来源: http://www.zhihu.com/question/28475780/answer/40988020
大家请从科学的角度回答，尽量不要提及其他和科学无关的东西。
科学论证之于科学好比程序正义之于司法，所以请大家认真严谨，不带情绪的回答这个问题。
科学角度以外的评价请移步 如何评价雾霾调查《穹顶之下》？
Jun，科研工作者 爱好户外
错误非常多，多得我觉得都可以写一篇paper了。
把另外一个贴子里面的都是搬过来了，觉得更适合这个回答。
1. 6：10， 她问雾霾是什么？然后一下子转到PM2.5, 雾霾不等于 PM2.5好吧，smog中有CO, Pb, NOx, PM, 还有SO2.怎么逻辑上一下子就套换了呢。 (Smog and Particulates: Pollutant Descriptions)
2. 6：30 我注意到她的这款采样仪， 是LIbra Buck pump, 看样子是LP4的pump, 这个pump的工作时常是8小时左右，怎么可以采样24小时？ 恩，她应该是背了好几个大电池吧，不过我没见着，而且额外的电池也不是标配 (http://www.buckservice.com/manuals/Libramanua%20L-4.pdf) LP5是可以工作20个小时的，不过她的型号不是LP5的。
4. 让我来告诉你实验该怎么做吧， 采样仪的测试范围和灵敏度数据要有吧，空气的湿度和风向条件要有吧，采样仪的流量数据要有吧，什么都没有就敢上数据，数据就是垃圾。(说句老实话我根本不 相信filter会黑成那样，24小时，污染再大，顶多是灰色，我实验室放了7年的filter都没有那么黑，弄得太黑亮了，真的。）
5. 8：40 这个是柴小姐NASA的碳密度图，这个数据好像很神秘，其实他是这样的。
SVS: Atmospheric Black Carbon Density (id 3668)
这 个是官方图，怎么样？我截的是不是看上去没有那么恐怖？ 因为这个图是8-11月的数据，所以她可以随意截出最槽糕的图片，甚至人为调亮度，既然都是网上资源，干吗不直接连网络而要截图片？因为图片是可以操作 的。 实际上，大部分发展中国家，东南亚，非洲，一些南美国家，都差不多。
6. 12:41 这个是最吐嘈的地方， 看到这个数据，我的早饭都喷出来了，来，先上图看看。
看清楚了吗？？图的横坐标是年份，纵坐标是各种死亡率。 你能告诉我和PM2.5有一毛钱关系吗， 吗？ PM2.5的数据在哪里啊？你不要欺负我看不懂数据图啊，尤其这个“复杂”的数据图还有三个销魂的多项式，放在右边。我懒得截图了，不过我随便看了一下， 如果X=0的话，Y应该是负的，而我随便代一个X的数据，Y是一个巨大的数字，根本不在图表显示之类。感兴趣的话可以自己做线性拟合。柴小姐太入戏了，我 做学生的时候导师常教导我说，自己不是很明白的图表不要去误导人，看来不同人的职业操守是不一样的。
7. 这个是全国的PM2.5来源，我看着不对，因为PM2.5来源复杂，这个图有点把问题太简单话了，我知道，简单的东西比较容易发挥，因为这时候的攻击对象是煤。
然后接下来，她又扔出来一张图，是北京PM2.5的来源，现在这个数据显示：31.1%来自机动车
同学们要问了，为啥这附图不把燃煤+燃油放在一起呢？ 因为柴小姐要讨论汽油了啊！放一起不就显示不出汽油排放的害处了吗！所以数据的“处理”是可以根据需要来玩的。当然，北京的数据我是有的 （R. Zhang et al.: Chemical characterization and source apportionment of PM2.5 in Beijing）这篇文章分析得很详尽，关于污染源也按照不同季节区分了，事实上，机动车的污染并没有那么严重。我就是不喜欢为了自己的论点来manipulate数据，很恶俗。
8. 24.06pm 全球化石能源燃烧强度表
首先，你可以告诉我这是全球吗， 吗？？你不要欺负我没学过地理啊！南半球呢？ 这个图说真的我不是很懂，什么叫燃烧强度？怎么测啊？ 不过我稍微转个弯想想，她们是想说二氧化碳的排放吧，因为大部分能源燃烧排放的是CO2, 于是我找到了下面这张图。
