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不確定性概念最早在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生，后來(lái)又在量子力學(xué)、信息論等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。目前很多研究人員結(jié)合各自研究領(lǐng)域?qū)CA的數(shù)據(jù)不確定性做了很多定義，收到廣泛認(rèn)可的Huijbregts將LCA數(shù)據(jù)不確定性定義為在生命周期評(píng)價(jià)的整個(gè)過程中由研究人員的主觀因素、數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確和模型的基本假設(shè)等所有因素對(duì)整個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果所帶來(lái)的影響。
從LCA框架中可以知道數(shù)據(jù)不確定性可以分為四類，其來(lái)源也各有不同：研究范圍和研究目的的不確定性是由系統(tǒng)邊界確定、模型基本假設(shè)、研究目的是否明確等因素的不確定性造成的；列表分析的不確定性是由數(shù)據(jù)的選擇方法和數(shù)據(jù)質(zhì)量的不確定造成的；影響評(píng)價(jià)的不確定性是由標(biāo)準(zhǔn)化參考值、環(huán)境類型、權(quán)重系數(shù)選擇的不確定性造成的；結(jié)果解釋的不確定性是由研究者對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果分析的主管性造成的。
Weidema于1998年首先提出使用系譜矩陣來(lái)分析數(shù)據(jù)的不確定性。Maurice于2000年首次將定性方法與定量方法結(jié)合使用，對(duì)某燃煤電廠的發(fā)電量進(jìn)行了數(shù)據(jù)不確定性計(jì)算。Huijbregts在2001年將數(shù)據(jù)的不確定性劃分為缺失數(shù)據(jù)和不精確數(shù)據(jù)兩種類型，并提出了解決不確定性的方案。2003年莫華在分析了數(shù)據(jù)質(zhì)量指數(shù)法和不確定性模擬法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上首次提出將兩種方法結(jié)合起來(lái)分析數(shù)據(jù)的不確定性，而鄭源則在解決LCA中數(shù)據(jù)不確定性問題上引入了概率統(tǒng)計(jì)方法來(lái)解決。2005年Shih-ChiLo采用蒙特卡羅方法和貝葉斯推理通過對(duì)LCA中數(shù)據(jù)不確定性做定量分析來(lái)實(shí)現(xiàn)降低評(píng)價(jià)結(jié)果不確定性的問題。劉濤在2006年提出需要進(jìn)行選擇性分析并快速篩選對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果不確定性有意義的數(shù)據(jù)來(lái)解決LCA實(shí)施期間的數(shù)據(jù)比較多的問題。2008年RaymondR.Tan第一次提出了一種基于模糊矩陣的影響評(píng)價(jià)模型，用于評(píng)價(jià)清單數(shù)據(jù)的不確定性。2010年任麗娟將分析方法歸納為三類，進(jìn)行了詳細(xì)分析，并指出了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。2012年，黃娜提出LCA中列表數(shù)據(jù)質(zhì)量的定量評(píng)價(jià)方法，稱為CLCD-Q法，朱立宏對(duì)LCA過程中的不確定性進(jìn)行了分析闡述，使用數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)法建立概率分布。
通常收集數(shù)據(jù)的手段是沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的，收集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量也會(huì)參差不齊，這會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生不可估計(jì)的影響。為了有效評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要構(gòu)建一個(gè)合理的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)就是這樣一個(gè)指標(biāo)體系，具體是指依據(jù)具體要求來(lái)選擇一些具體指標(biāo)作為評(píng)價(jià)來(lái)構(gòu)建譜系矩陣和數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣的方法。在生命周期評(píng)價(jià)中一般對(duì)數(shù)據(jù)相關(guān)性和數(shù)據(jù)可靠性來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。具體的指標(biāo)為數(shù)據(jù)的可信度、代表性、時(shí)間相關(guān)性、地理相關(guān)性、技術(shù)相關(guān)性。根據(jù)每個(gè)指標(biāo)的特點(diǎn)和要求，將其分為5個(gè)不同層次構(gòu)建矩陣，如表1所示。
該方法在數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中應(yīng)用廣泛，其優(yōu)點(diǎn)是可以根據(jù)所選評(píng)價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方便快速地比較每個(gè)指數(shù)的加權(quán)平均分發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題；缺點(diǎn)是只能分析數(shù)據(jù)的不確定性，而不能評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性。
