Skip to the answer

Disclosure GuidesPillar guides, articles, FAQ and expert notes

Уровень 2 · Decision guide·TNFD · Disclosure guides

Качество данных и доказательств TNFD: первичная, вторичная, прокси- и геопространственная информация

Практическая иерархия, метод оценки уверенности, реестр метаданных и дорожная карта улучшений для информации, связанной с природой

Для кого этот курс A 7-minute read for reporting teams working through Качество данных, инструменты скрининга и доказательства по цепочке создания стоимости, and for reviewers testing whether the evidence behind it holds.

Опубликованный паспорт

Current as at 10 Август 2026
RK Проверил Dr Ross KurinkoLinkedIn Strategic ESG Advisor · IFRS S1 & S2 / GRI / ESRS expert GRI Certified Global Trainer · PhD, University of Cambridge · ESG-AI expert 15+ years on FTSE 100 & Fortune Global 500 disclosures Canary Wharf, London Учебные материалы LRA · Не выпущено и не одобрено TNFD

Edition written against

TNFD Recommendations v1.0 (September 2023); related guidance as stated

Опубликовано

14 Авг 2026

Knowledge Hub guide

Последняя проверка

10 Авг 2026

Short answer

The answer, before the reasoning

Работу по TNFD можно начинать до того, как каждая точка данных станет первичной или идеальной, но организация не должна выдавать прокси- или смоделированную информацию за измеренный факт. Первичные доказательства поступают непосредственно от операционной деятельности, контрагентов, объектов или затронутых заинтересованных сторон.

Авторитетные вторичные доказательства поступают из надежных внешних источников с документированными методами. Прокси-доказательства оценивают отсутствующую переменную с использованием репрезентативной взаимосвязи. Геопространственная информация может относиться к любой из этих категорий в зависимости от координаты, геометрии, слоя и валидации. В контролируемом реестре следует фиксировать происхождение, редакцию, период, географию, разрешение, лицензию, конфиденциальность, охват, преобразования, допущения, уверенность и проверяющего. В первую очередь улучшения следует направлять на неопределенность, которая может изменить DIRO, приоритетное местоположение, показатель, целевой показатель, финансовый эффект или публичное заявление.

Рисунок 1. Покажите иерархию доказательств.

Краткая ориентация

Вкратце

Применяется к
анализу LEAP, приоритетным местоположениям, цепочкам создания стоимости, моделям, показателям, целевым показателям и доказательствам для подтверждения достоверности
Основное решение
Подходит ли информация для этого решения и как следует раскрывать неопределенность?
Ключевые источники
Рекомендации TNFD, LEAP и дорожная карта TNFD по данным о природе
Распространенное заблуждение
Первичные данные всегда хороши; вторичные или геопространственные данные всегда ненадежны

Почему качество доказательств зависит от решения

Один и тот же набор данных может подходить для одного использования и не подходить для другого. Отраслевой прокси может использоваться для отбора поставщиков для взаимодействия, но может не подтверждать утверждение об объекте. Глобальный слой охраняемых территорий может использоваться для проверки координаты, но не может установить состояние среды обитания или фактическое воздействие. Проверенная координата может быть первичным свидетельством местоположения, тогда как наложенный на неё экологический слой является вторичным. Поэтому команде следует определить решение и требуемую степень уверенности до оценки источника.

На практике

Практическая иерархия

Класс Определение Примеры — типичное применение
Первичные / прямые Созданы или непосредственно предоставлены организацией, объектом, контрагентом или затронутой стороной Координаты, показания измерительных приборов, разрешения, обследования объектов, данные заемщиков/объектов инвестирования, жалобы — значимые решения и показатели при наличии контроля и валидации
Авторитетные вторичные Надежная внешняя информация, подготовленная с использованием документированных методов Государственные наборы данных, слои данных по охране природы, рецензируемые исследования, модели бассейнов — предварительная проверка, контекст, подтверждение и восполнение пробелов
Прокси / смоделированные Представительная оценка используется, поскольку целевая переменная недоступна Среднеотраслевые показатели, модели на основе расходов, оценочные места происхождения, смоделированные следы воздействия — приоритизация и предварительный анализ с явно обозначенными ограничениями
Неизвестные / неконтролируемые Недостаточная подтверждённость происхождения, методики, прав или проверки Скриншоты без даты, скопированные оценки, недокументированные преобразования — непригодны для существенных выводов до установления контроля

Первичный источник не означает автоматически надёжность

Анкета для поставщика является первичным источником, но может содержать данные, предоставленные самим поставщиком, быть неполной, основываться на другом периоде или интерпретироваться с применением несогласованных определений. Координаты объекта могут указывать на вход в офис, а не на территорию осуществления деятельности. Реестр жалоб может не включать случаи, находящиеся у подрядчиков. Для прямых доказательств по-прежнему необходимы контроль совокупности, отсечка, закрепление ответственности, сверка и проверка.

