AKTUALIZACE VSTUPNÍCH ÚDAJŮ PRO ZPRACOVÁNÍ NEJISTOT V REPORTINGU EMISÍ A PROPADŮ SKLENÍKOVÝCH PLYNŮ

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00020699%3A_____%2F18%3AN0000056" target="_blank" >RIV/00020699:_____/18:N0000056 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

AKTUALIZACE VSTUPNÍCH ÚDAJŮ PRO ZPRACOVÁNÍ NEJISTOT V REPORTINGU EMISÍ A PROPADŮ SKLENÍKOVÝCH PLYNŮ

Popis výsledku v původním jazyce

Stanovení nejistot je jednou ze zásad dobré praxe emisních inventarizací. Analýza nejistot charakterizuje rozsah (tj. možný interval) výsledků celé národní inventarizace, jakož i jejích jednotlivých komponent. Znalost dílčích i celkových nejistot umožňuje zpracovatelům emisní inventury hlouběji pochopit proces inventarizace, který zahrnuje sběr vhodných vstupních dat a jejich vyhodnocení. Analýza nejistot také pomáhá identifikovat ty kategorie emisních zdrojů a propadů, které se nejvíce podílejí na celkové nejistotě a tím určit priority dalšího zlepšování kvality. Analýza nejistot vychází z dílčích nejistot aktivitních dat pro jednotlivé kategorie zdrojů a propadů, jakož i z nejistot odpovídajících emisních faktorů a dalších parametrů potřebných pro výpočet. Tyto dílčí nejistoty se vystihnou buď statistickými charakteristikami, nebo na základě expertního odhadu (pokud není dostatek dat na stanovení statistických charakteristik). Výslednými hodnotami jsou pak nejistoty celkové emise skleníkových plynů a jejího trendu. K tomu účelu lze v první úrovni použít metodu propagace chyby, založené na matematicko-statistických vztazích pro výpočet rozptylu součtu nebo součinu z odpovídajících rozptylů jednotlivých členů. Metodika IPCC 2006 Guidelines poskytuje základ pro tento výpočet, který se též používá v české národní inventarizaci skleníkových plynů. Doporučený robustnější způsob stanovení nejistot (Tier 2), který lépe pracuje i s částečně závislými veličinami (což je také případ národní inventarizace skl. plynů v ČR) a asymetrickým intervalem spolehlivosti, je založen na stochastickém modelování metodou Monte Carlo. Číselně jsou nejistoty na všech úrovních vyjádřeny pomocí intervalu spolehlivosti na 95 procentní hladině pravděpodobnosti. V praxi se obvykle vyjadřuje nejistota relativní hodnotou vyjádřenou v procentech. Tato studie se zabývá stanovením nejistot, což představuje jednu ze zásad dobré praxe emisní inventarizace. Analýza nejistot charakterizuje rozsah (tj. možný interval) výsledků celé národní inventury, jakož i jejích jednotlivých komponent. Znalost dílčích i celkových nejistot umožňuje zpracovatelům emisní inventury hlouběji pochopit proces inventarizace, který zahrnuje sběr vhodných vstupních dat a jejich vyhodnocení. Analýza nejistot také pomáhá identifikovat ty kategorie emisních zdrojů a propadů, které se nejvíce podílejí na celkové nejistotě a tím určit priority dalšího zlepšování kvality.

Název v anglickém jazyce

Evaluation and update of the initial values for the incertainty analysis in the reporting of greenhouse gas emissions and removals

Popis výsledku anglicky

Uncertainty assessment is one of the major pillars for the evaluation of correctness and relevance of the emissions and removals reported in the national inventory submission. The uncertainty analysis characterizes the scope (ie the possible interval) of the results of the entire national inventory as well as its individual components. The knowledge of partial and total uncertainties enables emission inventors to understand the process of inventory taking, which includes the collection of appropriate input data and their evaluation. The uncertainty analysis also helps to identify those categories of emission sources and sinks that are most involved in overall uncertainty, thereby prioritizing further quality improvement. The uncertainty analysis is based on partial uncertainties of activity data for individual categories of sources and sinks, as well as the uncertainties of the corresponding emission factors and other parameters needed for calculation. These partial uncertainties are either expressed by statistical characteristics or based on an expert estimate (if there is not enough data to establish statistical characteristics). The resulting values ​​are then the uncertainty of the overall greenhouse gas emissions and its trend. For this purpose, in the first level, an error propagation method can be used, based on mathematical-statistical relationships to calculate the variance of the sum or product of the corresponding variances of the individual members. The IPCC 2006 Guidelines provide the basis for this calculation, which is also used in the Czech national greenhouse gas inventory. The recommended more robust method of determination of uncertainties (Tier 2), which works better with partially dependent variables (which is also the case of the national GHG inventory) and the asymmetric confidence interval, is based on the stochastic modelling using the Monte Carlo method. Numerically, uncertainties at all levels are expressed using a confidence interval of 95 percent probability. In practice, the uncertainty is usually expressed by the relative value expressed as a percentage. This study deals with the determination of uncertainties, which is one of the principles of good practice in emission inventories. The uncertainty analysis characterizes the scope (ie the possible interval) of the results of the entire national inventory as well as its individual components. The knowledge of partial and total uncertainties enables emission inventors to understand the process of inventory taking, which includes the collection of appropriate input data and their evaluation. The uncertainty analysis also helps to identify those categories of emission sources and sinks that are most involved in overall uncertainty, thereby prioritizing further quality improvement.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

10510 - Climatic research

Projekt

—

Návaznosti

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů