朱立紅， 劉光復(fù)

（合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，安徽合肥 230009）

清單數(shù)據(jù)質(zhì)量在很大程度上決定了生命周期評(píng)價(jià)（LCA）結(jié)果的可靠性。隨著LCA方法應(yīng)用的增加，對(duì)LCA結(jié)果可靠性的要求也越來(lái)越高，因此，面臨的任務(wù)是如何評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)質(zhì)量及其不確定性［1－6］。國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了一些方法［7－9］，但并未達(dá)成共識(shí)，生命周期清單數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的方法仍然是目前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。

輸入清單數(shù)據(jù)的質(zhì)量取決于數(shù)據(jù)的來(lái)源，數(shù)據(jù)收集者對(duì)評(píng)價(jià)方法、過(guò)程、分配原則、假設(shè)等知識(shí)的認(rèn)知程度等［9］。目前，數(shù)據(jù)不確定性評(píng)價(jià)方法主要有3類：

（1）采用數(shù)據(jù)完整性、技術(shù)相關(guān)性、地理和時(shí)間代表性等指標(biāo)來(lái)表示數(shù)據(jù)的質(zhì)量［3］。

（2）利用蒙特卡洛隨機(jī)模擬來(lái)計(jì)算分析總的不確定性［7］。

（3）將前2種方法結(jié)合，即將數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)與不確定性隨機(jī)模擬結(jié)合的分析方法［5，8］。

本文基于回歸分析理論，并結(jié)合數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)方法，在數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)的基礎(chǔ)上，確定數(shù)據(jù)概率分布，建立回歸模型，從而分析出生命周期評(píng)價(jià)的總的不確定性與輸入數(shù)據(jù)的不確定性，并用洗碗機(jī)生命周期輸入清單數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)明其應(yīng)用。

1 數(shù)據(jù)不確定性及質(zhì)量指標(biāo)

1.1 數(shù)據(jù)不確定性

在生命周期清單（LCI）階段，必須測(cè)得大量的數(shù)據(jù)，如排放、材料消耗、能源消耗等。因此，不可避免地存在由測(cè)量引起的誤差，導(dǎo)致輸入數(shù)據(jù)的不確定性。另外，隨著技術(shù)的改進(jìn)和環(huán)境的改變，一些數(shù)據(jù)可能會(huì)過(guò)時(shí)，如果這些數(shù)據(jù)仍然用于清單分析，就可能導(dǎo)致最終結(jié)果不準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)不確定性主要來(lái)源于數(shù)據(jù)質(zhì)量，包括數(shù)據(jù)不精確、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)缺乏技術(shù)與過(guò)程代表性、數(shù)據(jù)缺乏時(shí)間與地理代表性。

1.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)表示

依據(jù)ISO規(guī)定［10－12］，假設(shè)各指標(biāo)相互獨(dú)立，數(shù)據(jù)質(zhì)量應(yīng)包含5個(gè)方面，見表1所列。

采用目前較為常用的方法來(lái)確定數(shù)據(jù)概率分布［8］，數(shù)據(jù)質(zhì)量其總質(zhì)量中所能達(dá)到的范圍p為：

表1 數(shù)據(jù)質(zhì)量不確定性量化指標(biāo)

例如，一個(gè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量指標(biāo)值為（1，1，2，3，1），那么它的p值就等于［（8－5）／（25－5）］× 100%＝15%。由于p的取值范圍在0～1之間，當(dāng)p確定之后，根據(jù)清單數(shù)據(jù)的變化范圍，確定其概率分布。

1.3 生命周期輸入清單多元線性回歸分析模型

回歸分析是確定2種或2種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，是目前應(yīng)用最廣泛的一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)。它既可以用于探索和檢驗(yàn)自變量和因變量之間的因果關(guān)系，也可以基于自變量的取值變化來(lái)預(yù)測(cè)因變量的取值，還可以用于描述自變量和因變量之間的關(guān)系。多元線性回歸分析方法適用于分析一個(gè)因變量和多個(gè)自變量之間的關(guān)系［13］，能夠用來(lái)預(yù)測(cè)自變量變化時(shí)，因變量是如何變化的，同時(shí)也能給出預(yù)測(cè)的精度。

1.3.1 原理

假設(shè)產(chǎn)品生命周期輸入清單有i個(gè)因素，將這i個(gè)因素視為相互獨(dú)立的自變量，即X1，X2，…，Xi，則該回歸模型可以表示為：

其中，β0為回歸常數(shù)；βj為回歸系數(shù)；Xj為第j個(gè)清單變量；εj為誤差。依據(jù)（3）式，Y的不確定性可以用（4）式表示：

其中，δ（）是標(biāo)準(zhǔn)差。

1.3.2 偏回歸平方和

在多元線性回歸模型中，回歸平方和S回反映了所有回歸自變量X1，X2，…，Xi對(duì)回歸因變量Y的總影響，當(dāng)多元回歸模型中取消一個(gè)自變量Xi后，回歸平方和S回減少的部分，稱為這個(gè)自變量Xi對(duì)Y的偏回歸平方和Qi，即自變量Xi對(duì)Y的回歸貢獻(xiàn)。本文用偏回歸平方和來(lái)表示輸入清單數(shù)據(jù)的相對(duì)重要性和敏感性。

