанционным зондированием. В блоке 5.7.5 изложены определенные этапы
проверки, которые относятся исключительно к Киотскому протоколу.
БЛОК 5.7.5
ПРОВЕРКА ДОСТОВЕРНОСТИ ЗИЗЛХ СОГЛАСНО КИОТСКОМУ ПРОТОКОЛУ

Проверки
Если Сторона сообщает о том, что на лесной площади осуществляется определенная деятельность,то дается ли определение понятия «лес» и соответствует ли оно сообщаемым видам деятельностиили единицам территории? Сообщается ли информация об избранной сомкнутости кроны и высоте
деревьев?
Сообщается ли об изменениях во всех пулах углерода (надземная и подземная биомасса, валежная
древесина, лесная подстилка, органический углерод почвы)? Если нет, существует ли причина идокументация для опущения данного пула?
Указываются ли географические границы земельных площадей, определенных для видов
деятельности, соответствующих критериям статьей 3.3 и 3.4?
Является ли общая земельная площадь, сообщаемая согласно статьям 3.3 и 3.4, постоянной илиувеличивающейся в течение последующих или следующих друг за другом периодов действия
обязательств?
Представляется ли информация, которая демонстрирует, что избранные виды деятельности
согласно статье 3.3 осуществлялись с 1990 г. и являются антропогенными?
В отношении статьи 3.3, представляется ли информация для отличия обезлесения от лесозаготовок
(сплошной рубки леса) или возмущения леса вследствие его восстановления?

27Проверка достоверности, о которой идет речь в данном абзаце, должна рассматриваться в контексте настоящей главы
(согласно определению, данному в подразделе 5.7.1). Согласно Марракешским договоренностям проекты должны
подвергаться специальной «проверке», как это определено в проектах решений -/CMP.1 (статья 6), -/CMP.1 (статья 12) иприложениях к ним (FCCC/CP/2001/13/Add.2).

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.81

Глава 5. Комплексные вопросы
Проверки, перечисленные в блоке 5.7.5, имеют существенное значение и в идеальном варианте должны
проводиться в качестве части ОК/КК. Помимо этих конкретных проверок для определения дополнительных
полезных мер по проверке можно использовать всеобъемлющий список, представленный в блоке 5.7.3 (разделы
B – D).

5.7.5

Отчетность и документацияПри проведении составляющим кадастр учреждением проверки достоверности эффективная практика
заключается в представлении информации и документировании следующих позиций:•Информация, которая подлежала проверке;•Критерии, которые использовались для выбора приоритетных элементов проверки;•Подходы к проверке наряду с соответствующими данными, которые были собраны;•Любые ограничения в подходах, которые были выявлены;•Возможные сравнения, которые были проведены с независимыми кадастрами, комплектами данных,научной литературой и т.д.;•Любая информация обратной связи, полученная от внешних рецензентов, с резюме основных замечаний;•Основные заключения проверки;•Меры, принятые в результате процедуры проверки;•Любые рекомендации по итогам проверки с целью внесению усовершенствований в кадастр илипроведения исследования на национальном/международном уровне.

Составляющим кадастр учреждениям также рекомендуется представлять информацию о мерах по внешней
проверке, осуществляемых другими органами, в той мере, в которой они имеются отношение к данному
кадастру, и насколько любая подобная информация может быть легко собрана и кратко изложена.
Если для проверки достоверности было использовано моделирование, то эффективная практика заключается вполном документировании процедуры моделирования. Прочая подлежащая представлению информация
включает: источники входных данных, описание моделей и предположений в отношении данных, описание
процедур и анализа. Учитывая объемы входных данных и количество переменных, которые необходимы длятипичной крупной модели, документация может быть сжатой, технической и пространной. Эффективная
практика заключается в представлении вышеуказанной информации комплексным и прозрачным образом.
Подлежащая включению информация должна давать возможность третьей стороне полностью понять
процедуру проверки достоверности, и подтвердить результаты, если это необходимо.

5.7.6

Некоторые детали для подходов к проверке
достоверности

СРАВНЕНИЕ С МЕЖДУНАРОДНЫМИ ПРОГРАММАМИ И КОМПЛЕКТАМИ
ДАННЫХ
Составляющему кадастр учреждению, которое хочет сравнить кадастр или его часть с комплектами данных,полученных в рамках международного мониторинга или научно-исследовательских программ, полезным может
оказаться использование тех связей, которые приводятся в блоке 5.7.6. Разумеется, этот блок не охватывает всесуществующие программы, однако он содержит информацию по некоторым из программ, которые в большей
мере относятся к ЗИЗЛХ.

