Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique

6

QUANTIFICATION DESINCERTITUDES EN PRATIQUE

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.1

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

COPRESIDENTS, EDITEURS ET EXPERTS
Coprésidents de la Réunion d’experts sur les méthodologies
intersectorielles pour l’analyse des incertitudes et la qualité desinventaires
Taka Hiraishi (Japon) et Buruhani Nyenzi (Tanzanie)

CHEF DE REVISION
Richard Odingo (Kenya)

Group d’experts : Quantification des incertitudes en pratique
COPRESIDENTS
Jim Penman (Royaume-Uni) et Semere Habetsion (Érythrée)

AUTEURS DU RAPPORT DE REFERENCE
Kay Abel (Australie), Simon Eggleston (Royaume-Uni), et Tinus Pullus (Pays-Bas)

CONTRIBUTEURS
Simon Eggleston (Royaume-Uni), Christopher Frey (États-Unis), Kari Gronfors (Finlande), Niklas Höhne(Secrétariat de la CCNUCC), Charles Jubb (Australie), Katarina Mareckova (République slovaque), Jeroen
Meijer (GIEC-NGGIP/TSU), Frank Neitzert (Canada), Todd Ngara (Zimbabwe), Tinus Pulles (Pays-Bas),
Emmanuel Rivière (France), Arthur Rypinski (États-Unis), Martiros Tsarukyan (Arménie), et Peter Zhou
(Botswana)

6.2

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique

Table des matières
6 QUANTIFICATION DES INCERTITUDES EN PRATIQUE
6.1 VUE D'ENSEMBLE............................................................................................................................. 6.5
6.2 IDENTIFICATION DES INCERTITUDES......................................................................................... 6.6
6.2.1

Incertitudes associées à la surveillance continue des émissions................................................ 6.6

6.2.2

Incertitudes associées à la détermination directe des facteurs d'émission................................. 6.7

6.2.3

Incertitudes associées aux facteurs d'émission fournis par des références publiées.................. 6.7

6.2.4

Incertitudes associées aux données sur les activités.................................................................. 6.8

6.2.5

Opinion d'experts ...................................................................................................................... 6.9

6.3 METHODES POUR LA COMBINAISON DES INCERTITUDES.................................................. 6.13
6.3.1

Comparaison entre les niveaux et choix méthodologique....................................................... 6.14

6.3.2

Niveau 1 – Estimation des incertitudes par catégorie de source avec hypothèsede simplification...................................................................................................................... 6.14

6.3.3

Agrégation et présentation de Niveau 1 .................................................................................. 6.19

6.4 NIVEAU 2 – ESTIMATION DES INCERTITUDES PAR CATEGORIE DE SOURCE PAR
L'ANALYSE MONTE CARLO ........................................................................................................ 6.19
6.4.1

Incertitude des tendances de Niveau 2 .................................................................................... 6.22

6.4.2

Présentation de l'analyse des incertitudes de Niveau 2 ........................................................... 6.23

6.5 CONSIDERATIONS PRATIQUES RELATIVES A L'UTILISATION DE LA SIMULATIONMONTE CARLO................................................................................................................................ 6.25
6.5.1

Spécification des distributions de probabilité pour des données d'entrée d'inventaire............ 6.25

6.5.2

Quantité de travail nécessaire pour caractériser l'incertitude des données d'entréed'un inventaire ......................................................................................................................... 6.26

6.5.3

Choix d'une technique de simulation et d'une taille d'échantillon de simulation .................... 6.27

6.5.4

Dépendance et corrélation pour les données d'entrée des inventaires..................................... 6.27

6.5.5

La corrélation importe-t-elle ?................................................................................................. 6.28

6.5.6

Quelques méthodes à utiliser dans le cas de dépendances ou de corrélations......................... 6.28

6.5.7

Spécification de la corrélation dans les données d'entrée des inventaires............................... 6.28

6.5.8

Analyse des données de sortie des inventaires........................................................................ 6.28

6.5.9

Incitation à utiliser des techniques appropriées....................................................................... 6.28

6.6 CONCLUSION................................................................................................................................... 6.28
APPENDICE 6A.1 DERIVATION DE LA FORMULE AU TABLEAU 6.1 (NIVEAU 1) ..................... 6.30
APPENDICE 6A.2 EXEMPLE DE CALCUL D'INCERTITUDE DE NIVEAU 1................................... 6.33
REFERENCES............................................................................................................................................ 6.35

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.3

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

FiguresFigure 6.1

Illustration de la méthode Monte Carlo......................................................................... 6.21

Figure 6.2

Exemple de graphes de fréquence des résultats d'une simulation Monte Carlo ............ 6.22

Figure 6.3

Diagramme de calculs pour l'analyse Monte Carlo des émissions absolues et de latendance pour une catégorie de source individuelle, estimées en multipliant lefacteur d'émission par un taux d'activité........................................................................ 6.23

Tableaux

6.4

Tableau 6.1

Calcul et présentation des incertitudes de Niveau 1...................................................... 6.17

Tableau 6.2

Présentation des incertitudes de Niveau 2..................................................................... 6.25

Tableau 6.3

Exemple de calcul et de présentation des incertitudes de Niveau 1 .............................. 6.33

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique

6 QUANTIFICATION DESINCERTITUDES EN PRATIQUE
6.1

VUE D’ENSEMBLE

Le présent chapitre décrit les bonnes pratiques en matière d’estimation et de présentation des incertitudes
associées aux estimations annuelles des émissions, et aux tendances des émissions dans le temps. Il identifie les
types d’incertitudes du point de vue de l’utilisateur de l’inventaire et présente des méthodes cohérentes pourobtenir l’opinion d’experts. Il décrit deux niveaux méthodologiques permettant de combiner les incertitudes
associées aux catégories de source afin d’obtenir une estimation des incertitudes pour les émissions nationales
totales, et présente un exemple d’application de la méthode de Niveau 1.
Le présent chapitre est conforme aux recommandations en matière de bonnes pratiques décrites aux Chapitres 2
à 5, aux principes généraux examinés à l’Appendice 1, Base conceptuelle pour l’analyse de l’incertitude, et aux
chapitres consacrés au choix méthodologique (Chapitre 7, Choix de méthode et recalculs) et à l’assurance et aucontrôle de la qualité AQ/CQ (Chapitre 8, Assurance de la qualité et contrôle de la qualité).
L’estimation des incertitudes est un élément essentiel d’un inventaire complet sur les émissions de gaz à effet de serre.
L’analyse des incertitudes ne vise pas à contester la validité des estimations de l’inventaire, mais a pour but d’aider àdonner des priorités aux mesures nécessaires pour améliorer l’exactitude des futurs inventaires, et de faciliter la prisede décisions en matière de choix méthodologique, comme indiqué au Chapitre 7, Choix de méthode et recalculs. Les
utilisateurs d’inventaires savent que, pour la plupart des pays et des catégories de source, les estimations d’émissions
de gaz à effet de serre sont raisonnablement exactes. Cependant, les inventaires nationaux établis conformément aux
Lignes directrices du GIEC incluront en général un large éventail d’estimations d’émissions, depuis des donnéescomplètes sur les émissions de certains produits chimiques synthétiques, soigneusement mesurées et prouvées,jusqu’à des estimations d’ordre de grandeur de flux d’oxyde nitreux (N2O), extrêmement variables, imputables aux
sols et aux voies d’eau.
Les estimations des inventaires peuvent être utilisées à des fins multiples. Dans certains cas, seuls les totaux
nationaux seront importants, alors que dans d’autres cas des données détaillées par gaz à effet de serre et parcatégorie de source seront importantes. Pour pouvoir utiliser les données dans le but recherché, les utilisateurs
doivent pouvoir comprendre la fiabilité réelle de l’estimation totale et de ses composants. Par conséquent, lesméthodes d’évaluation des incertitudes doivent être pratiques, scientifiquement valables, suffisamment robustes
pour être appliquées à diverses catégories de source, méthodes et circonstances nationales, et présentées sous une
forme compréhensible pour les utilisateurs non spécialistes.
Nombre de raisons peuvent expliquer les différences entre les émissions et absorptions réelles et les valeurs
calculées dans un inventaire national. Ces raisons sont examinées plus en détail à l’Appendice 1. Si certaines
sources d’incertitude (à savoir, erreur d’échantillonnage ou manque de fiabilité des instruments de mesure)
peuvent produire des estimations de la plage d’erreur potentielle bien définies et aisément caractérisées, d’autres,
par contre, peuvent être bien plus difficiles à caractériser. Le présent chapitre décrit comment prendre en compte
les incertitudes statistiques bien définies et les données moins spécifiques caractéristiques d’autres formesd’incertitude, et comment combiner cette information pour obtenir une caractérisation de l’incertitude del’ensemble de l’inventaire et de ses composants.
Théoriquement, les estimations d’émissions et les plages d’incertitude seront obtenues à partir de mesuresspécifiques à la source. Étant donné qu’en pratique on ne peut pas mesurer ainsi chaque source d’émission, lesestimations sont souvent basées sur les caractéristiques connues de sources typiques jugées représentatives de lapopulation. Cette méthode introduit d’autres incertitudes car elle suppose que les populations de ces sources secomportent, en moyenne, comme les sources mesurées. Dans certains cas, les données disponibles pour ces
sources typiques seront suffisantes pour permettre de déterminer empiriquement la distribution de l’incertitude.
Mais en pratique on devra fréquemment avoir recours à des experts pour définir les plages d’incertitude.
Dans ce cas, une façon pragmatique d’obtenir des estimations quantitatives de l’incertitude consiste à utiliser les
meilleures estimations disponibles, une combinaison des données mesurées disponibles et l’opinion d’experts. On
peut donc appliquer les méthodes décrites dans le présent chapitre avec les plages d’incertitude spécifiques à lacatégorie de source décrites aux chapitres 2 à 5, tout en intégrant les nouvelles données empiriques disponibles. Le
présent chapitre décrit également des méthodes permettant d’obtenir l’opinion d’experts de façon à réduire le risquede biais, et comment combiner les incertitudes des facteurs d’émission et des données sur les activités pour

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.5

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

estimer les incertitudes de la catégorie de source et les incertitudes totales des inventaires, ainsi que l’incertitude
des tendances.
Le présent chapitre fait appel à deux importantes notions statistiques, à savoir la fonction de densité de probabilité etles limites de confiance, définies à l’Appendice 3, Glossaire, et examinées plus en détail à l’Appendice 1, Baseconceptuelle pour l’analyse de l’incertitude. Succinctement, la fonction de densité de probabilité décrit la plage et laprobabilité relative de valeurs possibles. Les limites de confiance indiquent la plage à l’intérieur de laquelle, selon
une probabilité spécifiée, la valeur sous-jacente d’une quantité incertaine devrait se trouver. Cette plage est diteintervalle de confiance. Les Lignes directrices du GIEC suggèrent d’utiliser un intervalle de confiance de 95
pour cent, qui est l’intervalle qui a 95 pour cent de probabilité de contenir la vraie valeur inconnue.
L’analyse des incertitudes décrite ici n’inclut pas les incertitudes associées aux Potentiels de réchauffement
global (PRG). Pour ce qui est des présentations, les valeurs de PRG adoptées à la Troisième session de laConférence des parties de la convention-cadre des Nations unies sur les changements climatiques deviennent en fait
des facteurs de pondération fixes. Mais on doit se souvenir qu’en réalité ces valeurs présentent des incertitudes
significatives, qui devront être prises en compte par une évaluation d’ensemble des émissions totales équivalentes.

6.2

IDENTIFICATION DES INCERTITUDES

L’incertitude estimée des émissions imputables à des sources individuelles (centrales, véhicules à moteur, bovins
laitiers, etc.) dépend soit des caractéristiques des instruments, de la fréquence de l’étalonnage et del’échantillonnage des mesures directes, soit (plus fréquemment) d’une combinaison des incertitudes des facteursd’émission pour des sources typiques et des données sur les activités correspondantes. Les incertitudes relatives
aux facteurs d’émission et aux données sur les activités devront être décrites à l’aide de fonctions de densité deprobabilité. Si l’on dispose de données, on déterminera empiriquement la forme de la fonction de densité deprobabilité ; en l’absence de données, on devra obtenir l’opinion d’experts, conformément aux directives
figurant à la Section 6.2.5, Opinion d’experts, ci-dessous. Les Sections 6.2.1 à 6.2.4 (ci-dessous) présentent desexemples de situations typiques pour plusieurs cas de figure quant à la disponibilité des données. Ces soussections sont classées par ordre de désirabilité pour l’évaluation des incertitudes.
Le choix de l’algorithme d’estimation a une incidence sur les incertitudes, ce qui est reflété dans les bonnes
pratiques où des méthodes de niveau supérieur (si elles sont appliquées correctement) seront généralement
associées à des niveaux d’incertitude moins élevés. En général, les incertitudes associées aux choix du modèle
seront reflétées dans les plages d’incertitude calculées et utilisées dans le contexte du modèle choisi.