關(guān)于每個(gè)清單數(shù)據(jù)i在多元回歸中所起的作用大小，可通過(guò)相應(yīng)Xi的偏回歸平方和Qi來(lái)衡量。Qi表明對(duì)Y的回歸貢獻(xiàn)，Qi越大，表示相應(yīng)的Xi在回歸中對(duì)Y的作用越大；當(dāng)Qi很小時(shí)，表示相應(yīng)的Xi在回歸中所起的作用越小?？偲貧w平方和Qt＝∑Qi，表示全部Qi之和。比較每個(gè)Qi與Qt之比Si（Qi／Qt，Si∈［0，1］）值的大小，可得出各清單數(shù)據(jù)的相對(duì)重要性和敏感性，即

1.3.3 輸入清單多元回歸分析步驟

（1）確定產(chǎn)品生命周期輸入清單數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量打分并計(jì)算其p值，依據(jù)其變化范圍確定數(shù)據(jù)的概率分布。

（2）將已確定的清單輸入作為自變量，依據(jù)各數(shù)據(jù)概率分布獲得足夠的數(shù)據(jù)，并以此做相關(guān)回歸分析，設(shè)定理論模型。

（3）設(shè)定理論模型與確定變量后，需對(duì)各變量之間的關(guān)系進(jìn)行分析，采用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS，用逐步回歸分析方法計(jì)算建立清單數(shù)據(jù)回歸模型，并對(duì)回歸模型進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)。

（4）依據(jù)（4）式可以得出Y的總的不確定性，并用各變量偏回歸平方和所占總偏回歸平方和比例參數(shù)Si來(lái)表示各變量的相對(duì)重要性。

2 方法應(yīng)用

2.1 洗碗機(jī)生命周期數(shù)據(jù)質(zhì)量表示

將洗碗機(jī)所有輸入數(shù)據(jù)考慮在內(nèi)，模型包含17個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)量值，見表2所列。依據(jù)相關(guān)資料，將洗碗機(jī)的使用壽命設(shè)為15 a，且其電能消耗包括生產(chǎn)制造階段的消耗和使用階段的消耗，由于采用的電能都是火力發(fā)電，因此將2部分能耗合并。假設(shè)數(shù)據(jù)間相互獨(dú)立。

表2 洗碗機(jī)清單數(shù)據(jù)及其質(zhì)量

2.2 數(shù)據(jù)不確定性分析

依據(jù)上述方法確定數(shù)據(jù)概率分布，獲得足夠數(shù)據(jù)。將獲得數(shù)據(jù)應(yīng)用到逐步回歸分析中，用SPSS軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)該過(guò)程，得出回歸方程式，即

取顯著性水平α＝0.05，最后的逐步回歸結(jié)果見表3所列。

表3 回歸系數(shù)表

樣本決定系數(shù)R2＝0.925 79，F(xiàn)＝679.711＞Fα（p，n－p－1）＝19.43。由決定系數(shù)看，回歸方程高度顯著。據(jù)表3，自變量X1、X2、X3、X4、X8、X13、X16、X17對(duì)Y均有顯著影響，其中X1的p值為0.891，最大，但仍在顯著水平上。因此，由所有的統(tǒng)計(jì)信息可知，該回歸模型是有意義的。

模型一共包含8個(gè)因素：X1、X2、X3、X4、X8、X13、X16、X17，與其他因素相比，這些因素為不確定性較大的因素。依據(jù)表3和表4，比較其標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和偏回歸平方和所占比例，可得重要性排序?yàn)椋?/p>

表4 偏回歸平方和

在回歸分析結(jié)果中，得知對(duì)回歸方程結(jié)果貢獻(xiàn)較大的因素有X1、X2、X3和X4，占將近75%。因此，不銹鋼、鐵、鋼板和冷軋鋼板的數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)結(jié)果的不確定性產(chǎn)生較大的影響。而電能和水也是對(duì)結(jié)果不確定性影響較大的因素，因?yàn)橄赐霗C(jī)生命周期中電能和水的數(shù)據(jù)與其使用壽命有關(guān)，洗碗機(jī)壽命除了與產(chǎn)品本身的性能有關(guān)，還與使用習(xí)慣和使用強(qiáng)度有關(guān)。不同的使用習(xí)慣和使用強(qiáng)度會(huì)影響洗碗機(jī)的壽命，X13和X8（即ABS和紙）對(duì)結(jié)果不確定性也有較明顯的影響。由此可知，在清單分析之前，應(yīng)采取合適的方式收集8種材料的數(shù)據(jù)。

依據(jù)（4）式可以建立不確定性表達(dá)式，且其傳播用絕對(duì)誤差來(lái)表示，即

當(dāng)輸入?yún)?shù)改變時(shí)，（7）式就可以計(jì)算出最終結(jié)果的不確定性。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文將數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)方法與回歸分析方法結(jié)合，并通過(guò)洗碗機(jī)生命周期清單數(shù)據(jù)對(duì)方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，將數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)方法與回歸分析方法結(jié)合應(yīng)用到LCA中，可以很好地評(píng)定數(shù)據(jù)的不確定性和模型的可靠性。

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