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國家溫室氣體清單估算中的不確定性分析中國科學(xué)院預(yù)料科學(xué)探討中心中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)探討院劉秀麗2009-06-251提綱不確定性理論的產(chǎn)生和發(fā)展清單中的不確定性來源不確定性的主要處理方法:分級(jí)法、外推法、代理變量法、專家閱歷法等描述不確定性的兩種方法誤差傳播公式舉例蒙特卡羅方法舉例擔(dān)當(dāng)科研項(xiàng)目簡介2不確定性理論的提出關(guān)于“不確定性”一詞,早在1836年詹姆斯·穆勒臨終前發(fā)表的《政治經(jīng)濟(jì)學(xué)是否有用》一文中就已明確提出。不確定理論是概率論、可信性理論、信任性理論的統(tǒng)稱。作為不確定性的第一種——隨機(jī)性,荷蘭著名天文、物理兼數(shù)學(xué)家惠更斯早在他1657年出版的著作《論機(jī)會(huì)游戲的計(jì)算》中就已提出并進(jìn)行了探討。但隨機(jī)性問題真正為人類所重視,還要?dú)w功于前蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家柯爾莫哥洛夫,他于1933年在其專著《概率論的基本概念》中首次提出并建立了在測度論基礎(chǔ)上的概率論與公理化方法。3不確定性理論的發(fā)展1965年,才由美國學(xué)者扎德(L.A.Zaden)創(chuàng)建了模糊集合論,給出了模糊信息的概念,發(fā)展了不確定性的探討領(lǐng)域。1982年,由我國鄧聚龍教授創(chuàng)立了灰色系統(tǒng)理論,在此基礎(chǔ)上建立了灰色集合,產(chǎn)生了灰色數(shù)學(xué)。1990年,由我國工程院院士王光遠(yuǎn)教授提出了未確知信息,產(chǎn)生了未確知數(shù)學(xué)。1991年,王清印建立了泛灰集,使之包含了以上全部類型的不確定性信息。(不能本源地反映事物本質(zhì)特性的信息,稱為不確定性信息。)溫室氣體清單估算中的
不確定性來源來自定義的不確定性(例如意義不完整、不清晰或者錯(cuò)誤定義了一種排放或吸取);
來自產(chǎn)生排放或吸取過程的自然變率的不確定性;
來自對(duì)過程或量的評(píng)估結(jié)果的不確定性,依據(jù)所運(yùn)用的方法,包括:來自測量的不確定性;來自取樣的不確定性;來自未被完整描述的參考數(shù)據(jù)的不確定性;來自專家推斷的不確定性。5不確定性的一些處理方法由不良定義引起的不確定性與源類別的完整性及其歸屬有關(guān),應(yīng)當(dāng)在進(jìn)行不確定性分析之前盡早地消退。由自然變率引起的不確定性是排放過程所固有的,可以通過對(duì)代表性數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析來處理。不確定性的主要影響因素國際標(biāo)準(zhǔn)組織(ISO,1993)強(qiáng)調(diào),對(duì)于自然物質(zhì),由取樣及獲得代表性樣本的需求引起的不確定性可能超過由測量技術(shù)引起的不確定性。取樣問題涉及到對(duì)清單不確定性的評(píng)估,獲得代表性取樣的成功或失敗則干脆影響清單的不確定性。確定清單不確定性的問題混合了誤差分析中的統(tǒng)計(jì)問題以及把統(tǒng)計(jì)學(xué)和清單概念與真實(shí)世界發(fā)生
事務(wù)相匹配的問題。7優(yōu)良作法的幾個(gè)基本原則志向的情形是:輸入量有幾百個(gè)測量數(shù)據(jù),可以通過經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法估算置信區(qū)間。然而,在大多數(shù)狀況下,只能獲得少量數(shù)據(jù)或完全沒有數(shù)據(jù)。四種類型的信息能以不同程度處理特定的狀況,它們是:
可以獲得的輸入量的測量數(shù)據(jù);
有關(guān)輸入量極值的信息;