6.2.1

Incertitudes associées à la surveillance
continue des émissions

Bien que relativement rare, la surveillance continue des émissions est en général conforme aux bonnes pratiques
spécifiques à la catégorie de source. Dans ce cas, on peut déterminer directement la fonction de densité deprobabilité, et donc l’incertitude des émissions avec des limites de confiance de 95 pour cent. Unéchantillonnage représentatif exige un montage et un fonctionnement du matériel de mesure conformes aux
principes et références d’assurance et de contrôle de la qualité indiqués au Chapitre 8, auquel cas il n’y aura
probablement pas de corrélation interannuelle des erreurs. Par conséquent, la fonction de densité de probabilitéde la différence entre les émissions pour deux années (l’incertitude de la tendance) sera simplement liée aux
fonctions de densité de probabilité des émissions annuelles. En supposant que les deux fonctions de densité deprobabilité sont normales, la fonction de densité de probabilité de la différence des émissions sera elle aussi
normale avec :ÉQUATION 6.1
moyenne = µ1 – µ2

ÉQUATION 6.2
écart type = (σ12 + σ22)1/2
où µ1 et µ2 sont les valeurs moyennes des émissions pour les années t1 et t2, et σ1 et σ2 sont les écarts moyens desfonctions de densité de probabilité des émissions pour les années t1 et t2. Les limites de confiance de 95 pour cent

6.6

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique(cette fois de la moyenne ou la différence entre les moyennes) seront données par plus ou moins environ deux écarts
type.1

6.2.2

Incertitudes associées à la détermination
directe des facteurs d’émission

Dans certains cas, on peut disposer de mesures d’émissions périodiques pour un site. Si ces mesures peuvent être liéesà des données sur les activités représentatives, ce qui est naturellement crucial, on peut déterminer un facteurd’émission spécifique au site, ainsi qu’une fonction de densité de probabilité associée représentative des émissions
annuelles.
Cette détermination peut s’avérer être une tâche complexe. Pour obtenir la représentativité, on devra peut-être
partitionner (ou stratifier) les données afin de refléter des conditions d’exploitation typiques. Par exemple :•Le démarrage et l’arrêt peuvent donner des taux d’émission différents de ceux des données sur les activités.
Dans ce cas, les données devront être partitionnées, avec des facteurs d’émission et des fonctions de densitéde probabilité séparés obtenus pour des conditions de régime normal, démarrage et arrêt.

•Les facteurs d’émission peuvent dépendre de la charge. Dans ce cas, on devra peut-être stratifier l’estimationdes émissions totales et l’analyse des incertitudes pour tenir compte de la charge, exprimée, par exemple, en
pourcentage de la pleine capacité. Ceci pourra être obtenu, par exemple, par analyse de la régression et par desdiagrammes de dispersion du taux d’émission par rapport à des variables de contrôle probables (émissions par
rapport à la charge), la charge devenant une composante des données sur les activités requises.

•

Des mesures effectuées à d’autres fins peuvent ne pas être représentatives. Des mesures du méthane, parexemple, effectuées pour des raisons de sécurité dans des mines de charbon et des décharges contrôlées
peuvent ne pas refléter la totalité des émissions. Dans ce cas, on devra estimer le rapport entre les données
mesurées et les émissions totales pour analyser l’incertitude.

Si l’échantillon de données est assez grand, on peut se baser sur des tests de qualité d’ajustement statistiques type,ainsi que sur l’opinion d’experts, pour choisir la fonction de densité de probabilité pour décrire la variabilité desdonnées (partitionnées au besoin) et la façon de la paramétrer. Mais, dans de nombreux cas, le nombre de mesurespermettant de tirer des conclusions sur l’incertitude est faible. En général, à condition qu’il y ait au moins trois
points de données, et que les données soient un échantillon aléatoire représentatif de la quantité examinée, on peututiliser des méthodes statistiques pour estimer les valeurs des paramètres de nombreuses distributions à deuxparamètres (normale, log-normale) permettant de décrire la variabilité de l’ensemble de données (Cullen et Frey,
1999, pp. 116-117). Dans le cas de petits échantillons, les estimations paramétriques seront entachées d’incertitudeélevée, ce qui devra être reflété dans la quantification de l’incertitude à utiliser dans l’inventaire d’émissions. De
plus, normalement, les méthodes statistiques ne sont pas fiables pour ce qui est de la différenciation de la qualitéd’ajustement d’autres distributions paramétriques pour de très petits échantillons (Cullen et Frey, 1999, pp. 158159). On doit donc être très circonspect lors du choix d’une distribution paramétrique appropriée pour un très petit
ensemble de données. Dans les cas où le coefficient de variation est inférieur à 0,3 environ, une distribution normale
peut être une supposition raisonnable (Robinson, 1989). Lorsque le coefficient de variation est élevé et la quantité
non-négative, une distribution à biais positif, de type distribution log-normale, peut être appropriée. Des conseils surle choix des distributions figurent à l’Appendice 1, Base conceptuelle pour l’analyse de l’incertitude, et l’utilisation
de l’opinion d’experts dans ce contexte est indiquée à la Section 6.2.5, Opinion d’experts, ci-dessous.

6.2.3

Incertitudes associées aux facteurs d’émission
fournis par des références publiées

En l’absence de données spécifiques au site, en général, conformément aux bonnes pratiques, on estimera lesémissions à l’aide de facteurs d’émission obtenus à partir de références, conformément aux Lignes directrices du
GIEC et aux recommandations en matière de bonnes pratiques spécifiques à la catégorie de source décrites aux
Chapitres 2 à 5. Ces facteurs auront été mesurés dans des circonstances particulières jugées typiques. Des
incertitudes seront associées aux mesures d’origine, ainsi qu’à l’utilisation des facteurs dans des circonstances
autres que celles associées aux mesures d’origine. Une des fonctions clés des recommandations pour chaquecatégorie de source est de guider le choix des facteurs d’émission pour réduire le plus possible cette deuxième
1 Pour des échantillons de taille inférieure à 30 environ, on utilisera une distribution t de Student pour estimer les intervalles de confiance.

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.7

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

source d’incertitude. Ces recommandations indiquent également, dans la mesure du possible, les plagesd’incertitude probablement associées à l’emploi de ces facteurs.
Dans le cas de l’utilisation de ces facteurs d’émission, les estimations des incertitudes devront être basées sur :•Recherches d’origine, y compris des données spécifiques au pays. Pour des facteurs d’émission basés surdes mesures, les données fournies par le programme de mesures d’origine peuvent permettre d’évaluerl’incertitude, voire la fonction de densité de probabilité. Des programmes de mesures bien conçus fourniront
des échantillons de données pour tous les types d’installations et leur entretien, leur taille et leur âge, ce qui
permettra d’utiliser directement les facteurs et leurs incertitudes. Dans d’autres cas, on devra obtenirl’opinion d’experts pour extrapoler, à partir des mesures, pour l’ensemble de la population végétale danscette catégorie de source/puits particulière.

•

Recommandations en matière de bonnes pratiques. Pour la plupart des facteurs d’émission, desrecommandations en matière de bonnes pratiques spécifiques à la catégorie de source présentent desestimations par défaut des incertitudes à utiliser en l’absence d’autres données. Sauf indication contraire, on
suppose que les fonctions de densité de probabilité sont normales. Cependant, l’organisme chargé del’inventaire devra évaluer la représentativité des valeurs par défaut pour son propre cas. Si l’on juge quel’estimation par défaut n’est pas représentative et que la catégorie de source est importante pour l’inventaire,on devra établir de meilleures hypothèses basées sur l’opinion d’experts.
Un facteur d’émission qui sur- ou sous-estime les émissions pour l’année de référence fera probablement demême pour les années suivantes. Par conséquent, les incertitudes résultant des facteurs d’émission auront
tendance à être corrélées dans le temps.

6.2.4

Incertitudes associées aux données sur lesactivitésFréquemment, les données sur les activités sont plus étroitement liées à l’activité économique que les facteursd’émission. Il existe souvent des incitations par les prix et des exigences fiscales bien établies à la base d’une
comptabilité exacte de l’activité économique. De ce fait, les données sur les activités présentent en général desincertitudes moins élevées et une corrélation interannuelle plus faible. Les données sur les activités sont souvent
compilées et publiées périodiquement par des organismes nationaux de statistiques, lesquels peuvent avoir déjàévalué les incertitudes associées à leurs données dans le cadre de leurs procédures de collecte de données. Ces
incertitudes peuvent permettre de déterminer des fonctions de densité de probabilité. Cette information n’étant
pas nécessairement publiée, les bonnes pratiques consistent à contacter directement ces organismes. Étant donné
qu’en général, les données sur les activités économiques ne sont pas collectées dans le but d’évaluer lesémissions de gaz à effet de serre, on devra évaluer l’applicabilité des données avant de les utiliser.
Des exemples de questions génériques et spécifiques susceptibles de se présenter à propos de la couverture,représentativité et possibilité de répéter la méthode d’une année à l’autre figurent ci-dessous :•Interprétation des différences statistiques. En général, les différences statistiques du bilan énergétiquereprésentent une différence entre la quantité de combustibles primaires présentée et la quantité decombustibles identifiés dans les catégories « consommation finale » et « en transformation ». Elles peuvent
donner une indication de l’ampleur des incertitudes des données, en particulier pour les longues séries
temporelles.

•

Interprétation des bilans énergétiques. Les données de production, d’utilisation et d’importations/exportations
devront être cohérentes. Si ce n’est pas le cas, cela peut donner une indication sur les incertitudes.

•

Vérifications par comparaison. On peut quelquefois comparer deux types de données sur les activités pourune même source afin d’obtenir une indication des plages d’incertitude. Par exemple, la somme de la
combustion de carburant par les véhicules doit correspondre à la somme par type de véhicule du produit devéhicule-km multiplié par le rendement de la combustion de carburant.

•

Nombres et types de véhicules. Certains pays disposent de bases de données détaillées sur les
immatriculations de véhicules, avec des données sur les véhicules par types, âge, carburant et technologie decontrôle des émissions, qui peuvent toutes être importantes pour un inventaire ascendant détaillé desémissions de méthane (CH4) et d’oxyde nitreux (N2O) imputables à ces véhicules. D’autres pays ne
disposent pas d’informations aussi détaillées, ce qui tendra à augmenter l’incertitude.

•

Transport transfrontières illégal de carburant. Ce transport illégal peut être considérable et produire unbiais dans les données sur les activités. La consommation apparente et la somme de l’utilisation de carburantpar secteur peuvent être comparées dans le cadre d’une vérification par comparaison.

6.8

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6•

Quantification des incertitudes en pratique

Combustibles issus de la biomasse. En l’absence de marchés officiels pour ces combustibles, les estimations
de consommation peuvent être bien moins exactes que pour les combustibles en général.

•Données sur la population animale. L’exactitude dépendra de l’étendue et de la fiabilité des recensements
nationaux et des méthodes d’enquêtes, et il peut y avoir des principes et règles de comptabilité différents
pour les animaux dont la durée de vie est inférieure à un an.
L’organisme chargé de l’inventaire peut également entreprendre des recherches spécialisées pour collecterd’autres données sur les activités, en accord avec les bonnes pratiques pour l’octroi de priorités pour les
recherches sur les catégories de source clés (c’est-à-dire les catégories ayant un effet significatif sur l’inventaire
total de gaz à effet de serre direct d’un pays pour ce qui est du niveau absolu des émissions, de la tendance desémissions ou des deux : voir Chapitre 7, Choix de méthode et recalculs, Section 7.2, Détermination descatégories de sources clés).
Les fonctions de densité de probabilité associées aux données sur les activités peuvent être difficiles à évaluer.
Les procédures décrites au présent chapitre devront être appliquées aux informations disponibles, conformément
aux conseils sur l’interprétation de l’opinion d’experts dans la section suivante.

6.2.5

Opinion d’experts

En l’absence de données empiriques, les estimations de l’incertitude des facteurs d’émission ou des mesuresd’émissions directes devront être basées sur l’opinion d’experts. Les estimations de l’incertitude des données surles activités seront souvent basées sur l’opinion d’experts, vérifiées dans la mesure du possible par desvérifications par comparaison comme celles décrites dans la section précédente.
Les experts sont des personnes ayant des compétences ou des connaissances spéciales dans un domaine
particulier. Une opinion est le fait de parvenir à une estimation ou à une conclusion à partir de l’informationprésentée à l’expert ou dont il dispose. Le choix d’experts appropriés est important en ce qui concerne lesdonnées des inventaires d’émissions pour lesquelles on doit estimer l’incertitude.
Dans le cas présent, l’opinion d’expert a pour objet de déterminer une fonction de densité de probabilité, en
tenant compte d’informations pertinentes telles que :•La source d’émission est-elle semblable à d’autres sources ? Dans quelle mesure l’incertitude est-elle
probablement comparable ?

•Le processus d’émission est-il bien compris ? A-t-on identifié toutes les sources possibles d’émission ?

•Y a-t-il des limites physiques à la variation du facteur d’émission ? À moins d’être réversibles, les émissions
dues au processus ne peuvent pas être inférieures à zéro, ce qui peut limiter une très large plaged’incertitude. Des facteurs relatifs au bilan massique ou autres données du processus peuvent créer une
limite maximale pour les émissions.