5.82Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности

БЛОК 5.7.6
ПРОГРАММЫ И СЕТИ, ИМЕЮЩИЕ ОТНОШЕНИЕ К ЗИЗЛХFLUXNET (Ameriflux, CarboEuroflux)Сеть измерений потоков в экосистеме, главным образом, по лесным насаждениям, но также и другим
типам землепользования
Общая база данных, связи с исследованиями экосистем
http://www-eosdis.ornl.gov/FLUXNET/index.html
CarboEurope (финансируется Европейской комиссией)Группа проектов, предназначенных для определения баланса углерода Европы с использованием
разных подходов (измерение потоков, исследования экосистем, региональные и континентальные
балансы, инверсное моделирование, моделирование экосистем)http://www.bgc-jena.mpg.de/public/carboeur/Международная программа геосфера-биосфера (МПГБ)Комплекты данных о чистой первичной продуктивности, координация международной научноисследовательской деятельности, глобальный обмен и наземные экосистемы и т.д.
http://www.igbp.kva.se/cgi-bin/php/frameset.php
http://www.gcte.org/
Долгосрочные экологические исследования (леса, пастбища)Сеть экологических исследований экосистем, проводимых в разных странах
http://www.lternet.edu/ФАОБаза данных по местам исследований экосистем суши (TEM), Глобальная система наблюдений заповерхностью суши (ГСНПС), Глобальная систем наблюдений за климатом (ГСНК), Оценки лесных
ресурсов (ОЛР)
http://www.fao.org/
Сети мониторинга:МПС-леса
Общая международная программа сотрудничества по лесам Европейского союза (ЕС/МПС-леса)действует в 35 странах на двух уровнях с применением стандартизованных протоколов и методов.
Систематическая сетка контрольных точек охватывает приблизительно 6000 точек уровня I, в которых
проводится ограниченное количество обследований, в то время, как сетка интенсивного мониторинга
охватывает 860 точек уровня II основных типов лесов европейского континента, где проводится
значительное количество обследований.
http://www.icp-forests.org/
МПС/КМ и ЕМЕПМногодисциплинарная программа комплексного мониторинга МПС (МПС/КМ) и Совместная
программа по мониторингу и оценке переноса загрязняющих воздух веществ на дальние расстояния вЕвропе (ЕМЕП)Часть стратегии мониторинга и оценки последствий в рамках Конвенции о трансграничном
загрязнении воздуха на большие расстояния Европейской комиссии Организации Объединенных
Наций (ЕСЕ ООН). Программа ЕМЕП опирается на три основных элемента 1) сбор данных овыбросах, 2) измерения качества воздуха и осадков и 3) моделирование атмосферного переноса иотложения загрязняющих воздух веществ.
http://www.vyh.fi/eng/intcoop/projects/icp_im/im.htm
http://www.emep.int/Глобальный проект по углероду
Глобальный проект по углероду – это проект Партнерства по наукам о системе Земля Международной
программы геосфера-биосфера (МПГБ), Всемирной программы исследований климата (ВПИК) иМеждународной программы по антропогенным факторам (МПАФ). Научная цель Глобального
проекта по углероду заключает в получении полной картины глобального цикла углерода, включая какего биофизические, так антропогенные факторы, наряду с взаимодействиями и обратными связями между ними .
http://www.globalcarbonproject.org/
Распределенный активный архивных центр Национальной лаборатории в Оук-Ридже (РААЦ-НЛОР)Источник биогеохимических и экологических данных, собранных на поверхности, с воздушных судов,спутников или полученных на компьютерных моделях. Масштаб данных находится в диапазоне отконкретной площадки до глобального масштаба, а диапазон продолжительности - от дней до годов.
Отдел экологических наук НЛОР (ОЭН) осуществляет руководство РААЦ-НЛОР в области
биогеохимической динамики в качестве части программы Отдела наук о Земле (ОНЗ) Национального
управления об аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА)http://www-eosdis.ornl.gov/

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.83Глава 5. Комплексные вопросы

ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ
Обзор имеющихся датчиков дистанционного зондирования
Оптические спутниковые данные в диапазоне от грубого до высокого разрешения получают по всему миру припомощи спутников и приборов, таких как УРОВР НУОА, СПОТ Веджетейшен, ЕРС/АТСР, МОДИС, Энвисат
МЕРИС, Ландсат ТМ/ЕТМ, а также нескольких других датчиков. Также весьма полезным для классификации
растительности является радиолокатор, работающий в режиме многих частот/поляризации, который лишьнедавно стал доступен благодаря началу программы ЭРСАР НАСА. Эти датчики, чувствительно реагирующиена структурные характеристики растительности, являются отличным дополнительным источником данных коптическому дистанционному зондированию. Подобные радиолокационные данные станут более доступными
благодаря Энвисат АСАР и запуску РадарСат 2. Точность данных дистанционного зондирования зависит отгеометрических и радиометрических характеристик датчиков. Спецификации (тип датчика, пространственное
разрешение, наличие и т.д.) различных спутниковых датчиков приводятся в таблице 5.7.2, а дополнительную
информацию можно получить по адресу: http://idisk.mac.com/alexandreleroux/Public/agisrs/arsist.html.
Используемые данные изображений следует выбирать в соответствии с географическим масштабом целевого
района и желаемой степенью разрешения. Использование разных датчиков может решить проблему, связаннуюс ограниченным использованием дистанционного зондирования в районах с постоянным облачным покровом
(например, оптические и радиолокационные данные).