这个确实是NASA2014年公布的CO2 emission的资料（Both Beautiful and Disturbing, a New NASA Visualization Shows Carbon Dioxide Emissions Swirling Around the World） 不过这个图明明写的是亚洲和喜马拉雅地区。还有这个图是超级计算机模拟出来的，是个visualization，不是真实数据，虽然是NASA2014年 放出来的，但是模拟的是2005-2007的情况，也是为了响应中美对于温室气体排放控制协议。柴小姐这样随便串改资料背景，为自己所用，还堂而皇之的拿 出来show,我真是佩服。
9. 接下来，柴小姐给大家普及了一个时髦的名词，叫蒸汽压。也就是Vapor pressure. 看着红外镜头下的汽油蒸发物是不是很酷的东西？好吧，不懂vapor pressure的人自己自行补课吧，我要说的是数据。
柴小姐数据常常是信口就来，我该佩服她博学多才呢还是记忆力好呢。这个1升等于多少克的概念是不是很熟悉？学过中学物理的都会算吧。
PV=nRT, n=PV/RT=(0.5X1)/(8.3X298) m=nM=0.02g. 不是0.02g吗，怎么是1.5g??
注意： 我用的pressure是她表格里的50Kpa, T是室温，M是105.
http://www.methanol.org/energy/resources/alternative-fuel/alt-fuel-properties.aspx
接下来注意
越来越入戏了。
请看标准的汽车尾气排放数据，就算是高标准的美国，每加仑CO2的排放（还不是全部尾气哦）就是8.8kg per gallon, 1gallon是3。78升，也就是排放33g的二氧化碳。
你是要告诉我1.5g 比33g 多吗？？？
https://www.chargepoint.com/files/420f05001.pdf
10。这个时候我已经不想继续看下去了。一般来说在学术界，你要一个数据错误，造假，manipulate.你的reputation就没了，因为你就是这个水平。柴小姐这个错误百出的PPT还是越发来劲，最后再补一个吧。凑个整数（其实到处嘈点还很多...)
这个加洲的数据，号称来自空气质量管理局。好，请看加州官网的数据。他是这么写的
1970, CA's population reached 20 million people. Total registered vehicles exceeded 12 million and vMT was 110 billion. Cumulative CA vehicle emissions for NOx and HCs were 1.6 million tons/year.
Key Events in the History or Air Quality in California
柴小姐右边是VMT ，也就是vehicle mileage traveled. (一年的里程数） 那么1970年是110 billion,
1billion=1000million, 110=110,000million. 请数下，是4个零。 再看柴的图表， 1970年对应的是1000000，我数了好几篇，就是6个零。白白的多了10倍！！
为嘛呀， 这个数据不用造假啊？ 也不影响她的PPT的说教。 我想了一下，觉得这个应该是水平问题。我想看看PM2.5的数据，结果我得出来的是
原来这个数据1999才有，至于她们怎么拿到1970-1999的，大家就自行脑补好了。
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反驳“纪录片《穹顶之下》有什么科学上的明显错误？”相关个人臆断性的意见
1、题主说到了雾霾是什么？维基百科上对霾有详细的解释，而引起霾的主要因素是PM2.5颗粒物（我国将把灰霾数据纳入空气质量评价标准）。而且对人体健康又主要影响了也是PM2.5颗粒物，所以谈雾霾就谈到PM2.5是合适的。如果是PM10或者PM100 那不是应该来谈谈沙尘暴了。