有關(guān)限制輸入量及其方差的基本過程的信息;專家推斷。8專家推斷法當(dāng)不太可能獲得牢靠數(shù)據(jù)或者現(xiàn)有的清單數(shù)據(jù)缺乏足夠的統(tǒng)計(jì)信息時(shí),必需引出專家關(guān)于輸入數(shù)據(jù)本質(zhì)和特性的推斷。通常,只有少量的觀測數(shù)據(jù)被用來確定清單的輸入數(shù)據(jù),因此在很大程度上必需依靠于專家推斷。專家可能不情愿供應(yīng)關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量和不確定性的定量信息,相反更情愿供應(yīng)不確定性或其它定性輸入的相對(duì)水平。假如必要的話,應(yīng)當(dāng)讓專家知道,在缺乏專家推斷時(shí),可以應(yīng)用IPCC缺省的不確定性范圍。假如專家推斷考慮了全部可以獲得的數(shù)據(jù),包括對(duì)被檢測輸入量具有特地學(xué)問或閱歷的人的合理看法,并且假如專家推斷已形成文件,這些文件可以清晰地說明專家推斷以滿足外界的具體審查,那么利用專家推斷進(jìn)行不確定性的定量估算是可以接受的(Cullen和Frey1999)。通過專家推斷或其它方式進(jìn)行不確定性估算的關(guān)鍵要求是考慮全部可能的不確定性來源。注:清單不確定性定量分析的結(jié)果最多只是供應(yīng)了對(duì)清單不確定性的一種估算,而且這些置信區(qū)間本身也存在很大的不確定性。9外推法和代理變量法在很多狀況下,無法獲得某一地區(qū)或某一特定過程的活動(dòng)數(shù)據(jù)和排放因子。因而,須要利用在不同地區(qū)或依據(jù)不同類型過程確定的排放因子來估算排放,這就是外推過程。外推法基于對(duì)IPCC指南的算法以及對(duì)全國清單年份輸入量的了解。另外,有可能利用代理變量來計(jì)算排放值。當(dāng)利用外推或代理變量時(shí),必需對(duì)所選數(shù)值的代表性進(jìn)行評(píng)估,假如運(yùn)用類似的條件或過程,那么數(shù)據(jù)的代表性越強(qiáng),結(jié)果也越精確。(制度變量是描述制度環(huán)境、制度支配和制度變遷的變量,具有抽象難以量化等特點(diǎn),但現(xiàn)實(shí)中并不存在這樣一個(gè)獨(dú)立的變量,因此必需找到能夠近似描述整體制度以及制度變遷的一系列經(jīng)濟(jì)變量和政治變量的集合,這些變量就是所謂制度的代理變量。)10分級(jí)法假如可用數(shù)據(jù)來自隨機(jī)取樣,應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法可以估算與外推相關(guān)的不確定性。不過,在國家清單的情形下,很少有數(shù)據(jù)來自隨機(jī)取樣。因此,考慮到溫室氣體排放和吸取的不勻整特性,關(guān)于外推的關(guān)鍵問題是與非代表性或代表性取樣相關(guān)的不確定性。例如,把從澆灌水稻得到的排放速率外推到包括雨養(yǎng)水稻的鄉(xiāng)村地區(qū)將會(huì)帶來很大的不確定性,相反,可以把農(nóng)村的活動(dòng)數(shù)據(jù)劃分成澆灌水稻和雨養(yǎng)水稻,從而得到特殊牢靠的分析。在生物圈中,均一性很少存在,因此分級(jí)是一種管理和削減清單估算不確定性的強(qiáng)有力方法。在活動(dòng)數(shù)據(jù)和排放因子之間存在協(xié)方差的狀況下,分級(jí)取樣是一種有用的方法??梢酝ㄟ^把活動(dòng)數(shù)據(jù)和排放因子分成細(xì)致選擇的集合來降低協(xié)方差,在IPCC清單方法學(xué)中,這種方法已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。11分級(jí)取樣的步驟第一步須要識(shí)別已知對(duì)所考慮排放具有重大影響的變量(環(huán)境變量、技術(shù)變量等),有關(guān)這些變量影響的學(xué)問可能來自試驗(yàn)室探討、理論模擬、田間觀測或其它途徑。識(shí)別出關(guān)鍵變量后,必需估算清單范圍內(nèi)這些變量的累積分布。