Авторы: А.Дж. (Ашок) Кумар, вице-президент по наукам об устойчивом развитии в Indigo Ag
Джоан Эбботт, заместитель менеджера по решениям в области устойчивого развития в Indigo Ag
Я вернулся! Прошу прощения, что между моим предыдущим постом и этим прошло чуть больше времени, чем обычно: я был в разъездах, рассказывая о здоровье почвы, регенеративном сельском хозяйстве и многих других интересных вещах. Хочу воспользоваться моментом, чтобы представить мою коллегу и партнера по подотчетности Джоан Эбботт, которая работает со мной, чтобы поддерживать интерес к этой серии публикаций. Для простоты мы продолжим писать от первого лица единственного числа, но знайте, что Джони также заслуживает признания! В своем первом посте я обсуждал, как мы МОЖЕМ измерить воздействие регенеративного сельского хозяйства на органический углерод почвы в широких масштабах.
Но что значит измерять воздействие? Это будет немного варьироваться в зависимости от того, какой тип воздействия вас интересует. На добровольном углеродном рынке мы стремимся измерить воздействие того, что было сделано в рамках проекта, по сравнению с тем, что произошло бы без этого проекта.
Это подводит меня ко второму заблуждению…
Заблуждение №2: Измерения углерода в почве в двух временных точках достаточно для создания действительного углеродного кредита.
Почему? Потому что разница между двумя моментами времени — это мера изменения, а не обязательно мера воздействия.
У этого подхода — измерить поле сейчас, измерить его снова через пять лет и принять разницу за воздействие фермера — есть фатальный недостаток: невозможно отделить влияние управления фермерским хозяйством от влияния погоды.
Практики (такие как покровные культуры или сокращенная обработка почвы) влияют на углерод в почве с течением времени. Но погода влияет на него не меньше.
Если на поле наблюдается значительный прирост углерода, связано ли это с новыми методами фермера или с чередой необычно влажных и прохладных лет? Если показатели падают, это результат плохого ведения хозяйства или сильной засухи?
Вы не можете разделить эти воздействия, имея только две точки данных. Этот акцент на временном учете оказался рецептом катастрофы и завышения кредитов в лесном хозяйстве.
Нам не нужно гадать, работает ли это в сфере почвенного углерода в сельском хозяйстве. Это не работает.
Возьмем австралийский углеродный рынок, который использует временной подход. Исследования показывают, что эта методология привела к завышению кредитов (1). Почему? «А именно, углеродные кредиты присуждаются за изменения, связанные с сезонными условиями (изменения, которые произошли бы в любом случае), а не за действия человека (2)». Фермеры также не несли ответственности за негативные колебания. В результате значительная часть кредитованного углерода не была связана с управлением. Это подрывает целостность всего рынка.
Измерение изменений с течением времени невероятно важно для инвентаризационного учета, но это не то, что пытаются измерить углеродные кредиты. Покупатели углеродных кредитов хотят знать, что их финансирование помогло вызвать эти изменения.
То, что нас действительно волнует, — это разность разностей (Difference in Differences).
Разность разностей сравнивает изменение с течением времени на обработанном поле (новая практика фермера) с изменением с течением времени в контрфактическом сценарии: что произошло бы в том же году, при той же погоде, на том же типе почвы без новой практики. Невозможно измерить то, чего не произошло, но мы можем измерить прокси-показатели.
Сегодня существует как минимум три способа сделать это:
- Цифровой двойник: моделируемый контрфактический сценарий — используя откалиброванные и валидированные модели (которые я описал в своей последней статье), мы можем смоделировать альтернативные сценарии того, что произошло бы на поле по сравнению с тем, что фермер сделал в рамках проекта (например, смоделировать их поле без покровной культуры), и взять эту разницу во времени, а затем вычесть ее из разницы во времени того, что произошло в проекте (разница между двумя сценариями в разное время). Этот подход разрешен как Протоколом по обогащению почвы (Soil Enrichment Protocol) от Climate Action Reserve, так и методологией VM0042 от Verra. Этот подход на сегодняшний день используется Indigo Ag в нашем проекте CAR14592.
