二氧化碳主要来自化石能源燃烧，并且与二氧化硫、氮氧化物等污染物同根同源，这为采用能源电力大数据、环境大数据验证碳排放数据的准确性提供了可能。

环境大数据方面，我国生态环境系统通过多年的辛勤工作，已经形成全国污染源普查数据、生态环境统计调查和总量减排数据、排污许可数据、环境税数据、环境监测数据等多套数据，具备海量数据资源，每套数据都有归口部门进行管理。特别是2020年发布的第二次污染源普查数据，覆盖了全国范围内超过358万个排放单位的数据，具有极高的应用价值。目前，环境大数据在水、空气、土壤等污染防治和相关政策评估中已经取得了广泛应用，并且在社会经济研究、环境健康研究等领域有着更加广泛的应用前景。

能源电力大数据方面，我国同样具有良好的基础。随着近年来智能电网建设的不断推进，产生了大量的电力数据，包括用电信息采集数据、调度自动化数据、负荷监测数据、电能质量监测数据等。电力大数据具有真实性高、时序性强、数据量大的独特优势，具有广泛的应用前景。此外，“十二五”以来我国启动了重点用能单位能源在线监测工作，2017年国家发展改革委、国家质检总局共同印发《重点用能单位能耗在线监测系统推广建设工作方案》，要求各地方加快建设重点用能单位（指年综合能源消费量1万吨标准煤及以上的用能单位，或相关部门、地方政府指定的年综合能源消费量5000吨及以上不满1万吨标准煤的用能单位）能耗在线监测系统，到目前为止已经积累了大量重点用能单位的实时能耗数据。

除了众多的数据源以外，以人工智能、机器学习、复杂网络分析为代表的新型处理技术在过去的十余年经历了飞速发展。大数据处理技术一方面可以通过海量数据对现有的数据进行查漏补缺和奇异值排查，另一方面也可以搭建数学模型，识别能耗数据、碳排放数据、污染物排放数据之间的逻辑关系和相关性关系，实现不同类型数据的交叉验证，有力提高碳排放的数据质量。