不確定
溫室氣體排放清單的不確定性可能來自概念化、不同模型和輸入數據15. 雖然，由於技術問題，很難從概念化和模型的角度分析不確定性。 我們主要考慮輸入活動數據和排放因子的不確定性，排放因子參考IPCC指南給出的估算確定不確定性15 （桌子 3個).
大部分活動數據來源於國家統計局出版的統計年鑑，數據的不確定性較低。 然而，統計定義和範圍的變化、誤報或不報以及數據收集系統難以適應快速變化的社會和經濟結構等問題仍然導致這些統計數據存在一定程度的不確定性31,32,33. 對於單一路線生產的產品，如熟料和鋁，活動數據的不確定性較低，範圍為 0.5% 至 2%。 對於中國沒有官方公佈產量數據的產品，如石灰，由於使用非官方公佈的估計，活動數據的不確定性為 10-15%15. 此外，排放因子的不確定性是清單不確定性的重要來源。 在大多數情況下，當地測量排放因子的不確定性降低，具有直接國家特定排放因子的產品，如熟料、石灰和氨等的不確定性較低，一般小於 10%15.
一旦確定了特定產品的活動數據和排放因子的不確定性，就可以將它們與該產品的 GHG 排放清單的不確定性相結合，這為估算任何給定年份的總排放清單的不確定性提供了基礎. IPCC指南推薦兩種方法來估計定量不確定性：誤差傳播和蒙特卡洛模擬15. 我們使用這兩種方法計算了排放清單的不確定性。
兩個誤差傳播公式 (Eq.(2個) 和等式 (3個)) 適用於：
$${U}_{c}=\sqrt{{U}_{s1}^{2}+{U}_{s2}^{2}+\cdots +{U}_{sn}^{2 }}=\sqrt{\mathop{\sum }\limits_{n=1}^{N}{U}_{sn}^{2}}$$
(2)
$${U}_{c}=\frac{\sqrt{{\left({U}_{s1}\cdot {\mu }_{s1}\right)}^{2}+{\left( {U}_{s2}\cdot {\mu }_{s2}\right)}^{2}+\cdots +{\left({U}_{sn}\cdot {\mu }_{sn} \right)}^{2}}}{\left|{\mu }_{s1}+{\mu }_{s2}+\cdots +{\mu }_{sn}\right|}=\frac {\sqrt{{\sum }_{n=1}^{N}{\left({U}_{sn}\cdot {\mu }_{sn}\right)}^{2}}}{ \left|{\sum }_{n=1}^{N}{\mu }_{sn}\right|}$$
(3)
在哪裡：
üC 表示組合的不確定量（以百分比表示）；
ü秒1個…你錫 表示值的不確定性百分比 n.
μ秒1個…μ錫 代表價值的數量 n.
不確定量通過等式中的乘法組合（2個)，這是針對單個產品的活動數據和排放因子的不確定性組合。 不確定量通過等式中的加法組合（3個)，這是為了組合所有產品的不確定性，形成排放清單的整體不確定性。 錯誤傳播過程是在 Excel 2019 中進行的。
我們還採用蒙特卡羅模擬來結合活動數據和排放因子的不確定性，以估計整個排放清單的綜合不確定性。 我們假設活動數據和排放因子都服從正態分佈，標準差在表中討論 3個. 然後，我們對活動數據和排放因子進行了 100,000 次隨機抽樣，並獲得了 100,000 個與過程相關的 GHG 排放量的估計值。 我們使用 95% 作為置信區間。 蒙特卡羅模擬在 MATLAB R2020b 中進行。
根據誤差傳播公式，1990-2020年過程相關溫室氣體排放清單的不確定性為3.6%~4.0%（圖3）。 3a). 從 100,000 次蒙特卡洛模擬中獲得的不確定性為 3.6-4.1%，置信區間為 95%（圖 1）。 3a). IPCC 指南估計欠發達國家的不確定性約為 10%，而對於統計收集系統良好的國家，不確定性約為 5%15. 這表明我國過程相關溫室氣體排放清單的不確定性遠低於國際平均水平。
與現有估計的比較
由於不確定性分析沒有確定任何真值，我們進一步將結果與其他排放清單進行了比較。 中國工業過程相關排放的有影響的清單包括全球大氣研究排放數據庫（EDGAR）34 中國國家信息通報和雙年度更新報告 (NC&BURs)6個,35. 此外，之前的研究還討論了特定的工業產品11,13,28,36. 我們在部門層面將我們的結果與 EDGAR 和 NC&BURs 進行比較，因為這兩個清單中只有部門層面的數據是公開的。 此外，我們還將我們的結果與專注於產品級別的研究進行比較。
EDGAR 分別列出了礦物行業中水泥、石灰和玻璃的過程相關溫室氣體排放清單。 但是，化學和金屬工業的產品沒有單獨列出。 中國分別在1994年、2005年、2010年、2012年和2014年的初次、第二次和第三次國家信息通報以及第一次和第二次兩年一次的更新報告中披露了與過程相關的溫室氣體排放量。2010年、2012年排放清單核算邊界一致, 2014 年基於 IPCC 指南的 NC&BUR 和 EDGAR。 因此，我們將這三年的數據與NC&BURs和EDGAR進行了對比。 EDGAR、NC&BURs與本研究的核算邊界見表 4個 排放比較如圖 1 所示。 3個.