- Физический двойник: контролируемый эксперимент — я не могу обрабатывать одну и ту же почву двумя разными способами, но во многих случаях я могу обрабатывать почву, расположенную рядом, по-разному. Сельскохозяйственные исследования, насчитывающие сотни лет (от исследований инков до Ротамстедских опытов), продвигались вперед путем создания участков бок о бок, где каждый участок получает одно отличие в обработке, а все остальное остается неизменным. Здесь разность разностей определяется между временными точками, а также зонами обработки и контроля. Подобные эксперименты составляют калибровочный и валидационный набор данных для моделей, которые мы развертываем в широких масштабах. При тестировании новых идей или продуктов мы полагаемся на такие эксперименты. Однако они дороги и сложны в реализации в больших масштабах (и я знаю это по опыту!). Фермеры занимаются сельским хозяйством, а не проведением контролируемых полевых испытаний.
- Близкий аналог: сравнительная базовая линия — если вы не можете разделить поле и управлять им как двойником, вы можете попытаться найти поля, которые «достаточно похожи», за исключением вашего вмешательства, и посмотреть на разницу в них с течением времени. Методология VM0042 от Verra позволяет разработчикам проектов использовать контрольные поля, которые сравниваются с проектными полями, при условии, что они соответствуют определенным критериям сходства. Найти баланс между осуществимостью и достоверностью сложно. Насколько близко должны быть поля? Если они должны быть через забор, это снова становится довольно дорого. Текущее руководство Verra позволяет контролю охватывать радиус 250 км. Погода может сильно варьироваться в пределах 250 км, поэтому это, вероятно, вносит много шума.
У каждого из этих подходов есть свои сильные и слабые стороны. Там, где существует обширная литература, моделируемый контрфактический сценарий может дать качественные ответы в широких масштабах. Когда практика или продукт являются новыми или система земледелия недостаточно изучена, подход со сравнительной базовой линией может обеспечить путь вперед, пока ожидается завершение и публикация контролируемых экспериментов. В любом случае, хорошей идеей будет искать способы проверки ваших предположений и достоверности используемого вами подхода «разность разностей».
Образец почвы — это не истина, это точка данных. В почвоведении люди часто говорят об образце почвы как о «наземной истине» (ground truth), но это зависит от того, что, по вашему мнению, вы измеряете. Точно так же, как одно измерение уровня глюкозы не диагностирует диабет, однократное измерение в одной точке в определенное время не доказывает влияние управления (после десяти лет работы в сфере здравоохранения я не могу удержаться от аналогий со здоровьем!). Даже два измерения с течением времени мало что доказывают. Само измерение образца почвы также вызывает много вопросов (измерение на месте, извлечение керна, подготовка почвы, метод анализа и т. д.), но, возможно, я оставлю это на другой раз.
Суть в том, что ни одно измерение не является идеальным, но несовершенные измерения все равно могут быть полезны, если их правильно объединить с учетом их сильных и слабых сторон (например, с учетом неопределенности). Нам нужен полный контекст: история практики, подтвержденное изменение практики и разность разностей, чтобы помочь нам установить причинно-следственную связь между изменением и воздействием.
(1) Mitchell, E., Takeda, N., Grace, L., Grace, P., Day, K., Ahmadi, S., … Rowlings, D. (2024). Как заставить почвенные углеродные кредиты работать на смягчение последствий изменения климата. Carbon Management, 15(1). https://doi.org/10.1080/17583004.2024.2430780
(2) Вот как исправить подход Австралии к почвенным углеродным кредитам... https://findanexpert.unimelb.edu.au/news/67192-here's-how-to-fix-australia's-approach-to-soil-carbon-credits-so-they-really-count-towards-our-climate-goals