Использование дистанционного зондирования для полу чения параметров
растительности
Известно, что чистая первичная продуктивность (ЧПП) характеризуется положительной корреляцией сактивной радиацией фотосинтеза (АРФ), которая также может быть оценена при помощи НДИРП
(нормализованный дифференциальный индекс растительного покрова) и солнечной радиации.
Функциональная связь между данными оптического дистанционного зондирования (включая такие, индексыкак НДИРП) и накоплениями углерода состоит в том, что отражательная способность полога зависит отиндекса листовой поверхности (ИЛП), а ИЛП в свою очередь характеризуется сильной функциональной связьюс древесной биомассой и ЧПП (Gholz, 1982; Waring, 1983). Альтернативное толкование этой связи заключаетсяв том, что отражательная способность соотносится с долей поглощаемой активной радиации фотосинтеза
(ДПАРФ), которая в течение более долгих периодов времени характеризуется линейной корреляцией с ЧПП (см.
например., Monteith, 1977; Landsberg and Waring, 1997). НДИРП широко используется для оценки как ИЛП, таки ДПАРФ на основе данных дистанционного зондирования.
НДИРП и солнечная радиация, определенные посредством дистанционного зондирования, могут бытьиспользованы в сочетании с данными метеорологических измерений и географической информационной
системой (ГИС) для подготовки также оценок в более крупных масштабах (от регионального до глобального).
НДИРП также применяется для определения продолжительности вегетационного периода – параметра, который,как выяснилось, тесно связан с чистым обменом экосистемы (ЧОЭ, результирующее поглощение углерода),измеряемым в виде потоков в экосистеме, особенно в лиственных лесах (Baldocchi et al., 2001). В тоже времяпри использовании этого подхода необходимо проявлять осторожность и учитывать, что мелкомасштабные
различия с трудом поддаются выявлению, и что не все последовательные вегетационные этапы должным
образом охватываются при помощи НДИРП (процессы восстановления и т.д.). Кроме того, большинство
параметров экосистем, полученных из корреляции с НДИРП, конкретно относятся, вероятно, к определенным
видам и/или биому. НДИРП также испытывает воздействие иных факторов, нежели ИЛП или ДПАРФ полога,и эти соотношения характеризуются тенденцией насыщения при значениях ИЛП выше приблизительно 3 м2/м2(Moreau and Li, 1996; Carlson and Ripley, 1997; Gemmell and McDonald, 2000), хотя для пологов лиственных
пород это насыщение не наступает даже при ИЛП до 10 м2/м2 (Chen et al., 2002). Вследствие насыщения
НДИРП, полученный при помощи изображений со спутника Ландсат, плохо коррелировался, как выяснилось, спеременными структуры насаждений или общей надземной биомассой в пределах лесных насаждений втропиках. В целом основанные на НДИРП подходы к оценке ИЛП или ДПАРФ будут зависеть ототражательной способности почвы, частичного покрова, типа биома и условий освещения/обзора. Наличие
этих факторов приводит к широкому разнообразию в уравнениях, используемых для оценки ИЛП (или ДПАРФ)при помощи НДИРП (Moreau and Li 1996), и пользователям следует учитывать это при выборе и выведении
уравнений. При необходимости использования спектральных индексов в качестве основы для построения
отношения с ИЛП или ДПАРФ, следует учитывать необходимость использования индекса, который в меньшей
степени подвержен воздействию колебаний в параметрах, таких как отражательная способность почвы(Kaufman and Tanré, 1992; Huete et al., 1997). Наиболее важным из этих параметров является, вероятно,расширенный индекс растительного покрова (РИРП), который прост в применении для большинства датчиков илинейно связан с ДПАРФ (Huete et al., 1997; Gobron et al., 2000). Для комплектов данных, для которых
достаточными являются элементы изображения размером в 1 км, пользователи могут воспользоваться даннымио ДПАРФ, полученными при помощи МОДИС или МЕРИС, и данными о РИРП, полученными при помощи
МОДИС. Кроме того, имеется бесплатный доступ к программному обеспечению, необходимому для получения

5.84Руководящие указания МГЭИК по эффективной практик для ЗИЗЛХ

Проверка достоверности
высококачественных величин ДПАРФ (Gobron et al., 2000) на основе данных, полученных при помощи
датчиков СиУИФС, МЕРИС, ВЕДЖЕТЕЙШЕН или ГЛИ.
Надземную биомассу можно эффективно оценивать также посредством зондирования с помощью
установленного на воздушных судах лидара, который проводит измерение поверхности полога и одновременно
высоты поверхности земли при помощи лазерных импульсов с волнами такой длины, которые отражаются отповерхности полога, однако проникают через деревья и также отражаются от поверхности земли. Однако из-замалого диаметра лучей лазера картографирование обширных площадей требует значительного количества
полетов (Dubayah and Drake, 2000). Возможным решением подобных проблем является использование
лазерного датчика изображения растительности (ЛДИР), установленного на воздушных судах, или таких
спутниковых приборов, как лидар полога растительности, имеющий широкую полосу охвата (Blair et al., 1999;
Means et al, 1999; Dubayah и Drake, 2000). Структуру растительности можно также оценивать при помощи
оптических спутниковых данных, используя для этого свойство двунаправленного отражения на основе
геометрии ориентированного на солнце датчика.

Использование дистанционного зондирования для обнару жения пожаров ивыжженных площадей
Дистанционное зондирование также часто применяется для обнаружения лесных пожаров. Разброс примеров
обнаружения лесных пожаров или пожарных отметин в разных масштабах лежит в пределах от обнаружения
пожарных отметин размером от 1 га на национальном уровне с использованием спутника Ландсат ТМ(например, ITALSCAR, 2003: Regional Burned Forest Mapping in Italy, http://www.esa.int/dup) или, на уровне
государств-членов Европейского союза (http://natural-hazards.jrc.it/fires/), до использования САР-ЕРС вИндонезии (Page et al., 2002) или глобального обнаружения активных пожаров (ATSR World Fire Atlas, 2003:
http://earth.esa.int/ionia/FIRE/) пожарных отметин (GLOBSCAR, 2003 Global Burned Forest Mapping,
http://earth.esa.int/ionia/FIRE/; GLOBCARBON, 2003: Global Land Products for Carbon Model Assimilation,
http://www.esa.int/dup)ивыжженных
районов
(Global
Brunt
Area
2000:
http://www.gvm.sai.jrc.it/fire/gba2000_website/index.htm). В качестве примера можно
привести недавнее
исследование с использованием методов дистанционного зондирования, когда была проведена оценка общей
площади обезлесения, вызванного пожарами во влажных тропиках в период 1990-1997 гг., и получены данные,отличающиеся от статистических данных, сообщенных ФАО, которая использует данные об обезлесении,представляемые странами и экспертами (Achard et al., 2002).