Для вторичных доказательств необходимы метаданные и дисциплина управления версиями

При подготовке отчётности о природе используются внешние наборы данных, поскольку организации не могут самостоятельно измерять распространение видов, состояние экосистем и гидрологический риск повсеместно. В реестре источников следует сохранять сведения об издателе, названии набора данных, редакции, дате извлечения, пространственном и временно́м охвате, разрешении, лицензии, преобразованиях и известных ограничениях. Оценка, отделённая от своей методики, является слабым доказательством.

Прокси-информация: прозрачная, управляемая и временная, когда она существенна

Прокси — это преднамеренная замена: отраслевые рейтинги для заёмщика с неизвестными видами деятельности, координаты города для поставщика без адреса объекта, среднее водопотребление на тонну или оценочное место происхождения сырья. В реестре следует объяснить, почему прокси является репрезентативным, как учитывается неопределённость, какое решение он поддерживает и когда он будет заменён или переоценён.

Контроль качества геопространственных данных

Происхождение координат. GPS-съёмка, кадастровая запись, представление контрагента, общедоступный адрес или автоматический геокодер.

Геометрия. Точка, полигон, концессия, водосбор, зона поставок или административный центроид.

Система отсчёта. Система координат, преобразование и метод пространственного объединения.

Дата и разрешение слоя. Версия набора данных, разрешение пикселя/полигона и пригодность для пути воздействия.

Обоснование буфера. Экологическое, гидрологическое, правовое или риск-ориентированное основание; это не универсальное правило расстояния.

Конфиденциальность. Чувствительные сведения о видах, сообществах, объектах заёмщиков и коммерческих местоположениях могут требовать ограниченного доступа и агрегирования.

На практике

Метод оценки уверенности по шести измерениям

Измерение Характеристики высокой уверенности Основание для понижения оценки
Происхождение Указанный владелец источника и контролируемое извлечение Неизвестное происхождение или скопированный результат
Время Период соответствует решению, а обновление определено Устаревшие данные в быстро меняющемся контексте
Пространственное соответствие Координата и слой соответствуют объекту и пути воздействия Прокси страны или центроида используется для вывода об объекте
Методика Определения и преобразования документированы Непрозрачная модель или сводная оценка
Полнота Совокупность и охват сверены Пропущенные существенные местоположения или портфели
Валидация Независимая проверка или экспертная оценка Проверка не проводится, если результат определяет существенное решение

Минимальные поля метаданных и доступа

Стабильный идентификатор доказательства, связанный с DIRO, показателем, целевым показателем или заявлением.

Издатель/владелец данных и контактное лицо источника, если применимо.

Название документа, набора данных или модели, версия, дата выпуска и даты извлечения.

Географический охват, геометрия, разрешение и система координат.

Совокупность, этап цепочки создания стоимости, период времени и границы.

Определения, единицы измерения, преобразования и метод расчёта.

Условия лицензии, коммерческого использования и перераспределения.

Допущения, обоснование использования прокси, неопределённость и ограничения.

Класс конфиденциальности/доступа, срок хранения и проверяющий.

Экспертная валидация и эскалация

Экспертное участие наиболее важно, когда скрининг может изменить существенное решение в отношении кредитования, инвестиций, операционной деятельности или заявления; когда правовой или экологический статус является неопределённым; или когда организация предлагает описать восстановление, чистый прирост, отсутствие воздействия или результаты, положительные для природы. Валидация может включать участие экологов, гидрологов, специалистов по геопространственным данным, специалистов по взаимодействию с заинтересованными сторонами, юрисконсультов, команд по модельным рискам или владельцев данных.

