在《 TfS化工产品碳足迹核算指南解读（三）：数据的来源与选取 》中UC已经对活动数据和排放因子的选取与质量做了介绍，TfS中也表示需要尽量使用一级数据确保PCF的准确性，那么如何来衡量PCF计算中使用一级数据的多少呢？
一级数据份额（Primary data share, PDS）
为了在产品碳足迹（PCF）中创建一级数据份额的可见性计算，应确定每个数据集中的一级数据份额。通过使用从摇篮到大门这一系统边界中的一级数据来计算总温室气体影响（CO2e）的比例来确定PDS。计算公式如下：
为了帮助提升一级数据使用的透明度，一级数据份额的信息应该和PCF一起共享给供应链下游。因此，UC鼓励对一级数据份额做出解释，旨在帮助上下游业务支持，同时也增加流经系统的一级数据量来保障PCF计算的精确性。PDS的计算可以基于PCF或者质量进行，《指南》中给出了如下案例：
一个包含了生产过程的多物料输入计算案例如下：
数据质量评级（Data quality rating, DQR）
在数据收集过程中，企业应该用数据质量因子对数据质量进行评级，包括活动水平数据、排放因子及直接排放数据。TfS《指南》定义了以下五种数据质量因子（Data quality indicator, DQI），并就如何如何使用因子进行数据质量评级做出了解释：
- 技术代表性（Technological representativeness）
- 地理代表性（Geographical representativeness）
- 时间代表性（Temporal representativeness）
- 完整性（Completeness）
- 可靠性（Reliability）
另外，《指南》也就包含生产过程的DQR计算提供了案例：
注：单一输入过程的DQR = (TeR+TiR+GeR+C+R)/5
如何提升数据质量？
1. 使用数据质量评估结果识别产品库存中低质量数据的来源；
2. 在资源允许的情况下，为低质量数据源收集新数据；
3. 评估新数据；如果质量结果更好就用此替代旧数据，反之要么使用旧数据要么继续收集新数据；
4. 根据需要和资源允许重复。如果公司在后续库存中更改数据源，他们应评估此更改是否需要更新基础库存。
通过计算PDS和DQR，企业可以更有效率地提升数据质量。依据《指南》，当前两者的计算属于自愿性行为，但在2025年之后，该数值需要被纳入报告中。
到这篇为止，解读已经包括了PCF主要的计算过程和内容。后续UC将对PCF的核证与报告部分做出解读。
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