陈 莎,李燚佩,曹 磊,刘尊文,陈迎新 (.北京工业大学区域大气复合污染防治北京市重点实验室,北京 004；.环境保护部环境认证中心,北京 0009；.中国印刷技术协会,北京 00085)

为减缓气候变化,将全球温室气体浓度控制在安全范围之内,有关温室气体减排、碳足迹评价等问题已经引起国际社会的广泛关注.碳足迹评价中涉及的数据量大且不易获取[1],需对数据有选择性地分析,这将直接影响到评价结果的不确定性[2].同时,碳足迹评价过程中不可避免地会出现监测误差、关键数据缺乏、数据代表性不足、核算模型和分配方法的选取等不确定因素[3-4].收集到的数据是否可靠,对数据的种类、来源、获取途径及客观量化处理方法如何选择,已成为制约碳足迹评价方法应用的最大因素[5-6].因此,判断和量化输入数据对结果所产生的不确定性是碳足迹评价结果分析的重要组成部分,它可为研究者选择更为可靠的数据来源[7-8],并有效地优化数据收集方案,从而促进产品碳足迹评价方法的应用和发展.

目前,有关碳足迹评价中数据不确定度对评价结果所产生影响的研究较少,且侧重不一,缺少相对简单、易行的数据质量分析方法.本文建立了结合敏感度与 DQI-Monte Carlo的数据不确定度定量分析方法.首先通过敏感度分析识别出产品碳足迹评价中的主要数据,再结合DQI-Monte Carlo不确定度分析方法对主要数据进行数据质量判定,甄选出碳足迹评价中的关键数据,并据此有针……