最終,必需檢查核對(duì),依據(jù)這些分布,可用的觀測結(jié)果是否構(gòu)成具有代表性的樣本,假如沒有,可以對(duì)分布進(jìn)行分級(jí),設(shè)計(jì)并執(zhí)行一個(gè)取樣程序,以獲得代表性數(shù)據(jù),這些代表性數(shù)據(jù)可用來修正排放算法?;诖硇詳?shù)據(jù)集的排放算法是高質(zhì)量清單的一個(gè)必要的先決條件。12分級(jí)+外推+專家推斷假如具備足夠的資源,就可以進(jìn)行監(jiān)測活動(dòng),設(shè)計(jì)測量結(jié)果的分級(jí)樣本,選擇最適合的變量對(duì)樣本(產(chǎn)品、過程、工廠、領(lǐng)土、人口)進(jìn)行分級(jí),完整的數(shù)據(jù)集可用來估算概率密度函數(shù)和簡要統(tǒng)計(jì)量,然后利用統(tǒng)計(jì)工具來計(jì)算平均值的偏差和方差,置信區(qū)間及誤差分布。當(dāng)區(qū)域水平上的數(shù)據(jù)丟失時(shí),假如細(xì)心選擇具有類似來源特征的數(shù)據(jù),就有可能依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)來外推出相關(guān)信息,在此情形下,須要專家推斷。1314有關(guān)代表性數(shù)據(jù)問題的例子——旱地作物施肥中的N2O排放用來構(gòu)建當(dāng)前IPCC清單算法以及全球排放因子缺省值的大部分?jǐn)?shù)據(jù)來自北半球溫帶耕作制,Bouwman(1996)提出了一種極好的對(duì)源自施肥的N2O排放數(shù)據(jù)(當(dāng)時(shí)可以獲得的)進(jìn)行系統(tǒng)分析的方法,推導(dǎo)出一種只基于氮肥施用量和一個(gè)排放因子的算法。然而正如Bouwman(1996)所承認(rèn)的那樣,土壤科學(xué)指出,存在其它對(duì)排放變更起作用的關(guān)鍵因子,包括土壤溫度、土壤肥力、降雨頻率、降雨量、土壤澇漬以及肥料成分。其結(jié)果是,主要依據(jù)北半球溫帶耕作制推導(dǎo)出的排放因子可能在熱帶燥熱氣候下并不適合,那里相關(guān)的環(huán)境變量如土壤溫度和降雨頻率完全不同于溫帶地區(qū),當(dāng)在熱帶地區(qū)應(yīng)用IPCC算法和排放因子(基于可以得到的最佳數(shù)據(jù))時(shí),得到的排放估算可能產(chǎn)生無意的偏差,潛在的偏差來源于缺乏適當(dāng)?shù)臒釒欧艛?shù)據(jù)。因此,存在有關(guān)源自施肥的N2O排放基本數(shù)據(jù)代表性的問題,在缺乏關(guān)鍵排放或吸取的代表性數(shù)據(jù)的狀況下(例如上述源自施肥的N2O排放的例子),必需建立適當(dāng)?shù)臏y量,之后對(duì)算法和排放因子進(jìn)行評(píng)審,在諸如此類的狀況下,全球排放因子缺省值應(yīng)當(dāng)被(更適當(dāng)?shù)?區(qū)域缺省值所取代。這一評(píng)審數(shù)據(jù)代表性和填補(bǔ)關(guān)鍵數(shù)據(jù)空白的過程將會(huì)極大地增加清單估算的信度,這是一個(gè)降低清單不確定性的關(guān)鍵問題,代表了優(yōu)良作法,這個(gè)例子僅是改進(jìn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)代表性的很多例子中的一個(gè)。15描述不確定性分析的兩種方法方法1:運(yùn)用誤差傳播公式并通過規(guī)則A和B來估算源類別的不確定性,源類別的不確定性的簡潔合并就可以估算一年的總體不確定性以及趨勢的不確定性。方法2:運(yùn)用蒙特卡洛分析來估算源類別的不確定性,然后運(yùn)用蒙特卡羅技術(shù)來估算一年的總體不確定性以及趨勢的不確定性。16A型和B型兩種敏感性A型敏感性:基年和當(dāng)年之間總排放差異的變更,以百分比表示,是由于基年和當(dāng)年的某一特定源類別和氣體的排放增加1%而引起的。