•Les émissions correspondent-elles aux concentrations atmosphériques ? Les émissions sont reflétées dansles concentrations atmosphériques à des échelles spécifiques au site et à des échelles plus grandes, ce qui
peut, ici aussi, limiter les taux d’émission.
Il est nécessaire d’obtenir l’opinion d’experts, même si l’on applique des méthodes statistiques classiques aux
ensembles de données, étant donné que l’on doit juger si les données sont un échantillon aléatoire représentatif
et, dans l’affirmative, choisir les méthodes d’analyse des données. Ceci pourra nécessiter une opinion en matièrede méthodes et de statistiques. Une interprétation sera particulièrement nécessaire pour les ensembles dedonnées de petite taille, à biais élevé ou censurés.2 Le terme sollicitation de l’opinion d’experts désigne lesméthodes officielles pour obtenir des données en consultant des experts.

POSSIBILITES DE BIAIS LIES A L’ÉLICITATION DE L’OPINION D’EXPERTS
Dans la mesure du possible, on utilisera des protocoles appropriés pour obtenir l’opinion d’experts à propos del’incertitude. Après identification des experts, on établira des protocoles de sollicitation conçus pour supprimer
les biais susceptibles d’être introduits par les méthodes générales (intitulées quelquefois règles heuristiques)utilisées par les experts pour formuler des opinions sur l’incertitude.
Les règles heuristiques peuvent introduire les biais inconscients courants suivants :•Biais de disponibilité. Base l’opinion sur des résultats dont on se souvient le plus facilement.

2 Dans ces cas, il peut être utile d’envisager une méthode numérique, telle que la méthode bootstrap, pour caractériser les

distributions d’échantillonnage. Des méthodes de caractérisation des distributions d’échantillonnage pour la moyenne sontdécrites par Cullen et Frey (1999), Frey et Rhodes (1996), et Frey et Burmaster (1999).

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.9

Quantification des incertitudes en pratique•

Chapitre 6

Biais de représentativité. Base l’opinion sur des données et une expérience limitées, sans tenir compte
complètement des preuves pertinentes.

•

Biais d’ancrage et d’ajustement. Fixe une valeur particulière dans une plage de valeurs et effectue desajustements insuffisants à partir de celle-ci lors de l’estimation de l’incertitude.
Pour contrebalancer les deux premières sources de biais, les protocoles de sollicitation devront inclure un
examen des preuves pertinentes. Pour contrebalancer la troisième source de biais, il est important de demander àl’expert de formuler d’abord une opinion sur les valeurs extrêmes, avant de formuler une opinion sur les valeurs
centrales d’une distribution. Lorsqu’un expert donne une plage de valeurs trop étroite, on parle de confianceexcessive. Selon Morgan et Henrion (1990), la sous-estimation systématique des incertitudes par les experts est
fréquente. Il est souhaitable d’éviter une confiance excessive afin de ne pas sous-estimer l’incertitude réelle.
Il existe d’autres possibilités de biais, plus conscients, notamment :•Biais motivationnel. L’expert souhaite influencer un résultat ou éviter des contradictions avant de formuler
une opinion sur une question.

•

Biais d’expert. Lié au désir d’un expert non qualifié d’apparaître comme un véritable expert dans ledomaine examiné. En général, ce biais est à l’origine d’estimations d’incertitude entachées d’une confianceexcessive.

•

Biais de gestion. Situation dans laquelle un expert formule des opinions qui répondent à des objectifs degestion plutôt que des opinions reflétant l’état réel des connaissances à propos des données d’un inventaire.

•

Biais de sélection. Se produit lorsque l’organisme chargé de l’inventaire choisit l’expert qui lui dira ce qu’ilsouhaite entendre.
La meilleure façon d’éviter ces biais est de choisir les experts avec le plus grand soin.

On peut obtenir l’opinion d’experts en faisant appel à des particuliers ou à des groupes. Les groupes peuventêtre utiles pour l’échange de connaissances et peuvent donc avoir un rôle lors des phases de motivation,
structuration et conditionnement de la sollicitation. Mais les dynamiques des groupes peuvent générer d’autres
biais, et il est donc préférable d’obtenir l’opinion d’experts individuels.

PROTOCOLE DE SOLLICITATION DE L’OPINION D’EXPERTS
Le protocole Stanford/SRI est un exemple connu de protocole de sollicitation de l’opinion d’experts. Ses quatre
phases sont décrites ci-dessous, et un exemple de son utilisation est présenté dans l’Encadré 6.1, Bref exemple
d’opinion d’expert détaillée.
•

Motivation : Établir un rapport avec l’expert, et décrire le contexte de la sollicitation. Expliquer la méthodede sollicitation à utiliser et les raisons sous-jacentes à sa conception. Expliquer également à l’expert les biais
les plus courants et identifier les risques de biais de la part de l’expert.

•

Structuration : Définir clairement les quantités pour lesquelles on souhaite obtenir une opinion, y compris,
par exemple, l’année et le pays, la catégorie de source d’émission, la moyenne temporelle à utiliser (un an),l’accent mis sur l’incertitude dans la valeur moyenne des facteurs d’émission, et la structure du modèled’inventaire d’émissions. Identifier clairement les facteurs relatifs aux conditions et aux hypothèses (lesémissions devront être pour des conditions typiques moyennées sur une année, etc.).

•

Conditionnement : En collaboration avec l’expert, identifier la totalité des données, modèles et théories
pertinentes concernant la quantité pour laquelle on souhaite obtenir l’opinion de l’expert.

•

Codage : Demander l’opinion de l’expert à propos de l’incertitude. La section suivante sur le codage décrit
d’autres méthodes utilisables.

•

Vérification : Analyser la réponse de l’expert et informer l’expert sur les décisions prises au sujet de son
opinion. Le codage correspond-il vraiment à ce que l’expert voulait dire ? L’opinion de l’expert contientelle des contradictions ?

METHODES DE CODAGE DE L’OPINION D’EXPERTS
Les méthodes de codage à utiliser dépendront du degré de familiarité de l’expert en ce qui concerne lesdistributions de probabilité. Les méthodes ci-dessous sont utilisées le plus fréquemment :•6.10

Valeur fixe : Estime la probabilité pour qu’une valeur soit supérieure (ou inférieure) à une valeur arbitraire ;répétée en général trois ou cinq fois. Par exemple, quelle est la probabilité pour qu’un facteur d’émission
soit inférieur à 100 ?

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique•

Probabilité fixe : Estime la probabilité pour qu’une valeur associée à une probabilité spécifiée soit
supérieure (ou inférieure). Par exemple, quel est le facteur d’émission tel qu’il n’y ait qu’une probabilité de2,5 pour cent (ou 1 chance sur 40) que le facteur d’émission puisse être inférieur (ou supérieur) à cette valeur ?

•Méthode par intervalle : Cette méthode est axée sur la médiane et les quartiles. On demandera à l’expert,
par exemple, de choisir une valeur pour le facteur d’émission telle qu’il y ait la même probabilité pour que
le facteur d’émission réel soit supérieur ou inférieur à cette valeur. On obtient ainsi la médiane. L’expert
divisera ensuite la plage inférieure en deux fichiers pour qu’à son avis il y ait la même probabilité(probabilité de 25 pour cent) pour que le facteur d’émission puisse être dans un des fichiers ; ceci étant
répété pour la plage supérieure de la distribution. En dernier lieu, des méthodes de probabilité fixe ou devaleurs fixes pourront être utilisées pour solliciter des opinions pour les valeurs extrêmes.

•Représentations graphiques : L’expert trace une représentation graphique de ses propres distributions. Cetteméthode doit être utilisée avec prudence, certains experts étant trop sûrs d’eux pour ce qui est de lacompréhension des distributions de probabilité.
ENCADRE 6.1
BREF EXEMPLE D’OPINION D’EXPERT DETAILLEE
Supposons que l’organisme chargé de l’inventaire a identifié un expert pour les émissions deméthane imputables à des centrales, et souhaite obtenir son opinion sur l’incertitude des émissions
annuelles moyennes pour cette catégorie de source. Dans le cadre de la phase de motivation,l’organisme a expliqué à l’expert le but général de l’analyse et précisé le protocole de sollicitation
à utiliser. Lors de la phase de structuration, l’organisme collabore avec l’expert pour établir leprotocole de sollicitation spécifique. Par exemple, même si l’organisme ne souhaite qu’uneestimation de l’incertitude annuelle moyenne, l’expert peut déclarer préférer fournir des opinions
séparées pour le fonctionnement au démarrage, en charge partielle et en pleine charge pour lacentrale et préciser que ces opinions devront être pondérées pour fournir l’incertitude combinéepour une moyenne annuelle. Après structuration du problème, l’organisme examine les
informations destinées à l’expert et pertinentes pour l’évaluation, telles que des mesures effectuées
pour des centrales de même type ou d’autres sources de combustion. Lors de la phase desollicitation, l’organisme peut demander à l’expert de fournir une valeur supérieure telle qu’il n’y
ait qu’une chance sur 40 (probabilité de 2,5 pour cent) d’obtenir une valeur supérieure. Après
obtention de cette valeur, l’organisme demande à l’expert d’expliquer la logique à la base de cetteestimation, telle que le scénario de fonctionnement dans la centrale susceptible de produire un tauxd’émission aussi élevé. Le processus peut être ensuite répété pour la plage de valeurs inférieures,
et peut-être pour la médiane, le 25e centile et le 75e centile. On peut associer des questions devaleurs fixes et de probabilités fixes. L’organisme devra tracer ces valeurs sur un graphe afind’identifier et corriger toute contradiction pendant la collaboration avec l’expert. Lors de la phasede vérification, l’organisme s’assurera que l’expert est d’accord avec la représentation de son
opinion. L’organisme peut voir également comment l’expert réagit à la possibilité de valeursextérieures à l’intervalle pour lequel des opinions ont été présentées, afin de s’assurer qu’il n’y apas de confiance excessive.

Parfois une plage de valeurs constituera la seule opinion d’experts disponible, avec peut-être indication de lavaleur la plus probable. Dans ce cas, les règles suivantes s’appliquent :•Si les experts fournissent uniquement une valeur limite supérieure et inférieure, on supposera que lafonction de densité de probabilité est uniforme et que la plage correspond à l’intervalle de confiance de 95
pour cent.

•Si les experts fournissent également la valeur la plus probable, on supposera une fonction de densité deprobabilité triangulaire utilisant les valeurs les plus probables comme mode, et on supposera que les valeurs
limites supérieures et inférieures excluent chacune 2,5 pour cent de la population. Les distributions ne
devront pas nécessairement être symétriques.

D’autres sources d’informations sur la sollicitation de l’opinion d’experts incluent Spetzler et von Holstein(1975), Morgan et Henrion (1990), Merkhofer (1987), Hora et Iman (1989), et NCRP (1996).
La subjectivité de l’opinion d’experts renforce l’importance des procédures d’assurance et de contrôle de laqualité pour améliorer la comparabilité des estimations des incertitudes entre les pays. En conséquence,l’opinion d’experts devra être documentée dans le cadre des processus d’archivage nationaux, et les organismes
chargés des inventaires sont invités à examiner l’opinion d’experts, en particulier pour les catégories de sourceclé. La documentation devra inclure :Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.11

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6•

Numéro de référence pour l’opinion ;•Date ;•

Personne(s) participant et affiliation ;•Quantité objet de l’opinion ;•Base logique de l’opinion, y compris les données prises en compte ;•Distribution de probabilité obtenue, ou plage et valeur la plus probable et distribution de probabilité inférée
ultérieurement ;•Identification des examinateurs externes ;•Résultat de tout examen externe ;•Approbation par l’organisme chargé de l’inventaire, avec indication de date et de personne.

6.12

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques deet gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6

6.3

Quantification des incertitudes en pratique

METHODES POUR LA COMBINAISON DESINCERTITUDES

Après avoir déterminé les incertitudes de la catégorie de source, on peut les combiner pour estimer l’incertitude del’ensemble de l’inventaire pour toute année et l’incertitude de la tendance générale de l’inventaire dans le temps.
L’équation de propagation d’erreur, décrite plus en détail à l’Appendice 1 du présent rapport, et à l’Appendice I
des Lignes directrices du GIEC (Instructions relatives à la présentation), permet d’obtenir deux règles pratiquespour combiner des incertitudes non corrélées, par addition et multiplication :•Règle A : Si des quantités incertaines doivent être combinées par addition, l’écart type de la somme sera la
racine carrée de la somme des carrés des écarts type des quantités ajoutées, les écarts type étant tous
exprimés en termes absolus (cette règle est exacte pour les variables non corrélées).
Avec cette interprétation, on peut obtenir une équation simple pour l’incertitude de la somme, exprimée en
pourcentage :ÉQUATION 6.3
U total =(U 1 • x 1 ) 2 + (U 2 • x 2 ) 2 + ... + (U n • x n ) 2
x 1 + x 2 + ... + x noù :Utotal est le pourcentage d’incertitude de la somme des quantités (moitié de l’intervalle de confiance de 95
pour cent divisé par le total (moyenne) et exprimé en pourcentage) ;xi et Ui sont les quantités incertaines et leurs pourcentages d’incertitude respectifs.
•

Règle B : Si des quantités incertaines doivent être combinées par multiplication, la même règle s’applique,mais les écarts type doivent tous être exprimés en fractions des valeurs moyennes appropriées (cette règle
est approximative pour toutes les variables aléatoires).
On peut également obtenir une équation simple pour l’incertitude du produit, exprimée en pourcentage :ÉQUATION 6.4
U total = U12 + U 22 + ... + U 2noù :Utotal est le pourcentage d’incertitude du produit des quantités (moitié de l’intervalle de confiance de 95
pour cent divisé par le total et exprimé en pourcentage) ;Ui est le pourcentage d’incertitude associé à chaque quantité.
L’inventaire de gaz à effet de serre est principalement la somme des produits des facteurs d’émission et desdonnées sur les activités. On peut donc utiliser les règles A et B de façon répétée pour estimer l’incertitude del’inventaire total. En pratique, les incertitudes observées dans les catégories de source de l’inventaire varient,
depuis quelques pour cent jusqu’à plusieurs ordres de grandeur, et peuvent être corrélées. Ceci ne correspondpas aux hypothèses des règles A et B selon lesquelles les variables ne sont pas corrélées à un écart type inférieur à
environ 30 pour cent de la moyenne ; dans ces cas, les Règles A et B permettent d’obtenir un résultat approximatif.
On peut également utiliser une simulation stochastique (méthode Monte Carlo) qui peut combiner les incertitudes
avec n’importe quelle distribution de probabilité, plage et structure de corrélation, à condition que ces donnéessoient suffisamment quantifiées. Deux niveaux d’analyse de l’incertitude sont donc décrits ci-dessous :•Niveau 1 : Estimation des incertitudes par catégorie de source à l’aide de l’équation de propagation d’erreur
et les Règles A et B, et combinaison simple des incertitudes par catégorie de source pour estimerl’incertitude générale pour une année et l’incertitude de la tendance.

