Python Brightway2蒙特卡罗模拟中的负对数正态结果

我不知道如何设置BW2，以便在对数正态分布参数的MC模拟中获得负值，例如模拟负排放。例如：

from brightway2 import *
import numpy as np


mydb = Database('mydb')

mydb.write({
    ('mydb', 'Some activity'): {
        'name': 'Some activity',
        'unit': 'kWh',
        'exchanges': [{
            'input': ('mydb', 'Carbon dioxide'),
            'amount': 20, # positive!
            'unit': 'kg',
            'type': 'biosphere', 
            'uncertainty type' : 2,
            'loc' : np.log(20), 
            'scale' : 1.01 
            }]
    },
    ('mydb', 'Carbon dioxide'): {'name': 'Carbon dioxide', 'unit': 'kg', 'type': 'biosphere'}
    })

exc = list(mydb.get('Some activity').exchanges())[0]
exc.as_dict()
exc.random_sample(n=10)  

这很有效。我得到：

Out[8]: 
array([ 25.20415107,  17.48476344,  16.98842921,   3.79548038,
    12.54165042,  27.93752377,   7.57070571,  43.22285015,
    48.44984804,  13.83083672]) # everything fine

现在让我们假设我想要得到相同的值，但为负值：

数组（[-25.20415107，-17.48476344，等等…

，因为我假设我的二氧化碳吸收量为-20千克。如果我写

“数量”：-20

，我会得到一个奇怪的结果：

Out[9]: 
array([   0.73060359,   36.69825867,    5.71416558,   10.78119397,
     16.24447705,    2.96507057,    6.73564118,   19.24411117,
      7.23110067,  126.42690714])

---

我知道对数正态分布不可能是负的，但我所期望的是，分布是基于“loc”和“scale”信息的正值计算的，然后根据“amount”信息进行反转。这对于在排放量为负的库存上执行MC是必要的。有什么线索吗？谢谢预防预期行为的ems：

array([ -3.24683872,  -5.01873359, -31.54532003, -40.59523805,
       -54.00447092,  -6.11459063, -41.5250442 ,  -8.05295075,
       -31.46077832, -29.8769442 ])

仅在

金额

字段中给出负值是不够的；RNG代码在库中，您必须将

负值

字段设置为

真

（）

brightway2数据

中存在一个错误，已在中修复并发布，该错误阻止键

负数

用于

交换。不确定性

通常，当从其他格式导入数据时，

负值

字段会自动设置，例如，此外，当数据库被处理为参数数组时，

负值

字段也来自

金额字段

。这种情况下的区别在于，您是从

统计数组

中调用函数直接，而不是通过

brightway2 calc

在最新安装上添加

负

字段：

from brightway2 import *
import numpy as np
projects.set_current("SO 45935773")
bw2setup()

mydb = Database('mydb')
gwp = ('IPCC 2013', 'climate change', 'GWP 100a')
co2 = get_activity(('biosphere3', '349b29d1-3e58-4c66-98b9-9d1a076efd2e'))

mydb.write({
    ('mydb', 'Some activity'): {
        'name': 'Some activity',
        'unit': 'kWh',
        'exchanges': [{
            'input': co2.key,
            'amount': -20, # negative
            'negative': True,
            'unit': 'kg',
            'type': 'biosphere', 
            'uncertainty type' : 2,
            'loc' : np.log(20), 
            'scale' : 1.01 
        }]
    }
})

exc = list(mydb.get('Some activity').exchanges())[0]
exc.random_sample(n=10)  

产生预期的行为：

array([ -3.24683872,  -5.01873359, -31.54532003, -40.59523805,
       -54.00447092,  -6.11459063, -41.5250442 ,  -8.05295075,
       -31.46077832, -29.8769442 ])

---

非常好，感谢您的帮助和信息。在您的答案到达之前，我实际上正在与“否定”选项作斗争。我用我的brightway版本测试了您的代码，但正如您所预期的那样，它不起作用。然后我更新了brightway，代码按照预期工作和行为（我得到了否定的结果）.我用LCIA方法、从Simapro CSV导入的文件等确认了一个更复杂的案例。即使没有手动指定“负”为真，情况也很好。谢谢。