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

5.85

Глава 5. Комплексные вопросы
ТАБЛИЦА 5.7.2 ХАРАКТЕРИСТИКИ НЕКОТОРЫХ ОСНОВНЫХ ПЛАТФОРМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
Спутник

Название датчика

Страна
(операция)Пространственное разрешение

Полоса обзораТим и масштаб
Спектральная информация
датчикаNOAA (POES)
SPOT
ADEOS-II
Terra/Aqua
Terra
ERS-1/2
Envisat
NPOESS
Envisat
Landsat
Landsat
LandsatSPOT
Terra
IRS-1C/D
JERS-1ALOS
ALOS
IKONOS
Orbview-3
QuickBird
EO-1
EO-1
JERS-1
ALOS
ERS-1/2
EnvisatRadarsat-1/2
TerraSAR
LIDAR
VCL

AVHRR
Vegetation
GLI
MODIS
MISR
ATSR-1/2
AATSR
VIRS
MERIS
MSS
TM
ETM+
HRV/HRVIR/HRG
ASTER
PAN/LISS-3
OPS (VNIR)AVNIR-2
PRISM
Pan/Multi
Pan/Multi
Pan/Multi
ALI
Hyperion
SAR
PALSAR
AMI
ASAR
SAR
SAR

USA
EU
Japan
USA
USA
EuropeEuropeUSA
EuropeUSA
USA
USA
FrenchJapan/USA
India
Japan
Japan
Japan
USA
USA
USA
USA
USA
Japan
Japan
EuropeEuropeCanadaGermany(m) at nadir
1100
1150
250, 1000
250, 500, 1000
275, 550, 1000
1000
1000
400
300 (Land)80
30, 120
15, 30, 60(2.5), 10, 20
15, 30, 90
6 / 2318*24
10
2.5
0.82 / 3.3
0.82/ 3.3
0.61 / 2.5
10, 3030
18
10, 100
30
30, 100, 150(3, 8), 10, 30
1-3, 3-15

(km)
2700
2250
1600
2330
360
500
500
3000
1150
185
185
185
60
60
70 / 141
75
70
35/70
11
8
17
185
7.5
75
70, 250-350
100
100, 400(20), 50, 100
10, 40-60

Type
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
S
S
S
S
S
S

VCL

USA

25

8

L

Scale VNIR SWIR TIR
Co-G
M
S
M
Co-G
M
S
Co-G
M
M
M
Co-G
M
M
M
Co-G
M
Co-G
M
M
M
Co-G
M
M
M
Co-G
M
M
M
Co-G
M
M
R
M
R
M
M
S
R
M
M
S
R
M
(S)
R
M
M
M
R
M
S
R
M
R
M
R
S
R
M
R
M
R
M
R
M
M
R
H
H
R
R
R
R
R
R
R

S

SAR
-

Наличие данных (период сбора)1980 - 1990 1990 - 1999
A
A
PA

PA
L
L
C
C
C
X/L

2000 - 2007
A
PA
PA
A
PA
A
PA
PA

A
PA

A
A

PA

A
PA
PA

PA
A
A
A
PA

2008 - 2012
A
MA
MA
PA
MA
MA
A
MA

A

PA
PA
A
PA
PA
PA
PA

A
MA
MA
MA
MA

PA
PA
PA
A
PA

MA
MA
MA
MA
MA

PA

MA

PA
PA
PA

-

O: оптический; S: радиолокатор с синтезированной апертурой; L: лидар; Co: континентальный; G: глобальный; R: региональный; S: однополосный; M: многополосный; H: низкочастотный диапазон. A: имеются для всего периода;
PA: имеются для части периода; МА: могут иметься в течение всего периода.

5. 86Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Библиография

Библиография
ВВЕДЕНИЕ
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) (2000 г.). Пенман Дж., Крюгер Д.,Галбалли Я., Хираиши T., Ниензи Б., Эммануэль С., Буендиа Л., Хоппаус Р., Мартинсен T., Мейер Дж.,Мива K., и Танабе K. (редакторы). Руководящие указания по эффективной практике и учет факторов
неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов. ВМО/МГЭИК, Женева, Швейцария.

