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中国人为源VOC排放清单不确定性研究
  • ISSN号:0250-3301
  • 期刊名称:《环境科学》
  • 时间:0
  • 分类:X511[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]北京工业大学环境与能源工程学院,北京100124, [2]清华大学环境科学与工程系,北京100084
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(863)项目(2006AA06A309);国家自然科学基金重大国际合作项目(20437010)
中文摘要:

针对采用"排放因子法"构建的中国人为源VOC排放清单,开展了不确定性研究工作.基于排放清单输入信息的准确性和可靠性,构建了活动水平和排放因子的不确定度评估系统,获得了清单输入信息概率密度分布函数.利用Monte Carlo模型将输入信息的不确定度传递到清单的输出值,计算了2005年我国人为源VOC排放概率密度分布函数.结果表明,2005年我国人为源VOC排放量概率密度呈对数正态分布,相对标准差为±52%,95%置信区间的不确定度为[-51%,+133%].若利用传统的误差分析法,在相同输入信息基础上,计算同一清单的不确定性时,其结果比上述Monte Carlo数值模拟法的结果偏低约40%.此外,通过敏感度分析找出了对清单不确定性影响最大的20个输入信息,为今后进一步改善我国人为源VOC排放清单提供了指导和依据.

英文摘要:

This study analyzed the uncertainties in the Chinese anthropogenic volatile organic compound(VOC) emission inventory.The uncertainty evaluation system for input information including activity data and emission factors was established to provide the probability density function of each input datum.Monte Carlo method was applied to propagate the uncertainties of emissions’input data and calculate the probability density function of total VOC emissions.The results indicated that the Chinese national anthropogenic VOC emissions in year 2005 had a log-normal distribution,with a relative standard deviation of 52%,and with 95% confidence interval of [-51%,+ 133% ].However,if the traditional method for error analysis was used based on the same input information,the uncertainty of the 2005 VOC emission inventory calculated was 40% lower than the former results.In addition,sensitivity analysis was conducted to identify the 20 most sensitive inputs influencing the uncertainty of emissions,which will be helpful to improve the accuracy of VOC emission inventory in the future.

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期刊信息
  • 《环境科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院生态环境研究中心
  • 主编:赵进才
  • 地址:北京市2871信箱(海淀区双清路18号)
  • 邮编:100085
  • 邮箱:hjkx@rcees.ac.cn
  • 电话:010-62941102 62849343
  • 国际标准刊号:ISSN:0250-3301
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1895/X
  • 邮发代号:2-821
  • 获奖情况:
  • 在全国第一届和第二届优秀科技期刊评比中分别荣获...,二次荣获中国科学院优秀期刊评比一等奖,荣获中国期刊方阵双奖期刊荣誉
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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