指南 · §6.4.5 数据收集与分配
CFP 研究中"数据"占总工作量 60%-80%。先理清初级 / 次级数据的优先级，再按 5 维度评估质量，最后用 cut-off 准则决定哪些次要项可以省。
两类数据的定位
14067 强烈建议关键过程用初级数据；非关键过程允许用次级数据。决定哪些算"关键"是研究者的判断 + 敏感性分析支持。
初级数据
通过直接测量或基于直接测量计算得到的过程或活动量化值。包括"特定场地数据"。
- 电费单、燃油单、计量表读数
- 工厂自有 CEMS 排放监测
- 供应商提供的产品 CFP 数据
- 测试机构对产品的实测数据
次级数据
初级数据以外的来源，主要是数据库、行业平均值、文献。常用于上游 / 下游不可访问的过程。
- Ecoinvent / GaBi / ELCD 商业数据库
- 同行业的公开 CFP 报告数据
- 政府数据（如生态环境部因子库）
- 学术文献中的过程清单
数据获取优先级
不是所有过程都要用初级数据。按以下优先级排序，可在数据收集与研究质量间取得平衡。
关键过程：自有运营
组织 100% 控制 / 拥有的过程 — 必须用初级数据（直接测量）。
关键过程：核心供应商
关键原料 / 一级供应商 — 应主动索取供应商初级数据。
非关键过程
占总排放小、敏感性低的过程 — 可用次级数据（数据库 / 行业平均）。
下游不可达过程
消费者使用阶段、报废处置阶段 — 通常只能用情景假设 + 次级数据。
数据质量 5 维度评估
14067 / 14040 都要求做数据质量评估（Data Quality Assessment, DQA）。每条数据按这 5 维度打分。
时间代表性
数据采集时间是否覆盖研究期？过期 5+ 年的数据需说明理由。
地理代表性
数据来源地区是否匹配研究范围？跨地区借用需考虑电网 / 工艺差异。
技术代表性
数据反映的工艺 / 技术是否与实际产品一致？老技术因子用在新产品上会失真。
精度
数据的不确定性范围是否可接受？关键过程的精度要求高于非关键。
完整性
所采集数据是否完整覆盖该过程的所有相关流？缺失部分需说明。
一致性 / 可重复性
不同样本 / 时段的数据是否一致？方法是否可重复？
cut-off 准则
决定哪些次要输入 / 排放可以省略的判定阈值。常用 1% 物质流准则，但必须证明被省略部分对结果影响 < 5%。
物质流 1% 阈值
单一过程的输入 / 输出物质流 < 总物质质量 1% → 可考虑省略。但所有省略项总和应 < 5%。
- 包装材料的颜料、油墨
- 润滑油等辅助材料
- 少量稀有元素
不能用 cut-off 排除
以下情况即使物质流很小也不能省略 — 因其单位排放量极高或政策敏感。
- 含氟温室气体（HFCs / PFCs / SF₆ / NF₃）
- 已知高 GWP 物质
- 对结论有显著影响的项
- 客户 / 监管要求必报项
⚠ 必须做敏感性分析
所有 cut-off 决策必须配合敏感性分析（§6.4.12）：把被省略项纳入计算，看结果偏离多少。若 >5%，需重新评估省略决策。