Дорожная карта улучшений из четырёх этапов

Стабилизировать реестр. Провести инвентаризацию текущих источников, присвоить идентификаторы и классифицировать доказательства.

Расставить приоритеты для существенных пробелов. Сосредоточиться на пробелах, которые могут изменить местоположения, DIRO, показатели, целевые показатели или заявления.

Улучшать посредством контрагентов и целевой валидации. Запрашивать данные о местоположениях/деятельности и поручать экспертную работу для решений с серьёзными последствиями.

Встроить контрольные процедуры. Автоматизировать метаданные, доступ, управление версиями, происхождение данных, проверку, хранение и повторную оценку, сохраняя при этом профессиональное суждение.

Гипотетический пример

Группа компаний потребительского сектора имеет 4,000 прямых поставщиков, но точные координаты мест осуществления деятельности известны только для 18%. Она наносит поставщиков на карту по товарной категории, стране и объёму расходов, а затем использует отраслевые и страновые прокси для определения приоритетности 300 поставщиков. Она запрашивает координаты и данные о производстве у 80 приоритетных поставщиков, применяет к проверенным местоположениям слои IBAT и Aqueduct и передаёт 22 совпадения на дополнительную проверку местными данными. В раскрытии информации указываются охват и интервалы уверенности, а не создаётся впечатление, что все поставщики прошли одинаковую оценку на уровне объекта.

Hypothetical scenario

Иллюстративная формулировка — адаптируйте к фактам

Мы классифицируем доказательства как прямую, авторитетную вторичную или прокси-/модельную информацию и присваиваем уровень уверенности на основе происхождения, периода, пространственного соответствия, метода, полноты и валидации. В геопространственных результатах фиксируются источник координат, геометрия, версия слоя, разрешение и метод пространственного объединения. Прокси используются для определения приоритетов, когда прямые данные недоступны, и не представляются как измеренные результаты деятельности. Выводы с высоким приоритетом проходят целевую валидацию. Текущая оценка охватывает [совокупность]; основные ограничения — [пробелы], при этом улучшения запланированы к [период].

Illustrative only. It shows how the decision is made, not wording that can be copied or relied on.

Распространённые ошибки

Называть данные, представленные самой организацией, проверенными. Первичные данные описывают происхождение, а не подтверждение достоверности.

Использовать одну оценку уверенности без указания измерений. Сущность недостатка становится невидимой.

Терять версии наборов данных при пространственном объединении. Результат невозможно воспроизвести или обновить.

Считать геокодирование адреса контуром объекта. Точка может не отражать природное взаимодействие.

Без необходимости публиковать точные местоположения чувствительных объектов. Прозрачность не должна создавать экологический, общественный или связанный с безопасностью вред.

Бессрочно сохранять прокси. Для каждого существенного прокси необходимы ответственный и основание для улучшения.

Готовность

Контрольный список

  • Решение и требуемый уровень уверенности определены.
  • Зафиксированы класс источника, владелец, редакция, период и охват.
  • Лицензии и конфиденциальность одобрены.
  • Задокументированы координаты, геометрия, разрешение и пространственный метод.
  • Допущения и прокси обозначены явно.
  • Существенные выводы прошли соразмерную валидацию.
  • В раскрытии информации указаны охват, ограничения и действия по улучшению.

Миф и реальность

Рисунок 2. Покажите измерения уверенности и дорожную карту улучшений.

Myth

TNFD не заслуживает доверия, пока организация не располагает первичными данными о местоположениях по всей цепочке создания стоимости.

Reality

Организации могут начать с наилучшей доступной информации и соразмерного охвата. Доверие обеспечивается прозрачной классификацией, метаданными, оценкой уверенности, валидацией, указанием ограничений и целевым планом улучшений.

Связанный учебный маршрут

Предварительное изучение: TNFD Explained - Recommendations, LEAP, DIROs and how to start.

Следующий этап: TNFD LEAP Approach - a step-by-step guide.

Доказательства: Geospatial Data for TNFD - coordinates, maps, data quality and confidentiality.

Продвинутый уровень: показатели TNFD, целевые показатели и ограничения составных показателей биоразнообразия.