•

Niveau 2 : Estimation des incertitudes par catégorie de source à l’aide de l’analyse Monte Carlo, suivie del’application de techniques Monte Carlo pour estimer l’incertitude générale pour une année et l’incertitudede la tendance.

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.13

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

On peut aussi utiliser l’analyse Monte Carlo de façon plus limitée dans le Niveau 1 pour combiner desincertitudes des données sur les activités et des facteurs d’émission ayant des distributions de probabilité trèslarges ou anormales, ou les deux. Cette méthode est aussi utile pour les catégories de source dans la méthode de
Niveau 1 qui sont estimées par des modèles de procédés au lieu du calcul classique « facteur d’émission
multiplié par les données sur les activités ». Le choix méthodologique est analysé à la Section 6.3.1 ci-dessous.

6.3.1

Comparaison entre les niveaux et choix
méthodologique

L’emploi de la méthode de Niveau 1 ou de Niveau 2 permettra de mieux comprendre comment des catégories desource et des gaz à effet de serre individuels contribuent à l’incertitude des émissions totales pour une année, etde la tendance interannuelle des émissions totales.
L’utilisation de la méthode de Niveau 2 pour l’inventaire du Royaume-Uni (Eggleston et al., 1998) indique quel’intervalle de confiance de 95 pour cent est asymétrique et se situe entre 7 pour cent environ au-dessous de lamoyenne et 20 pour cent au-dessus de la moyenne. La méthode de Niveau 1 (voir Appendice 6A.2, Exemple decalcul d’incertitude de Niveau 1) indique une incertitude de ±20 pour cent environ. Sachant que lesapproximations inhérentes au Niveau 1 ne permettent pas la prise en compte de l’asymétrie, cette comparaison
est encourageante. Physiquement, l’asymétrie identifiée au Niveau 2 est due au fait que la plage d’incertitude decertaines catégories de source très incertaines est limitée, étant donné que les émissions ne peuvent pas êtreinférieures à zéro. La méthode de Niveau 2 peut en tenir compte, mais non pas la méthode de Niveau 1. Pour cequi est des tendances interannuelles, l’étude de Niveau 2 par Eggleston et al. indique que l’intervalle deconfiance de 95 pour cent est à peu près symétrique et se situe entre 5 pour cent au-dessus et au-dessous de lamoyenne.3 Le résultat de Niveau 1 correspondant indique une plage de ±2 pour cent environ. La valeur de
Niveau 1 plus basse est due en partie au fait que l’estimation de la tendance portait sur la période entre 1990 et
1997, alors que l’estimation de Niveau 2 portait sur la période entre 1990 et 2010, bien que ceci n’explique pas
toutes les différences. Cependant, les deux méthodes donnent des plages similaires pour l’incertitude de latendance qui est inférieure à l’incertitude des émissions totales pour une année.
D’autres comparaisons nationales entre les méthodes seront très utiles pour améliorer la compréhension. La
méthode de Niveau 1, à base de tableurs, est facile à utiliser et ne sera pas une charge de travail supplémentaireconsidérable pour un organisme utilisant la méthode de Niveau 2. Par conséquent, à ce jour, les bonnes
pratiques pour tous les pays effectuant une analyse de l’incertitude consistent à présenter les résultats de Niveau
1, et pour tous les organismes chargés des inventaires disposant des ressources et de l’expertise nécessaires, àutiliser la méthode de Niveau 2.

6.3.2

Niveau 1 – Estimation des incertitudes parcatégorie de source avec hypothèses desimplification

L’analyse de Niveau 1 estime les incertitudes en utilisant l’équation de propagation d’erreur en deux étapes. En
un premier temps, elle utilise l’approximation de la Règle B pour combiner les plages des facteurs d’émission etdes données sur les activités par catégorie de source et gaz à effet de serre. Elle utilise ensuite l’approximationde la Règle A pour obtenir l’incertitude générale des émissions nationales et la tendance des émissions
nationales entre l’année de référence et l’année courante.
La méthode de Niveau 1 devra être mise en œuvre à l’aide du Tableau 6.1, Calcul et présentation del’incertitude de Niveau 1, qui peut être paramétré à l’aide d’un logiciel de tableurs commercial. Le tableau est
complété au niveau de la catégorie de source par des plages d’incertitude pour les données sur les activités et les
facteurs d’émission conformes aux recommandations de bonnes pratiques sectorielles aux Chapitres 2 à 5. Des
gaz différents seront entrés séparément en tant que gaz équivalents CO2 (c’est-à-dire que les émissions devrontêtre multipliées par les valeurs PRG 100-an). Les incertitudes des tendances sont estimées à l’aide de deux types
de sensibilité :3 Spécifiquement une diminution des émissions de 6 ±5 pour cent.

6.14

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique•Sensibilité de type A : la variation de la différence des émissions totales entre l’année de référence et l’année
courante, exprimée en pourcentage, résultant d’une augmentation de 1 pour cent des émissions pour une
catégorie de source et pour un gaz donnés pour l’année de référence et l’année courante.

•

Sensibilité de type B : la variation de la différence des émissions totales entre l’année de référence et l’année
courante, exprimée en pourcentage, résultant d’une augmentation de 1 pour cent des émissions pour une
catégorie de source et un gaz donnés uniquement pour l’année courante.

Conceptuellement, la sensibilité de type A résulte des incertitudes des émissions pour l’année de référence etl’année courante, alors que la sensibilité de type B résulte des incertitudes des émissions uniquement pourl’année courante. Des incertitudes à corrélation interannuelle seront associées aux sensibilités de type A, et desincertitudes sans corrélation interannuelle seront associées aux sensibilités de type B. La discussion aux Sections
6.2.1 à 6.2.4 ci-dessus suggère que les incertitudes des facteurs d’émission tendront à avoir des sensibilités detype A, alors que celles des données sur les activités tendront à avoir des sensibilités de type B. Mais il n’en sera
pas toujours ainsi et on peut appliquer des sensibilités de type A à des données sur les activités, et dessensibilités de type B aux facteurs d’émission pour refléter des circonstances nationales particulières. Lessensibilités de type A et de type B sont des simplifications introduites pour l’analyse de la corrélation.
Après calcul des incertitudes introduites dans les émissions nationales par type A et B, on peut les ajouter à
l’aide de l’équation de propagation d’erreur (Règle A) pour obtenir l’incertitude générale de la tendance.
Les colonnes du Tableau 6.1, Calcul et présentation de l’incertitude de Niveau 1, sont intitulées de A à Q etcontiennent les informations suivantes :•A et B indiquent la catégorie de source du GIEC et le gaz à effet de serre.

•

C et D indiquent les estimations de l’inventaire pour l’année de référence et l’année courante4 respectivement,
pour la catégorie de source et le gaz spécifiés aux colonnes A et B, exprimés en équivalents CO2.

•E et F contiennent les incertitudes pour les données sur les activités et les facteurs d’émission
respectivement, obtenues à partir de données empiriques et de l’opinion d’experts, comme décrit
précédemment dans le présent chapitre, entrées comme moitié de l’intervalle de confiance de 95 pour centdivisé par la moyenne et exprimé en pourcentage. L’intervalle de confiance de 95 pour cent est divisé pardeux car la valeur entrée aux colonnes E et F correspond alors à la valeur familière « plus ou moins »lorsque les incertitudes sont mal définies à « plus ou moins x pour cent », ce qui permet d’entrer directement
l’opinion d’experts sur le tableur. Si l’on sait que l’incertitude est extrêmement asymétrique, entrer ladifférence de pourcentage la plus élevée entre la moyenne et la limite de confiance.

•

G est l’incertitude combinée par catégorie de source obtenue à partir des données aux colonnes E et F avecl’équation de propagation d’erreur (Règle B). L’entrée à la colonne G est donc la racine carrée de la somme
des carrés des entrées aux colonnes E et F.

•

H représente l’incertitude de la colonne G, en pourcentage des émissions nationales totales pour l’année
courante. C’est une mesure du degré d’incertitude introduit dans les émissions nationales totales par lacatégorie de source examinée. L’entrée dans chaque rangée de la colonne H est l’entrée à la colonne G
multipliée par l’entrée à la colonne D, divisée par le total au bas de la colonne D. Le total au bas de lacolonne H est une estimation du pourcentage d’incertitude dans les émissions nationales totales pour l’année
courante, calculé à partir des entrées ci-dessus avec la Règle A. Ce total est obtenu par la somme des carrésde toutes les entrées à la colonne H et calcul de la racine carrée.

•

I indique la variation de la différence de pourcentage des émissions entre l’année de référence et l’année
courante en réponse à 1 pour cent d’augmentation des émissions de la catégorie de source pour l’année deréférence et l’année courante. Ceci indique la sensibilité de la tendance des émissions à une incertitude
systématique dans l’estimation d’émissions (c’est-à-dire avec corrélation entre l’année de référence etl’année courante). Il s’agit de la sensibilité de type A décrite précédemment. La formule pour les entrées à lacolonne I est dérivée dans l’Appendice 6A.1.

•

J indique la variation de la différence de pourcentage des émissions entre l’année de référence et l’année
courante en réponse à 1 pour cent d’augmentation des émissions de la catégorie de source uniquement pourl’année courante. Ceci indique la sensibilité de la tendance des émissions aux erreurs aléatoires del’estimation d’émissions (c’est-à-dire sans corrélation entre l’année de référence et l’année courante). Il
s’agit de la sensibilité de type B décrite précédemment. La formule pour les entrées à la colonne J est
dérivée dans l’Appendice 6A.

4 L’année courante est l’année la plus récente pour laquelle des données d’inventaires sont disponibles.

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.15

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6•

K utilise les données des colonnes I et F pour indiquer l’incertitude introduite dans la tendance del’incertitude des facteurs d’émission, en supposant une corrélation interannuelle de l’incertitude des facteursd’émission. Si l’on décide qu’il n’y a pas de corrélation interannuelle des incertitudes des facteursd’émission, on doit utiliser l’entrée à la colonne J au lieu de celle à la colonne I et multiplier le résultat par√2. La formule pour les entrées à la colonne K est dérivée dans l’Appendice 6A.

•

L utilise l’information aux colonnes J et E pour indiquer l’incertitude introduite dans la tendance desémissions par l’incertitude des données sur les activités, en supposant une absence de corrélationinterannuelle pour les incertitudes des données sur les activités. Si l’on juge qu’il y a corrélationinterannuelle des incertitudes des données sur les activités, on doit utiliser l’entrée à la colonne I à la placede celle à la colonne J et on n’appliquera pas le facteur √2. La formule pour les entrées à la colonne L est
dérivée dans l’Appendice 6A.

•

M est une estimation de l’incertitude introduite dans la tendance des émissions nationales par la catégorie desource examinée. Avec la méthode de Niveau 1, elle est obtenue à partir des données aux colonnes K et L,
avec la Règle B. L’entrée à la colonne M est donc la racine carrée de la somme des carrés des entrées aux
colonnes K et L. Le total au bas de cette colonne est une estimation de l’incertitude totale de la tendance,
calculée à partir des entrées ci-dessus avec l’équation de propagation d’erreur. Ce total est obtenu par lasomme des carrés de toutes les entrées de la colonne M et calcul de la racine carrée. La formule pour lesentrées à la colonne M et le total au bas de la colonne M est indiquée à l’Appendice 6A.1.

•

Les colonnes N à Q contiennent des indicateurs et des renvois aux notes de bas de page.

•

N contient D, M ou R, suivant que la plage d’incertitude des facteurs d’émission est basée sur une
information par défaut (D) dans les recommandations sur la catégorie de source, sur des mesures (M)spécifiques ou sur une information référencée nationale (R).

•O contient D, M ou R, suivant que la plage d’incertitude des données sur les activités est basée sur une
information par défaut (D) dans les recommandations sur la catégorie de source, sur des mesures (M)spécifiques ou sur une information référencée nationale (R).

