第三章 数据收集

本章节内容遵循 ISO 系列标准的框架，参考 ILCD 和 ecoinvent 数据库构建导则。

总体而言，LCA 的一般流程包括：

• 定义目标和范围；
• 识别系统所需的过程（用于归因和归果建模）；
• 计划收集原始数据和信息，充分考虑数据质量控制以及缺失处理；
• 优先开发平均数据；
• 由于数据访问或预算限制等原因，平均或特定数据不可用且无法开发时，开发通用数据；
• 通过正确连接和缩放数据集来建模系统，以便系统提供其功能单位；
• 此建模包括解决系统中过程的多功能性（归因和归果建模）；
• 计算 LCI 结果，即对系统边界内所有过程的所有输入和输出求和，如果是完全建模，清单中应只有基准流（“最终产品”）和基本流；
• 计算 LCIA 结果，包括所有影响类别。

这些步骤在迭代中持续优化、直到最终完成。

目标定义

定义目标是开展数据收集的第一步，以确定数据收集的背景、预期应用以及目标用户。目标对数据范围的具体细节和质量要求等均具有重要影响。设定目标时需充分考虑潜在应用，以避免后期修改或增加目标时的额外和重复劳动。

目标应包含的内容

预期应用场景

【必须】明确定义数据的预期应用，以确定应用场景和是否用于比较：

• 无需进一步建模（例如，开发产品的环境产品声明）；
• 用作其他 LCI 或 LCA 研究的初级数据（不用于比较）；
• 用作其他 LCI 或 LCA 研究的次级数据源或背景数据（不用于比较）；
• 用作其他 LCA 研究的初级数据（用于比较）；
• 用作其他 LCA 研究的次级数据源或背景数据（用于比较）。

局限性

【必须】详细说明数据使用中的任何限制，例如：

• 是否支持比较，如未经严格评审、记录不完整等导致不满足比较要求；
• 环境影响覆盖范围的限制，如仅用于核算碳足迹；
• 应用的 LCA 或特定方法的局限性；
• 假设的局限性；
• 基础流不完整，如仅核算碳足迹。

原因和用途

【必须】明确开发数据的原因，例如：

• 仅供内部使用: 为前景/背景系统进行数据开发，以进行热点分析、产品开发或基准测算。
• 提供外部使用: 代表当前/最新的过程或产品系统的环境影响，用作背景数据。
• 开发数据集: 开发与产品的高质量描述性通用数据集。

【必须】明确数据研发的用途，包括：

• 微观层面决策支持（用途 A）

通常指在单元过程（技术）、产品、项目、场地/公司和其他前景系统的决策支持，对背景系统或其他系统没有或只有小规模的影响。决策产生影响较小，不会超过阈值并通过市场机制引发其他的结构性变化。

数据研发方法应保证严谨性，以确保高度可重复，从而使结果具有足够的可比性，建议制定部门、产品组或过程类型的特定指导文件和/或产品类别规则（Product Category Rules, PCR）。

• 中/宏观层面决策支持（用途 B）

为对背景或其他系统具有大规模影响的战略提供决策支持。决策产生的影响较大，会通过市场机制对前景系统之外的至少一个过程引起结构性变化。

数据研发方法可保持一定的灵活性，如不同原材料战略（如生物燃料与化石燃料）的政策选择需要进行广泛的情景分析，以确保结论和建议的稳健性。

• 核算（用途 C）

  从决策的角度来看，是对已发生的场景回顾性（或基于预测的未来情景）的核算/记录，不考虑分析系统可能对背景系统或其他系统产生的任何附加影响，包含两种子类型：

  • 包括系统间相互作用的核算 (用途 C1): 现有系统及其与其他系统间的相互作用（例如，核算由于回收而避免产生的影响）。
  • 不包括系统间相互作用的核算 (用途 C2): 描述一个独立存在的系统，不考虑与其他系统的互动。

目标受众

【必须】明确预期的目标用户，包括内部用户、受限外部用户（例如企业对其客户）或公众，并区分技术类用户和非技术类用户。

是否用于比较

【必须】明确数据是否支持系统间的比较或比较性声明，并且这些比较或声明是否会向公众披露。

委托方

【必须】识别研究的委托方及所有有影响的参与者，例如共同资助者、参与的 LCA 专家等。

范围定义

应在目标框架下，详细识别和定义对象（即要分析的具体产品或其他系统），并根据目标确定对方法、质量、报告和审查的要求，包括：

• 一致性和重现性要求；
• 与预期应用场景一致的结果类型；
• 系统或过程的功能、功能单位和基准流；
• LCI建模框架及多功能过程和产品的处理；
• 系统边界、完整性要求及相关的截断规则；
• 需覆盖的LCIA影响类别及具体LCIA方法的选择，以及规范化数据和加权集（若适用）；
• 关于技术、地理和时间相关代表性和适当性的其他数据质量要求；
• 所需数据和信息的类型、质量要求和来源，特别是所需的精确度和最大允许的不确定性；
• 进行系统间比较的特殊要求；
• 审查中的关键要求；
• 结果报告要求。

基本要求

方法、假设和数据的一致性

方法和假设的一致性

【必须】所有方法和假设针对目标系统的所有生命周期阶段、过程、参数和流保持一致，涵盖根据目标要求的前景和背景系统，同样适用于 LCIA 方法和因子以及归一化和加权（若适用）。

数据的一致性

【必须】所有数据应在准确性、精确性和完整性方面保持充分一致且符合目标要求，任何不一致之处均应详细记录。对于目标系统的环境影响结果，不一致所造成的问题影响应较小，否则应修改目标设置或在后期质量评估时明确考虑不一致之处。

可复现性

【必须】在构建数据集时所使用的方法、假设和数据/数据源的文件应完整、透明，使其他利益相关方能够复现结果。根据最终报告的需求对工作全流程进行完整的文档记录，并在数据集构建过程中持续修改文档。

功能、功能单位和基准流

系统或过程识别

【必须】根据目标和范围定义，明确描述目标系统或过程（包括但不限于产品、服务、技术、策略、地理位置等）。

图片和技术规格

【建议】提供目标系统的图片和/或技术规格和/或描述。

确定功能和功能单位

【必须】明确描述和规定目标系统的一个或多个功能，以及每个功能的定量、可测量的功能单位，包括以下所有方面：

• 提供的功能
• 提供的数量
• 持续时间
• 提供功能的质量（以何种方式和效果提供功能）
• 应尽可能明确考虑和量化功能随时间变化的性能变化

必备属性和定位属性

【建议】分析产品系统时，建议分别使用必备属性和定位属性来定量和定性地表示其功能。

必备属性是指在产品系统中必须满足的定量特征和指标，以确保产品在特定应用中的功能和性能，是评估和比较不同产品系统时的关键因素。

定位属性是指产品在特定市场或应用中的定性特征，有助于确定产品的市场定位和竞争优势，通常是消费者在做出购买决策时考虑的重要因素。

例如，在分析汽车系统时，必备属性可能包括燃油效率、最大载重和加速度等，定位属性可能包括品牌声誉、用户体验、外观设计和创新技术等。

测量方法

【必须】使用适用的 ISO 或国家统一标准作为测量方法。在没有可用或不适用统一标准的情况下，才可使用自有测量方法，并明确记录以备审查。

功能单位的替代和补充

【建议】在功能单位不可用/不适用/无用时，应以另一个明确定义、定量和可测量的项目替代或补充，并说明原因。特殊情况可能包含：

• 物料和其他非特定应用产品：一般不能给出功能单位，可提供包括产品主要技术规格的基准流。在此类情况下，基准流是声明单位，但不是功能单位。
• 多功能过程：对于每个功能，应根据共功能/共产品的类型适当给出一个功能单位和/或基准流。否则，应在文档中详细记录该过程/功能的技术规格。
• 单功能系统：对于只有一个相关功能或功能组合的系统，应明确规定功能单位并提供一个具有清晰和详细系统名称的基准流。功能相关的技术规格应作为基准流名称的一部分或在文档中提供。
• 多功能系统：对于具有多个并行功能的多功能系统，应提供详细的技术规格，并在适当情况下提供相应的功能单位以及一个具有清晰和详细系统名称的基准流（在数据集直接用于比较研究时，该基准流可以分成多个基准流对应到各个功能，此做法是为了允许替换单一功能，以实现等效的替代品比较）。
• 具有替代功能的系统：应指定最相关的替代功能和功能单位，并提供一个具有清晰和详细系统名称的基准流。功能相关的技术规格应作为基准流名称的一部分或在文档中提供。

功能变化

【建议】对于功能高度可变的过程和系统，应记录变量和参数如何与系统性能及其清单关联的方式，可采用数学关系或其他适当形式来表达。建议使用参数化数据集以支持适当的文档记录和高效使用。

系统边界和截断标准

生命周期评估范围

【必须】LCA 数据集应包括由技术圈与生态圈之间的交互引起的、在正常和异常（不包括事故、泄漏和类似事件）运行期间造成的人类健康、自然环境和自然资源领域的环境影响（包含本导则指定的影响类型）。对分析或比较的系统涉及的其他类型影响，需识别并证明相关性（若相关）。

系统边界内的过程

【必须】目标系统的最终系统边界及技术圈内所有相关的生命周期阶段和过程，需要包括根据归因或归果建模的规定所纳入的过程。同时，根据具体情况，针对用途 A、B 或 C 的特定规定进行相应简化。清晰记录任何相关的偏差/遗漏/假设/调整。

跨系统边界的流

【必须】除了提供功能单位的基准流和允许的废物流之外，不应有其他流跨越目标系统与技术圈其他部分之间的边界。只有基本流可以跨越目标系统和生态圈。任何相关的偏差/遗漏/假设/调整及针对特定类型过程的特别规定都需要清晰记录。

系统边界图

【必须】包含示意性的系统边界图。除了所涵盖的生命周期阶段之外，不同类型的结果需提供以下信息：

• 单元过程-单一操作的过程步骤；
• 单元过程-黑箱的第一和最后过程步骤，可以是代表生产过程链的“大门到大门”数据集；
• LCI 结果的第一和/或最后过程步骤，除非生命周期始于摇篮或终于坟墓，即“摇篮到大门”数据集（从原料开采到产品）、“摇篮到坟墓”数据集（全生命周期，包含产品的最终阶段）；
• 部分终止系统需明确未终止的过程步骤或产品；
• 平均/通用数据集可以代表单一特定技术；LCI 结果数据集可以代表消费组合或生产组合，在过程名称和其他文档中指明其性质；
• 前景系统的主要过程步骤的技术流程图。

排除活动清单

【必须】列出所有可能被排除在目标系统之外的活动类型、特定过程、产品和废物流、基本流或其他部分的初步清单，并迭代更新以反映最终情况。任何排除都要参考截断标准进行合理解释，并说明其对数据集适用性或研究结论的影响。

“部分-系统”和“系统-系统”关系

【必须】对于具有“部分-系统”关系和“系统-系统”关系的目标系统，获取的相关系统及其数据必须与目标和范围保持一致。

系统外抵消

【必须】由清洁发展机制、系统外碳信用等引起的抵消排放量以及其他类似措施，不应包括在系统边界内，抵消的排放不应包含在清单中。

定量截断标准

【必须】确定对目标系统中跨越系统边界的产品、废物和基本流进行截断的百分比，以筛选不在清单中量化的流。除非最初有明确要求，否则截断值只能在初始范围阶段大致近似，并必须迭代调整。决定截断值的方法包括：