ИДЕНТИФИКАЦИЯ И КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК). (1997 г.). Хоутон Дж.Т., Мейра
Филхо Л.К., Лим Б., Тринтон K., Мамти И., Бондуки Ю., Григз Д.Дж.. и Калландер Б.А. (редакторы).
Пересмотренные руководящие принципы национальных инвентаризаций парниковых газов, МГЭИК 1996 г.
МГЭИК/ОЭСР/ИЕА, Париж, Франция.
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) (2000 г.). Пенман Дж., Крюгер Д.,Галбалли Я., Хираиши T., Ниензи Б., Эммануэль С., Буендиа Л., Хоппаус Р., Мартинсен T., Мейер Дж.,Мива K., и Танабе K. (редакторы). Руководящие указания по эффективной практике и учет факторов
неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов. ВМО/МГЭИК, Женева, Швейцария.
Cullen A.C., and Frey H.C. (1999). Probabilistic Techniques in Exposure and Risk Assessment: a Handbook for
Dealing with Variability and Uncertainty in Models and Inputs. Plenum Press, New York.
Eggleston H. S., Charles D., Jones B.M.R., Salway A.G., and Milne R. (1998). Treatment of uncertainties for national
greenhouse gas emissions. Report AEAT 2688-1 for DETR Global Atmosphere Division, AEA Technology,
Culham, UK.
Fishman G.S. (1996). Monte Carlo: concepts, algorithms, and applications. Springer-Verlag, New York.
Frey H.C., and Burmaster D.E. (1999). Method for characterization of variability and uncertainty: comparison ofbootstrap simulation and likelihood-based approaches. Risk Analysis, 19: pp. 109-129.
Frey H.C. and Rhodes D.S. (1996). Characterizing, simulating, and analyzing variability and uncertainty: an illustrationof methods using an air toxics emissions example. Human and Ecological Risk Assessment, 2: pp. 762-797.
Lehtonen A., Mäkipää R., Heikkinen J., Sievänen R., and Liski J. (2004). Biomass expansion factors (BEF) for Scotspine, Norway spruce and birch according to stand age for boreal forest. Forest Ecology and Management. 188: 211224
Morgan M.G., and Henrion M. (1990). Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk andPolicy Analysis, Cambridge University Press, New York.
Ogle S.M., Eve M.D., Breidt F.J., and Paustian K. (2003). Uncertainty in estimating land use and management impacts
on soil organic carbon storage for U.S. agroecosystems between 1982 and 1997. Global Change Biology 9: pp.15211542
Oreskes N., Shrader-Frechette K. and Belitz K. (1994). Verification, Validation, and Confirmation of Numerical
Models in the Earth Sciences. Science, 263: pp.641-646.
Rypdal K., and Winiwarter W. (2001). Uncertainties in GHG emission inventories. Environmental Policy and Science,4(2-3): pp. 107-116.
Winiwarter W., and Rypdal K. (2000). Uncertainties in the Austrian GHG emission inventory.
Environment 35/32: pp. 5425-5440.

AtmosphericВЫБОРКА
Cochran W.G. (1977). Sampling techniques. John Wiley & Sons, New York.
Dees M., Koch B., and Pelz D.R. (1998). Integrating satellite based forest mapping with Landsat TM in a concept of alarge scale forest information system. PFG, 4/1998: pp.209-220.
De Vries P.G. (1986). Sampling theory for forest inventory. Springer-Verlag, New York.
Gertner G., and Köhl M. (1992). An assessment of some nonsampling errors in a national survey using an error budget.
Forest Science 38(3): pp. 525-538.
Köhl M., Scott C.T., and Zingg A. (1995). Evaluation of Permanent Sample Surveys for Growth and Yield Studies.
Forest Ecology and Management, 71(3): pp. 187-194.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике

5.87

Глава 5. Комплексные вопросы
Lund G.H. (ed.). (1998). IUFRO Guidelines for designing multipurpose resource inventories. IUFRO World Service
Volume 8. International Union of Forest Research Organizations. Vienna, Austria.
Raj D. (1968). Sampling theory. McGraw-Hill.
Reed D.D., and Mroz G.D, (1997). Resource assessment in forested landscapes. John Wiley & Sons, New York. p.386
Särndal C.-E., Swensson B., and Wretman J. (1992). Model assisted survey sampling. Springer, New York.
Schreuder H.T., Gregoire T.G., Wood G.B, (1993). Sampling Methods for Multiresource Forest Inventory, John Wiley& Sons, New York.
Scott C.T., and Köhl M. (1994). Sampling with partial replacement and stratification, Forest Science 40(1): pp. 30-46
Thompson S.K. (1992). Sampling. John Wiley & Sons, New York.

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ВЫБОР – ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ КАТЕГОРИЙ
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК). (1997 г.). Хоутон Дж.Т., Мейра
Филхо Л.К., Лим Б., Тринтон K., Мамти И., Бондуки Ю., Григз Д.Дж.. и Калландер Б.А. (редакторы).
Пересмотренные руководящие принципы национальных инвентаризаций парниковых газов, МГЭИК 1996 г.
МГЭИК/ОЭСР/ИЕА, Париж, Франция.
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) (2000 г.). Пенман Дж., Крюгер Д.,Галбалли Я., Хираиши T., Ниензи Б., Эммануэль С., Буендиа Л., Хоппаус Р., Мартинсен T., Мейер Дж.,Мива K., и Танабе K. (редакторы). Руководящие указания по эффективной практике и учет факторов
неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов. ВМО/МГЭИК, Женева, Швейцария.
Cullen A.C., and Frey H.C. (1999). Probabilistic Techniques in Exposure Assessment,. A Handbook for Dealing with
Variability and Uncertainty in Models and Inputs. ISBN 0-306-45957-4. Plenum Press. New York and London.
Flugsrud K., Irving W., and Rypdal K. (1999). Methodological Choice in Inventory Preparation. Suggestion for Good
Practice Guidance. Documents 1999/19. Statistics Norway.
Morgan M.G., and Henrion M. (1990). Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk andPolicy Analysis, Cambridge University Press, New York.
Rypdal K., and Flugsrud K. (2001). Sensititivity Analysis as a Tool for Systematic Reductions in GHG Inventory
Uncertainties. Environmental Policy and Science. Vol 4 (2-3): pp. 117-135.

ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА И КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК). (1997 г.). Хоутон Дж.Т., Мейра
Филхо Л.К., Лим Б., Тринтон K., Мамти И., Бондуки Ю., Григз Д.Дж.. и Калландер Б.А. (редакторы).
Пересмотренные руководящие принципы национальных инвентаризаций парниковых газов, МГЭИК 1996 г.
МГЭИК/ОЭСР/ИЕА, Париж, Франция.
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) (2000 г.). Пенман Дж., Крюгер Д.,Галбалли Я., Хираиши T., Ниензи Б., Эммануэль С., Буендиа Л., Хоппаус Р., Мартинсен T., Мейер Дж.,Мива K., и Танабе K. (редакторы). Руководящие указания по эффективной практике и учет факторов
неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов. ВМО/МГЭИК, Женева, Швейцария.

СОГЛАСОВАННОСТЬ ВРЕМЕННОГО РЯДА И ПЕРЕСЧЕТЫ
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) (2000 г.). Пенман Дж., Крюгер Д.,Галбалли Я., Хираиши T., Ниензи Б., Эммануэль С., Буендиа Л., Хоппаус Р., Мартинсен T., Мейер Дж.,Мива K., и Танабе K. (редакторы). Руководящие указания по эффективной практике и учет факторов
неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов. ВМО/МГЭИК, Женева, Швейцария.

ПРОВЕРКА ДОСТОВЕРНОСТИ
Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) (2000 г.). Пенман Дж., Крюгер Д.,Галбалли Я., Хираиши T., Ниензи Б., Эммануэль С., Буендиа Л., Хоппаус Р., Мартинсен T., Мейер Дж.,Мива K., и Танабе K. (редакторы). Руководящие указания по эффективной практике и учет факторов
неопределенности в национальных кадастрах парниковых газов. ВМО/МГЭИК, Женева, Швейцария.

5.88Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Библиография
Achard F., Eva H.D., Stibig H.J., Mayaux P., Gallego J., Richards T., and Malingreau J.-P. (2002). Determination of
deforestation rates of the world’s humid tropical forests. Science 297: pp. 999-1002.
Alexandrov G.A., Oikawa T., and Yamagata Y, (2002b). The scheme for globalization of a process-based model
explaining gradations in terrestrial NPP and its application, Ecological Modelling, 148: pp.293-306.
Aubinet M., Grelle A., Ibrom A., Rannik U., Moncrieff J., Foken T., Kowalski A.S., Martin P.H,, Berbigier P.,
Bernhofer C., Clement R., Elbers J., Granier A., Grünwald T., Morgenstern K., Pilegaard K., Rebmann C., Snijders
C.W., Valentini R., and Vesala T. (2000). Estimates of the annual net carbon and water exchange of forests: theEUROFLUX methodology. Advances in Ecological Research 30: pp. 113-175.
Baldocchi D., Falge E., Gu L., Olson R., Hollinger D., Running S., Anthoni P., Bernhofer C., Davis K., Evans R.,
Fuentes J., Goldstein A., Katul G., Law B., Lee X., Malhi Y., Meyers T., Munger W., Oechel W., Paw T., Pilegaard
K., Schmid H.P., Valentini R., Verma S., Vesala T., Wilson K., and Wofsy S. (2001). FLUXNET: A New Tool to
Study the Temporal and Spatial Variability of Ecosystem-Scale Carbon Dioxide, Water Vapor, and Energy Flux
Densities. Bull. Amer. Met. Soc. 82 (11): pp. 2415-2434.
Bakwin P., Tans P., Ussler W. III, and Quesnell E. (1995). Measurements of carbon dioxide on a very tall tower. Tellus
47B: pp. 535–549.
Birdsey R.A. (1996). Carbon storage for major forest types and regions in the conterminous United States. In:
Sampson R.N., and Hair D.(eds.) Forests and Global Change, Vol. 2: Forest Management Opportunities for
Mitigating Carbon Emission American Forests, Washington D.C., USA, pp. 1-25.
Blair J.B., Rabine D.L., and Hofton M.A. (1999). The Laser Vegetation Imaging Sensor: a medium-altitude, digitization
only, airborne laser altimeter for mapping vegetation. ISPRS J. Photogrammetric & Remote Sensing 54: pp.115-122.
Butterbach-Bahl K., Breuer L., Gasche R., Willibald G., and Papen H. (2002). Exchange of trace gases between soils
and the atmosphere in Scots pine forest ecosystems of the northeastern German lowlands 1. Fluxes of N2O, NO/NO2
and CH4 at forest sites with different N-deposition., Forest Ecology and Management 167: pp. 123-134.
Butterbach-Bahl K. and Papen H. (2002). Four years continuous record of CH4-exchange between the atmosphere anduntreated and limed soil of a N-saturated spruce and forest ecosystem in Germany., Plant and Soil 240: pp.77-90.
Carlson T.N. and Ripley D.A. (1997). On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index.
Remote Sensing of Environment, 62: pp.241–252.
Chen W., Chen J.M., Liu J., and Cihlar J. (2000a). Approaches for reducing uncertainties in regional forest carbon
balance. Global Biogeochemical Cycles 14(3): pp. 827-838.
Chen W., Chen J.M., and Cihlar J. (2000b). An integrated terrestrial carbon-budget model based on changes in
disturbance, climate, and atmospheric chemistry. Ecol. Modelling 135: 55-79.
Chen, J.M., Pavlic G., Brown L., Cihlar J., Leblanc S.G., White H.P., Hall R.J., Peddle D., King D.J., Trofymow J.A.,
Swift E., Van der Sanden J., and Pellikka P. (2002). Validation of Canada-wide leaf area index maps using groundmeasurements and high and moderate resolution satellite imagery. Remote Sensing of Environment, 80: pp. 165-184.
Dubayah R.O., and Drake J.B. (2000). Lidar remote sensing for forestry. J. Forestry 98: pp. 44–46.
Foody C.M., Green R.M., Lucas R.M., Curran P.J., Honzak M., and Do Amaral I. (1997). Observations on therelationship between SIR-C radar backscatter and the biomass of regenerating tropical forests. Int. J. Remote Sens.
18: pp. 687–694.
Gemmell F. and McDonald A.J. (2000). View zenith angle effects on the forest information content of three spectral
indices. Remote Sensing of Environment, 72: pp. 139–158.
Gholz H.L. (1982). Environmental limits on aboveground net primary production, leaf area and biomass in vegetation
zones of the Pacific Northwest. Ecology 63: pp. 469–481.
Gobron N., Pinty B., Verstraete M.M., and Widlowski J.-L. (2000). Advanced vegetation indices optimised for upcoming sensors: design, performance, and applications. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38:
pp.2489–2505.
Gurney K.R., Law R.M., Scott Denning A., Rayner P.J., Baker D., Bousquet P., Bruhwilerk L., Chen Yu-Han, Ciais P.,
Fan S., Fung I.Y., Gloor M., Heimann M., Higuchi K., John J., Maki T., Maksyutov S., Masariek K., Peylin P.,
Prather M., Pakk B.C., Randerson J., Sarmiento J., Taguchi S., Takahashi T., Yuen C.-W. (2002). Towards robust
regional estimates of CO2 sources and sinks using atmospheric transport models. Nature, 415: pp. 626-630.
Huete A.R., Liu H.Q., Batchily K., and van Leeuwen W. (1997). A comparison of vegetation indices over a global setof TM images for EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment, 59: pp. 440–451.
Janssens I.A., Lankreijer H., Matteucci G., Kowalski A.S., Buchmann N., Epron D., Pilegaard K., Kutsch W., Longdoz
B., Grünwald T., Montagnani L., Dore S., Rebmann C., Moors E.J., Grelle A., Rannik Ü., Morgenstern K., Oltchev