•P contient les numéros de référence de toute opinion d’experts utilisée pour estimer les incertitudes pourcette catégorie de source.

•

Q contient le numéro d’une note explicative qui sera située au bas du tableau pour identifier la référence dedocumentation des données sur les incertitudes (y compris les données mesurées) ou autres observations
pertinentes à la ligne.

Un exemple de tableur contenant toutes les données numériques figure à l’Appendice 6A.2, Exemple de calcul etprésentation d’incertitudes de Niveau 1.

6.16

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Gaz

CO2

CO2

…

Catégorie desource du
GIEC

Ex.
1.A.1.
Industriesénergétiques
Combustible
1

Ex.
1.A.1.
Industriesénergétiques
Combustible
2

etc...

6.17

Total

B

A

Gg
équivalentCO2Ggéquivalent
CO2∑D

Donnéesd’entrée

Donnéesd’entrée∑C

Émissions
pourl’année tD

Émissions
pourl’année deréférenceC%

Donnéesd’entréeIncertitude
des données
sur les
activitésE%

Donnéesd’entréeIncertitude
des facteursd’émission

F

2

∑H

%

Remarque
B

G•D
∑D
%

Sensibilitéde type A

I

Incertitude
combinéeen % desémissions
nationales
totales pourl’année t

H

%

D
∑C

Sensibilitéde type B

J

Remarque D

Remarque C%J •E • 2

I •F%

Incertitude de latendance desémissions
nationales
introduite parl’incertitude desdonnées sur lesactivitésL

Incertitude de latendance desémissions nationales
introduite parl’incertitude desfacteurs d’émission

K

%

2

∑M

K2 + L2

Incertitude introduite
dans la tendance desémissions nationales
totalesM

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux%

E2 + F2

Incertitude
combinéeG

CALCUL ET PRESENTATION DES INCERTITUDES DE NIVEAU 1

TABLEAU 6.1

CO2

CO2

…

Ex.
1.A.1.
Industriesénergétiques
Combustible 1

Ex.
1.A.1.
Industriesénergétiques
Combustible 2

etc...

Indicateur dequalité desdonnées surles activités

Remarque E

Remarque E

O

Indicateur dequalité desfacteursd’émission

N
Numéros deréférence del’opiniond’experts

P
Numéro deréférence denote de basde page

Q

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

S’il n’y a pas corrélation interannuelle, entrer l’incertitude à la colonne E et entrer 0 à la colonne F.

•

6.18

S’il y a corrélation interannuelle, entrer l’incertitude à la colonne F, et entrer 0 à la colonne E ;•Si on connaît seulement l’incertitude totale pour une catégorie de source (et non pas séparément pour les facteurs d’émission et les données sur les activités) :Remarque A

Total

Gaz

B (suite)

Catégorie desource du
GIECA(suite)CALCUL ET PRESENTATION DES INCERTITUDES DE NIVEAU 1

TABLEAU 6.1 (SUITE)

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique

Remarque B

0, 01 • D x + ∑ D i − (0, 01 • C x + ∑ C i )(0, 01 • C x + ∑ C i )• 100 −

∑ D − ∑ C •100
∑C
i

i

i

Remarque C
Si l’on suppose qu’il n’y a pas corrélation entre les facteurs d’émission, utiliser la sensibilité B et multiplier lerésultat par √2 :Kx = J x • Fx • 2
Remarque D
Si l’on suppose qu’il y a corrélation entre les données sur les activités, utiliser la sensibilité A, et ne pas utiliser
le facteur √2 :Lx = I x • E x
Remarque E
Utiliser les abréviations suivantes :D – défaut pour les catégories de source du GIEC
M – basé sur des mesuresR – données référencées nationales

6.3.3

Agrégation et présentation de Niveau 1

Le Tableau 6.1, Calcul et présentation des incertitudes de Niveau 1, comprend une ligne pour chaque catégoriede source, combustible (s’il y a lieu) et gaz à effet de serre, et devra être utilisé à des fins de présentation.
Bien que la méthode de Niveau 1 permette la corrélation dans le temps, comme indiqué précédemment, elle neprend pas en compte la corrélation et la dépendance entre les catégories de source qui peuvent se produire
lorsqu’on utilise les mêmes données sur les activités ou les mêmes facteurs d’émission pour plusieurs
estimations. Fréquemment, un gaz domine la catégorie de source, ce qui diminue l’effet de toute corrélation.
Cependant, la corrélation et la dépendance peuvent être significatives pour les combustibles fossiles car un
combustible donné est utilisé avec le même facteur d’émission pour plusieurs sous-catégories, et si (comme cela
se produit quelquefois) la consommation totale d’un combustible est mieux connue que la consommation
ventilée par catégorie de source, les statistiques contiendront des dépendances cachées en raison des limites
associées à la consommation totale. On peut résoudre le problème de dépendance et de corrélation en agrégeantles catégories de source au niveau de la consommation totale des combustibles individuels avant de combiner les
incertitudes. Cette méthode aura pour effet une certaine perte de détail au niveau de la présentation desincertitudes, mais résoudra le problème des dépendances lorsque celles-ci ont sont jugées significatives (parexemple, lorsque les incertitudes dans les émissions de combustibles fossiles, une fois agrégées à partir duniveau catégorie de source, sont plus importantes que prévues). Dans l’exemple de calcul de Niveau 1 utilisantdes données pour le Royaume-Uni, présenté à l’Appendice 6A.2, des catégories de combustible fossile sontagrégées ainsi. Cette méthode a l’avantage de permettre la compatibilité avec les catégories suggérées au
Chapitre 7 pour l’analyse des catégories de source clé.

6.4

NIVEAU 2 – ESTIMATION DESINCERTITUDES PAR CATEGORIE DE
SOURCE PAR L’ANALYSE MONTE CARLO

Dans le cadre de la méthode de Niveau 2, les suppositions de simplification nécessaires au Niveau 1 sont moins
impératives. La méthode de Niveau 2 utilise l’analyse Monte Carlo pour combiner les incertitudes des catégories
de source.
Le principe de l’analyse Monte Carlo consiste à choisir des valeurs aléatoires de facteurs d’émission et dedonnées sur les activités à partir de leurs propres fonctions de densité de probabilité, et à calculer les valeursd’émissions correspondantes. Cette procédure est répétée de nombreuses fois par ordinateur et les résultats deRecommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.19

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6chaque suite de calculs établissent la fonction de densité de probabilité pour les émissions totales. L’analyse
Monte Carlo peut être effectuée au niveau des catégories de source, pour des agrégations de catégories de source
ou pour l’ensemble de l’inventaire.
L’analyse Monte Carlo peut être utilisée pour des fonctions de densité de probabilité de toutes formes etlargeurs, pour divers degrés de corrélation (temporelle et entre des catégories de source) et pour des modèles
plus complexes (décomposition de 1er ordre pour le CH4 des décharges contrôlées, par exemple), ainsi que pourde simples calculs de type « facteur d’émission multiplié par données sur les activités ».
Eggleston et al. (1998) décrit un exemple d’analyse Monte Carlo appliquée à un inventaire national de gaz àeffet de serre et utilisée pour estimer les incertitudes des émissions totales et des tendances d’émissions. Un autre
exemple d’utilisation de l’analyse Monte Carlo figure dans McCann et al. (1994). On trouvera une description
générale de la méthode Monte Carlo dans Fishman (1996).
Comme toutes les méthodes, l’analyse Monte Carlo ne fournit des résultats corrects qu’à condition d’être
appliquée correctement, ce qui exige une compréhension scientifique et technique de l’inventaire de la part del’analyste. Naturellement, les résultats ne seront valides que dans la mesure où les données d’entrée, y compris
l’opinion d’experts, sont correctes.
L’analyse Monte Carlo consiste en cinq étapes bien définies, illustrées à la Figure 6.1. Seules les deux premièresétapes exigeront un travail de la part de l’utilisateur, les autres étapes étant effectuées par le logiciel. La Section
6.5.3 contient une brève discussion à propos des divers logiciels.
•

Étape 1 – Spécification des incertitudes des catégories de source. Spécifier les incertitudes dans lesdonnées de base. Ces données incluent les facteurs d’émission et les données sur les activités, leursmoyennes et fonctions de répartition de probabilité associées, et toute corrélation entre les catégories desource. Tenir compte des informations figurant aux Sections 6.2.1 à 6.2.5.

•

Étape 2 – Paramétrage du logiciel. Paramétrer le calcul de l’inventaire, les fonctions de densité deprobabilité et les valeurs de corrélation dans le logiciel Monte Carlo.

Le logiciel exécute automatiquement les étapes suivantes :•Étape 3 – Sélection de variables aléatoires. Marque le début des itérations. Pour chaque élément dedonnées d’entrée, facteurs d’émission ou données sur les activités, un nombre est choisi aléatoirement à
partir de la fonction de densité de probabilité de cette variable.

•

Étape 4 – Estimation des émissions. Les variables sélectionnées à l’Étape 3 sont utilisées pour estimer lesémissions totales. L’exemple à la Figure 6.1 suppose trois catégories de source, chacune estimée parl’activité multipliée par un facteur d’émission, ajoutées pour obtention des émissions totales. Les calculs
peuvent être plus complexes. On peut multiplier les émissions de gaz par des valeurs PRG pour obtenir lesémissions nationales totales en équivalent CO2. On peut intégrer facilement des corrélations de 100 pourcent ; et les bons logiciels Monte Carlo permettent l’intégration d’autres corrélations. Étant donné que lescalculs des émissions doivent être les mêmes que ceux utilisés pour estimer l’inventaire national, la méthodeMonte Carlo pourrait être totalement intégrée dans les estimations d’émissions annuelles.

•

Étape 5 – Itération et vérification des résultats. Le total calculé à l’Étape 4 est mémorisé et le processus
répété à partir de l’Étape 3. La moyenne des totaux mémorisés fournit une estimation des émissions totales.
Leur distribution donne une estimation de la fonction de densité de probabilité du résultat. Au fur et à
mesure que le processus est répété, la moyenne se rapproche du résultat final. Lorsque la variation de lamoyenne correspond à une valeur prédéfinie, le calcul peut être terminé. Lorsqu’on détermine l’estimationde la plage de confiance de 95 pour cent dans une marge de ± 1 pour cent, on peut estimer avoir obtenu unrésultat suffisamment stable. On peut vérifier la convergence en traçant un graphe de fréquence desestimations d’émissions. Ce graphe doit être relativement lisse (Figure 6.2, Exemple de graphes defréquence des résultats d’une simulation Monte Carlo). Ces opérations seront effectuées par le logiciel,après spécification par l’utilisateur d’un nombre d’itérations ou de critères de convergence.

6.20

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique

Figure 6.1

Illustration de la méthode Monte Carlo

V aleu r

V ale urV a leu r

V aleu r

S o u rc e C

Probabilité

Probabilité

S o u rce B

Probabilité

Probabilité

S o u rc e A

Probabilité

Probabilité

É ta p e s 1 e t 2 – S p é c ific a tio n d e s in c e rtitu d e s , la rg e u rs e t fo n c tio n s d e d is trib u tio n d ep ro b a b ilité (fd p ) p o u r to u te s le s d o n n é e s d 'e n tré e , e t p a ra m é tra g e d u lo g ic ie l

V aleu r

V aleu r

É ta p e 3 – Sélection de valeurs pour des variables à partir des distributions de probabilité
S e le ctio n ner
va le u r a lé a to ired e fa cte u rd ’é m issio nà p a rtir d e lad istrib u tio n

S e le ctio n ner
va le u r a lé a to ird e d o n n é e s su r
le s a ctivité sà p a rtir d e lad istrib u tio n

S e le ctio n ner
va le u r a lé a to ir
d e fa cte u rd ’é m issio nà p a rtir d e lad istrib u tio n

S e le ctio n ner
va le u r a lé a to ird e d o n n é e s su r
le s a ctivité sà p a rtir d e lad istrib u tio n

S e le ctio n ner
va le u r a lé a to ir
d e fa c te u rd ’é m issio nà p a rtir d e lad istrib u tio n

S e le ctio n ner
va le u r a lé a to ird e d o n n é e s su r
le s a ctivité sà p a rtir d e lad istrib u tio n

É ta p e 4 – C a lc u l c la s s iq u e d e s é m is s io n s
E stim e r le s
é m iss io n s –M u ltip lie r le sch iffre s

E stim e r le s
é m issio n s –M u ltip lie r le sch iffre s

E stim e r le s
é m issio n s –M u ltip lie r le sch iffre s

A jo u te r p a r
se cte u r p o u r
o b te n ir le to ta l

É ta p e 5 – Ité ra tio n e t vé rific a tio n d e s ré s u lta ts
M é m o rise r le s
é m issio n s
to ta le s d a n s lab a se d e d o n é e s

C a lcu le r m o ye n n e e t
in ce rtitu d e d 'e n se m b le à p a rtirp a rtir d e la b a se d e
d o n n é e s d e s ré su lta ts

R é p é te r É ta p e 2

P lu s d ’ité ra tio n s re q u ire d

R é p e te r ju sq u ’à
ce q u e la m o ye n n e e t la d is trib u tio nne changent

F in iCet exemple suppose trois catégories de source pour lesquelles l’émission est calculée par :Données sur les activités • Facteur d’émission.