• 根据总体环境影响: 截断百分比通常与系统近似总体环境影响的定量覆盖程度相关，对于比较研究中的截断值还应始终与质量和能量相关，有两种处理方法：

  • 对每个影响类别分别应用截断值（LCIA 方法已确定）；
  • 对标准化和加权的总体环境影响应用截断值（LCIA 方法、标准化基础和权重集已确定）。

• 根据设定目标: 可按照以下方式识别目标定量截断/完整性百分比：

  • 对于单元过程、LCI 结果：
    • 截断值已在目标阶段定义（例如，“开发 95% 完整性的单个操作单元过程数据集”）；
    • 从预定应用的相应完整性需求中衍生。
  • 需要在数据收集和建模过程中记录与最初设置截断标准的偏差及最终实现截断的偏差（由于数据缺失及任何可能的原因），必要时根据这些偏差对 LCA 数据集的目标进行修订。

所需数据和信息的类型、质量和来源

除非在目标中直接量化质量要求，否则数据和数据集质量要求只能在第一轮数据收集、结果计算、影响评估、重大问题的识别和评估后设置，并在后续迭代中重新审阅和优化。

【建议】准备一份所需的主要数据和信息类型的概述文档，可包括分析的过程或系统的技术信息、使用阶段和生命周期末期管理数据/信息、前景过程的原始清单数据、关于国际贸易的统计数据、市场划分信息和其他市场特征、通用或平均背景 LCA 数据集、LCIA 方法数据集、标准化和加权数据、法律和其他边界条件等。

【必须】确定数据和数据集质量的一般要求。对于新收集数据，意味着对代表性、完整性和精确性的需求。对于所使用的第三方 LCA 数据集，还需要考虑方法的适当性和一致性、使用与一致的基本流和命名法、适当的文档记录，以及（可能的）外部审核。

【建议】确定所需数据、数据集和信息的潜在来源：

• 具有完整记录的数据: 优先使用具有完整记录的数据和数据集，以便评判数据针对目标系统的适用性，并使（潜在的）关键评审者能够进行独立验证，如果结果需要支持比较，则必须满足可比较的要求。
• 预验证的数据: 建议使用经过外部独立预验证的数据和数据集，具有其声明的质量保证，并可减少审核的人力和成本。

审查需求

【必须】明确是否进行关键信息审核，若进行，决定最低要求的审查类型。

【建议】决定审查者及其资质要求。

报告记录

【必须】根据主要结果类型以及针对目标受众和预期应用，决定报告的形式和级别（数据集、数据集加详细报告），并根据目标决定报告级别（内部、外部但受众明确、公开报告）。

LCA 数据收集

LCA 数据收集必须符合所定义的目标和范围，主要包括以下工作：

• 过程涉及的基本流、产品流、废物流；
• 在范围定义中，识别为分析系统相关的其他信息，包括统计数据（例如市场组合数据）、过程和产品特性（例如功能和功能单位）以及所有其他数据和信息。

在系统边界内识别过程

在归因建模中

适用于用途 A、C 以及已决定应用归因建模的用途 B 中的假设情景，但不包括对后续过程影响较大的 B 类用途。

完全适用于 LCI 结果、部分终止系统以及用于完成系统模型的完整性检查和精确度评估的单元过程。

单元过程-黑箱需识别预计将包括在内的过程，以及进入或离开单元过程的产品和废物流。

单元过程-单一操作需识别并详细说明进入或离开单元过程的产品和废物流，即技术流程图仅包括一个过程及其相关的产品和废物流。

【必须】识别系统边界内的过程: 应识别所有在系统边界内、归因于被分析系统的且在数量上相关的过程，具体如下：

• 从中心过程开始：从系统的功能单元或基准流（即前景系统的中心过程或分析系统本身）开始，逐步扩展到整个前景系统。按照“供应链-使用-生命周期末期”的描述逻辑，尽可能识别所有相关的产品和废物流（或其功能单元）。背景系统中的过程应采用与前景系统相同的“供应链-使用-生命周期末期”逻辑进行标识。
• 论证并记录排除情况：使用截断标准论证所有相关过程或活动排除的合理性。这可以建立在以往经验的基础上，包括相关系统/产品组特定指导文件或产品类别规则（PCR）中的详细说明。原则上，应计算归因于且对被分析系统总体环境影响有实质性影响的所有过程。这通常取决于所涵盖的生命周期阶段和系统边界，涉及的一般活动包括但不限于采矿、加工、制造、使用、维修和保养、运输、废物处理，以及与被分析系统相关的其他购买服务，如清洁和法律服务、营销、资本货物的生产和报废、零售、仓储、行政办公室的运营、员工通勤和商务旅行等。
• “部分-系统”和“系统-系统”关系：“部分-系统”和“系统-系统”关系需要特别注意（例如与能源相关的产品），并正确处理。
• 技术流程图，来自/至背景系统的产品和废物清单：建议基于系统边界进行刻画。前景系统的技术流程图和连接前景与背景系统的产品和废物清单可用于记录主要资源基础、贸易伙伴国的消费组合数据和生产路线等，这可作为数据收集计划的基础，并成为数据记录的起点。

【必须】描述过程: 描述系统识别出的单元过程，以及与背景系统相连的产品和废物流功能单位的详细信息，需要在迭代步骤中更新并反映在最终系统中。

在归果建模中

适用于用途 B 中具有宏观变化的过程以及假设场景（如果这些场景中包含了归果建模元素），且适用于除单元过程之外的所有类型数据。

专业意见

【建议】邀请以下领域的专家参与，特别是在识别和模拟宏观变化时：

• 技术发展预测（例如学习曲线、经验曲线）
• 情景发展预测
• 市场成本和市场预测
• 技术成本建模
• 一般均衡和部分均衡建模

【建议】如果明确需要分析政策情景，则应邀请政策领域专家，帮助设定各种限制条件。

考虑的后果和限制

【必须】识别将被模拟的后果（这一步骤可以针对每个过程单独进行），若计划排除应至少通过论证/半定量的方式证明其与结果无关，否则应在准确报告中应考虑这些排除项。应考虑的后果如下：

• 初级市场后果：
  • 为满足产品额外需求而做出的决策，会直接导致一系列市场机制运行，（即“直接后果的归果建模；适用于整个系统”），此外还包括许多其他间接的土地利用影响；
  • 在系统边界内，存在取代/补充多功能过程中非必要辅助功能的过程（即“通过替代方式解决多功能性问题”，缩小系统边界以排除非必要的功能）。
• 次要市场后果：
  • 如果副产品的市场价格降低，则其需求增加；
  • 由于其产品价格上涨，某一过程的效率提升受到激励效应的影响；
  • 由于副产品价格下降，其竞争产品的需求减少；
  • 消费者行为变化；
  • 只有当研究目标中明确提及时，才应纳入进一步的后果。

【必须】识别将被纳入模型中的约束条件，这些条件可能部分或完全阻止在主要和次要后果中确定的边际过程组合直接作用于系统模型。在识别有效的边际过程时，应考虑所有包括在内的约束条件的潜在影响。若计划排除应通过至少论证/半定量的方式证明这些约束条件与结果不相关，否则在准确报告中应考虑这些排除项。应考虑的约束条件如下：

• 现有的长期供应合同或合作不易改变；
• 高成本障碍（例如，由于高运输成本，某些产品的流动性有限）；
• 现有或预期的政治措施/法律约束，会刺激感积极预期或抵消消极预期（例如，在燃料组合中，政治约束目标为能源载体 Y 占 X%，这意味着能源载体 X 已经预先设定，不能假定是由于分析决策导致的长期边际产品）；
• 产品或自然资源供应的非可扩展性；包括完全使用的、相互依赖联合生产的副产品；
• 垄断，即缺乏供应商或技术的选择；
• 还应考虑已经存在或预期存在的其他约束条件，这些约束条件会增加、减少或阻止主要或次要后果。

被取代的过程和系统

【建议】逐步识别分析和决策在目标系统边界内产生后果导致被取代的过程/系统。从系统的功能单元或基准流开始，到整个前景系统，每个过程均应采用以下步骤，并遵循“供应链-使用-生命周期末期”的描述逻辑，跟踪识别出的后果和约束至少包括识别所有跨越至背景系统边界的产品和废物流（或其功能单元）：

• 第一步，主要市场后果及其影响规模：

  • 识别作为分析决策的主要市场后果而被假设为额外操作或停止操作的过程，以及对功能/产品直接相关的额外或减少需求，主要考虑影响规模（“小”或“大”）：
    • “小”：仅影响一个或多个现有过程的运行范围，应假设短期边际过程将被取代；
    • “大”：导致额外安装或拆除产能，应假设长期边际过程将被取代；

  如果额外需求或供应的年度量小于给定市场中该功能或系统年度产能替换的平均百分比，则通常应将其视为“小”影响；如果该平均百分比超过 5%，则应使用 5%。否则视为“大”影响。该百分比仅供参考，可以根据需求或供应的变化直接触发需求变化的论证，将其调整为更小或更大。

• 第二步，次要后果和约束：

  • 如果主要市场后果的影响规模为“小”，检查市场中的次要后果和约束是否抵消主要后果（反弹效应），使得后果的净效应非常小，几乎可以忽略不计。在这种情况下，“短期边际”最好用过程/系统的“平均市场消费组合”来代表。
  • 对于多功能性的特定情况，如果所需的共功能是联合生产过程中以完全利用且依赖的形式产生，则会出现一个关键约束，这是因为额外需求不能通过额外供应在净基础上得到满足。在这种情况下，所需的功能/产品必须以其他方式生产。以铜矿开采为例，铜矿开采过程中银作为共生产品被提取出来，在此过程中银的产量是有限且完全依赖铜矿的开采量，如果对银的需求增加，而铜矿的开采量并未相应增加（或者即使增加了也无法显著提高银的产量），那么就无法仅通过增加铜矿开采来满足额外的银需求，因此需要以其他方式提供银的产量。
  • 如果主要市场后果的影响规模为“大”，则继续检查次要后果和市场约束是否抵消主要后果，使得总体净效应不是“大”而是“小”。
  • 对于仍面临“大”影响的过程，明确考虑受影响的过程可能已经被次要后果和约束所改变。必须对此进行具体分析以正确识别最终效应/被取代的过程。

• 第三步，市场情况和替代方案的成本竞争力：

  • 市场趋势（平均置换率百分比通过是将 100 年除以资本设备的平均或典型使用寿命，以年为单位）：
    • “增长、稳定、略有下降的市场”（即下降速度小于平均设备更换率）；
    • “快速下降的市场”（即下降速度快于平均设备更换率）。
  • 分析额外需求或供应是否改变了市场方向，即是否从“快速下降的市场”变为“略有下降、稳定或增长的市场”，或反之。
  • 如果情况并非如此，受影响的过程/系统始终是“长期边际”过程/系统。
  • 对于所有“小”和“大”情况，取代过程/系统的成本竞争力也很重要：
    • 如果市场是“增长、稳定或略有下降”，则“短期边际”（对于“小”影响）和“长期边际”（对于“大”影响）是最具成本竞争力的过程/系统。
    • 如果市场是“急剧下降”，则“短期边际”（对于“小”影响）和“长期边际”（对于“大”影响）是最不具成本竞争力的过程/系统。
  • 相反，如果市场方向正在改变，那么成本最低和成本最高的过程/系统都将被取代，它们的具体类型和份额需要单独识别。

• 第四步，识别过程/系统组合：识别“短期”或“长期”边际过程/系统的组合，如果市场方向因分析决策而发生变化，被取代的过程是成本最低和部分最具成本竞争力过程的特定组合。

  • 在归果建模中，鉴于市场价格预测的高度不确定性以及替代边际过程间环境特性往往存在巨大差异，不应仅模拟一个单一的短期或长期边际过程，还应模拟最可能的边际过程组合。只有在没有其他同样类似成本竞争力的过程或系统的情况下，限制模型为单一边际过程或系统才是合理的，因此使用单个过程更为合适；
  • 应考虑主要和次要后果及约束的综合影响，对被取代的功能（过程或系统）的最终数量进行近似。

数据记录要求

【必须】明确记录:

• 需要特别注意“部分-系统”与“系统-系统”关系（例如与能源相关的产品）并正确处理，这些情况在归因建模中以相同方式建模；
• 在识别重要问题或满足特定目标时，需要识别背景系统内的个别过程：
• 应满足技术、地理和时间相关的代表性要求。

【建议】考虑间接土地利用变化: 应开发适当方法来考虑间接土地利用变化，如果进行，应按照适用的归果建模的一般规定执行。

【建议】制作归果建模示意图: 建议使用系统边界方案进行概述。系统中最相关的后果和边际过程的决策-后果和流程图，可用于记录主要识别的后果和约束以及由此产生的资源基础、技术、受影响的市场等，可作为数据收集计划和后续文件的基础。所有对单个过程或活动类型的排除都应使用截断标准论证其合理性。原则上，所有因分析决策而运行的过程都要进行计算。这通常取决于系统边界内的活动，包括采矿、加工、制造、使用、维修和保养、运输、废物处理，以及其他购买服务，如清洁和法律服务、营销、资本货物的生产和报废、零售、仓储、行政办公室的运营、员工通勤和商务旅行等。

【建议】初始过程的描述: 建议提供前景系统已识别单元过程的初始描述，以及将其连接至背景系统的产品和废物流的详细功能单元。这应补充记录后果和约束的文件，并在迭代中完成详细信息。

过程和系统的多功能性

【必须】优先采用细分和虚拟细分而非替代。

【必须】对于真正的共同生产情况，确定的物理因果关系（即归因建模下分配的第一步）同样适用。

【必须】对于联合生产情况，替代作为系统扩展的特殊情况是多功能性的首选解决方案，应按以下方式执行：

• 同样的规定应适用于系统的一般归果建模；
• 注意联合生产中已完全利用且依赖的共生产品的特定约束：由于其生产无法通过相同的多功能过程/技术增加，因此无法模拟其额外提供，相反需要为其供应模拟替代路线，即不应替代决定性共生产品；
• 如果对于不需要的共功能，在商业相关范围内运行/提供了功能等效的替代过程/系统，则使用被取代的边际过程组合来替代不需要的共功能（如果定量相关，则不包括被取代的过程路线）；取代和被取代功能之间的差异应通过修正被取代过程的实际被取代量或通过修正被取代过程库存的市场价格来考虑（如果被取代量不够详细）。
• 如果此类替代过程/系统不存在或未在商业相关范围内运营，则应使用更广义上的提供功能进行替代。被替代的过程或产品也可能具有次要功能。从理论上讲，这可能导致一个永久自参照和/或非常广泛、多重扩展的系统问题。由于这些次要功能及其在整体系统中的相关性会随着每个过程步骤的减少而减少，通过应用截断规则可以避免/减少这个问题。

在重复使用/回收/恢复中替代多功能过程和系统

【必须】对于回收、再利用、重复使用、进一步使用的情况，应采用以下替代方法：

• 使用一般规则：对于从生命周期末期的产品和废物处理中回收或回收产品的替代，遵循与处理一般多功能性情况相同的规则。这些规则应适用于所有废物和生命周期末期处理的情况（即“闭环”、“开放环路—相同主要路线”和“开放环路—不同主要路线”），应优先采用细分和虚拟细分而非替代。
• 特定方面和步骤（从真正的联合过程、中间过程到次级产品、可回收性等）：重复使用/回收/再利用的特点是中间处理步骤更为常规，且通常不存在真正等效的替代过程/系统。在这种情况下，还应识别次级产品的真正联合过程。最后，需要明确模拟重复使用/回收/再利用的步骤，直到获得实际取代替代过程/系统的次级产品。应按照以下步骤识别特定情况下被取代过程的实际组合：
  • 次级产品的真正联合过程是产品生命周期中提供与次级产品技术相似度最接近产品的过程步骤；因此识别的主要产品市场价值不应低于次级产品；
  • 应使用可回收性替代方法进行替代。这意味着所有中间的废物管理、处理、运输等步骤都应建模，并纳入分析系统，包括产生有价值共功能的步骤（例如，次级金属条）；
  • 回收率/程度应指实际达到的回收率，即考虑所有类型的损失，例如因不完整的收集、分拣、回收、在回收过程中以及拒收等造成的损失。简而言之，回收率是在次级产品中找到的生命周期末期产品或废物的百分比。出于实际原因，对于长寿命产品，按照惯例应是该产品当前达到的回收率（或对于新的/预期产品，则是同一市场中可比产品达到的回收率）。如果研究目标明确涉及回收性场景，可以采用另一参考。
  • 被取代的过程/系统应按照上述规定中详述的一般归果建模指南识别；
  • 此处不应使用一个边际过程，而应使用几个潜在边际过程的平均清单；
  • 对于非特定应用的次级产品，次级产品到主要生产替代功能的市场价格比率（价值校正）应在认可的清单中纠正所有降低的技术属性；
  • 对于次级产品的特定应用，应确保其与被取代产品具有足够的功能等效性，并将认可的清单减少到实际被取代的量。如果无法确定这一点，则应按照非特定应用的情况采用市场价格比率（价值校正）；
  • 特别是对于“开放环路—不同主要路线”的情况，还应检查是否有商业相关范围内的替代过程正在运行。否则，应适用一般情况下解决多功能性的归果建模规定；
  • 本章关于识别被取代过程的其他指导（例如约束、次要后果等）也应类似地适用。

计划数据收集

【必须】识别目标系统中必须使用生产商或运营商特定的初级和次级数据开发的新的、特定的单元过程，通常适用于整个前景系统（包括现有或计划中合同关系的部分），建议使用技术过程或流程图。

【必须】识别在目标系统更适合使用平均或通用数据集的部分。请注意，在特定情况下，对于前景系统的某些过程，平均或通用数据可能更准确和完整。如果使用此类数据，则应说明理由。注意，非同一批次、来源收集的数据集可能不满足要求，研究结果可能不符合整体一致性、质量和审核要求。

【必须】系统性识别所需数据和信息的来源，包括考虑使用背景系统的 LCI 结果或单元过程数据集，需要针对具体情况进行评估。在数据来源中可以区分初级和次级来源，原则是选择具有最适合的可用性和质量的数据。建议使用记录良好且已经审核的数据集，以正确使用数据集并对目标系统进行完善的文档记录及审查。

【建议】在数据收集时尽量使用国际单位制（SI），避免单位转换及潜在错误风险。

【必须】最终的数据和报告中使用国际单位制单位（SI）。

【建议】根据研究目标评估是否应优先选择多年平均数据或通用数据，而非年度平均数据，以更好地代表过程/系统。这适用于具有强烈年际变化的过程（例如农业，以及一般情况下的生产者特定数据），以确保充分的时间相关代表性。

【建议】根据已有相关数据和信息来指导数据收集，尤其是能够充分反映所分析过程或系统且质量高的现有经验，如产品类别规则（PCR）和特定于产品组的指导文件等。初始数据质量和数据集质量要求需在以下循环中持续微调/调整：

• 基于 LCIA 结果的预期应用确定/估计准确性、完整性和精确性要求，以明确定量数据质量需求（例如，识别所比较的替代产品之间的显著差异）；
• 将这些要求转换为基本流层面的相关要求，考虑个别基本流的影响潜力，并忽略与表征因子相关的不确定性/不准确性；
• 使用这些基本流要求来确定所收集的过程或清单最大允许的不确定性、不准确性和不完整性，这包括来自所应用的 LCI 方法和模型的系统性不确定性，以及建立系统模型时所做的假设；
• 使用此信息作为收集数据（即单元过程或 LCI 结果及类似数据集）的质量要求指导。对于次级 LCA 数据集，建议考虑以下额外的质量要求：适当的文档记录、兼容的基本流和命名法的使用、方法的一致性，以及完整且合格的外部审核。

【建议】特定数据收集可设计数据收集表格并定制流程图。

【建议】平均数据应收集平均 LCI 结果数据集的数据（包括基于现有数据源的数据），从代表相关平均技术、资源基础和排放因子/减排技术组合的生产地点、服务运营商和/或国家的代表性选择中收集。

【建议】应针对代表性过程或产品范围的相关特征收集通用数据集的数据，以与平均数据类似的方式表示所代表过程或产品系统的相关典型或代表性技术组合、资源基础和排放因子/减排技术等。

【必须】对所有初级数据，应提供各种描述性信息，包括但不限于数据收集过程、数据时效性和数据质量指标等，所有公开可获取的数据来源应被引用。

单元过程数据收集

对于所有已识别的过程，必须收集输入和输出数据。通常只有前景系统需要收集实际数据，前提是背景系统中的所有数据都可以从现有的背景数据库中获取。

单元过程数据是所有 LCA 工作的基础，无论是归因还是归果的 LCI 建模，收集单元过程数据的原则基本相同。

在理想情况下，单元过程可以指精确到一个特定过程的单一操作单元过程（例如，由特定的 7.5 吨卡车执行的散装货物运输模型），也可以指一个过程的平均组合（例如，中国所有特定品牌的欧 4 标准 7.5 吨卡车的散装货物运输市场组合）。

单元过程是描述一个过程或技术一般情况的通用数据，而不是其在特定或平均方式下的操作（例如，与之前相同的卡车类型的市场组合，但是通用获取，而不是平均特定卡车模型的数据，这些数据可能无法获得）。通用数据集的开发也需遵循本章规定。

单元过程是描述某一过程或技术普遍特征的通用数据集，而不是其在特定或平均方式下的操作（例如，与之前相同的卡车类型的市场组合需要获取通用数据，而不是平均特定卡车模型的数据，因为这些数据可能无法获得），在开发这类通用数据时，必须严格遵循本章所确立的规范。

数据集可以包含参数，从而产生参数化模型和数据集，也可以代表一组互联的单一操作单元过程（即一个黑箱单元过程，例如一家工厂或整个工地），大多数情况下适用的规定与单一操作单元过程相同。使用单元过程的形式取决于研究的目标和范围（特别是分析的过程/系统类型及预期的应用）、数据可用性、质量和可用资源（如预算、专家支持等）。

基本单元过程数据收集

通过细分或虚拟细分避免黑箱单元过程

【建议】目标单元过程是否为黑箱单元过程，是否包含其他物理上可区分的子过程、理论上是否可能仅为这些子过程收集数据？细分是否可以解决这个黑箱单元过程的多功能性，即初始黑箱单元过程中的过程链是否可以单独识别和建模（最好是逐过程的、只提供一个所需的功能输出）？根据分析结果，遵循以下步骤细分：

• 尽可能细分: 如果可能仅收集所需过程数据，应进行细分，即仅针对涉及的单元过程进行数据收集。
• 尽可能部分细分: 如果所分析的单元过程包含归因于所需功能输出的多功能单一操作单元过程，或不可行（例如由于数据获取限制或成本原因），应至少为部分包含的单元过程单独收集数据，特别是那些对清单贡献最大且无法以其他方式（例如通过虚拟细分——见下文）清晰地归因于其中一个共功能的过程。
• 如果不能细分或部分细分，则虚拟（完全或部分）细分: 如果细分或部分细分既不可能也不可行，应检查是否有可能通过推理基于过程/技术理解虚拟部分或完全细分多功能过程。这是在可以识别和指定与至少一个共功能/基准流（例如在制造厂中仅用于被分析产品的特定机械部件或辅助材料可以通过细分收集的数据清晰地分配给该产品）的流类型和数量之间的确切关系的情况下发生的。对于可以做到这一点的过程，应进行虚拟细分，将包含的过程作为自己的单元过程分离出来，无需单独收集数据。注意，在归因建模下，通过虚拟细分从黑箱单元过程中挑选出所需的过程步骤也可以改善后续分配的基础，使结果更准确。虚拟细分应用的逻辑与物理因果关系作为分配原则相同，即描绘非功能性流与共功能之间的定量内部关系。在归果建模下，过程内的实际或虚拟部分细分如果后续使用替代来完全分离所分析的功能，会导致扭曲。