B型敏感性:基年和當(dāng)年之間總排放差異的變更,以百分比表示,是由于當(dāng)年的某一特定源類別和氣體的排放增加1%而引起的。A型敏感性是由于同等地影響基年和當(dāng)年排放的不確定性而引起的,B型敏感性則是由于只影響當(dāng)年的不確定性而引起的。不同年份之間的完全相關(guān)的不確定性將與A型敏感性相聯(lián)系,不同年份之間不相關(guān)的不確定性將與B型敏感性相聯(lián)系。排放因子的不確定性傾向于具有A型敏感性?;顒?dòng)水平數(shù)據(jù)的不確定性傾向于具有B型敏感性。17運(yùn)用誤差傳播方程的條件排放的不確定性可以通過誤差傳播方程從活動(dòng)和排放因子的不確定性中傳播(Mandel984Bevington和Robinson1992),運(yùn)用這種方法的條件是:
不確定性相對(duì)較小,標(biāo)準(zhǔn)偏差除以平均值要小于0.3;
不確定性具有高斯(正態(tài))分布;
不確定性沒有重大的協(xié)方差;注:協(xié)方差是描述兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y相關(guān)程度的量,協(xié)方差為0的兩個(gè)隨機(jī)變量稱為是不相關(guān)的。18192021MonteCarlo方法的來源蒙特卡羅(MonteCarlo)方法,或稱計(jì)算機(jī)隨機(jī)模擬方法,是一種基于“隨機(jī)數(shù)”的計(jì)算方法。這一方法源于美國在第一次世界大戰(zhàn)研制原子彈的“曼哈頓支配”。該支配的主持人之一、數(shù)學(xué)家馮·諾伊曼用馳名世界的賭城—摩納哥的MonteCarlo—來命名這種方法,為它蒙上了一層奇異色調(diào)。MonteCarlo方法的發(fā)展MonteCarlo方法的基本思想很早以前就被人們所發(fā)覺和利用。早在17世紀(jì),人們就知道用事務(wù)發(fā)生的“頻率”來確定事務(wù)的“概率”。本世紀(jì)40年頭電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),特殊是近年來高速電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),使得用數(shù)學(xué)方法在計(jì)算機(jī)上大量、快速地模擬這樣的試驗(yàn)成為可能。用MonteCarlo方法求“圖形”面積考慮平面上的一個(gè)邊長為1的正方形及其內(nèi)部的一個(gè)形態(tài)不規(guī)則的“圖形”,如何求出這個(gè)“圖形”的面積呢?MonteCarlo方法是這樣一種“隨機(jī)化”的方法:向該正方形“隨機(jī)地”投擲N個(gè)點(diǎn),若有M個(gè)點(diǎn)落于“圖形”內(nèi),則該“圖形”的面積近似為M/N。該方法是依據(jù)實(shí)際問題所遵循的概率統(tǒng)計(jì)規(guī)律,用電子計(jì)算機(jī)干脆進(jìn)行抽樣試驗(yàn),然后計(jì)算其統(tǒng)計(jì)參數(shù)。也稱干脆MonteCarlo方法。蒙特卡洛方法的基本思想當(dāng)問題可以抽象為某個(gè)確定的數(shù)學(xué)問題時(shí),應(yīng)當(dāng)首先建立一個(gè)恰當(dāng)?shù)母怕誓P停创_定某個(gè)隨機(jī)事務(wù)A或隨機(jī)變量X,使得待求的解等于隨機(jī)事務(wù)出現(xiàn)的概率或隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望值。然后進(jìn)行模擬試驗(yàn),即重復(fù)多次地模擬隨機(jī)事務(wù)A或隨機(jī)變量X。最終對(duì)隨機(jī)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)平均,求出A出現(xiàn)的頻數(shù)或X的平均值作為問題的近似解。該方法也稱間接蒙特卡洛方法。