第 3 章不确定性第 3 章 不确定性 2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 3.1 第 1 卷 一般指导和报告 作者 Christopher Frey 美国 , Jim Penman 英国 Lisa Hanle美国 , Suvi Monni 芬兰, 和 Stephen Ogle 美国 3.2 2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 第 3 章不确定性目录 3. 不确定性 3.1 导言................................................................................................................................................................. 6 3.1.1 不确定性分析概述............................................................................................................................... ..6 3.1.2 不确定性分析的总体结构..................................................................................................................... 6 3.1.3 关键概念和术语 .....................................................................................................................................7 3.1.4 不确定性分析的基础 .............................................................................................................................8 3.1.5 不确定性原因......................................................................................................................................... 9 3.1.6 减少不确定性....................................................................................................................................... 11 3.1.7 方法学选择的影响............................................................................................................................... 12 3.2 量化不确定性 ..............................................................................................................................................12 3.2.1 数据和信息来源 ...................................................................................................................................12 3.2.1.1 与模式有关的不确定性................................................................................................................ 12 3.2.1.2 源/ 汇和活动的经验数据............................................................................................................... 13 3.2.1.3 作为信息来源之一的专家判断.................................................................................................... 17 3.2.2 量化不确定性的技术 ...........................................................................................................................17 3.2.2.1 模式不确定性 ................................................................................................................................17 3.2.2.2 经验数据的统计分析.................................................................................................................... 18 3.2.2.3 引出专家判断的方法.................................................................................................................... 18 3.2.2.4 选择概率密度函数的优良做法指南............................................................................................ 19 3.2.3 合并不确定性的方法 ...........................................................................................................................24 3.2.3.1 方法 1 误差传播........................................................................................................................ 24 3.2.3.2 方法 2 蒙特卡罗模拟................................................................................................................ 28 3.2.3.3 方法 1 和 2 的混合方法................................................................................................................. 33 3.2.3.4 方法间比较.................................................................................................................................... 33 3.2.3.5 方法选择的指导............................................................................................................................ 