【建议】考虑是否有其他理由进行细分/虚拟细分: 如果根据这些“规定”的初始步骤，单元过程是一个黑箱但不是多功能的，请检查细分或虚拟细分过程是否会改善数据的可审核性或是否需要为预期的应用进行细分或虚拟细分。若是，建议完全或部分细分或虚拟细分过程。

描述单元过程代表的内容

【必须】描述单元过程：

• 代表性: 描述单元过程代表的技术/技术手段、地理/市场范围、时间（例如年份，如果适用，还包括季节性/日常差异）以及任何可能的代表性限制。这种描述包括识别相关的操作条件和/或其他在相关程度上影响其输入和输出的因素。
• 基准流/功能单位: 一个或多个基准流是生命周期清单和文档的关键标识符和定量参考。确定并命名基准流，作为系统提供指定功能单位中规定的功能的产品数量，还应在适当的情况下指定功能单位和/或提供技术规格。关于过程和/或其产品的元数据将提供给用户和审核者。即使交付物是 LCI 结果，在单个单元过程层面上也须有适当的文档记录。

收集输入和输出流

【必须】尽可能收集/模拟与单元过程相关的所有输入和输出的定量数据。如果无法做到，应记录缺失情况，并在报告实际数据质量和解释研究结果时考虑这些无法克服的问题。这些流通常包括（如果与所建模的过程/系统相关）：

• 基本流：

  • 来自自然的资源输入（即来自地面、水、空气、生物圈、土地等，并根据所应用的影响评估方法要求进一步细分）；
  • 空气、水和土壤排放（根据所应用的影响评估方法要求进一步细分）；
  • 其他输入和输出侧与生态圈的干预措施（如果所应用的 LCIA 方法要求）。

• 产品流：

  • 输入的“消耗”产品（材料、服务、部件、复杂商品、消耗品等）；
  • 过程提供的有价值的商品和服务输出。

• 废物流：

  • 输入的废物（仅在废物服务过程中）；
  • 输出的废物（例如用于技术圈内废物管理的固体、液体、气体废物）。

特定、未来及通用数据集的数据和信息

【建议】针对不同过程使用不同类型的原始数据：

• 如果可能且适当，应优先使用过程操作者收集的测量数据。测量不仅仅是类似排放的物理测量，还包括其他特定操作过程的信息，如账单和消费清单、清单/清单变化等；
• 产品和废物流的元素组成和能量含量。这些数据应作为这些流的流属性信息进行计算，以支持中期质量控制、审核和最终数据质量的提高；
• 其他各种数据可能有帮助（用于交叉检查）或甚至必要（用于填补空白）。这些数据包括配方和公式、零件清单、专利、过程工程模型、化学计量模型、过程和产品规格及测试报告、法律限制、市场份额和规模、类似过程的数据、最佳可用技术参考文件等；
• 针对使用阶段，建议使用调查和研究来模拟消费产品的使用阶段和初始废物管理，这些调查和研究分析了平均或典型用户行为，以补充产品规格和用户手册；产品类别规则（PCR）中提供的信息可能有帮助。

【建议】建议使用定制的数据收集表格（而非通用表格）以及技术流程图。

基准流的参考量

【建议】使用基准流的“1 参考单位”的量（例如，“1 公斤”铜线），并据此表达该过程的清单，除非不同的预期应用（例如，某工厂“1 年的生产”）。

【必须】对于用途 A 和 B，应精确地记录前景系统内中心过程的绝对数量和此过程功能的总市场规模，以便后续检查连接前景与背景系统的产品或废物流，以及背景系统中可能的进一步过程步骤，或任何多功能前景过程是否需要在用途 B 下建模（即分析决定是否对前景系统之外产生宏观变化）。

过程的代表性

【必须】所收集的特定过程操作数据应尽可能全面且能够代表该过程的完整周期以满足研究目标，除非数据集旨在仅代表部分周期，否则应该包括量化所有相关步骤（如准备、启动、操作、关闭、待机和清洁，以及过程/系统的维护和修理，包括正常和异常操作条件）。上述要求同样适用于服务过程，所达到的数据代表性应予以记录。

【建议】对于操作过程的测量数据，应使用至少一整年的数据作为推导代表性平均数据的基础，取足够数量的样本，并在报告精度时考虑不确定性。

【建议】参数化数据集应代表清单变化与影响参数相关变化的数学关系，这些参数可以是技术、管理或其他，可以包括清单流之间的定量和定性关系，数学模型及其相关假设和限制也需要记录。

检查法规限制

【必须】检查是否存在相关的法规限制，以指导是否应包含流。在没有明确法规限制的国家，且在法规限制可迁移的情况下，可以使用其他国家现有法规限制。如果相关法规限制适用于对应过程所在国家/市场且被执行，则法规限值可以表示相关流的可能最大值。请注意，除非建模过程的合理性得到证明且符合目标，法定限值（最初适用国家的限值）通常不能用作清单值。

从原始数据到单元过程清单

【必须】在将原始数据转换为清单中的流时，应确保数值被正确缩放到功能单位/基准流。

【必须】从原始数据到单元过程清单流的所有数据处理步骤，如平均/聚合、缩放、单位转换等，需被完整记录，以便于在审核过程中发现问题，以及后续更新数据集。

数据安全

【建议】通过将保密和专有信息聚合到 LCI 结果数据集和部分终止系统数据集中，可以保护这些信息。

【建议】可以通过在一个单独的“保密报告”中记录保密信息并只向受保密约束的关键审查者提供，以确保透明度。

【建议】通过其他技术手段（如区块链、隐私计算等）确保数据安全。

质量控制

总体方法

【必须】在收集和研制单元过程清单过程中进行数据的有效性检查，以确保数据符合目标和范围要求。

【建议】针对单元过程的中期质量控制可以采取如下措施，可以以非正式的方式完成：

• 包含所有相关流程: 单元过程清单是否包括所有相关的产品、废物和基本流，数据来源于过程中输入材料实际发生的变化或相似的过程，并反映所需的技术、地理和时间代表性。
• 合理的流量比例: 输入和输出中各个流以及化学元素、能量和部件的量与预期比例一致。
• 基于影响评估的质量控制: 基于过程以及整个系统的影响评估结果进行质量控制，通过显示相关基本流的异常高或低值提示清单结果中的错误。将 LCIA 结果与其他来源相同或类似过程/系统的数据进行比较，以识别潜在的问题，从而确保其他来源数据的高质量，尤其是高完整性。
• 方法一致性: 在系统层面仔细检查所应用的方法是否一致，特别在合并不同来源的数据时。
• 跟进差异: 通过咨询分析过程的额外数据来源或技术专家，检查、解释或纠正清单数据中观察到的所有差异。
• 报告发现: 至少为单元过程数据集提供简要的内部质量控制报告，以记录上述发现。
• 在数据集质量指标中反映发现: 确保数据集文档适当描述了过程和识别的准确性、精确性和完整性以及所有其他限制。

获取更好的单元过程数据

【必须】处理最初缺失的数据，并尽可能填补相关空白，具体如下：

• 【建议】确定最初缺失数据的相关性: 在初次筛选中，应使用合理的最坏情况或保守值，评估其是否影响总体结果。该合理的最坏情况或保守值可以通过相似或相关过程的知识推断，或通过从过程的其他过程相关性推算或计算得出。这包括识别和计算在分析过程中最初未知但不能完全排除的流。

  • 【建议】处理相关的最初缺失数据: 如果此筛选显示缺失数据可能重要，在进一步迭代中，应首先尝试确定该过程是否在分析过程中实际发生，如果是，则应获取尚未缺失的数据。如果无法获取缺失数据，则应获得足够好的估算值。如果估算值也无法获取，则应保留并报告此空白。

  • 【必须】用定义的最低质量估算值填补数据缺失:

    • 【必须】对于每个新建模的单元过程，所有最初缺失的数据应以透明和一致的方式记录。在改进数据集的迭代步骤结束时，最终缺失的数据及使用数据估算值填补的数据应以透明和一致的方式记录。

    • 【建议】为了判断初始数据缺失的相关性，应估算系统级别总体环境影响的精度、完整性和准确性，在此之前必须先完成生命周期建模及 LCI 结果和 LCIA 结果的计算。建议在开发单元过程数据集的同时进行这些工作。对于单元过程，这意味着需要用背景数据完成围绕单元过程的生命周期模型。在最终报告中对单元过程所达到的完整程度进行计算时，不应考虑所用背景数据的有限完整性。

    • 【建议】为填补单一过程的数据缺失，可以考虑使用估算数据（集）。例如可以使用：

      • 针对缺失的特定数据使用通用或平均数据；
      • 对尚未分析的一组其他产品的缺失清单数据，使用该组类似产品的平均数据；
      • 基于同一或类似过程相同但来自其他数据源的更完整和高质量数据（例如，使用行业平均数据来改进特定生产商的过程）；
      • 技术专家的合理判断。

    • 【必须】数据缺失应该用方法一致的数据来填补。相关性较低的空缺也可以用方法上不完全但足够一致的数据集填补，满足过程和质量要求。

    • 【必须】只有能提高被分析系统最终清单总体质量的数据，才应用于填补数据缺失。这意味着单个数据/数据集的总体质量（即精度、准确性、完整性以及方法的适当性和一致性的综合）应至少达到“数据估算”质量级别。请注意，这应包括所用数据估算值的质量和流的数量。这种流数量与数据估算综合的半定量近似应至少基于个别的、简要的专家判断，明确考虑到所述的不足；这需要得到不确定性计算和数据准确性定量计算的支持。

    请注意，用于估算最初缺失数据的方法以及由此导致的数据集层面上的代表性、精度和方法一致性的缺失，都将在后续声明实现的数据集质量时得到明确记录并予以充分考虑。

处理剩余的单元过程数据缺失

【必须】记录剩余数据缺失: 如果无法获得满足上述要求的数据估算值，则应保留并记录数据缺失。具体规定如下：

• 缺少定性信息的流: 这些流只有在其是产品或废物流时才应在清单中创建和使用。较少的基本流（例如，“金属排放到空气”）不应保留在常规清单中，但应以其他方式记录，并从聚合中排除。这些流可以标记为“缺失重要”或“缺失不重要”，或者可以仅记录在数据集的描述性信息中。
• 缺少定量信息的流: 应记录这些流。如果无法提供定量信息，则必须通过将流标记为“缺失重要”来记录，以避免误导读者。因为真实值不为零，在解释结果时必须明确地讨论并考虑此遗漏。如果对缺失数据的保守估算识别其为不重要，则可以为该数据输入零值，但需将其标记为“缺失不重要”。如果可以给出平均值或值范围（最小值和最大值），则应输入清单。如果可能且该信息具有足够的精确度，应提供标准偏差和分布类型等不确定性信息。对于上述两种情况，计算 LCI 结果时不得聚合这些值，并将这些流标记为“缺失重要”或“缺失不重要”，并在聚合中排除，或者可以仅记录在数据集的描述性信息中。
• 缺少定性和定量信息的流: 见前两点，需合并应用。
• 背景系统中过程/系统的缺少 LCI 数据: 当目标系统的单元过程汇总为 LCI 结果、产品和废物流时，如果没有高质量的背景数据，这些流应保留在汇总清单中，即使数据集成为“部分终止的系统”。应在明显处告知此类数据的用户，系统的这些部分仍需完成，或者在进一步使用和解释时考虑缺失。

请注意，除非代表过程操作者或系统生产者自己希望如此（例如，为了使 LCA 数据报告与现场或公司级别报告的其他值保持一致），否则所有形式的最坏情况或保守数据和假设都不应保留在预计用于比较的清单中。在进行敏感性分析时，合理的最坏情况数据可用于场景和检查比较的稳健性。特定产品比较的具体要求，例如在比较替代方案中方法、数据质量和假设的一致性。