25蒙特卡洛方法的理論基礎(chǔ)26,均27用蒙特卡洛方法來確定不確定性步驟1:確定源類別的不確定性確定基本數(shù)據(jù)的不確定性,包括排放因子和活動(dòng)數(shù)據(jù)及其相關(guān)的平均值和概率分布函數(shù),以及不同源類別之間的任何交叉相關(guān)。步驟2:建立軟件包包括排放清單計(jì)算、概率密度函數(shù)和相關(guān)值等。步驟3:選擇隨機(jī)變量對(duì)于每一個(gè)輸入數(shù)據(jù)項(xiàng)(排放因子或活動(dòng)數(shù)據(jù)),可以從該變量的概率密度函數(shù)中隨機(jī)選擇一個(gè)數(shù)值。步驟4:估算排放步驟5:重復(fù)和監(jiān)控結(jié)果2829(1)運(yùn)用可以獲得的觀測結(jié)果和專家推斷來確定輸入量的不確定性;
(2)系統(tǒng)、透亮地記錄這些輸入資料;
(3)檢測可以獲得的排放數(shù)據(jù)以確定是否進(jìn)行了代表性取樣;
(4)設(shè)計(jì)另外的取樣.假如沒有得到代表性取樣,對(duì)關(guān)鍵源類別的參數(shù)缺省值和算法進(jìn)行修正;
(5)利用各領(lǐng)域的優(yōu)良作法指南,選擇一個(gè)可以表示數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù);
(6)評(píng)估輸入量之間任何重要的相關(guān)(協(xié)方差);
(7)假如不確定性很小且為高斯分布,通過近似法傳播不確定性;
(8)否則,在可以獲得資源的狀況下,通過蒙特卡羅方法傳播不確定性;(9)記錄不確定性。確定排放和吸取估算不確定性的優(yōu)良作法的關(guān)鍵特征例子:近似數(shù)定點(diǎn)運(yùn)算的誤差分析
擔(dān)當(dāng)科研項(xiàng)目簡介(19項(xiàng))能源環(huán)境類:中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部重大項(xiàng)目“建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展影響的模型測算”與美國ILLINOIS高校的合作探討“全球變暖背景下中國、美國能源消耗及溫室氣體排放的比較和應(yīng)對(duì)措施探討”中國科學(xué)院學(xué)部詢問評(píng)議項(xiàng)目“我國溫室氣體排放的預(yù)料模型探究”探討中國科學(xué)院學(xué)問創(chuàng)新重要方向項(xiàng)目“節(jié)能減排的經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響評(píng)價(jià)探討”其他類項(xiàng)目:國家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目:“可持續(xù)發(fā)展水資源管理的投入占用產(chǎn)出模型探討和應(yīng)用”中國科學(xué)院重點(diǎn)項(xiàng)目“全國糧食產(chǎn)量預(yù)料”水利部重大項(xiàng)目“水利與國民經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展探討”國家自然科學(xué)基金跨學(xué)部重點(diǎn)項(xiàng)目“非線性和動(dòng)態(tài)投入占用產(chǎn)出技術(shù)及其應(yīng)用探討”……
32中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部項(xiàng)目“建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展影響的模型測算”
33李京文院士為首的專家組的有關(guān)評(píng)審看法
34第一屆國際應(yīng)用能源
會(huì)議的論文接收函35工程和計(jì)算科學(xué)世界大會(huì)(IEEE)論文接收函將發(fā)表在EnergyandBuildings(SCI)上的論文征求修改看法函36AwardforIntellectualContributionstoRegionalEconomicsApplicationsLaboratory