35 3.3 不确定性与时间自相关 .............................................................................................................................35 3.4 使用其他合适的技术............................................................................................................................... ..35 3.5 报告和归档 .................................................................................................................................................35 3.6 示例............................................................................................................................................................. 38 3.7 技术背景信息 .............................................................................................................................................52 3.7.1 方法 1 变量和公式.............................................................................................................................. 52 3.7.2 方法 1－趋势不确定性公式的详细内容........................................................................................... 53 3.7.3 处理方法 1 结果不对称的高度不确定性.......................................................................................... 55 3.7.4 计算对不确定性贡献的方法............................................................................................................... 57 参考文献 ...................................................................................................................................................... 59 2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 3.3 第 1 卷 一般指导和报告 公式 公式 3.1 合并不确定性－方法 1－乘法 ............................................................................................................. 25 公式 3.2 合并不确定性－方法 2－加减法 ......................................................................................................... 25 公式 3.3 不确定性半范围的纠正因子 ............................................................................................................... 55 公式 3.4 纠正不确定性半范围 ........................................................................................................................... 55 公式 3.5 不对称置信区间－几何均值 ............................................................................................................... 56 公式 3.6 不对称置信区间－几何标准偏差 ....................................................................................................... 56 公式 3.7 误差传播的高/ 低不确定性半范围 ...................................................................................................... 56 公式 3.8 类别 X的贡献－对称不确定性的方差 ................................................................................................ 57 公式 3.9 类别X 的贡献－不对称不确定性的方差 ............................................................................................. 57 图 图 3.1 一般不确定性分析的总体结构 .................................................................................................................. 7 图 3.2 准确性和精度图示 .................................................................................................................................. 8 图 3.3 以排放因子表示的对称和不对称不确定性示例 ...................................................................................... 9 图 3.4 排放测量和排放速率均值的不确定性的示例 ........................................................................................ 13 （a ）单位间变率 ................................................................................................................................................. 13 （b ）变率分布的不确定性 ................................................................................................................................. 14 （c ）均值不确定性 ............................................................................................................................................. 14 图 3.5 一些常用概率密度函数模式的示例（如依据 Frey 和 Rubin, 1991 ） .................................................. 