特定基本流类型的处理

排放测量指标和基本流组

【必须】测量指标和物质组基本流应按以下方式处理：

• 避免使用指标和流组，但允许例外情况：在清单中应避免使用测量指标和物质组基本流，应将它们拆分为单个物质。仅允许以下例外情况（也应进行拆分）：COD、BOD、AOX、VOC、NMVOC、PAHs、PCBs、TOC、DOC、氮气在氮化合物中（不包括 N2，N2O）、磷在磷化合物中、二噁英（以 2,3,7,8-TCDD 人类毒性当量测量）。
• 部分拆分的限制：应避免对测量指标和物质组流进行部分拆分，除非单独列出具有比指标/组平均更高影响的基本流。不应将影响低于平均值的基本流进行部分拆分。如果从上述指标/流组中单独列出单一物质的基本流，则只需对指标或流组的剩余量进行计算。
• 避免重复计算：应避免在上述指标/流组及其中包含的单个物质之间进行重复计算（正确的做法是计算"BOD"或"COD"，"VOC"或"NMVOC"加"甲烷"，"硝酸盐"加"氨"等或"氮气在氮化合物中"等）。
• 对组成信息进行记录：如果测量指标或物质流组拆分的测量组成信息不可用，可以使用假设的组成，应记录方法和假设。请注意，测量指标或物质流组的组成通常可以从过程知识（例如加工材料、反应物等）或类似的过程中派生出来，而无需直接测量。
• 不要合并已被测量的流：单独测量的物质不应被整合/组合成测量指标和基本流组，而应单独计算。

【建议】使用“提醒流”保留原始测量的指标或流组：建议在清单中记录拆分指标或流组的原始测量值作为“提醒流”。"提醒流"应在之后的影响评估中排除，即没有表征因子，并清楚标注为"提醒流"。

【必须】如果无法完全满足上述规定，则在报告数据质量时应明确标注，不符合上述要求的数据集清单则不符合命名规则要求。

易溶盐类离子的排放

【必须】应将易溶于水的离子化合物（盐类）排放到空气、水或土壤中分别作为单独的离子记录。按照惯例，水溶性限度设定在 20℃ 时溶解度高于 10 微克/升的情况下，应将离子分开记录；低于该值的则记录为化合物。除非所选的 LCIA 方法另有要求，否则适用此规则。

【必须】如果无法完全满足上述规定，则在报告数据质量时应明确标注，不符合上述要求的数据集清单则不符合命名规则要求。

向空气排放颗粒物

【必须】向空气排放的颗粒物（PM）应只包括难溶于水的化合物，即溶解度在 20℃ 时低于 10 微克/升，需要专家判断来确定颗粒的组成。

【建议】如果有信息可用，应按颗粒大小类别来报告颗粒物排放：<0.2 微米，0.2-2.5 微米，2.5-10 微米，>10 微米。如果没有更详细的 10 微米以下的信息，可以替代地使用 <10 微米。除非所选的 LCIA 方法另有要求，否则适用此规则。

【必须】应将颗粒同时作为 PM 和环境相关成分的基本流（例如，引发癌症影响的金属）记录在清单中，尽可能将其质量进行双重计数。这同样适用于其他具有加成作用方案的排放。

【必须】如果无法完全满足上述规定，则在报告数据质量时应明确标注，不符合上述要求的数据集清单则不符合命名规则要求。

资源基本流

【必须】资源基本流应按以下方式记录，仅在必要时才能满足所应用 LCIA 方法的需要：

• 能源资源:
  • 不可再生资源: 这些应按能源资源类型记录，在少数情况下（仅限原油的一级、二级、三级开采和硬煤的露天或地下开采），如果这些信息可用（例如，“原油，二级开采”而非“原油，Tia Juana 轻质”；"硬煤，地下"而非"硬煤，西德；39.4 MJ/kg"），应仅通过资源开采类型进行区分。除核矿石外，所有能源资源流应提供能量与质量的关系。能量含量应以水分除外的资源的低热值（MJ 为单位）表示。请注意，泥炭、原始森林的生物质和其他一些生物能源被视为不可再生。
  • 可再生能源资源: 应将可再生能源资源记录为从自然界中提取的可用能量。例如，对于太阳能电力和热能，这与通过太阳能电池捕获的电力和/或热量的量相关（即不是总太阳能，而是电池直接提供的电力和/或可用热量）。来自自然的生物质是物理体现的量，以低热值测量，但应是无水物质（如木材，则假设已经烘干）。请注意，来自农田和管理林地的生物质不是基本流。在这种情况下，应直接将命名的能源资源记录为相应的基本流，例如“太阳能”作为“来自空气的可再生能源资源”，以低热值表示，单位为 MJ。
• 避免地理区分: 资源不应区分地理进行记录（例如，“褐煤”而非“河北褐煤”）。除非所选的 LCIA 方法另有要求，否则适用此规则。
• 化学元素资源: 用于生产金属或其他化学元素的资源应记录为化学元素（例如，“铁 - 来自地面的资源”基本流）。
• 功能性/材料资源: 应将其记录为目标材料资源（例如，“片岩”“石灰石”"硬石膏"）。在少数情况下，该矿物本身在工业上被视为目标产品。
• 完成质量平衡的流: 为完成质量平衡，应为提取的资源记录“惰性岩石”“水”或“空气”（或其他适用的）的补充量（例如，在开采含 4% 铜的铜矿石 1 公斤的情况下，记录 0.96 公斤“惰性岩石”）。
• 不记录其他矿物或矿体: 不应记录其他矿物（除非这些是功能性/材料资源，如“花岗岩”）或特定矿体（即“铜”，但不是“孔雀石”和不是“含硫铜-银矿（3.5% Cu; 0.20% Ag）”）。

【必须】在应用上述规则时避免双重计数，应检查新创建的基本流是否需要针对所应用的 LCIA 方法携带特征因子。

【必须】直接土地利用和土地转变应根据所采用的 LCIA 方法的需求进行记录（如果包括在影响评估中）。

【必须】如果模拟土地利用和/或土地转变，应模拟二氧化碳和其他排放及相关效应，具体如下：

• 土地利用和转变引起的土壤有机碳变化：对于土地利用和土地转变引起的土壤有机碳（soil organic carbon, SOC）中二氧化碳的释放或结合，应使用最新的 IPCC 二氧化碳排放因子，除非有更精确的特定数据可用。

• 土地利用和转变相关的生物质和枯落物二氧化碳排放：对于原始森林以及所有土地利用的土壤、泥炭等，应将其记录为“二氧化碳（化石源）”。来自次生林的生物质和枯落物的排放应记录为“二氧化碳（生物源）”。除非所选的 LCIA 方法另有要求，否则适用此规则。

• 营养物质损失：应将营养物质的排放作为土地管理过程的一部分并明确建模。

• 其他排放：土地转变的其他排放（例如，生物质燃烧、土壤侵蚀等排放）应针对具体情况测量或模拟，或使用权威来源。

【建议】水的使用，至少区分：

• 输入：地表淡水、可再生地下水、化石/深层地下水、海水
• 输出：以液态形式的水排放/排泄，以蒸汽形式的排放
• 其他由化学物质引起的水质变化，应作为单独的基本流进行记录

【必须】如果无法完全满足上述规定，则在报告数据质量时应明确标注，不符合上述要求的数据集清单则不符合命名规则要求。

未来过程和基本流

【必须】将超过 100 年后的排放清单单独拆分：下一个 100 年期间发生的排放和其他基本流应该被单独计算形成清单（例如，“长期（未指定）水体排放”），与在最初 100 年内发生的排放（例如，“未指定水体排放”）分开。基本流包括一系列长期对空气、水体和土壤的排放。

【必须】植物吸收的“二氧化碳”应记录在“空气资源”下。这适用于所有进行光合作用的生物。注意，大气中二氧化碳的吸收以及化石和生物基二氧化碳的释放都应分配影响评估的特征因子。因此，不知道二氧化碳或甲烷排放是生物基还是化石基的（例如，记录为“二氧化碳（未指定）”）并不会导致结果错误。

【必须】记录临时碳储存和延迟温室气体排放：只有在考虑“生物基产品中的临时碳储存”时，才应将大气中的二氧化碳临时移除、储存在长寿命生物基产品或垃圾填埋场以及延迟排放为 CO2 或 CH4 的情况，按照化石二氧化碳和其他温室气体的延迟排放进行类似建模。不同之处在于，对于化石排放，不考虑从大气中的吸收，而只考虑延迟排放。注意，只有在明确要求满足研究的具体目标时，才应考虑临时储存。如果是这样，则应按照以下方式建模：

• 应使用特殊的校正基本流来记录未来排放的二氧化碳量。这可以是由于长寿命和填埋生物基产品中所含的生物基碳的临时储存，也可以是由于未来发生的化石温室气体排放过程。如果这样做，应使用以下校正流：
  • “生物基二氧化碳延迟排放校正流（在首个 100 年内）”和“化石二氧化碳延迟排放校正流（在首个 100 年内）”，两者均作为基本流，并在一般级别上分类为“排放”，以存储的基准流属性“质量年”和参考单位“kga”进行测量。如果在研究中考虑了“临时碳储存”，两种流都应携带 GWP100 影响因子，即每 1 公斤二氧化碳和每年存储/延迟排放的“-0.01 公斤二氧化碳当量”。
  • “生物基甲烷延迟排放校正流（在首个 100 年内）”和“化石甲烷延迟排放校正流（在首个 100 年内）”，两者均作为基本流，并在一般级别上归类为“排放”，以存储的基准流属性“质量年”和参考单位“kga”进行测量。如果在研究中考虑了“临时碳储存”，两种流都应具有 GWP100 影响因子，即每 1 公斤甲烷和每年存储/延迟排放的“-0.2560,61 kg 二氧化碳当量”。
  • “笑气延迟排放校正流（在首个 100 年内）”作为基本流，并在一般级别上归类为“排放”， 以存储的基准流属性“质量年”和参考单位“kga”进行测量。如果在研究中考虑了“临时碳储存”，该流应具有 GWP100 影响因子，即每 1 公斤笑气和每年存储/延迟排放的“-2.98154 kg 二氧化碳当量”。
  • 对于其他温室气体，可以开发并使用类似的因子。
• 每种校正流的最大清单量应为每 kg 延迟排放 100kg*a，即如果延迟排放恰好在未来 100 年内发生。校正流只有在预计排放将在研究时间起 100 年内发生时才被记录，如果排放发生在 100 年之后，则不应该记录：超过 100 年后发生的排放应仅通过未来排放的长期排放基本流（如“生物基二氧化碳（长期）”作为“空气排放”）来反映在清单中。在这种情况下，不需要校正流，使用校正流将是错误的。

【必须】上述有关延迟温室气体排放的规定同样适用于在替代建模的情况下延迟再利用/回收/恢复。一般来说，未来发生的替代也适用相同的规定。相应的“校正流......”应以负值记录，即对替代延迟进行贷记。注意，只有在“临时碳储存和延迟排放”需要满足研究的特定目标时，才会考虑校正流，并因此对气候变化影响做出额外贡献。

【必须】关于假定的存储时间或未来再利用/回收/恢复和其他替代情况的信息，以及单元过程中排放的数量和物质，都应被记录并提供审查。

【必须】潜在排放的长期/准永久储存规定：如果长期/准永久储存形式（如注入废弃天然气田）能够确保二氧化碳和其他潜在排放物在至少 10 万年（公约规定的期限）内不会排放到大气中，则不应将其计入任何排放清单。