2008372007年獲“北京市科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)”團(tuán)體獎(jiǎng)3839已完成政策建議和探討報(bào)告(22篇)被國辦或中辦接受13篇,獲得國家主要領(lǐng)導(dǎo)人的重要批示30次,被接受報(bào)告標(biāo)題如下:擴(kuò)大居民消費(fèi)提振經(jīng)濟(jì),政策措施應(yīng)因產(chǎn)業(yè)部門而異“十一五”建筑節(jié)能目標(biāo)可超額完成,既有建筑節(jié)能改造仍有很大潛力可挖關(guān)于建立科學(xué)的衡量能源消費(fèi)水平指標(biāo)的建議中科院專家關(guān)于暴雪和凍雨災(zāi)難對(duì)我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的分析與對(duì)策建議2001-2008年全國糧食、棉花和油料產(chǎn)量預(yù)料報(bào)告(9份)中心主要領(lǐng)導(dǎo)部分批示胡錦濤:“家寶并培炎、良玉同志:預(yù)料棉花減產(chǎn),我儲(chǔ)備狀況如何?是否需增加進(jìn)口?請酌。胡錦濤1/5”。(2005年5月1日)李克強(qiáng):“如何挖掘國內(nèi)居民消費(fèi)潛力以替代因國際市場需求驟減造成的出口消費(fèi)品等實(shí)力過大,這是一篇大文章。要對(duì)例如“家電下鄉(xiāng)”等一些重要的措施想成的效果做全面測算。并探討實(shí)行新舉措以帶動(dòng)產(chǎn)業(yè),促進(jìn)就業(yè)?!?2009年1月28號(hào))曾慶紅:“這是有科學(xué)依據(jù)的好消息。特殊贊成中科院重視農(nóng)業(yè)科技的看法,這是解決三農(nóng)問題的具體體現(xiàn)”。(2007年5月9日)劉延?xùn)|:“預(yù)料中心以解決現(xiàn)實(shí)問題促進(jìn)理論創(chuàng)新,以理論創(chuàng)新提升實(shí)力水平,為國家宏觀決策服務(wù),這一探討方向和科學(xué)看法值得贊許和發(fā)揚(yáng)?!保?008年7月9日)陳至立:“預(yù)料探討很好,為國家供應(yīng)了重要的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)。望接著發(fā)揮中科院多學(xué)科探討的綜合優(yōu)勢,爭取更大突破”(2005年5月8日)40已發(fā)表論文(41篇)41其中34篇是第一作者,代表性論文:XiuliLiu,XikangChen,ShouyangWang,Evaluating
and
Predicting
Shadow
Prices
of
Water
Resources
in
China
and
Its
Nine
Major
River
Basins,WaterResourceManagement,2008,AcceptedXiuliLiu,XikangChen,MethodsforapproximatingshadowpriceofwaterinChina,EconomicSystemsResearch,Vol(20),No.2,2008,pp.173-185.XiuliLiu,XikangChen,TheNon-linearImportantCoefficientsInput-Holding-OutputModel,InternationalJournalofAppliedEconomicsandEconometrics,2005,Vol.13,No.3,pp.429-438.XiuliLiu,CPE-IHOModeltoCalculatetheDirect,CompleteandConjunctImpactofUnfairImportationonImportCountry’sEconomy,InternationalJournalofAppliedEconomicsandEconometrics,2006,Vol.14,No.1,p
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