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.21

Quantification des incertitudes en pratique

Figure 6.2

Chapitre 6

Exemple de graphes de fréquence des résultats d’une
simulation Monte Carlo30

Nombre de fois que lavaleur des émissions totalesa été le résultat des calculs

Pas assez d'itérations pourdonner des résultats fiables
Assez d'itérations pour donner une
estimation fiable de l'incertitude

20

15

10

5

Émissions
totales
0
1040

6.4.1

1060

1080

1100

1120

1140

1160

Incertitudes des tendances de Niveau 2

La méthode Monte Carlo de Niveau 2 peut être utilisée pour estimer les incertitudes de la tendance et de lavaleur d’émissions absolue pour une année donnée. La procédure est une simple extension de celle décrite dansla section précédente.
Dans le cas présent, la tendance est définie comme la différence entre l’année de référence et l’année courante(année t). Par conséquent, l’analyse Monte Carlo doit être paramétrée en vue d’une estimation simultanée pourles deux années. La procédure est la suivante :•Étape 1 – Spécification des incertitudes des catégories de source. Déterminer les fonctions de densité deprobabilité pour chaque facteur d’émission et activité. Cette procédure est la même que celle décrite
précédemment, mais elle doit être effectuée pour l’année de référence et l’année courante, et la relation
entre les données doit être examinée. Pour de nombreuses catégories de source, on utilisera le même facteurd’émission pour chaque année (c’est-à-dire qu’il y aura 100 pour cent de corrélation des facteurs d’émission
pour les deux années). Dans ces cas, une seule distribution est décrite et la valeur sélectionnée à partir decette distribution est utilisée pour chaque année à l’Étape 3. Des variations au niveau de la technologie ou
des pratiques entraîneront des variations du facteur d’émission dans le temps. Dans ce cas, on devra utiliser
deux facteurs d’émission, à corrélation plus faible ou nulle. Si les facteurs d’émission contiennent unélément aléatoire ou varient de façon imprévisible d’une année à l’autre, on utilisera également des facteursd’émission séparés (dans le cas, par exemple, de la teneur en carbone des combustibles fossiles qui peutvarier selon l’approvisionnement du marché en combustible et qui contient sa propre incertitude). En
général, on suppose qu’il n’y a pas de corrélation interannuelle pour les taux d’activité, et on devra donc
entrer deux distributions, même si leurs paramètres sont les mêmes, de façon à générer deux sélections
aléatoires différentes à partir de ces distributions à l’Étape 3. Le logiciel utilisé permettra peut-être deparamétrer d’autres corrélations, et on pourra utiliser ces fonctionnalités si l’on dispose de suffisammentd’informations. Mais ceci ne sera probablement nécessaire que dans un petit nombre de cas.

•

Étape 2 – Paramétrage du logiciel. On effectuera la paramétrage du logiciel comme indiqué
précédemment, mais les fonctions de répartition de probabilité devront représenter la relation entre lesémissions pour deux années, et les calculs des tendances nécessiteront deux calculs séparés mais simultanésdes émissions pour l’année de référence et l’année t. Dans les cas où l’on suppose 100 pour cent decorrélation pour les données d’entrées (principalement pour certains facteurs d’émission), on devra veiller àutiliser le même nombre aléatoire sélectionné dans la fonction de répartition de probabilité pour lesestimation des deux années. Un calcul final fournira la différence entre les deux années.

6.22

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratiqueDans la plupart des cas, le logiciel exécutera automatiquement les étapes suivantes.
•

Étape 3 – Sélection de variables aléatoires. Le logiciel exécutera cette fonction comme indiqué
précédemment, en tenant compte de toute corrélation entre les fonctions de densité de probabilité (FDP). La
Figure 6.3, ci-dessous, représente le programme de calcul pour l’analyse des tendances.

•

Étape 4 – Estimation des émissions. Comme indiqué précédemment, les variables sélectionnées à l’Étape
3 seront utilisées pour estimer les émissions totales.

•

Étape 5 – Résultats Les émissions totales calculées à l’Étape 4 sont mémorisées dans un fichier de données
jusqu’à ce qu’il y ait convergence suffisante des résultats. Les points mentionnés précédemments’appliquent également dans ce cas. Une plage de résultats est estimée simultanément, y compris lesémissions totales et sectorielles pour l’année de référence, les émissions totales et sectorielles pour l’année t,
et les différences (tendances) entre elles pour le total et tout secteur particulièrement intéressant.

Figure 6.3 Diagramme de calculs pour l’analyse Monte Carlo desémissions absolues et de la tendance pour une catégoriede source individuelle, estimées en multipliant lefacteur d’émission par un taux d’activité

Source 1
Facteur d´émission 1
Rechercher fdp

Source 1
Données activités –Année de référence
Rechercher fdp

Source 1
Données activités– Année t
Rechercher fdp

Source 1
Facteur d’émission 1
Année de référence
Rechercher FDP

Sélectionnerà partir defdp

Sélectionnerà partir defdp

Sélectionnerà partir defdp

Sélectionnerà partir defdp

ÉmissionsAnnée deréférence =Fac. Émiss.
x Activité

ÉmissionsAnnée t =Fac. Émiss.
x Activité

Source 1
Facteur d’émission 1
Année tRechercher FDP

Sélectionnerà partir de
fdp

Source 1
Données activités –Année de référence
Rechercher FDP

Source 1
Données activités– Année t
Rechercher FDP

Sélectionnerà partir defdp

Sélectionnerà partir defdp

ÉmissionsAnnée deréférence =Fac. Émiss.
x Activité

ÉmissionsAnnée t =Fac. Émiss.
x Activité

Tendance =Émissions Année t- Émissions
Année de référence

Tendance =Émissions Année t- Émissions
Année de référence

Cas où le facteur d'émission est corrélé à 100%
entre l'année de référence et l'année t (le mêmefacteur d’émission est utilisé pour chaque année et on
ne prévoit pas de variation interannuelleCas où le facteur d'émission n'est pas corrélé entre
l'année de référence et l'année t (facteur d'émission pourle charbon où le combustible varie d'une année à l'autre
ou les technologies changent)

6.4.2

Présentation de l’analyse des incertitudes de
Niveau 2

Le format de données suivant convient pour la présentation des résultats de la simulation Monte Carlo pour desémissions par catégorie de source, par combustible (s’il y a lieu) et par gaz à effet de serre exprimé en équivalentCO2. Au Tableau 6.2, l’incertitude totale de la tendance des émissions nationales est indiquée au bas descolonnes I et J. Les organismes chargés des inventaires effectuant une analyse de Niveau 2 devront aussi
présenter les résultats d’une analyse de Niveau 1 à l’aide du Tableau 6.1, comme indiqué à la Section 6.3.1,
Comparaison entre les niveaux et choix méthodologique.

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.23

Gaz

CO2

CO2

…

Catégorie desource du GIEC

Ex.
1.A.1
Industriesénergétiques
Combustible 1

Ex.
1.A.2
Industriesénergétiques
Combustible 2

etc…

6.24

Total

B

A

Émissions
pourl’année t(Ggéquivalent
CO2)

(Gg
équivalent
CO2)D

Émissions
pourl’année deréférenceCF% inférieur(2,5 centile)% supérieur(97,5 centile)

Incertitudes des émissions pourl’année t en % des émissions dela catégorie

E

(%)

(%)

% de variationdes émissions
entre l’année t etl’année deréférenceHJ% inférieur(2,5 centile)% supérieur(97,5 centile)

Plage de % de variation
probable entre l’année t etl’année de référence

I

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Incertitude introduite
dans le total national
pour l’année t

G

PRESENTATION DES INCERTITUDES DE NIVEAU 2

TABLEAU 6.2

Quantification des incertitudes en pratique

6.5

Chapitre 6

CONSIDERATIONS PRATIQUES RELATIVES
A L’UTILISATION DE LA SIMULATIONMONTE CARLO

Lors de l’utilisation de la simulation Monte Carlo, l’analyste doit spécifier des distributions de probabilité pourchaque donnée d’entrée du modèle dont l’incertitude doit être quantifiée. La simulation est supposée être unereprésentation raisonnable de la réalité. Plusieurs méthodes permettent d’obtenir les distributions de probabilité,
y compris des analyses statistiques des données ou la sollicitation de l’opinion d’experts. Il est particulièrement
important que les distributions pour les entrées soient toutes basées sur les mêmes hypothèses sous-jacentes ence qui concerne les moyennes temporelles, les emplacements et autres facteurs de conditions pertinents àl’évaluation en question (conditions climatologiques influant sur les émissions de gaz à effet de serre imputables
à l’agriculture, etc.). Par conséquent, on ne devra pas supposer qu’une distribution d’incertitude pour un autre
pays peut être appliquée directement en tant que donnée d’entrée d’un inventaire.

6.5.1

Spécification des distributions de probabilité
pour des données d’entrée d’inventaire

La simulation Monte Carlo nécessite l’identification des données d’entrée du modèle pour lesquelles desdistributions de probabilité seront assignées, et l’établissement de distributions de probabilité correspondantes.
L’établissement des distributions à partir de la sollicitation de l’opinion d’experts a été examinée précédemment
dans le présent chapitre. Des méthodes d’établissement de distributions basées sur l’analyse statistique desdonnées sont décrites et illustrées par Cullen et Frey (1999). D’autres références utiles incluent Hahn et Shapiro(1967), Ang et Tang (1975), D’Agostino et Stephens (1986), Morgan et Henrion (1990), et USEPA (1996, 1997,1999). Des exemples d’analyses de probabilités appliquées aux inventaires d’émissions sont proposés par Freyet al. (1998) et Frey et al. (1999).
La première étape critique de l’établissement des distributions à partir des données consiste à déterminer si lesdonnées sont un échantillon aléatoire représentatif, dans le cas d’un échantillon de population. On posera lesquestions clé suivantes au sujet des données :•Les données sont-elles représentatives des conditions associées aux émissions ou aux facteurs d’activités
spécifiques aux circonstances nationales ?

•Les données sont-elles un échantillon aléatoire ?

•Quelle est la moyenne temporelle associée à l’ensemble de données, et est-elle la même que celle pourl’évaluation (qui sera pour des émissions annuelles pour une année donnée) ?
Si les données sont un échantillon aléatoire représentatif, la distribution pourra être établie directement par desméthodes statistiques classiques, même dans le cas d’un petit échantillon. Il sera peut-être nécessaire deconvertir les données à l’aide d’une moyenne temporelle appropriée. Des conseils généraux sur le choix desfonctions de densité de probabilité figurent à l’Appendice 1, Base conceptuelle pour l’analyse de l’incertitude,
Section 2.5, Recommandations en matière de bonnes pratiques pour le choix d’une fonction de densité deprobabilité.
Théoriquement, les données disponibles représenteront une moyenne annuelle pour un facteur d’émission ou un
total annuel pour des données sur les activités. Dans ce cas, les données représenteront un échantillon individueld’une distribution de population de valeurs moyennes annuelles et l’estimation de l’écart type de la population sera
une mesure appropriée de l’incertitude des émissions annuelles. Dans d’autres cas, les données peuvent représenter
un recensement complet de la somme de toutes les activités (consommation énergétique totale pour un combustible,
par exemple), auquel cas les données sur les erreurs de mesures ou des instruments de recherche serviront de base àl’évaluation de l’incertitude. La plage d’incertitude des données sur les activités peut être limitée à l’aide deméthodes indépendantes ou des contrôles de cohérence, en comparant, par exemple, des données sur laconsommation de combustible à des estimations de production, y compris des estimations de production par
diverses méthodes.
Dans le cas d’un échantillon de population, le point le plus important est d’évaluer si les données sont aléatoires
et représentatives de la population. Si c’est le cas, on peut utiliser des méthodes statistiques classiques pourdéfinir la distribution. Sinon, on devra associer des analyses de données et la sollicitation de l’opinion d’experts
spécialistes des distributions. Dans le premier cas, Cullen et Frey (1999) suggèrent d’examiner l’ensemble dedonnées à l’aide de statistiques récapitulatives et de graphes pour évaluer les caractéristiques essentielles(tendance centrale, plage de variations, biais, etc.). Les résultats de cet examen, alliés à la compréhension desRecommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.25