蒙特卡羅方法（MonteCarlomethod）是上世紀(jì)四十年代得益于科技發(fā)展和計(jì)算機(jī)的發(fā)明被提出的一種以概率統(tǒng)計(jì)理論為指導(dǎo)的重要數(shù)值計(jì)算方法，是一種使用隨機(jī)數(shù)（或偽隨機(jī)數(shù)）來(lái)解決計(jì)算問題的方法。MonteCarlomethod在金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，其本質(zhì)是一種利用概率統(tǒng)計(jì)來(lái)模擬大量隨機(jī)過程的數(shù)值方法，共分為三個(gè)步驟。首先需要將一個(gè)實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的概率模型，并得出概率分布。在微積分中，求解類似：
的定積分是，一般是先求得h(x)的原函數(shù)H(x)，在用H(x1)-H(x0)計(jì)算定積分的值。但當(dāng)h(x)非常復(fù)雜時(shí)，一般不能得到原函數(shù)H(x)的顯示解，只能通過數(shù)值積分求解。數(shù)值積分求解一般是將積分區(qū)域分段，通過不斷增加分段數(shù)來(lái)逼近真實(shí)解。當(dāng)
為了使其滿足MonteCarlomethod，在求解時(shí)首先需要取一個(gè)概率密度函數(shù)f(x)，使其在積分區(qū)域內(nèi)滿足：
就可以得到：
這樣問題就變成了數(shù)學(xué)期望問題，通過求解g(x)的期望值就可以求解定積分。接下來(lái)是隨機(jī)抽樣。將一組在區(qū)間內(nèi)服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)可以通過數(shù)學(xué)方法生成許多復(fù)雜分布的隨機(jī)數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)隨機(jī)抽樣。最后是計(jì)算估計(jì)量。設(shè)x1,x2,...xn,xn+1是從f(x)中抽取的子樣，則I積分可近似為
MonteCarlomethod可以有效評(píng)估數(shù)據(jù)的不確定性，目前主流商用LCA軟件GABI、80Sim-Pro也都采用了MonteCarlomethod作為分析的主要方法。與DQI相比，MonteCarlomethod能夠?qū)⑤斎?、輸出?shù)據(jù)的不確定性進(jìn)行量化，但缺點(diǎn)是在評(píng)價(jià)過程中沒有考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。
結(jié)合上面介紹的MonteCarlomethod和DQI特點(diǎn)，為了得到更高質(zhì)量清單數(shù)據(jù)，可以結(jié)合兩種方法使用。DQI、MonteCarlomethod相結(jié)合的方法首先需要根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣要求對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行分析，然后根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果采用對(duì)應(yīng)的概率分布函數(shù)，最后使用兩次MonteCarlomethod模擬量化得到所有數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性，實(shí)施框圖如1所示。
如前所述，依然選取5個(gè)指標(biāo)作為數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的評(píng)估指標(biāo)。每個(gè)指標(biāo)又可得到5個(gè)分值，用每個(gè)指標(biāo)的期望值代表數(shù)據(jù)的總分
其中q代表數(shù)據(jù)質(zhì)量的期望值，n代表質(zhì)量指標(biāo)數(shù)，qi代表各質(zhì)量指標(biāo)的得分，定義
代表數(shù)據(jù)質(zhì)量百分比，maxqi和minqi分別代表數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)的最大和最小分值。這里選取了5個(gè)指標(biāo)，因此數(shù)據(jù)質(zhì)量向量共包含5個(gè)因子，由于1≤qi≤5，所以質(zhì)量范圍為4，可得：
.
將表2中的每個(gè)值對(duì)應(yīng)的DQI值分配給相應(yīng)數(shù)據(jù)可見DQI值和R成正比。
在對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不確定性分析的一般步驟為：在統(tǒng)計(jì)樣本中抽樣，通過數(shù)值模擬得到概率密度分布函數(shù)，用相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行表征。在樣本數(shù)量有限的情況下也可用概率分布模型來(lái)近似表征。Finnvedcn證明了在無(wú)法準(zhǔn)確獲取概率分布的情況下，最適合采用β分布，即? ??
? ? ?
β分布是在2個(gè)端點(diǎn)參數(shù)a和b和2個(gè)形狀參數(shù)α和β的控制下可以近似模擬出任何形狀的分布。a和b限定取值范圍，α和β決定了分布函數(shù)的形狀，如圖2所示。
本文首先介紹LCA的數(shù)據(jù)不確定性問題和研究現(xiàn)狀，然后對(duì)比了數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)法、蒙特卡羅方法、DQI和MonteCarlo相結(jié)合等三種數(shù)據(jù)不確定性分析方法，并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。