對於礦產行業，我們的結果接近 NC&BUR，但比 EDGAR 低 23%（圖 1）。 3b). 對於 EDGAR 的高估有兩種解釋：首先，使用了不同的熟料與水泥比 (CCR)。 中國CCR明顯低於全球平均水平9. 使用 IPCC 指南推薦的默認值 65%15 導致高估。 此外，使用代理對大規模排放數據進行降尺度也可能導致估計誤差34. 不具代表性的代理人可能會導致結果出現偏差。
對於化學工業，我們的結果明顯高於 EDGAR 和 NC&BURs（圖 1）。 3c). 差異較大的主要原因是會計範圍的差異。 如表所示 4個, 我們的研究包括化學工業中的產品多於 EDGAR 和 NC&BURs，特別是甲醇，這兩個清單均未考慮。 所選擇的排放因子也會影響變化。 化學工業的 EDGAR 和 NC&BUR 都採用了 IPCC 指南提供的排放因子。 然而，這些排放因子是基於天然氣作為默認原料，這是歐洲的普遍做法。 相比之下，中國的許多化工產品都以煤炭為原料。 例如，根據我們研究中的專家諮詢，80%的甲醇生產採用煤製工藝。 因此，中國甲醇、氨等化工產品的排放因子幾乎是歐洲的兩倍。
對於金屬行業，核算範圍的差異導致了差異。 由於 EDGAR 不包括鋁、鎂、鉛和鋅等有色金屬的過程相關排放，因此其結果比 NC&BUR 和本研究的結果低約 26-30%。 然而，我們的會計結果與 NC&BURs 之間的差異小於 5%（圖 1）。 3d).
對於單個產品，我們主要將本研究中使用的排放因子與其他產品進行比較：
熟料研究範圍較廣，我國熟料排放因子範圍為0.49~0.53 tCO2個/噸熟料9,10,26,27,36,37. 這些研究之間的差異在 8% 以內。 我們研究中使用的排放因子是 0.50 tCO2個/t 熟料，處於上述範圍的中間。
山 等人. 討論了過程相關的 CO2個 中國石灰行業排放11. 他們採用的排放因子是0.683 tCO2個/t 石灰，這與本研究一致，因為兩者均來自國家發改委的推薦值。 根據 IPCC 指南，石灰的默認排放因子為 0.75 tCO2個/t lime 在沒有具體國家數據的情況下，比國家發改委推薦的默認排放因子高 9.8%。
IPCC 指南中玻璃的默認排放因子 (0.2 tCO2個/t玻璃）被用於崔氏研究的排放清單13. 該值是根據典型的原材料組合得出的，其中包括石灰石和純鹼。 產生CO的主要成分2個 玻璃生產中的排放量分別佔原料總量的 8.6% 和 20.0%15. 但根據胡對中國各地玻璃廠的調查，石灰石和純鹼在中國玻璃生產原料中的份額可能分別只佔8.4%和8.5%。28. 因此，胡 等人. 提供 0.07 tCO 的排放因子2個/噸玻璃。 該值雖然低於IPCC默認值，但更適用於中國。
如前所述，煤基化工產品具有較高的過程相關排放因子（在本研究中，2.97 tCO2個/t 氨）與 IPCC 指南的默認值（1.70 tCO2個/t 氨）基於天然氣生產。
崔 等人. 使用 IPCC 指南給出的排放因子（0.14 tCO2個/t純鹼)為純鹼排放清單13. 然而，該純鹼排放因子來自天然鹼礦。 據中國純鹼工業協會（CSIA）專家諮詢，目前中國純鹼產量中只有約5%來自天然鹼礦。 因此，本文中使用的純鹼的綜合排放因子為 0.007 tCO2個/噸純鹼。