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratiqueprocessus à l’origine des données, devront être pris en compte lors de la sélection d’une représentation
mathématique ou numérique des distributions pour les données d’entrées pour la simulation Monte Carlo.
Après avoir choisi une distribution, qui sera ajustée à l’ensemble de données, on peut utiliser des techniquestelles que « l’estimation de probabilité maximale » 5 ou la « méthode des moments correspondants » 6 pourestimer les paramètres de la distribution. On peut évaluer la validité de l’ajustement de la distribution deplusieurs façons, y compris par comparaison de fonction de répartition cumulative ajustée (RCA) à l’ensemble
de données d’origine, ou par l’utilisation de graphes de probabilité, et des tests de validité de l’ajustement(Cullen et Frey, 1999, par exemple). Il est important que la sélection d’une distribution paramétriquereprésentant un ensemble de données soit basée non seulement sur des tests de validité de l’ajustement, maiségalement sur des similarités entre les processus générateurs des données et la base théorique d’une distribution(Hahn et Shapiro, 1967, par exemple).
Si la moyenne des données est calculée pour moins d’un an, on devra peut-être extrapoler l’incertitude surl’année. Prenons un cas, par exemple, dans lequel l’ensemble de données représente la variabilité des mesuresd’émissions quotidiennes moyennes pour une catégorie de source particulière. Une méthode, décrite en détail
par Frey et Rhodes (1996), consiste à ajuster une distribution paramétrique à l’ensemble de données pour lavariabilité quotidienne, à utiliser une technique numérique dite « bootstrap » pour estimer l’incertitude desparamètres de la distribution, et à simuler les moyennes annuelles aléatoires du facteur d’émission par laméthode Monte Carlo. La simulation bootstrap permet de simuler l’incertitude dans la distribution de l’échantillon
pour les paramètres de la distribution ajustée (Efron et Tibshirani, 1993 ; Frey et Rhodes, 1996 ; Frey et Burmaster,
1999 ; etc.).
Une forme simple de simulation bootstrap fonctionne de la façon suivante : à partir de la distribution ajustée, unensemble de donnés aléatoires synthétiques ayant la même taille d’échantillon que l’ensemble de données d’origine
est simulé par la méthode Monte Carlo. L’ensemble de données synthétiques est dit échantillon bootstrap. Pourl’échantillon bootstrap on peut calculer toute statistique ou tout paramètre, tels qu’une moyenne ou des paramètres
d’une nouvelle distribution ajustée à l’ensemble de données synthétiques. Une statistique ou un paramètre estimé à
partir d’un échantillon bootstrap est dit répétition bootstrap de cette statistique ou de ce paramètre. Ce processus est
ensuite répété de nombreuses fois (en général entre 500 et 1 000 fois), et produit un nombre correspondantd’échantillons bootstrap et de statistiques dupliquées. Les statistiques prendront des valeurs différentes chaque fois
car les échantillons bootstrap sont des versions aléatoires configurées d’après l’ensemble de données d’origine.
Cette méthode est donc une technique numérique pour l’estimation des distributions d’échantillons pour toutestatistique pour tout type de distribution pour laquelle la statistique existe. Fondamentalement, la simulation
bootstrap est une technique numérique pour la simulation d’erreurs d’échantillonnages aléatoires. Les 500 à 1 000échantillons bootstrap impliquent l’existence d’un nombre correspondant de distributions plausibles pour lesquelles
l’ensemble de données d’origine pourrait représenter un échantillon aléatoire. Pour ces distributions, reflétant
chacune la variabilité quotidienne dans l’exemple, on peut simuler une année d’estimations d’émissions (c’est-àdire 365 échantillons aléatoires d’émissions quotidiennes, ajoutées pour donner un total annuel ou moyennées pourdonner un facteur d’émission annuel moyen), ce qui donne entre 500 et 1 000 estimations de moyenne annuelle oud’émissions annuelles totales. La distribution de ces estimations décrira l’incertitude dans le cas annuel basé sur une
erreur d’échantillonnage aléatoire. Cet exemple inclut une supposition clé, à savoir qu’il n’y a pas d’autocorrélation
entre les valeurs quotidiennes, et que les valeurs quotidiennes sont représentatives des conditions annuelles(absence d’effets saisonniers non représentés par l’échantillon, par exemple).

6.5.2

Quantité de travail nécessaire pour caractériserl’incertitude des données d’entrée d’un inventaire

Théoriquement, le travail nécessaire pour caractériser l’incertitude des données d’entrée d’un inventaire doit êtreproportionnel à leur importance pour l’évaluation de l’incertitude générale. Ce serait mal utiliser des ressources
limitées que de consacrer un temps considérable à obtenir un maximum de données et opinions d’experts pourune catégorie de source à faible incidence sur l’incertitude générale. De même, ce serait une erreur d’évaluationque de ne pas consacrer suffisamment de ressources à la quantification de l’incertitude des données d’entrée
ayant une incidence importante sur l’incertitude générale de l’inventaire. C’est pour cela que de nombreux
analystes chargés d’effectuer une simulation de probabilité suggèrent une méthode itérative pour la simulation.

5 La méthode de probabilité maximale choisit comme estimations les valeurs des paramètres qui maximisent la probabilité (fonction deprobabilité à plusieurs dimensions ou fonction de densité à plusieurs dimensions) de l’échantillon observé.
6 La méthode des moments calcule des estimateurs de paramètres inconnus par équation des moments d’échantillons et de population
correspondants. C’est une méthode facile d’emploi, qui fournit des estimateurs cohérents. Bien souvent, la méthode des estimateurs desmoments contient un biais (Wackerly, Mendenhall III et Scheaffer, 1996, pp. 395-397).

6.26

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

Dans la première itération d’une analyse de l’incertitude, des évaluations préliminaires de l’incertitude desdonnées d’entrée peuvent être faites et propagées dans l’inventaire uniquement à des fins d’identification
préliminaire des principales sources d’incertitudes. Des méthodes pour l’évaluation de l’importance de chaquedonnée d’entrée sont décrites dans des ouvrages de référence tels que Morgan et Henrion (1990), Frey et Cullen(1999), et autres. Un exemple de technique relativement simple consiste à calculer le coefficient de corrélation entre
les valeurs numériques simulées de la distribution des données de sortie de l’inventaire et les valeurs numériques
simulées pour chaque distribution de données d’entrée. Cette corrélation reflète le niveau de relation linéaire entre
les deux. Plus le coefficient de corrélation et élevé, plus la relation entre l’incertitude des données d’entrée et desdonnées de sortie sera élevée, indiquant que les données d’entrée devront être considérées comme « sensibles ». De
nombreux logiciels calculeront automatiquement la sensibilité et la représenteront sous forme graphique.
Après identification des données d’entrée sensibles, on s’attachera principalement à améliorer l’estimation del’incertitude uniquement pour ces données. On pourra ensuite analyser l’incertitude finale avec plus de confiance,étant donné que l’on a consacré relativement plus de temps aux données d’entrée importantes qu’aux données non
sensibles.
Un autre point à souligner au sujet de l’itération concerne des aspects à long terme des analyses de l’incertitude.
Au premier abord, la mise en œuvre d’une simulation Monte Carlo peut paraître difficile. Cependant, au fur et à
mesure que l’organisme chargé de l’inventaire acquiert une certaine expérience dans ce domaine, il lui sera plus
facile d’améliorer l’analyse. En général, l’analyse Monte Carlo constitue un processus d’apprentissage pour tous
les participants, car elle génère des questions critiques et importantes sur la base et la qualité d’un inventaired’émissions. En conséquence, avec le temps, la simulation Monte Carlo contribuera au processus décisionnel sur lacollecte des données, et sera indirectement un facteur de l’amélioration de la confiance vis-à-vis de l’inventaire.

6.5.3

Choix d’une technique de simulation et d’une
taille d’échantillon de simulation

Plusieurs logiciels commerciaux permettent d’effectuer une simulation Monte Carlo : par exemple, Crystal Ball,@Risk, Analytica, et Mathematica. Les deux premiers sont des logiciels compagnons pour des tableurs courants.
Un grand nombre de logiciels offrent une option qui permet d’utiliser d’autres méthodes d’échantillonnage, dont lasimulation aléatoire Monte Carlo et des variations de l’Échantillonnage hypercube latin (EHL). EHL peut produiredes distributions de valeurs de sortie de modèle « plus lisses » pour des tailles d’échantillonnage de quelquescentaines d’échantillons seulement. Mais la méthode EHL présente un inconvénient, à savoir que l’on doit décider
préalablement du nombre d’itérations à utiliser. En effet, on ne peut pas combiner deux simulations EHL ou plus car
elles utiliseront des strates superposées, ce qui rendra les résultats difficiles à interpréter. Dans certains cas, EHL
peut sous-estimer des moments supérieurs des distributions de probabilité, car la méthode de stratification peutégalement écarter la possibilité d’un groupement de valeurs très élevées ou très basses qui peut se produire dans desensembles de données aléatoires. De l’avis général, il est conseillé d’utiliser la simulation aléatoire Monte Carlocomme méthode par défaut, car elle permet de continuer une simulation aléatoire pour des échantillons desimulation de plus en plus grands jusqu’à la convergence des données de sortie du modèle. Cullen et Frey (1999)
présentent d’autres informations sur la comparaison entre la méthode EHL et la simulation Monte Carlo (pp. 207213).

6.5.4

Dépendance et corrélation pour les donnéesd’entrée des inventaires

Les analystes examinent souvent une question clé lors du paramétrage d’une analyse de probabilité, à savoir s’il
existe des dépendances ou des corrélations entre les données d’entrée du modèle. Théoriquement, il est
préférable de définir le modèle de sorte que les données d’entrée soient statistiquement les plus indépendantes
les unes des autres. Plutôt que d’essayer d’estimer des données sur les activités pour un grand nombre de souscatégories dont les données on été obtenues, au moins en partie, par des différences, il peut être préférabled’assigner des incertitudes à des mesures agrégées d’activités mieux connues. Par exemple, on peut estimer laconsommation de combustible domestique comme étant la différence entre la consommation totale et laconsommation dans les secteurs des transports, industriels et commerciaux. Dans ce cas, l’estimation del’incertitude relative à la consommation de combustible domestique est corrélée négativement avec les
incertitudes relatives à la consommation de combustible dans d’autres sous-catégories, et peut même être beaucoup
plus élevée que l’incertitude associée à la consommation totale. Par conséquent, plutôt que d’essayer d’estimer les
incertitudes séparément pour chaque sous-catégorie, il serait plus pratique d’estimer l’incertitude pour laconsommation totale, pour laquelle on peut disposer de bonnes estimations et de vérifications par recoupement.

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.27

Chapitre 6

6.5.5

Quantification des incertitudes en pratique

La corrélation importe-t-elle ?

Point important dont il faut se souvenir, les dépendances, même si elle existent, peuvent ne pas être importantes
pour l’évaluation des incertitudes. Les dépendances dans les données d’entrée ne seront importantes que si elles
existent entre deux données d’entrées auxquelles l’incertitude de l’inventaire est sensible et si les dépendancessont suffisamment élevées. À l’opposé, des dépendances faibles dans les données d’entrée, ou des dépendancesélevées dans les données d’entrée auxquelles l’incertitude de l’inventaire n’est pas sensible, auront relativementpeu de conséquences pour l’analyse.

6.5.6

Quelques méthodes à utiliser dans le cas dedépendances ou de corrélations

Si l’on estime que des dépendances des données d’entrée sont importantes, on peut envisager d’inclure certaines
techniques dans l’analyse, notamment : (i) la modélisation explicite de la dépendance ; (ii) la stratification ou
agrégation des catégories de source pour limiter l’effet des dépendances ; (iii) la simulation de la corrélation pardes méthodes d’appariement limité (incluses dans de nombreux logiciels) ; (iv) l’utilisation de techniques de rééchantillonnage lorsque l’on dispose d’ensembles de données multivariées ; (v) l’examen des cas de limitation
ou de sensibilité (un cas supposant une indépendance et un autre cas supposant une corrélation positive
complète). Cullen et Frey (1999), Morgan et Henrion (1990), et USEPA (1996) présentent des discussions et desexemples de ces méthodes, ainsi que des listes de référence avec renvois à la littérature pertinente.

6.5.7

Spécification de la corrélation dans lesdonnées d’entrée des inventaires

De nombreux logiciels permettent de spécifier la corrélation entre les données d’entrée du modèle (Iman et
Conover, 1982, etc.). Dans certains cas, cette fonction n’est disponible qu’avec EHL, alors que d’autres logiciels
la proposent avec la simulation aléatoire Monte Carlo. Les utilisateurs avertis seront intéressés par un détail
concernant ces méthodes, à savoir que ces logiciels peuvent générer une corrélation de classement entre deux
distributions ou plus, mais pas de corrélation d’échantillons. Mais il existe d’autres méthodes permettant despécifier la corrélation d’échantillons dans certains types de distributions, par exemple pour les distributions
normales multivariées (des exemples figurent dans Morgan et Henrion, 1990, et Cullen et Frey, 1999).

6.5.8

Analyse des données de sortie des inventaires

De nombreux logiciels permettent à l’utilisateur d’afficher les fonctions de densité de probabilité (FDP) et les
fonctions de répartition cumulative (FRC) et d’obtenir des statistiques récapitulatives pour des données d’entréesd’un modèle donné. En général, la FRC aura une courbe plus lisse que la FDP, dans tous les cas. De plus, la
FRC permet des interprétations quantitatives de la médiane, de l’intervalle de confiance de 95 pour cent, ou detout autre centile de la distribution. Par conséquent, au plan pratique, la FRC est souvent la représentation la plus
utile de la sortie du modèle. La FDP est utile pour obtenir des informations qualitatives sur les données de sortie(présence d’un biais positif, par exemple).

6.5.9

Incitation à utiliser des techniques appropriées

Ces recommandations ne devront pas prévenir l’emploi de meilleures méthodes lorsque celles-ci seront
disponibles ; et le présent document ne couvre pas toutes les situations auxquelles l’analyste pourra êtreconfronté. Par conséquent, l’organisme chargé de l’inventaire est invité à se référer aux références citées cidessous pour obtenir d’autres informations sur les analyses des incertitudes.