Rule

Ответ ИИ / на часто задаваемый вопрос

Используйте наилучшую доступную информацию TNFD, но классифицируйте её добросовестно. Первичные данные представляют собой прямые свидетельства, полученные в ходе операций, от контрагентов, на объектах или от заинтересованных сторон; вторичные данные поступают из заслуживающих доверия внешних источников; прокси-данные оценивают недостающую информацию; а геопространственные данные могут быть первичными, вторичными или прокси-данными в зависимости от координаты и слоя. Фиксируйте метаданные, допущения, охват, конфиденциальность и степень уверенности, проверяйте существенные выводы и улучшайте доказательную базу, которая может изменить DIRO, показатель, целевой показатель или заявление.

Раскрывайте степень уверенности по отдельным измерениям, а не в виде единой оценки: происхождение, период, пространственное соответствие, метод, полнота и валидация. Указывайте класс доказательств, охват, допущения, ограничения и проведённую валидацию, а также определяйте действия по улучшению в отношении неопределённости, которая может изменить DIRO, приоритетное местоположение, показатель, целевой показатель, финансовый эффект или публичное заявление.

Вопросы

Вопросы, которые задают люди

Что такое первичные данные TNFD?

Используйте наилучшую доступную информацию TNFD, но классифицируйте её добросовестно. Первичные данные представляют собой прямые свидетельства, полученные в ходе операций, от контрагентов, на объектах или от заинтересованных сторон; вторичные данные поступают из заслуживающих доверия внешних источников; прокси-данные оценивают недостающую информацию; а геопространственные данные могут быть первичными, вторичными или прокси-данными в зависимости от координаты и слоя.

Может ли TNFD использовать прокси-данные?

Используйте наилучшую доступную информацию TNFD, но классифицируйте её добросовестно. Первичные данные представляют собой прямые свидетельства, полученные в ходе операций, от контрагентов, на объектах или от заинтересованных сторон; вторичные данные поступают из заслуживающих доверия внешних источников; прокси-данные оценивают недостающую информацию; а геопространственные данные могут быть первичными, вторичными или прокси-данными в зависимости от координаты и слоя.

Как следует оценивать качество геопространственных данных?

Геопространственная информация может относиться к любой из этих категорий в зависимости от координаты, геометрии, слоя и валидации. В контролируемом реестре следует фиксировать происхождение, редакцию, период, географию, разрешение, лицензию, конфиденциальность, охват, преобразования, допущения, степень уверенности и проверяющего. В первую очередь улучшения должны быть направлены на неопределённость, которая может изменить DIRO, приоритетное местоположение, показатель, целевой показатель, финансовый эффект или публичное заявление.

Какие метаданные должны содержаться в реестре источников?

В реестре источников следует сохранять информацию об издателе, названии набора данных, редакции, дате извлечения, пространственном и временно́м охвате, разрешении, лицензии, преобразованиях и известных ограничениях. Оценка, отделённая от её методологии, является слабым доказательством.

Как следует раскрывать информацию о степени уверенности?

Раскрывайте степень уверенности по отдельным измерениям, а не в виде единой оценки: происхождение, период, пространственное соответствие, метод, полнота и валидация. Указывайте класс доказательств, охват, допущения, ограничения и проведённую валидацию, а также определяйте действия по улучшению в отношении неопределённости, которая может изменить DIRO, приоритетное местоположение, показатель, целевой показатель, финансовый эффект или публичное заявление.

Sources

Primary sources

Take it with you

The checklists as a working spreadsheet

Every checklist and table on this page, with empty status, owner and evidence columns for your team to fill in and keep.

Download .xlsx

✓ LRA AI Assistant · Human-in-the-loop

Ask about this guide

Он отвечает по материалам этой страницы и обращается к связанным карточкам раскрытия, если вопрос касается самого стандарта. Первые два ответа бесплатны и доступны без входа.

Попробуйте
2 бесплатных ответа Automated · the LRA team is one click away

Углубиться · TNFD

ESG Reporting Full Stack

There is no standalone LRA course for this framework yet. The Full Stack programme covers the reporting system it sits in — materiality, data, drafting and assurance — with exercises on your own data.

Available as Guided Flex, Live Cohort, 1:1 Expert Mentorship or Corporate Programme.

See the Full Stack programme
/ru/knowledge-hub/disclosure-guides/tnfd/tnfd-data-tools-and-value-chain-evidence/tnfd-data-and-evidence-quality-primary-secondary-proxy-and-geospatial/