【必须】记录长期/准永久存储的细节和假设：有关存储形式和假定存储时间的信息应被简洁地记录并提供审查。这种记录应通过相应的废物清单流完成。

【必须】当研究中考虑了“临时碳储存”，在后续解读中，结果应分别带有和不带有信用证明进行个别分析，明确显示存储/延迟排放信用的影响。

【必须】如果无法完全满足上述规定，则在报告数据质量时应明确标注，不符合上述要求的数据集清单则不符合命名规则要求。

提醒流

【建议】提醒流用于记录拆分测量指标和总流的原始信息，也可用于在 LCI 结果清单中保留其他流，以供信息参考。

【必须】在影响评估中排除提醒流：提醒流不应携带 LCIA 影响因子。

【必须】流名称中应明确标识其为提醒流（例如“VOC, 提醒流, 无影响相关性”）。

【必须】如果无法完全满足上述规定，则在报告数据质量时应明确标注，不符合上述要求的数据集清单则不符合命名规则要求。

特定过程类型的处理

农业和林业系统模型

【必须】农业和林业系统的建模应遵循以下原则：

• 只记录与人类土地管理活动相关的净干预措施。如果该地点未使用，但发生的干预措施不应记录（例如，不记录由雨水带入的基础硝酸盐淋溶），注意过去发生的土地转变可能需要分配给被分析系统：
  • 归因建模下的参考系统：“未使用”参考系统应为场地独立行为，该参考系统从目标系统所在区域为建模系统做好准备时的土地状况开始。
  • 归果建模下的间接土地利用：应模拟间接土地利用（组合），可能需要为这些间接土地利用/转变的净干预措施进行建模。
• 将地点视为技术圈的一部分，仅将离开地点（即田地、种植园、管理林等）的肥料和农药（如杀菌剂）的量记录为适当的空气或水排放。
• 作为共功能的剩余营养物质，如 N 在作物残留物中的所有剩余营养物，是作物的副产品，是下一作物生产的输入。这些多功能性情况应原则上通过系统扩展（归果建模）或分配（归因建模）解决，适用于其他多功能性情况的相同规定；还应模拟土地和作物养分系统中的硝酸盐、磷酸盐及其他物质的排放，如它们在相应土地利用期间发生。
• 模拟难以通过系统边界移动的物质随时间变化：对于在场地中停留数十年的严重土壤结合重金属和持久性有机污染物（persistent organic pollutants, POPs），应将其记录为“对土壤的排放，未指定”。这些物质向地下水的渗透不应另外记录，但应通过对土壤排放的影响评估来覆盖。相反，这些物质通过水和风的表面侵蚀以及与侵蚀土壤一起转移至水道或空气的相关质量流应记录为“对淡水的排放”或“对空气的排放”。这些损失直接与作物生产过程的操作相关，因此属于其清单。注意，记录为对土壤排放的量应通过相应的侵蚀损失来减少，避免重复计算。
• 模拟土地利用和转变产生的排放：二氧化碳和其他由土地利用及土地转变产生的排放应进行以下模拟，适用于归因和归果建模：
  • CO2 排放：除非有更准确的特定数据可用，否则应默认使用最新的政府间气候变化专门委员会（IPCC）因子进行计算。其他相关清单项目应根据具体情况测量或模型化，或使用类似权威来源（如果有）。分配到不同后续土地利用的公式如下所示，应详细共享用于计算此二氧化碳清单的数据、表格、因子和公式。
  • 与土地转变相关的两种清单情况：与土地转变相关的直接和间接清单应根据使用/占用的土地面积和作物种植持续时间分配给以下作物。应区分两种情况：a）持续时间超过一年的清单项目，呈指数级达到新的准平衡状态（例如，由于腐殖质的生物降解而导致的土壤有机碳损失的 CO2 排放）；b）在土地转变的直接背景下发生且不超过一年后发生的清单项目（例如，在转变期间的机械使用和高峰排放，从生物质燃烧）。
    • 对于情况 a），无论是归因模型还是归果模型，清单应按照土地利用功能在占用土地或以其他方式阻止土地用于其他用途的时间比例分配给土地利用功能（例如，将休耕一年作为作物轮作的一部分）。对于以土壤有机碳形式的二氧化碳损失/结合，在转换后达到土地利用的平衡状态，默认应假定为 20 年。这意味着反映了大约 90% 的主要损失/结合。
    • 为简化，总损失应假定在达到新平衡的大约 90% 损失/结合期间呈三角形分布。如果可以证明上述默认期限与 20 年不同，应使用公式 1 来分配计算出的总排放/结合给作物；否则应使用公式 2。
    • 公式 1：，其中：，X 是要分配给分析作物的第 i 年的清单百分比，20 年是转换后分配清单的年数，即二氧化碳从土壤中的损失/结合发生 90% 的时间。年数从转变开始计算，i 是转变后种植分析作物的年数；转换后的第一年为 i=0（附加条件：如果 i>20-1 即 X=0，即在 20 年后不再分配）。
    • 如果转化后的最初几年没有收获（例如，典型的植物园），则清单应分配给转变后土地利用的第一次收获/功能。
    • 如果只收获一种作物（例如，25 年的果树种植园只收获果实而不使用木材），则可以将整个清单分配给作物的总量，不考虑特定年份的收获；即每公斤作物具有相同的清单。
    • 如果一年中收获多种作物，计算出的该年清单应根据这些作物在该年使用或占用土地的时间线性分配；即为简化处理，不需要区分该年的早些时候和晚些时候。
    • 如果土地利用功能（例如，伐木）发生在考虑的周期之后（此处为 20 年），则应将整个清单分配给该功能，即不仅是那一年的份额，前几年的清单应分配给以后收获的作物，否则这部分清单将会丢失或未能计入。
    • 如果共同生产年度作物和最终作物（例如，多年生产乳胶和最终收获橡胶木），应认为最终作物是在总周期一半后收获的。
    • 给定年份应分配总清单的百分比（假设作物占用该土地整年或以其他方式阻止其使用整年），然后使用公式 1（见上文）进行计算。
    • 对于考虑期间内的土地利用但使用时间少于一年的情况，清单应根据使用或阻止使用土地的持续时间线性分配给这些用途。
    • 对于情况 b）和默认情况下的亚年度、年度和双年度作物，土地转变的"生产"清单应分配的总使用年限为 20 年。除非预见的土地利用转变持续时间更短，预计以自然状态或无其他用途（如短期/管理休耕）结束（例如，使用 3 年后弃用的刀耕火种农业），或者预见的最短使用时间更长（例如，有 30 年种植周期的种植园）。在这种情况下，应使用一个种植园/使用周期的持续时间。
    • 在一个特定的年份，分配给该土地利用的总清单的百分比（假设作物全年占用该土地或以其他方式阻止其被使用），那么该百分比与土地利用/阻止其他用途的持续时间成正比。即与前述土壤碳变化的情况不同，它不依赖于土地利用变革后多久发生，只要它在上述定义的期间内。
    • 由土地利用和土地变革引起的其他排放（达到平衡，不包括营养物质）：那些在变革后超过一年的时间内以指数方式发生的其他排放，应根据具体情况进行测量或建模，或使用具有通用数据的权威来源。可以应用以下公式 2，其是公式 1 的一般形式：
    • 将分配给一个特定年份的总清单的百分比（假设作物占用该土地全年或以其他方式阻止其使用），然后使用公式 2 计算。
    • 公式 2：，其中：，X=分配给分析作物的第 i 年的清单百分比，n=变革后分配清单的年数，即直到发生 90% 的损失/固定。从变革开始计算年数，i=变革后种植分析作物的年数；变革后的第一年为 i=0（如果 i>n-1，则 X=0，即在考虑的年数之后不再分配任何东西）。
    • 请注意，首先需要确定 XY 的总损失量和达到土地利用平衡状态约 90% 的主要损失的实际持续时间。
    • 不具有平衡状态的排放：未达到平衡状态或未以指数方式达到该状态的排放（例如，土壤侵蚀）需要以不同方式进行建模，同时遵循本章其他清单项目所述的类似推理。这些损失直接与种植过程的操作有关，因此属于其清单的一部分。
  • 如果转换后土地的自然产品至少部分被使用（例如，采伐的原始森林木材），则应将其视为多功能系统的一部分功能。
  • 同样的规定也适用于农业、牧业或林业以外其他用途之间的土地转变。
  • 未达到平衡状态或未以非指数方式达到平衡状态的排放（例如，土壤侵蚀）需要以不同方式建模，同时遵循本章讨论的其他清单项目的类似推理。
• 植物临时从大气中移除的二氧化碳在生命周期末期释放。间接土地利用是归果建模下的一个问题。

【必须】如果无法完全满足上述规定，应在报告达到的数据质量时明确注明。

废物和产品报废阶段处理的模型

【必须】废物和报废产品处置按以下方式建模，可以考虑使用通用废物处理模型/过程，以限制数据收集所需的时间和资源：

• 对废物管理完整建模：废物和废水处理应一致地在技术圈与生态圈的边界建模，否则应明确记录并在后期解释中明确考虑。这种建模包括所有处理步骤，直到将所有剩余废物处理到废物堆放场或填埋场，并对这些场所向/来自生态圈的排放进行计算，放射性废物和地下储存（如矿井填充）的废物例外，除非这些废物的长期管理和相关干预也被完整建模，否则应将其作为特定废物流保留在清单中。
• 对丢弃到自然中的产品建模：对于未管理的填埋、排放和乱扔（即将产品单独丢弃到自然环境中），涉及进入生态圈的相关单独干预应作为模型的一部分进行建模。如果使用的 LCIA 方法涵盖此类干预，被丢弃/填埋的产品应额外记录为提醒流，这也适用于除排放之外的其他干预。
• 将废物设定为输出：废物流应遵循物料流逻辑进行建模，这意味着在产生废物过程（例如生产废料或使用阶段的终生产品）的输出侧进行计算，相应地在过程的输入侧对废物流进行建模，任何可能产生的次级产品和剩余废物都在输出侧，这有助于进行质量和元素平衡。为了计算成本，可以将废物处理服务的成本分配给废物流作为附加的流属性。

次级数据集的选择方法

请注意，由于截断规则需要从系统的角度进行评估，这些规定也适用于单元过程和部分终止系统数据集交付成果的开发。归因建模和归果建模以及用途 A、B 和 C 需要不同的建模数据集。

通过使用可由用户调整/重新建模以与分析系统保持一致的单一操作单元过程数据集背景系统，或使用与分析系统所采用方法一致的生命周期清单结果数据集，可将来源不同的数据结合起来。

【必须】系统模型中使用的次级数据（通用、平均或特定数据集）应与初级数据集的收集方法相匹配。

【必须】次级数据集应该严格根据数据质量选择，即考虑其技术、地理和时间相关性、完整性和精确性。此外，其基准流或功能单位应该对分析系统中要表示的特定过程、产品或服务具有足够的代表性。

【建议】建议优先选择已通过严格审核的数据集（“预验证数据”），以减少对目标系统审核的工作量，即仅需审核这些数据集的使用是否合理。

【必须】优先选择具有全面且有效组织的文档支持的数据集。这允许模型构建者（以及后续的审核者）评估数据集的质量及其对分析系统的适用性。

数据的平均处理

数据平均处理包括过程平均（水平平均）和系统平均（垂直平均）。

【必须】过程平均中需要对提供相同功能但代表不同技术、地点、年份等的两个或更多过程进行平均。这通常包括根据它们对要表示的平均情况的贡献，对清单进行非等权重的加权。例如，钢铁行业开发行业平均的高炉（Blast Oven Furnace，BOF）过程数据集，通过逐一记录各个地点的 BOF 过程并按每个地点对总 BOF 钢产量的相对贡献进行加权/缩放来汇总清单。在这样的平均过程中，所有缺失的数据通常会用类似地点的数据填充，以确保技术和国家组合能够很好地代表目标平均值。

