形成综合之方案。现今中国碳中和规划，亦循此思路，先寻现有技术之减碳效果，再组合成综合方案，以观其潜力。故言2030年达峰、2060碳中和，非空穴来风，乃基于现有技术与未来预测之结果。”
“据模型所预测者，吾已观之。”
“模型之中，技术乃其根本。今将技术融入模型之中，成为不可或缺之要素，并将模型参数整合于其间。模型者，算法之集成也，模拟之时择技术以组合，成诸情景，自动运算之。其利在于建模之初，然每模型后必有庞大数据库以为支撑，尤以中国模型为甚，皆赖大型数据库而存。清华之学者，致力于此模型研究逾年，以计算机算法等治之，皆基于此理。”
“余尝涉足此领域，基础数据颇为丰富。以高粱为例，单位面积农业资料消耗、劳务、人工、经济等数据，全国及各省皆有，余皆得之。其余数据则可由文献或统计资料补充，足可支撑研究。科研之道，虽贵在创新，然数据之支撑亦不可或缺。”
“思路之初，先观现状。继之，权衡时空分析或空间分析，或择一地而行之，以工作量计。因同窗之研究，遍及二十余省，费时颇多，故余或将择地或全国以行空间分析，再作定夺。数据已备，唯后续核算或增工作量矣。”
“碳排放之研究，前期搜索、数据整理稍繁，后期情景设置则涉减污降碳技术之组合与空间匹配，稍显复杂。情景设定与空间匹配后，便可依生产规模算出数据，评估减污降碳之关系。最终乃综合性能值评价，基础数据已备，物质、能量、农业资料皆有，他经济数据亦可在报告中寻得。仅需补充碳排放数据，以成综合评价之基础，此研究层次性渐显，环境可持续性更为关注。”
“污染之排放入能值之中，此是否可计为环境之负载乎？”
“吾辈今已有此法，且皆有相关之文献，吾已用之多年，料汝亦未曾阅乎？”
“汝所作之攀枝花篇，莫非便是计算污染排放之文？”
“非止一篇矣。”
“然汝那篇甚早，吾已细阅之。”
师后续皆已更新，彼法亦有所更，十八年后再度出新法，师等亦将环境容量纳入考量，昔者未曾虑及，且将污染排放分门别类，继整合入指标之内。今后于此领域，因法度、体系已略备，故或于细节处再作完善。师曾欲作挑战之举，评估高粱之情形。今吾邦之高粱多自美国、巴西、阿根廷等国输入。师发之文内，有专述之者。
“吾已览之。”
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