在传统REDD+项目中，如何设定“如果没有项目介入，当地森林将会如何变化”——这个“反事实”的基线，是一项极具挑战性的工作。
以往基线设定往往依赖历史数据外推、邻近区域对比等方法，主观因素较强，容易受到“选择性偏倚”的质疑。而Verra此次提出的做法，是以“司法管辖区级别”的遥感数据为基础，评估未来5-10年特定区域发生毁林的风险概率，用大范围、数据驱动的方式为项目设定基线提供统一、客观的参考。
这一方法被称为“Jurisdictional Allocation Approach”，它能够减少人为干预对碳信用量化结果的影响，提高项目基线的可比性和完整性。
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