21 图 3.6 蒙特卡罗方法图解 .................................................................................................................................... 30 图 3.7 绝对排放和单个类别趋势（由排放因子乘以活动速率估算得到）的蒙特卡罗分析计算方法 ... 32 图 3.8 蒙特卡罗模拟结果的频率散点图实例 .................................................................................................... 33 图 3.9 相对于算术均值的不确定性不对称范围的估算，呈现以误差传播方法计算的基于不确定性半范围 的对数正态分布 ........................................................................................................................................... 57 3.4 2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 第 3 章不确定性表 表 3.1 处理不同的不确定性原因的一般策略 .................................................................................................... 11 表 3.2 方法 1 不确定性计算 .............................................................................................................................. 27 表 3.3 一般不确定性报告表格 ........................................................................................................................... 37 表 3.4 在芬兰应用方法 1 不确定性分析示例（基于芬兰统计数据，2005） ................................................ 39 框 框 3.1 详细专家判断的简明示例 ........................................................................................................................ 19 框 3.2 蒙特卡罗不确定性估算处理相关性的示例.............................................................................................23 框 3.3 处理概率性分析中的模式不确定性 ........................................................................................................ 34 2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 3.5 第 1 卷 一般指导和报告 3.6 2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 3 不确定性 3.1 导言 本章为估算和报告与年排放和清除量估算以及排放和清除随时间变化的趋势有关的不确定性提供指导。 本章根据清单编制者的观点写就的，并结合实例提供了将类别不确定性纳入国家净排放总量和趋势的不确定性估算的两种方法。 3.1.13.1.2不确定性分析概述 不确定性估算是一份完整的温室气体排放和清除清单的基本要素之一。 推导的不确定性可用于国家水平及趋势估算以及诸如各类别的排放因子、活动数据和其他估算参数等分量。 因此，本指南构建了一个估算清单不确定性的结构性方法。 包括以下方法 确定清单中使用的单个变量的不确定性（如特定类别的排放估算、排放因子、活动数据等）； 将不确定性成份纳入总清单； 确定趋势中的不确定性；以及 识别清单中不确定性的重要来源，以帮助安排收集数据和改进清单努力的优先顺序。 尽管下述方法旨在估算国家清单的不确定性，但至关重要的是要认识到会存在统计方法未予考虑的不确定性，包括由以下因素引起的不确定性漏算或重复计算，或其他概念误差，或不完全理解可能会引起模式估算不准确性的过程。 首先，不确定性分析应视为一种方法，可用于帮助安排减少将来清单中不确定性的国家努力的优先顺序，并对方法选择进行指导。 因此，用来归因不确定性值的方法必须实用、具有科学依据、非常完善，可应用于的不同类别的源排放与汇清除、方法和国情，并且要以清单用户易于理解的方式予以介绍。 提供了参考节，就本章讨论的主题提供了更详细、更理论性的资料。 进行定量不确定性分析的方法是，估算单个类别和总清单的排放和清除估算的 95％置信区间。 95％置信区间的定义请参见 3.1.3 节，关键概念和术语。 不确定性分析的总体结构 本节是对不确定性分析总体结构（如图 3.1 所示）的简要概述。 排放 /清除估算基于 1 概念化； 2 模式；和 3 输入数据和假设（如排放因子和活动数据）。 以上三项都可能成为不确定性的来源。 从 概念化 开始分析。 这是一组关于清单或部门结构的假设。 这些假设一般包括地理区域范围、平均时间、类别、排放或清除过程和包括的气体。 假设和方法学选择决定了对数据和信息的需求。 数据、假设和方法学选择之间相互作用，如图中的双箭头所示。 例如，更高级别方法可能需要的类别分类能力可能取决于数据可获得性。 数据（无论是基于经验或专家判断）需要经过适当的数据收集和 QC 程序，第 2 章“数据收集方法” 和第 6 章“ 质量保证/ 质量控制和验证 ”分别对此进行了详细阐述。 简单的模式可以是各个类别活动和排放因子的算术相乘，然后对所有类别加总，但是某些类别可能会使用复杂的过程模式。 数据收集得到的数据和信息能够输入到更特定的不确定性数据和判断知识库（如图所示），且 3.2.1 节“ 数据和信息的来源 ”有详细讨论。 3.2.1 节讨论了概念化、模式和数据中不确定性的具定原因；3.2.2 节则列举了量化输入数据中不确定性的技术。这些必需的数据包括百分比不确定性估算和基本概率密度函数（ PDF-详见 3.1.4 节），以输入排放清单不确定性分析。 3.2.3 节详细讨论了合并输入不确定性、以获得单个类别和总清单不确定性估算的方法。在此提供了两种合并不确定性的方法。 方法 1 是比较简单的以数据表为基础的计算程序，这些程序都基于简化计算的假设。 方法 2 是以蒙特卡罗模拟为基础，应用范围更加宽泛。 两种方法都提供了与温室气体总清单有关的总体不确定性估算。 第 3 章不确定性2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 3.7 图 3.1 一般不确定性分析的总体结构 3.1.3 关键概念和术语 与进行不确定性分析有关的定义包括 不确定性、准确性、精确性和变异性。 这些术语有时会被随意使用，可能被错误理解。 事实上，它们都有明确的统计定义，应用于了解量化和报告的内容。 以下按照字母顺序列举了一些定义 准确性 真实值与重复测量的观测值或变量估算平均值的一致。 准确的测量或预测没有偏差，即没有系统性误差。 偏差 缺乏准确性。 偏差（系统性误差）的产生原因可能是无法捕捉所有相关过程，或者可获得的数据无法代表所有真实情况，或者因为仪器误差。 置信区间 要估算的区间的数量真实数值是固定的常数，但却是未知的，如某个国家某年的年度总排放量。 置信区间是包含具有规定信度（概率）的某未知固定数量的真实数值的范围。 温室气体清单中使用的置信区间通常为 95。 从传统的统计角度来看， 95的置信区间是指有 95的概率包含该数量真实的未知数值。 另一种解释是，置信区间是可以有把握地宣称与观测到的数据或信息相一致的范围。 95的置信区间在概率密度函数在第 2.5 和第 97.5 个百分点之间。 精度 同一个变量反复测量结果的一致。 精度越高，随机误差越少。 精度独立于准确性。 