但目前還未能發(fā)展如此完整的評價模式，前面的火球模型只是供評價者根據實際情況進行選擇的一些參考模型，其評價結果的不確定性不言而喻。另外，許多評價模式均來源于實驗，從實驗的小尺度推廣到實際評價的大尺度，必然伴隨著不確定性，這是無法避免的。同時實驗者由于實驗條件的不同、實驗方法的不同等原因，其實驗結果也往往不同，因而建立的模型也存在差異。有必要對這些模型的質量進行評價，但這己超出了本文所能探究的范疇。
　　
　　(2)模式的有效性不足　
　　前面給出的火球基本參數公式中，雖然有著不同的評價模型，但這些模型幾乎都假設火球是個球體，而這并不一定符合實際情況:因為有時火球是半球體，常在地面形成，這是燃氣在離地面很接近時泄漏的結果;火球還有可能是圓柱體，這和燃氣泄漏時的壓力與泄漏方式有關。上述情況雖較為罕見，但在墨西哥市LPG大爆炸事故中，都曾出現(xiàn)過。這說明火球的評價模型的有效性不足的問題。
　　
　　(3)模式選擇中的不確定性
　　
　　I.模式的選擇難以確定
　　
　　前以述及，燃氣火災爆炸的形式有多種，在實際評價中，采用哪種火災爆炸形式難以確定。例如，在1984年的墨西哥市LPG大爆炸中，開始是蒸氣云被引燃所發(fā)生的爆炸，后來則是LPG儲槽發(fā)生$LEVE，產生火球，但也有兩座最大的2400襯的儲槽沒有發(fā)生爆炸，而只是被燒毀。從上例可看出，在一次事故中分別發(fā)生了不同形式的火災和爆炸，而且各種火災爆炸發(fā)生的時間有先后。在實際評價中，一般根據實際情況，排除不可能發(fā)生的形式，對可能發(fā)生的形式逐一評價，最后取其危害最大的情況作為評價結果。
　　
　　II.選擇的模式不適當
　　
　　燃氣火災爆炸模式的種類雖然不少，而且實際發(fā)生事故時也比較復雜，但在模式的選擇上還是有一些原則可以遵循，以避免出現(xiàn)模式選擇錯誤的問題:燃氣火災爆炸的類型在某種程度上取決于引燃時間的長短。一般來說，對于數秒內發(fā)生的早期引燃，由于蒸氣云還未完全成型，僅有閃火或是小型UVCE;對于15分鐘后發(fā)生的晚期引燃，則容易引發(fā)后果嚴重的UVCE。而引燃時問的長短取決于泄漏源附近何處有火源，至于事故后果的嚴重程度則還與泄漏源的強度、泄漏時間的長短、天氣情況因素(主要是風向、風速、大氣穩(wěn)定度)等有關。
　　
　　(4)模式中有關因素的不確定性
　　
　　由于天氣情況因素幾乎無時無刻不在變化中，即在任一時刻，風向、風速都不一樣，一段時間后大氣穩(wěn)定度也會變化。一些常數的取值也存在著不確定性，如爆炸效率n的取值范圍是0.01-0.1，這之間的差距達到一個數量級，具體的取值主要根據實際情況憑經驗進行。
　　
　　3.損傷模式的不確定性
　　
　　在損傷模式方面，則更存在著極大的不確定性。一般而言，直接、間接傷亡模式都以50%的傷亡和受損幾率作為評估的依據。損傷模式的不確定性，主要有:
　　
　?、傩Ｊ街幸恍╆P于火災爆炸對人產生的傷害效應數據來自于動物實驗數據，由于人與動物的種屬差異，兩者在許多方面(例如體重、體表面積、遺傳素質、所誘發(fā)的有害效應類型、個體敏感性、群體均一性等等)可能有著相當大的不同，因此，由動物實驗數據所得出的效應應用于人的傷害效應，必然產生不同程度的不確定性。有可能的話，應對動物實驗數據向人類外推所帶來的不確定性做出定量的估算。
　　
　?、诠S附近的人口變化對后果嚴重程度影響很大:應考慮白天與晚上人口的變化、其它人口集中單位(如醫(yī)院、學校等)的人口變化以及流動人口的多少等。
　　
　?、燮渌c避難逃生有關的因素:事故應急預案的有效性，如有關責任人和群眾的反應是否正確，急救醫(yī)療措施是否有力等;逃生避難者的生理狀況:居民房屋窗戶的透氣程度等。④對居民區(qū)風險進行估計，由死亡人數估計受傷人數時不確定性極大，死亡人數與受傷人數之比:Canvey(1981)報告為1/2,WASH1400(1976)為1/30，印度Bhopal事故中數據為1/8，黃清賢在對臺灣永安液化氣站進行風險評價時取1/10?？梢?，死傷的比值應針對實際情況并有待于進一步研究;⑤是否遺漏了一些能降低事故危害的因素:如建筑物的防火等級高、防爆、消防及防沖擊波設施完善等。
　　
　　(五)不確定性問題的研究方法
　　
　　從以上對燃氣事故的論述中可以看出，無論是在泄漏點、泄漏量還是在泄漏擴散模式、火災爆炸損傷模式上，都存在著極大的不確定性。在實際風險評價中，對非數據和數據信息都要進行處理。非數據信息的處理，目前一般是通過專家根據經驗來解決，下面簡要介紹一下數據信息的常用處理辦法:
　　
　　第一種是統(tǒng)計檢驗法，其中包括隨機抽樣推斷法、拉丁超立方取樣法(Latinhypercubesample.LHS)，適用于呈統(tǒng)計特征的數據信息的處理。使用這種方法時，為了說明風險評價的可信度，最好能給出以下數值:①風險的上下限;②風險的標準差;③風險的置信區(qū)間;④風險的概率密度函數。
　　
　　第二種是模糊集方法，它通過設立隸屬函數'UA(x)來表示元素A屬于集合x的程度，這就解決了不確定數據的表示問題。例如在利用擴散模式的數學模型計算下風向某點的濃度時，就可以將確定型數據直接代入，不確定型數據則以隸屬函數的形式代入，通過模糊數學的運算，就可以得出這一點濃度的模糊分布。