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике

5.89Глава 5. Комплексные вопросы
S., Clement R., Guðmundsson J., Minerbi S., Berbigier P., Ibrom A., Moncrieff J., Aubinet M., Bernhofer C.,
Jensen N.O., Vesala T., Granier A., Schulze E.-D., Lindroth A., Dolman A.J., Jarvis P.G., Ceulemans R., Valentini
R. (2001). Productivity overshadows temperature in determining soil and ecosystem respiration across European
forests, Global Change Biology, 7: pp. 269-278.
Kaufman Y.J. and Tanré D. (1992). Atmospherically-resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS. IEEE
Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 30: pp. 261–270.
Kauppi P.E., Mielikäinen K., Kuusela K. (1992). Biomass and carbon budget of European forests, 1971 to 1990.
Science, 256: pp. 70-74.
Körner C. (2003). Slow in, rapid out – Carbon flux studies and Kyoto targets. Science, 300: pp.1242-1243.
Kramer K., Leinonen I., Bartelink H.H., Berbigier P., Borghetti M., Bernhofer C., Cienciala E., Dolman A.J., Froer O.,
Gracia C.A., Granier A., Grünwald T., Hari P., Jans W., Kellomäki S., Loustau D., Magnani F., Markkanen T.,
Matteucci G., Mohren G.M.J, Moors E., Nissinen A., Peltola H., Sabaté S., Sanchez A., Sontag M., Valentini R.,
Vesala T. (2002). Evaluation of 6 process-based forest growth models based on eddy-covariance measurements of
CO2 and H2O fluxes at 6 forest sites in Europe. Global Change Biology, 8: pp. 213-230.
Kurz W., Apps M. (1999). A 70-year retrospective analysis of carbon fluxes in the Canadian forest sector. EcologicalApplications 9(2): pp.526-547.
Landsberg J.J. and Waring R.H. (1997). A generalised model of forest productivity using simplified concepts ofradiation-use efficiency, carbon balance, and partitioning. Forest Ecology and Management, 95: pp. 209–228.
Luckman A., Baker J., Honzák M., and Lucas R. (1998). Tropical forest biomass density estimation using JERS-1 SAR:
Seasonal variation, confidence limits, and application to image mosaics. Remote Sens. Environ, 63: pp. 126–139.
McGuire A.D., Sitch S., Clein J.S., Dargaville R., Esser G., Foley J., Heimann M., Joos F., Kaplan J., Kicklighter D.W.,
Meier R.A., Melillo J.M., Moore B. III, Prentice I.C., Ramankutty N., Reichenau T., Schloss A., Tian H., Williams
L.J., and Wittenberg U. (2001). Carbon balance of the terrestrial biosphere in the twentieth century: Analyses ofCO2, climate and land-use effects with four process-based ecosystem models. Global Biogeochemical Cycles, 15:
pp.183-206.
Means J.E., Acker S.A., Harding D.J., Blair J.B., Lefsky M.A., Cohen W.B., Harmon M.E., and Mckee W.A. (1999).
Use of large-footprint scanning airborne lidar to estimate forest stand characteristics in the Western Cascades ofOregon. Remote Sens. Environ., 67: pp. 298–308.
Mollicone D., Matteucci G., Koble R., Masci A., Chiesi M., Smits P.C. (2003). A model based approach for theestimation of carbon sink in European forest. In: Valentini R. (ed.) Fluxes of carbon, water and energy of European
forests. Ecological Studies, Vol. 163, Springer-Verlag, Berlin, pp.179-206.
Monteith J.L. (1977). Climate and the efficiency of crop production in Britain. Philosophical Transactions of the Royal
Society of London, Series B, 281: pp.277–294.
Moreau L. and Li Z. (1996). A new approach for remote sensing of canopy absorbed photosynthetically active
radiation. II.: proportion of canopy absorption. Remote Sensing of Environment, 55: pp.192–204.
Nabuurs G.J., Pavinen R., Sikkema R., Mohren G.M.J. (1997). The role of European forests in the global carbon cycle –a review. Biomass and Bioenergy, 13: pp. 345-358.