6.6

CONCLUSION

Les méthodes décrites au présent chapitre devraient permettre à l’organisme chargé de l’inventaire d’estimer etprésenter l’incertitude pour des émissions annuelles totales, et pour la tendance interannuelle, ainsi que lacontribution de chaque catégorie de source à ces incertitudes générales. Cette information devrait contribuer àl’octroi de priorités des mesures d’amélioration de la précision des inventaires, et peut montrer comment les

6.28

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

incertitudes générales et les incertitudes des tendances répondent à une réduction des incertitudes des catégories
de source individuelles.

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.29

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique

APPENDICE 6A.1
DERIVATION DE LA FORMULE AU TABLEAU 6.1(NIVEAU 1)
EXPLICATION DES VARIABLES
Cx = Valeur d’une entrée à la colonne C et à la rangée xn= nombre de catégories d’émission (rangées)∑ C i = Somme de toutes les catégories d’émissions (rangées) de l’inventaire, de i=1 à i=n

COLONNE A-F
Données d’entrée
COLONNE G
Incertitude combinée à l’aide de l’équation de propagation d’erreur
G x = E x 2 + Fx 2

COLONNE H
Incertitude combinée, en pourcentage des émissions totales pour l’année tHx =Gx •Dx∑ Di

Le total à la colonne H (incertitude des émissions totales) est obtenu à l’aide de l’équation de propagationd’erreur :
2



2
(
)
D
H
•




∑x  ∑x x x
Total de la colonne H =
=
D
∑ x

∑H

2
x

x

x

COLONNE I
Les entrées à la colonne I indiquent la variation de la différence des émissions entre l’année de référence etl’année t en réponse à une augmentation de 1 pour cent des émissions par la catégorie de source x pour l’annéede référence et l’année t. Ceci indique la sensibilité de la tendance des émissions à une incertitude systématiquedes estimations d’émissions—c’est-à-dire corrélée entre l’année de référence et l’année t. Cette sensibilité est
dite sensibilité de type A.

6.30

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

Ix = tendance du pourcentage si la catégorie de source x augmente de 1 pour cent pour les deux années—tendance du pourcentage sans augmentation=

0,01 • D x + ∑ D i − (0,01 • C x + ∑ C i )(0,01 • C x + ∑ C i )• 100 −

∑ D − ∑ C • 100
∑C
i

i

i

COLONNE J
Les entrées à la colonne J indiquent la variation de la différence des émissions entre l’année de référence etl’année t en réponse à une augmentation de 1 pour cent des émissions par la catégorie de source x uniquement
pour l’année t. Ceci indique la sensibilité de la tendance des émissions à une erreur d’incertitude aléatoire dansles estimations d’émissions—c’est-à-dire sans corrélation entre l’année de référence et l’année t. Cette sensibilité
est dite sensibilité de type B.
Jx = tendance du pourcentage si la catégorie de source x augmente de 1 pour cent pour l’année t — tendance dupourcentage sans augmentation==

0,01 • D x + ∑ D i − ∑ C i∑Ci• 100 −

∑ D − ∑ C • 100
∑C
i

i

i

Dx
∑ Ci

COLONNE K
En supposant que le même facteur d’émission est utilisé pour les deux années et que les facteurs d’émission
réels sont totalement corrélés, l’erreur de pourcentage introduite par le facteur est la même pour les deux années.
La formule pour l’incertitude introduite dans la tendance par le facteur d’émission est donc :K x = sensibilité A • incertitude du facteur d' émission= I x • Fx
Si l’on suppose une absence de corrélation entre les facteurs d’émission, on utilisera la sensibilité B et le résultat
devra être augmenté de √2 pour la raison indiquée ci-dessous dans la dérivation principale pour la colonne L :K x = sensibilité B • incertitude du facteur d' émission • 2= J x • Fx • 2
COLONNE L
La tendance est la différence entre les émissions pour l’année de référence et pour l’année t. On doit donc
prendre en compte l’incertitude des données sur les activités pour l’année de référence et l’année t. Les deux
incertitudes combinées à l’aide de l’équation de propagation d’erreur, et en supposant que l’incertitude est lamême pour l’année de référence et l’année t, sont :(incertitude (données sur les activités, année de référence ) )2 + (incertitude (données sur les activités , année t) )22≈ (incertitude (données sur les activités, année t) ) • 2== Ex • 2
Étant donné que les données sur les activités pour les deux années sont supposées indépendantes, la colonne L
est égale à :Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.31

Chapitre 6

Quantification des incertitudes en pratique

Lx = sensibilité B • incertitude combinée des données sur les activités pour les deux années= Jx • Ex •2

Si l’on suppose une corrélation entre les données sur les activités, on utilisera la sensibilité A et le facteur √2 nes’appliquera pas.
Lx = Ix • E x

COLONNE M

La colonne M indique l’incertitude combinée introduite dans la tendance par l’incertitude des données sur lesactivités et le facteur d’émission.
Mx = K x 2 + Lx2

Les entrées Mi à la colonne M sont combinées pour obtenir l’incertitude totale de la tendance à l’aide del’équation de propagation d’erreur, comme suit :Total de la colonne M =

2



∑x  ∑x (D x − C x )  • (M x )2 ∑ (D − C )x2

2= M1 + M 2 + ... + M n

2

x

x

6.32

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationauxPétrole
Gaz naturel
Autres (déchets)
Transformation des combustibles solides
Pétrole et gaz naturel
Production de ciment
Production de chauxUtilisation de calcaire et de dolomite
Utilisation de carbonate de sodium
Production d’ammoniac
Production de fer et d’acier
Changement d’affectation des terres etforesterie
Incinération des DSM

Tous les combustibles
Extraction de charbon
Transformation de combustibles solides
Transport de gaz naturel
Pétrole et gaz en mer
Production de fer et d’acierFermentation entérique
Gestion du fumierBrûlage des résidus de cultures
Élimination des déchets solides
Traitement des eaux usés
Incinération des déchets

1A
1A
1A
1B
1B
2A1
2A2
2A3
2A4
2B
2C1
5D

1A
1B1

6.33

2C
4A
4B
4F
6A
6B
6C

1B2

6C

CharbonCatégorie de source du GIEC

1A

A

CO2
CO2
CO2
CO2
CO2
CO2
CO2
CO2
CO2
CO2
CO2
CO2

CH4
CH4
CH4
CH4
CH4
CH4
CH4
CH4
CH4
CH4
CH4
CH4

2 507
17 188
215
8 103
2 402
16
19 1772 338
266
23 4577011

660
616 137

208 684
111 052
138
2 573
8 908
6 693
1 192
1 369
116
1 358
3 210
31 965

1 975
6 687
173
7 301
1 957
13
18 7522 325
017 346726
1

29567 634

196 161
181 691
741
1 566
6 265
6 157
1 703
1 551
120
814
1 495
27 075GgéquivalentCO2
142 266

1,2
1
6
2
10
1,2
1
1
25
15
15
7

7

1,2
5

1
1
1
15

1
2
7
1,2

1,2

%

50,0
13,0
50,4
15,1
27,9
50,0
20,0
30,0
55,9
48,4
50,3
50,5

21,2

2,2
2,2
21,2
6,1
14,0
2,2
5,1
5,1
15,1
5,0
6,1
54,2

6,1

%

0,1
0,1
0,0
0,2
0,1
0,0
0,5
0,1
0,0
1,2
0,1
0,0

0,0

0,6
0,6
0,0
0,0
0,1
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
2,1

1,2

%

I

-0,0004-0,01160,0000-0,0001-0,00030,00000,00160,0003-0,0003-0,0052
0,00010,0000-0,0007

0,0076
0,10390,0008-0,0010-0,00240,00010,00080,00040,0000-0,0005-0,0019-0,0027-0,0966

0,0026
0,00870,00020,00940,00250,00000,02430,00300,00000,02240,00090,00000,00000,25380,23510,00100,00200,0081
0,00800,00220,00200,00020,00110,00190,03500,1840

-0,02
-0,15
0,00
0,00
-0,01
0,00
0,03
0,01
-0,02
-0,24
0,01
0,00

-0,01

0,02
0,10
0,02
-0,01
-0,03
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
-0,01
-0,14

-0,58

0,00
0,01
0,00
0,03
0,04
0,00
0,03
0,00
0,00
0,48
0,02
0,00

0,00

0,36
0,66
0,01
0,00
0,00
0,01
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,25

0,31

0,02
0,15
0,00
0,03
0,04
0,00
0,05
0,01
0,02
0,53
0,02
0,00

0,01

0,36
0,67
0,02
0,01
0,03
0,01
0,01
0,00
0,00
0,00
0,01
0,29

0,66

J
K
L
M
Sensibilité de type Incertitude de laIncertitude de laIncertitude
B
tendance destendance desintroduite dans laémissionsémissionstendance desnationales
nationalesémissionsintroduite parintroduite parnationales totalesl’incertitude desl’incertitude desfacteurs d’émission données sur lesactivités
%
%
%
%
%

Sensibilité de typeA

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

50
13
50
15
26
50
20
30
50
46
48
50

20

2
1
20
6
14
2
5
5
2
5
6
54

6

%

Incertitude
combinée %des émissions
nationales
totales pourl’année t

H

EXEMPLE DE CALCUL ET DE PRESENTATION D’INCERTITUDES DE NIVEAU 1

C
D
E
F
G
Émissions Émissions
Incertitude Incertitude des Incertitude
pour
pour l’année des donnéesfacteurs
combinéel’année det
sur lesd’émission
référence
activités
1990
1997

Gg
équivalentCO2
CO2
238 218Gaz

CO2
CO2 Total

B

TABLEAU 6.3

Le tableur ci-dessous illustre un exemple de calcul pour l’inventaire national des gaz à effet de serre du Royaume-Uni.

APPENDICE 6A.2
EXEMPLE DE CALCUL D’INCERTITUDE DE NIVEAU 1

Incertitudes totales

Gaz

Total
pondéré
PRG

HFC
PFC
SF6

N2O
N2O
N2O
N2O
N2O
N2O
N2O
N2O
N2O
N2O total

N2O

3 645
2
17 7663 723
1 559
29 0980157
1159 5253 562

772 976704 693

11 37418 447
2 281
661
724
1 170
Total halocarbures & SF6

1 300
325 1364 383
1 583
29 47278
153
115
66 0893 865

GgéquivalentCO2
57 257

25
19
8

170
110
15
230
509a
509
230
100
230

195

%

Incertitude générale pour l’année (%)

2
5
10

1,4
10
0,5
10
1
1
10
1
7

1,2

%

%

25,1
19,6
12,8

170,0
110,5
15,0
230,2
509,0
509,0
230,2
100,0
230,1

195,0

C
D
E
F
G
Émissions Émissions
Incertitude Incertitude des Incertitude
pour
pour l’année des donnéesfacteurs
combinéel’année det
sur lesd’émission
référence
activités
1990
1997

Gg
équivalent
CO2
CH4 total
76 371

B

21,3

0,7
0,0
0,0

0,9
0,0
0,4
1,2
1,1
21,0
0,0
0,0
0,0

1,0

%

Incertitude
combinée %des émissions
nationales
totales pourl’année t

H

I

0,0104-0,0018
0,0007

0,00320,0000-0,0067-0,0004
0,00020,0029-0,00010,0000-0,00010,0001

0,02390,00090,00150,00470,00000,02300,00480,00200,03760,00000,00020,00000,0046

Incertitude de la tendance (%)

0,26
-0,03
0,01

0,54
0,00
-0,10
-0,08
0,08
1,47
-0,02
0,00
-0,03

0,01

0,07
0,01
0,02

0,01
0,00
0,02
0,07
0,00
0,05
0,00
0,00
0,00

0,01

2,0

0,27
0,04
0,02

0,54
0,00
0,10
0,11
0,08
1,47
0,02
0,00
0,03

0,01

J
K
L
M
Sensibilité de type Incertitude de laIncertitude de laIncertitude
B
tendance destendance desintroduite dans laémissionsémissionstendance desnationales
nationalesémissionsintroduite parintroduite parnationales totalesl’incertitude desl’incertitude desfacteurs d’émission données sur lesactivités
%
%
%
%
%

Sensibilité de typeA

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

Incertitude estimée à partir d’une distribution log-normale utilisée dans une simulation Monte Carlo—c’est-à-dire (97,5 centile-moyenne)/moyenne*100.

6.34

a

Procédés industriels
Procédés industriels
Procédés industriels

234

Émissions totales

Transport
Pétrole et gaz naturel
Production d’acide adipique
Production d’acide nitrique
Gestion du fumierSols cultivésBrûlage des résidus de cultures
Traitement des eaux usées
Incinération des déchets

Autres combustions

Catégorie de source du GIEC

1A2&
1A4&
1A5
1A3
1B2
2B
2B
4B
4D
4F
6B
6C

A

EXEMPLE DE CALCUL ET DE PRESENTATION D’INCERTITUDES DE NIVEAU 1

TABLEAU 6.3

Chapitre 6

6.7

Quantification des incertitudes en pratique

REFERENCES

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Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux

6.35

Quantification des incertitudes en pratique

Chapitre 6

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Wackerly, D.D., W. Mendenhall III, et R.L. Scheaffer (1996). Mathematical Statistics with Applications.
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6.36

Recommendations du GIEC en matière de bonnes pratiques et de gestion des incertitudes pour les inventaires nationaux