概率密度函数（ PDF） 概率密度函数（PDF ）描述可能数值的范围和相对可能性。 估算其数值未确定的固定常量的数量时，概率密度函数可用于描述 不确定性 ，即可用于描述内在 变率 。 对排放清单进行不确定性分析的目的在于，量化总排放量及与特定类别相对应的排放量和活动的未知固定数值的 不确定性 。 因此，在本章中，假定概率密度函数是用来估算不确定性而非变率，除非另外说明。 随机误差 在均值上下随机变化。 随机误差与精度成反比。 通常，随机误差的量化依据均值，但是均值可能会出现偏差。 因此，随机误差的概念与系统性误差不同。 系统性误差 表示 偏差 （缺乏准确性）的另一术语。 不确定性 缺乏对变量真实数值的了解，可被描述为以可能数值的范围和可能性为特征的概率密度函数。 不确定性取决于分析者的知识状况，而后者又取决于可用数据的质量与数量以及对基础过程和推导方法的了解。 变率 长期变量、空间或总体数目的异质性（Morgan 和 Henrion， 1990； Cullen 和 Frey， 1999）。 例如，由于排放源的设计不同（电厂间或空间变率）以及某排放源不同时期的操作条件不同（电厂内变率），可能会产生变率。 变率是系统或自然的内在属性，而不受分析者影响。 输入不确定性量化 收集数据 概念化 背景假设和方法学选择排放/清除估算合并不确定性方法 1 或 2排放/清除估算不确定性估算QC注释阴影框是本章重点。第 1 卷 一般指导和报告 3.8 2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 图 3.2 准确性和精度图示 （a ）不准确但精确；（b ）不准确亦不精确；（c ）准确但不精确；（d ）既精确亦准确。 a b c d 准确的清单是指在当前判断能力情况下，既没有高估或低估；精确的清单是指从实际操作角度尽可能地减少不确定性。 图 3.2 提供了准确性和精度的概念比较。 准确的清单没有偏差，但可以是精确的，也可以是不精确的。 精确的清单可能只有很低的不确定性，但是如果清单不准确，则清单估算系统性地高于或低于真实排放或清除值。 不准确或偏差的产生原因可能是，未能捕捉所有相关的排放或清除过程，或者可获得的数据不代表真实情况。 没有预先确定的精确程度，部分是因为某些类别的内在变率。 3.1.4 不确定性分析的基础 本章使用了两个主要统计概念－概率密度函数（PDF ）和上节中定义的置信区间。 本章主要讨论了可被量化的不确定性，但是通常还存在无法量化的不确定性。 定量不确定性分析一般主要依据下列方面处理随机误差系统的内在变率和可获得数据的有限样品大小、测量误差的随机因素或者专家判断得到的不确定性随机因素的有关推论。 相反，由于概念化、模式、测量技术或记录、数据推导等其他系统的不完善而引起的系统性误差可能更难量化。 如 3.5 节“ 报告和归档” 所述，对尚未量化的可能不确定性来源的优良做法 是对其进行描述，尤其是来源的概念化、模式和数据，并在以后努力对其量化。 优良做法 要求尽可能地预防概念化、模式和模式输入的偏差，比如使用合适的 QA/QC 程序。 如果不能预防偏差， 优良做法 是在创建清单的均值估算时识别和纠正这些偏差。 尤其是用于报告清单的点估算应当尽可能地无偏差。 如果偏差最大限度地得到纠正，则不确定性分析可以集中量化与均值估算有关的随机误差。 优良做法 要求在量化随机误差时使用 95％的置信区间。 这也可以表示为中心估算的百分比。 如果概率密度函数对称分布，置信区间则可以方便地表示为正负一半置信区间范围除以变量估算数值（如 10）。 如果概率密度函数不是对称分布，就需要另外说明置信区间的上限和下限（如 -30，50）。 如果非负变量的不确定性范围相对均值足够小，则通常把不确定性描述成均值的对称范围，如图 3.3（ a）所示。 例如，排放均值是 1.0 单位，不确定性的第 2.5 个百分点是 0.7 单位，第 97.5 个百分点是 1.3单位，那么不确定性范围可以描述为 1.0 单位30 。 但是，如果不确定性的相对范围很大，而且不确定性与非负变量（如排放因子）相关，那么不确定性范围与均值不对称，如图 3.3b所示。 例如，排放均值是 1.0 单位，不确定性的第 2.5 个百分点是 0.5 单位，第 97.5 个百分点是 2.0 单位，那么不确定性范围可以描述为 1.0 单位-50 ～ 100。 在后一种情况下，通常用乘法总结不确定性比用加法更方便。 在上述示例中，95 ％概率范围的下限是均值的 1/2，上限则是均值的 2 倍。 这种范围通常被称为“2 倍 ”。 “n倍 ”的不确定性是指范围的下限是均值的 1/n，上限是均值的 n 倍。 因此，10 倍不确定性的范围是 0.1平均值～10 平均值。 10 倍不确定性通常被称为“1 个数量级” 。 10 的高次幂被称为“ 个数量级” ，比如 103倍被称为 3 个数量级。 第 3 章不确定性2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 3.9 图 3.3 以排放因子表示的对称和不对称不确定性示例 （ a）均值 30的对称不确定性示例 （ b）均值-50 ～ 100（即倍数 2）的不对称不确定性示例 3.1.5不确定性原因 很多原因会导致排放和清除的清单估算与真实基础数值不同。 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的范围估算。 其他不确定性原因（如偏差）可能更难识别和量化（Rypdal 和 Winiwarter， 2001）。 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，并且明确纪录是否未没有包括一些不确定性原因。 清单编制者应当考虑 8 大类主要的不确定性原因1 缺乏完整性 这种情况是，由于过程未被识别或者测量方法还不存在，无法获得测量结果或其他数据。 一般情况下，这会引起不完整概念化而造成偏差，但是视情况不同，也可能会造成随机误差。 模式 模式可以是简如常数乘子（如排放因子），并增加复杂程度，如对复杂的过程模式。 使用模式估算温室气体排放和清除可能会引起不确定性，包括偏差和随机误差，原因很多 i 模式是真实系统的简化，因而不很精确。 比如，计算机编程可能有误差和近似；模式解决方案可能不具有代表性，以及空间和时间覆盖范围不能充分代表整体。 1更详细的讨论请参见 Morgan 和 Henrion 1990 以及 Cullen 和 Frey 1999 。 0 1 2 3示例排放因子概率密度97.5th百分点2.5 th 百分点 均值 - 30 30 95 概率范 围 0 1 2 3示例排放因子 概率密度 95 概率范围 均值 - 50 10097.5th百分点 2.5 th 百分点 第 1 卷 一般指导和报告 3.10 2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南 ii 内推法是在一系列输入中的模式应用，据视为该模式适合于这些输入。 然而，在某些情况下，如果模式是依据未经确认的输入数值组合进行评价的，就可能会发生 “隐内推”Cullen 和 Frey, 1999 。 iii 外推法（在已知有效的模式预测范围外的模式应用）会引起不确定性； iv 模式的替代构造也会引起不同的估算；以及 v 包括活动数据和参数的模式输入通常依据有限信息取近似值，这样会在模式构造外引起另外的不确定性。 缺乏数据 在一些情况下，可能仅仅是无法获得说明某排放或清除特点必需的数据。 在这些情况下，常用方法是使用相似类别的替代数据，或者使用内推法或外推法作为进行估算的基础。 数据缺乏代表性 这种不确定性来源与缺乏以下两者的完整相应有关可获得数据的条件和真实排放/ 清除或活动的条件。 例如，排放数据可能在发电厂满负荷运行时可获得，而在启动条件下或负荷变化时无法获得。 这时，数据只与需要的排放估算部分相关。 一般情况下，缺乏代表性会引起偏差。 统计随机取样误差 这种不确定性来源与有限大小的随机样本的数据有关，通常取决于取样总体与样品本身大小（数据点数）的方差2。 通常可以通过增加抽取的独立样品数来减少这类不确定性。 这里， 优良做法 是正确区分前文定义的 变率 和 不确定性 。 为了对清单进行不确定性分析，一般关注的是国家水平的年平均不确定性，而不是短期或小地理范围可能产生的全范围变率。 较大的样品不会减少内在变率，然而能使置信区间变小，而置信区间是估算不确定性随机因素的基础。 测量误差 测量误差（可能是随机或系统性的）产生于以下原因测量、记录和传输信息误差；有限的工具解决方案；测量标准和推导资料的不精确数值；从外部资源获得的和数据缩减算法中使用的常数及其他参数的不精确数值（