不确定性

一、概述

不确定性分析是一个完整温室气体清单的基本组成之一。估算温室气 体清单不确定性的流程包括：确定清单中单个变量的不确定性（如活动水 平和排放因子数据等的不确定性等）；将单个变量的不确定性合并为清单 的总不确定性；识别清单不确定性的主要来源，以帮助确定清单数据收集 和清单质量改进的优先顺序。同时还要认识到统计方面也可能会存在不确 定性，如漏算、重复计算、概念偏差及模型估算偏差等。

应将不确定性分析视为一种帮助确定降低未来清单不确定性工作优先 顺序的方法，因此用来分析不确定性值的方法必须实用、科学和完善，并 且可应用于不同类别的源排放与汇吸收。

二、不确定性产生的原因及降低不确定性的方法

（一）不确定性产生的原因

很多原因会导致清单估算结果与真实数值不同。一些不确定性原因（如 取样误差或仪器准确性的局限性）可能产生界定明确的、容易描述特性的 潜在不确定性范围。其他不确定性原因可能更难识别和量化。优良做法是 在不确定性分析中尽可能解释所有不确定性原因，并且明确纪录包括哪些 不确定性原因。

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整性：由于排放机理未被识别或者该排放测量方法还不存在，无法获得测 量结果及其他相关数据；二是模型：模型是真实系统的简化，因而不很精 确；三是缺乏数据：在现有条件下无法获得或者非常难于获得某排放或吸 收所必需的数据。在这些情况下，常用方法是使用相似类别的替代数据，

以及使用内插法或外推法作为估算基础；四是数据缺乏代表性：例如已有 的排放数据是在发电机组满负荷运行时获得的，而缺少机组启动和负荷变 化时的数据；五是样品随机误差：与样本数多少有关，通常可以通过增加 样本数来降低这类不确定性；六是测量误差：如测量标准和推导资料的不 精确等；七是错误报告或错误分类：由于排放源或吸收汇的定义不完整、

不清晰或有错误；八是丢失数据：如低于检测限度的测量数值。

（二）降低不确定性的方法

在编制温室气体清单过程中，必须尽可能地降低不确定性，尤其要确 保使用的模型和收集到的数据能够代表实际情况。在降低不确定性时，应 该优先考虑对整个清单不确定性有重大影响的部分。确定降低不确定性优 先顺序的工具包括关键类别分析和评估特定类别的不确定性对清单总不确 定性的贡献。根据出现的不确定性原因，可从以下几个方面降低不确定性：

一是改进模型：改进模型结构和参数，以更好地了解和描述系统性误差和 随机误差，从而降低这些不确定性；二是提高数据的代表性：如使用连续 排放监测系统来监测排放数据，可得到不同燃烧阶段的数据，从而可以更 加准确地描述源的排放属性；三是使用更精确的测量方法：包括提高测量 方法的准确度以及使用一些校准技术；四是大量收集测量数据：增加样本 大小可以降低与随机取样误差相关的不确定性。填补数据漏缺可以减少偏

差和随机误差，这对测量和调查均适用；五是消除已知的偏差：方法有确

110

2 2 2 2

1 2

1 N

c s s sn sn

n

U U U U U



   ^ 



式中：

U

U

…U

如某燃煤锅炉一年内褐煤消费量10000±5 吨，褐煤燃烧 CO2排放因子 为2.1±10 吨 CO2/吨褐煤，则该锅炉年 CO2排放量的不确定性为：

% 2 . 11

%) 10 (

%) 5

(





c



U

112