【必须】系统平均主要将两个或更多系统的从摇篮到大门或从摇篮到坟墓的清单进行平均。扩展上述例子，可以将不同地点的 BOF 钢的从摇篮到大门的清单加总并以加权方式平均，这包括 BOF 过程的背景系统，即产生全球平均的 BOF 钢作为一个产品（“系统”）。

【必须】生产、消费、供应和服务组合数据计算：

• 某个地理范围内的某产品的生产组合是不同技术/路线生产该产品的清单的平均值，加权为该时间段内该地理范围内的产量。在生命周期评估中应使用的权重是产品的物理单位（例如重量、体积、件数），而不是生产或市场价值。
• 消费组合是生产组合的清单加上进口产品的清单减去出口产品的清单。平均权重消费组合数据时，需要考虑来自不同国家的进口的组成和数量。值得注意的是，一个国家的出口组合往往不同于其生产组合，也不同于目标国家；需要分析这些差异是否与分析系统和问题相关。同样的原则当然也适用于进口组合。
• 供应组合是生产组合加上进口组合，即国内可供消费的组合。
• 计算服务组合时需要注意避免重复计算，因为进口服务可能在该国境内实际执行（例如现场咨询服务），而其他服务则在该国境外执行（例如向该国公民提供的旅游服务）。与产品不同，产品的物理流动是从源头到终点，服务的边界并不明确，如在其他国家执行服务的工作人员或在其他国家接受服务的游客的物理流动。通常，无论是产品还是服务，产品的流向都与资金流向相反，这有助于识别和计算这类贸易组合。

【必须】在开发平均数据集时，收集的数据应包括生产比例的信息，如某生产商个体或某一技术路线对总生产的占比，以能够计算出具有代表性的加权平均数据集。在通常情况下，如果所有生产地点或服务运营商的数据不可用，则需要其他附加信息，特别是对于可用清单数据及其特定技术、国家等所代表的市场份额。

系统建模

系统建模应基于 LCA 框架、根据范围定义并符合研究目标。这涉及两个相互关联的方面：1）根据使用的建模框架对系统进行实际建模。2）解决过程的多功能性，即确定和应用分配标准（在归因建模中）或在替代情况下需要识别替代过程（在归果建模中）。

一般规定

【必须】系统边界内所有过程的清单应正确缩放，与目标系统的功能单元和/或基准流保持一致。

【必须】系统模型完整，不应遗漏/未连接任何相关的定量产品或废物流，除非是定量表示系统功能单元的基准流。否则应明确记录这些流，并在结果解释中考虑由此导致的准确性和完整性缺失。请注意，对于所有单元过程和部分终止系统，存在有意留在系统边界之外的产品和/或废物流，系统仍被视为是完整的，仅应用截断规则。

【必须】所有使用的参数数据集中的参数设置为所需值（如有）。

【建议】在建模过程中进行另一轮中期质量控制，即预先检查数据集或系统是否正确建模，并满足在范围阶段确定/微调的质量要求；单元过程的中期质量控制规定同样适用。对于包含的过程和系统初始数据缺失的填补，可以考虑使用估算数据集，例如：

• 缺失特定过程/系统的情景下使用通用或平均数据集；
• 缺失其他尚未分析的同类过程或系统可以使用一组类似过程或系统（如产品）的平均数据集；
• 与相同或类似过程的更完整和高质量的其他数据来源的数据集（如行业平均数据）进行关联。

【必须】使用方法具有一致性的数据填补数据缺失，对于低相关性的数据缺失，也可以使用在基于本文件开发的、在方法学上不完全但足够一致的数据集，满足总体质量要求。

【必须】仅使用能够提高目标系统最终清单总体质量的数据和数据集来填补数据缺失，即单个数据或数据集的质量至少应等同于“数据估算”质量水平，剩余的数据缺失应报告。请注意，应清楚记录所使用的填补初始数据缺失的方法以及整个数据集所产生的代表性、精度和方法学一致性不足，并在声明实现的数据集质量时明确说明。

【必须】所有生命周期阶段、活动类型、单个过程或基本流的遗漏决策必须清楚报告，并应证明这些遗漏对数据在预期应用中没有显著影响。否则，这些遗漏需要在声明实现的数据集质量和/或从研究中得出结论和建议时予以考虑。

解决归因模型中过程的多功能问题

细分或虚拟细分以避免分配

适用于用途 C2，仅在细分、虚拟细分和替代/系统扩展不可能或不可行时适用于用途 A、B、C1；仅适用于归因模型，除非归果模型中替代不可能或不可行。

【必须】分析是否可以通过细分，以理论上避免分配：目标单元过程是否为黑箱单元过程，是否包含其他物理上可区分的子过程、理论上是否可能仅为这些子过程收集数据？细分是否可以解决这个黑箱单元过程的多功能性，即初始黑箱单元过程中的过程链是否可以单独识别和建模（最好是逐过程的、只提供一个所需的功能输出）？根据分析结果，遵循以下步骤细分：

• 细分：如果有可能仅收集一个所需功能输出的相关过程数据，则仅收集被纳入的单位过程数据。
• 部分细分：如果不可能（即被分析单元过程包含与所需功能输出相关的多功能单一操作单元过程）或不可行（例如由于无法访问或成本原因），应至少为一些被纳入的单元过程单独收集数据，特别是那些对清单有突出贡献且不能通过其他方式（例如通过虚拟细分）明确分配给单一共功能的单元过程。
• 虚拟细分：应检查是否可以通过推理基于过程/技术理解将多功能过程进行虚拟部分或完全细分。在可以识别和指定与至少一个共功能/基准流（例如，制造工厂中仅用于目标产品的特定机械部件或辅助材料）完全相关的流类型和数量的定量关系的情况下，即可进行此操作（例如，通过细分收集的数据，可以明确地将这些特定机械部件或辅助材料分配给该产品）。对于可以进行此操作的过程，应进行虚拟细分，将包含的过程作为单独的单位过程进行拆分。
• 证明分配的必要性并记录潜在的失真：如果上述步骤不可能，且实际或虚拟拆分不可行，应采用分配方法。此外，当理论上可能进行细分但未执行时，至少应通过定量近似或推理证明/论证分配决策不会导致与细分相比清单结果的显著差异。如果导致显著差异，应记录相应的情景，并在评估数据集的实现精度时明确予以考虑。请注意，虚拟细分也可以改善分配的基础，从而得到更准确的结果。

分配

这些条款仅适用于用途 C2，仅在细分、虚拟细分和替代/系统扩展不可行或不可实现的情景下适用于用途 A、B 和 C1。

【必须】如果需要进行分配，则应将相关过程的环境影响通过分配分摊到过程或系统的共功能中。

【必须】区分多功能过程和多功能产品。

【必须】多功能过程的两步处理程序：

• 第一步，基于“决定性物理因果关系”标准：确定每个非功能流与过程/系统的共功能之间的“决定性物理因果关系”，并将其用作分配标准。该关系指系统提供的产品或功能的定量变化如何改变其他输入和输出。在这一步中，应将过程相关的清单流（例如焚烧中的自发 NOx，辅助材料的消耗）和与功能（产品）相关的清单流（例如焚烧燃料中的氮产生的 NOx，材料或部件至少部分地最终出现在共产品中）区分开来。注意，通常需要应用不同的标准对不同的非功能流进行组合、多重分配，此外，虚拟细分的前一步骤应用与物理因果关系分配相同的逻辑。

  “决定性物理因果关系”标准清单：如果无法确定，或对于剩余的清单项，以下列表给出了指导，说明默认情况下应分析哪些标准，以确定是否是用于共服务和共生产过程不同情况下的“决定性物理因果关系”：

  • 服务：
    • 货物运输：运输货物的时间或距离以及质量或体积（或在特定情景下：件数）。
    • 个人运输：时间或距离以及包括行李在内的乘客重量。
    • 员工商务旅行：系统的增加值。
    • 员工通勤：系统的增加值。
    • 零售：货物的货架寿命时间（持续时间）以及质量或体积。
    • 存储和庇护，即建筑物和其他三维基础设施：使用时间（持续时间）以及货物的体积或占用的面积。
    • 存储和其他由场所和其他二维基础设施提供的功能：使用时间（持续时间）以及货物占用的面积。
    • 通过道路、铁路、管道、电缆和其他一维基础设施的运输和通信：时间（持续时间）以及使用强度（例如不同重量车辆的道路磨损影响）或使用带宽。
    • 空间加热/制冷（保持温度）：加热/制冷的时间（持续时间）以及加热/制冷的面积或体积（取决于空间是按面积使用，如办公室，还是按体积使用，如堆放仓库或零售冷冻柜）。
    • 货物加热/制冷（达到目标温度）：货物的热容量。
    • 私人行政服务：行政服务的人员时间或费用，或销售市场价值。
    • 公共行政服务：行政服务的人员时间或费用，或服务案例的数量。
    • 清洁服务（类似清洁技术的对象）：清洁的表面积（或作为后备选择：清洁的时间（持续时间））。
    • 警卫服务：被保护产品的价值占比和/或产品生产/提供设施在被保护场所/物体中的价值占比，取决于警卫的目的。
    • 营销服务：产品在营销中隐含或明确涉及的份额（例如企业营销：产品在企业营业额中的价值份额）。
    • 教学/培训服务：培训时间（持续时间）以及受教/受训的个人数量。
    • 研发服务（类似研发对象）：研发服务的人员时间或费用。
  • 生产过程：
    • 开采过程：对于过程相关的流，以市场价值为准；对于产品相关的流，以副产品的具体物理性质为准。
    • 化学转化和废物处理（包括焚烧）：根据系统所提供的产品或功能的数量变化，分配流的定量变化。如果未知，则根据决定其他流的化学或物理性质。
    • 制造（包括物理转化过程）和机械废物处理：长度、表面积、体积或质量，或者物品数量、处理时间。
    • 回收、能源回收、再利用：见下文的专项条款。
    • 其他资本品直接输入多功能过程的通用过程（如加工机器本身，但不包括建筑物等）：使用时间（持续时间）或者生产商品的质量、体积、长度。
  • 从清单中选择时需进行说明：如果在上述规定中提供了备选方案，应简明扼要地说明所选备选方案的理由。
  • 说明其他标准：如果采用了上述清单中未列出的其他具体关系，应简明扼要地说明选择该关系的理由，包括解释为何默认规定不适用或最适用，并根据文本中的指导进行说明。
  • 说明不存在决定性物理因果关系的理由：如果不存在“决定性物理因果关系”（即不在上述清单中，且无法识别出其他关系），应简明扼要地说明理由。只有在这种情景下，才应采用第二分配步骤（见下文）；否则，应记录结果的准确性不足和潜在失真，并在结果解释中明确予以考虑。

• 【建议】第二步，基于“市场价格”标准：使用副功能的市场价格进行分配，价格应参考副功能离开或进入多功能单元过程或提供时的具体条件和地点。这意味着对于过程而言，已知、计算或估算的市场价格应与离开过程时的数量和质量的具体技术特性（如纯度、是否压缩、是否包装等）以及散装或小批量等相联系。如果无法做到这一点，应记录结果的准确性不足和潜在失真，并在结果解释中明确予以考虑。

【建议】多功能产品（如消费品）的两步处理程序：

• 第一步，“决定性物理因果关系”标准：确定并应用每个非功能流与产品的副功能之间的“决定性物理因果关系”。上述针对多功能流的指导可类比适用。作为初步步骤，与多功能过程中的情景类似，应使用虚拟细分的逻辑来虚拟细分多功能产品。
• 第二步，“QFD”或“市场价格”标准：
  • 首选第二标准——质量功能展开：如果上述方法不可行，应使用质量功能展开（QFD）从用户的角度确定副功能的相关性。如果不存在 QFD 且无法制定（如因成本或时间原因），则应使用副功能的单一等效产品的“市场价格”作为第二个一般分配标准。
  • 替代第二标准——市场价格：如果 QFD 不可行，应按前述多功能过程的方式进行市场价格分配。对于产品，应使用提供每个单一功能等价物的代表性产品价格，在多功能产品的副功能之间进行分配。

