다음은 농업 GHG 배출 데이터의 품질에 영향을 미치는 몇 가지 요소입니다.
1. 데이터 수집 방법 : 국가는 다른 방법론을 사용하여 농업 배출량을 추정하여보고 된 데이터의 변화를 초래할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
- 국가 인벤토리 : 국가는 배출량을 추정하기 위해 농민, 산업 협회 및 정부 기관과 같은 다양한 출처에서 정기적 인 설문 조사를 수행하고 데이터를 수집합니다.
- 방출 모델 : 국가는 농업 시스템을 시뮬레이션하고 토지 이용, 작물 유형 및 가축 인구와 같은 요인에 따라 배출량을 추정하는 컴퓨터 모델을 사용합니다.
- 원격 감지 : 위성 데이터 및 기타 원격 감지 기술을 사용하여 토지 사용 변경을 모니터링하고 배출량을 추정 할 수 있습니다.
2. 데이터 정확도와 완전성 : 농업 GHG 배출 데이터의 정확성과 완전성은 다음과 같은 입력 데이터의 가용성 및 품질에 따라 다릅니다.
- 활동 데이터 : 농작물 생산, 가축 인구 및 비료 사용과 같은 농업 활동에 대한 데이터는 배출량을 추정하는 데 필수적입니다.
- 배출 요인 : 방출 인자는 활동 단위당 방출 된 GHG의 양을 나타냅니다. 이러한 요소는 과학 연구, 국제기구가 제공하는 기본 가치 또는 국가 별 측정에서 도출 될 수 있습니다.
- 불확실성 추정치 : 보고 불확실성 추정치는 배출량 데이터에 대한 신뢰 수준에 대한 정보를 제공하고 더 나은 해석 및 의사 결정을 허용합니다.
3. 투명성 및보고 관행 : 국가의 투명성 및보고 관행은 농업 GHG 배출 데이터의 비교 및 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다. 일부 국가에는 엄격한 품질 관리 절차, 정기 데이터 업데이트 및 독립적 인 검증 메커니즘이있을 수 있으며 다른 국가에는 덜 엄격한 시스템이있을 수 있습니다.
4. 데이터 가용성 및 접근성 : 농업 GHG 배출 데이터의 가용성과 접근성은 국가마다 다릅니다. 일부 국가에서는 국가 보고서, 데이터베이스 또는 온라인 플랫폼을 통해 데이터를 공개적으로 제공하는 반면 다른 국가는 데이터 액세스에 제한이있을 수 있습니다.
전반적으로 농업 GHG 배출 데이터의 품질과 일관성을 향상시키는 데 상당한 진전이 있었지만, 다른 국가에서 이용할 수있는 데이터에는 여전히 도전과 변화가 있습니다. 농업 온실 가스 (GRA)에 대한 글로벌 연구 얼라이언스 및 기후 변화에 관한 정부 간 패널 (IPCC)과 같은 국제 노력은 표준화 된 방법론, 역량 구축 및 데이터 공유를 촉진하기 위해 중요한 역할을 수행하여 농업 GHG 유방 데이터의 강조, 투명성 및 비교 가능성을 향상시킵니다.