Nilsson S., Jonas M., Obersteiner M., Victor D.G. (2001). Verification: the gorilla in the struggle to slow global
warming. The Forestry Chronicle 77(3): pp.475-478.
Okuda T. and Nakane K. (1988). Application of Landsat MSS data to the vegetation classification—a case study of thenorthwestern part of Fukuoka prefecture, Japan. Jpn. J. Ecol. 38: pp. 85–97.
Okuda T., Suzuki M., Adachi N., Yoshida K., Niiyama K., Nur Supardi M.N., Manokaran N., Mazlan H. (2003).
Logging history and its impact on forest structure and species composition in the Pasoh Forest Reserve - Implication
for the sustainable management of natural resources and landscapes. In Okuda T, Niiyama K., Thomas S.C., andAshton P.S. (eds.). Pasoh: Ecology of a Rainforest in South East Asia, Springer, Tokyo, pp. 15-34.
Oreskes N., Shrader-Frechette K. and Belitz K.(1994). Verification, Validation, and Confirmation of Numerical Models
in the Earth Sciences.. Science, 263: pp. 641-646.
Page S.E., Siegert F., Rieley J.O., Boehm H.-D.V., Jaya A. and Limin S. (2002). The amount of carbon released frompeat and forest fires in Indonesia during 1997. Nature, 420: pp.61-65.
Rauste Y., Häme T., Pulliainen J., Heiska K., Hallikainen M. (1994). Radar-based forest biomass estimation. Int. Jour.
Remote Sensing 15(14): pp. 2797-2808.
Running S.W. (1994). Testing FOREST-BGC ecosystem process simulations across a climatic gradient in Oregon, Ecol.
Appl. 4(2): pp. 238–247.

5.90Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике для ЗИЗЛХ

Библиография
Running S.W. and Coughlan J.C. (1988). A general model of forest ecosystem processes for regional applications I.
Hydrological balance, canopy gas exchange and primary production processes Ecol. Model. 42: pp.125–154.
Running S.W. and Hunt E.R. Jr. (1993). Generalization of a forest ecosystem process model for other biomes, BIOMEBGC, and an application for global-scale models. In: Ehleringer J.R. and Field C. (eds.), Scaling physiologicalprocesses: Leaf to globe, Academic Press, San Diego, CA, pp. 141–158.
Saatchi S.S., Nelson B., Podest E., and Holt J. (2000). Mapping land cover types in the Amazon Basin using 1 km
JERS-1 mosaic. Int. J. Remote Sens. 21: pp. 1201–1234.
Schulze E.-D., Valentini R., Sanz M.-J.(2002). The long way from Kyoto to Marrakesh: implication of the Kyoto
Protocol negotiations for global ecology. Global Change Biology 8: pp. 505-518.
Smith P. (2001). Verifying sinks under the(http://www.vertic.org/briefing/briefing.html)

Kyoto

Protocol.

VERTIC

Briefing

Paper

01/03,

1-9

Steinkamp R., Butterbach-Bahl K., Papen H. (2001). Methane oxidation by soils of an N limited and N fertilized spruce
forest in the Black Forest, Germany. Soil Biology & Biochemistry 33: pp. 145-153.
Terhikki Manninen A., Ulander L.M.H. (2001). Forestry parameter retrieval from texture in CARABAS VHF-Band
SAR images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 39(12): pp. 2622-2633.
Trotter C.M., Dymond J.R., and Goulding C.J. (1997). Estimation of timber volume in a coniferous plantation forest
using Landsat TM.. International Journal of Remote Sensing, 18: pp. 2209–2223.
Uchijima Z. and Seino H. (1985). Agroclimatic evaluation of net primary productivity of natural vegetation. (1)Chikugo model for evaluating net primary productivity, J. Agr. Met. 40: pp. 343–352.
Waring R.H. (1983). Estimating forest growth and efficiency in relation to canopy leaf areaAdv. Ecol. Res. 13: pp. 327354.
Waring R.H. and Running S.W. (1998). Forest Ecosystems. Analysis at multiple scales. Academic Press, San Diego,
CA, USA.

Руководящие указания МГЭИК по эффективной практике

5.91