【必须】在归因建模中进行回收和相关操作时，应遵循以下规定：

• 遵循多功能性的一般规则，并具体观察：对于来自废物和生命周期末期产品处置的分配，应使用与其他多功能性情景相同的一般规则，包括两个具体方面：
  • 处理具有负市场价值且会产生次级产品的废物和生命周期末期产品：首先，对于市场价值低于零的生命周期末期产品或废物（如受污染的消费者使用后包装废物），应确定系统边界处过程步骤，即分配适用的位置。该过程步骤是初步处理过程后产生有价值副功能的步骤（例如上述废物的分拣塑料部分）。
  • 识别真实的联合过程：对于生命周期末期的产品和废物，必须识别真实的联合过程，该过程与生命周期末期产品产生的步骤通过各种步骤（例如制造步骤）等分隔开来：
    • 对于市场价格等于或高于零的废物或生命周期末期产品，真实联合过程是生命周期系统中较早的过程，该过程中的产品（例如铝棒）在技术上与废物或生命周期末期产品的次级产品（如建筑拆除产生的铝废料）大致相当。请注意，对于“开放循环—不同初级路线”的回收，此步骤可能需要将产品的基本性质抽象化。按上述描述识别出的产品被视为真实联合过程的副产品。
    • 对于市场价值低于零的废物和生命周期末期产品，真实联合过程是生产初步处理废物后的第一个有价值产品的过程，按上述描述识别出的产品被视为真实联合过程的副产品。
    • 对于来自废物或生命周期末期产品的多功能（例如复杂的消费品被丢弃以回收其多种材料和能源），应为每一种功能识别一个真实的联合过程。
• 以下规定应适用，按市场价值为负和正的废物/生命周期末期产品区分：
  • 市场价值为负，即废物/生命周期末期产品的市场价格低于零：
    • 直到预处理废物跨越“零市场价值”边界（即生成具有正市场价值的功能）之前的废物/报废管理/处理过程应仅分配给第一个系统。如果无法明确识别出确切的过程步骤或废物和/或次级产品的特性，应报告由此导致的准确性不足，并在结果解释中明确予以考虑。
    • 应在有价值的次级产品及其真实联合过程的副产品之间使用两步分配程序（参见下一条）。这涉及一个额外的分配，仅限于在初始废物处理步骤后生产第一个有价值产品的过程步骤清单，具体如下：
      • 仅对产生有价值产品（次级产品）的过程步骤的清单，应根据市场价值标准，在次级产品和进入该过程步骤的（可能已预处理的）废物/生命周期末期产品之间进行分配。分配给预处理废物/生命周期末期产品的环境负担属于第一个系统，分配给次级产品的环境负担属于第二个系统（或多个系统）。请注意，预处理废物/生命周期末期产品的市场价值低于零，因此在计算分配系数时应使用其（负）市场价格的绝对值；其余分配计算相同。
      • 进而将在有价值的次级产品和真实联合过程之间使用两步分配，如下一条规定所述，即类似于废物或生命周期末期产品具有正市场价格的情况。
  • 市场价值等于或高于零，即废物/生命周期末期产品的市场价格等于或高于零，则应直接在产生废物或生命周期末期产品的工艺步骤与真实联合工艺之间使用两步分配程序，具体如下：
    • 识别并应用“决定性物理因果关系”作为标准，在各非功能流与工艺的共同功能之间进行识别和应用。具体如下：
    • 区分两种子情景：
      • 第一种子情景：次级产品的固有特性未发生变化或变化有限（例如金属回收、纤维回收），适用于所有“闭环”和“开放环路-相同初级路线”的情景。
      • 第二种子情景：次级产品的固有特性发生显著变化（例如从组合聚合物废物中回收能源），适用于所有“开放环路-不同初级路线”的情景。
    • 对于第一种子情景，确定总循环次数和由此推导的总使用量（考虑每次循环的损失；概念见正文），并用于分配多个使用情况，包括从初始生产直到真实联合工艺的使用情况。结果可以通过以下公式计算，该公式考虑每次循环损失的无限循环次数：
      • ，其中：e：每单位材料、部件或能源载体的平均生命周期清单（LCI），r：平均回收率 [0...1)，包含收集效率和处理效率，P：每单位材料、部件或能源载体的初级生产的生命周期清单（LCI），W：每单位废弃材料、部件或能源载体的最终废物管理的生命周期清单（LCI），R：每单位材料、部件或能源载体的再利用/回收/回收的努力的生命周期清单（LCI）
    • 分配公式还应考虑次级产品固有特性的变化。
    • 如果由于无法获取或近似应用公式所需的信息，则需要应用“市场价值”分配方法的第二步。在这种情况下，必须详细说明并证明为什么上述方法无法应用，还应证明在结果旨在用于比较的情况下，市场价值分配不会对任何竞争产品产生不利影响。
    • 对于第二种子情景，即回收/回用/再利用的物品固有特性发生显著变化的情况，真实联合过程是生产链中生成次级产品所需的最低质量的产品的过程。（例如，对于被污染的低价值低密度聚乙烯（Low Density Polyethylene, LDPE）消费后塑料废料进行焚烧以回收能量：由于 LDPE 被焚烧且仅关注其低位热值，所需的最低质量的产品甚至早于 LDPE 的生产——原油（包括运送到 LDPE 生产国），在这种情况下满足最低要求）。基于此，应在次级产品与功能或真实联合过程之间应用一般两步分配程序。
    • 如果废物/生命周期末期产品生成多个功能（例如回收不同的金属），则应对每个真实联合过程分别进行处理。

【必须】系统范围内的分配应尽可能保证一致性，对于任何特定过程的不同共功能以及系统边界内所有类似过程，使用相同的分配标准。否则，应在声明数据集的质量时考虑缺乏一致性及其对准确性、精确性和完整性的影响。

【必须】分配给所有共产品的清单之和应等于分配之前系统的清单。

计算生命周期清单（LCI）

适用于所有类型的数据，而对于单元过程和部分结束系统数据集只用于量化实现的完整性和精确度，因为它们需要从系统的视角中进行评估。

【必须】将系统边界内的过程聚合以获得 LCI 结果时，应始终一致地应用相同的计算程序。

【必须】计算和聚合系统的清单数据（如果模型正确准备，以下前两项可跳过）：

• 确定系统边界内支撑系统提供其功能单位和/或基准流的每个过程的基准流和量，表征过程在系统中的贡献度。
• 相应地缩放每个过程的清单，使其与系统的功能单位和/或基准流关联。注意，如果在系统模型中使用参数化过程数据集，则在缩放和聚合之前需要设置参数值。
• 聚合系统边界内所有过程的正确缩放清单（总和）。
• 平均数据集存在过程平均和系统平均两种主要的类型，具体计算方法取决于产品系统特征，例如生产、消费或供应平均，通常使用统计数据。
• 如果结果的预期应用需要非通用的位置影响评估，则在 LCI 结果计算中应避免聚合所需位置类型或级别（例如单个站点/工厂、地区、国家、环境子部门等）以上的基本流。对于其他差异化（例如环境子部门或排放情景），如果这些差异化是预期应用和要使用的影响评估方法所必需的，也同样适用。
• 如果无法公开披露细分数据（例如出于保密原因），建议预见在细分级别上进行影响评估，并提供聚合的 LCI 结果与 LCIA 结果。注意，在这种情况下（如所有情况一样），评审人员应至少具有对所有底层数据的保密访问权。

【必须】在聚合之后，LCI 结果清单中应仅有基准流、不包含产品和/或废物流，有两个例外：

• 部分终止系统：选定的产品和/或废物流被有意地留在系统边界之外，但保留在清单中。为了通过截断规则量化环境影响的完整性，还需要通过聚合相应生产和废物处理过程的清单来考虑这些产品和废物流。
• 放射性废物和地下废物存储（例如矿坑填充）：这些废物流可以保留在清单中以直接用于解释。

【必须】强调并明确考虑剩余的非功能性产品或废物流：任何留在清单中且为非功能性的产品和废物流都应在报告和/或数据集中突出显示，并在后续使用数据集时需要对其进行建模（例如，通过补充尚缺的背景数据集用于特定化学品的消耗，或者建模特定废物的管理/处理），或在后续的 LCA 工作中使用数据集时在解释和得出结论时明确予以考虑。

计算生命周期环境影响（LCIA）

计算 LCIA 结果

【必须】清单的所有基本流应分配到其所贡献的一个或多个影响类别（“分类”），影响类别根据范围定义。

【必须】对于所有产生环境影响的基本流，每个相关类别应分配一个定量的特征因子（“特征化”）。该因子表示该流对影响类别指标（在中点级别）或类别终点指标（在终点级别）的贡献程度。对于中点级别指标，该相对因子通常与基准流相关（例如，在全球变暖的情况下，它可能以每千克基本流的“kg CO2 当量”表示）。对于终点级别指标，它通常与更广泛的保护区域相关的具体损害相关。例如，物种损失可以用受影响区域和持续时间的潜在物种位移分数（pdf_m2_a）来衡量，或者人类健康损害可以用残疾调整寿命年（DALYs）来衡量。

【必须】对于每个影响类别，分别通过将清单中每个相关基本流的量与其表征因子相乘来计算 LCIA 指标结果。结果可以按影响类别进行总和，但不得跨影响类别进行总和。请注意，这包括中点水平（影响潜力）或终点水平（损害）因子。

【必须】分别计算长期排放的 LCIA 结果：长期排放（超出研究时间 100 年）的 LCIA 结果应与研究时间内 100 年发生的干预措施相关的 LCIA 结果分开计算。鉴于不同的不确定性程度，这两组结果将分别呈现、共同讨论。

【必须】在使用额外的、修改的或非通用的（例如地理或其他差异化的）特征因子或 LCIA 方法的情况下，应分别计算采用原始通用 LCIA 方法的结果，并单独展示和讨论。

【建议】对于在 LCA 框架外但被认为与所分析或比较的系统相关并已定量考虑影响的 LCIA 结果，应分别保留其清单、影响评估等，以便清晰解释。

标准化

对于单元过程、部分终止系统和 LCI 结果数据集，仅在选择使用标准化和加权的 LCIA 结果来量化所达到的完整性和精确度时，此步骤才是必需的（这些需要从系统的角度进行评估）。标准化主要用于两个目的：在 ISO 下，为支持结果的解释，标准化是一个可选步骤；为了量化所达到的完整性/截断。

【必须】如果进行标准化，应通过将 LCIA 结果除以标准化基准来计算“标准化 LCIA 结果”。这应该对每个影响类别（对于中点水平方法）或保护领域（对于终点水平方法）分别完成。请注意，不应直接将不同影响类别的标准化结果求和，因为这将意味着对所有影响类别进行均等加权。除非这种均等加权是有意为之，并在传达结果时明确标识为加权。

加权

对于单元过程、部分终止系统和 LCI 结果数据集，仅在选择使用标准化和加权的 LCIA 结果来量化所达到的完整性和精确度时，此步骤才是必需的（这些需要从系统的角度进行评估）。加权主要用于两个目的：1）为了支持对结果的解释，作为一个额外的、可选的元素，可以对方法上标准化或未标准化的指标结果执行“加权”或其他评估；2）为了量化所达到的完整性/截断。

【必须】如果应用了加权处理以获得“加权 LCIA 结果”，则应将（通常是标准化的）LCIA 结果乘以加权集，对每个影响类别（对于中点水平方法和在计算类别的终点结果的情况下）或保护领域（对于覆盖整个保护领域的终点结果）分别进行。加权后的 LCIA 结果可以分别在影响类别或保护领域进行汇总。请注意，设定或选择加权因子必然涉及价值选择。