2、 采样仪的电池供应问题，电池难道不可以更换吗？我们实验室采用的是英国Turnkey Instruments公司生产的DustMate粉尘检测仪器同样是通过多块电池更换达到连续监测的，这部分我认为不存在问题。一块电池能有8小 时，24小时也就3块电池。不用自己整天背着，没电前回去换就可以了。题主这段无非有诱导各位看客的嫌疑。
3、采样膜的颜色，我认真的告诉 你就是白色的。因为不在实验室的原因不能上图。另外吸附的黑色的东西是不是碳……我们曾经利用FEI公司QUANTA200F型环境扫描电镜外加能谱仪对 采样膜上的物质元素进行分析，确实有碳但是S、Pb、Fe、Cr等元素都较高。所以所这上面的重金属含量还是很高的，其次是这上面可能确实有一部分碳，但 是有部分重金属物质或者细菌会吸附在碳上，怎么能说这样的碳是无毒的呢？在这里题主有所以猜测的嫌疑。
4、空气湿度和风向条件等等当然很重 要，而且柴静没有重复试验所以数据具有偶然性。但是流量数据什么的柴静在最后告诉我们的是一个μg/m³，是一个计算过的流量数据以24小时为一个测算单 位1立方米的空气重PM2.5颗粒物质量。我认为这个数据还是很合理的，只不过是没有当天气象相关的条件罢了。当时也是实验的漏洞所在。
至 于题主说膜不会这么黑吧！！！告诉题主你是不在中国北京生活，我们实验室开展的植物叶片对颗粒沉降数据分析时候。单单过滤200平方厘米叶片蜡质层中粒径 在0.2-2.5μm的颗粒物就让这个膜乌漆墨黑，我们采用的是疏水性滤膜（EMD Millipore, USA）。
5、至于NASA的那几张卫星图说实话我对遥感影像不是很懂，但是和我们合作的中科院生态中心在研究华北地区雾霾移动过程中确实有用过卫星遥感影像来研究雾霾扩散移动过程。但是柴静要单张图代表全年是不科学不合理的。
6、 三张图是中科院提供的一个测算结果，想说的是图表很可能是这个测算中的一个结果部分。柴静在之前说过了是PM2.5升高时候一个人群的死亡趋势的一个结果 图。图中确实只有年份但是这是一个摘录过来不完整的图片没有告诉我们图表中年份对于的PM2.5值得变化趋势。我认为这是一个表象的图，只是为了告诉我们 PM2.5升高后的危害是人群死亡率会升高。所以题主攻击的点是错位的，这只是一个其中的部分摘要没有将PM2.5相关的数据摆出了是因为这个一个图标要 的不是具体的数据是告诉大家一个相关的趋势，要是投稿发表当然是不对的。
7、R. Zhang et al.: Chemical characterization and source apportionment of PM2.5 in Beijing这篇文章就是王跃思研究员的团队的研究成果
以下文章摘录自@大脸撑在小胸的微博
“论文中说，北京地区PM2.5的6个来源，分别是土壤尘、燃煤、生物质燃烧、汽车尾气与垃圾焚烧、工业污染和二次无机气溶胶，它们的平均贡献分别为15%、18%、12%、4%、25%和26%。
首先，请大家注意，这6个来源中，有一个叫做“二次无机气溶胶”，占26%。
直接进入到大气中的气体污染物或者颗粒物，这叫“一次气溶胶”，它们在大气中并不会始终如一地保持原貌，而是会与紫外线、臭氧等发生复杂的光化学反应，生成“二次气溶胶”。
也就是说，在二次无机气溶胶中，其实也有一部分是汽车尾气经过二次反应后生成的，这一部分同样也属于汽车尾气的贡献。
王跃思研究员的研究表明，二次无机气溶胶中，一般至少有一半以上是由汽车造成的。26%的一半以上，就是13%以上，加上一次气溶胶中汽车尾气的3%（汽车尾气与垃圾焚烧共4%，论文中说明汽车尾气为3%），就是16%以上。”
所以提出机动车对PM2.5贡献在20%—30%左右，所以柴静的提法是没有问题的。
而且该论文采用数据的时间范围为2009年4月-2010年1月，事实上只有10个月，还不到一年。仪器架设地点在北大环科院楼顶不能代表北京全城数据。
只有两个饼状图，分类的比例是完全没有问题的只是为了突出重点说明有问题吗？
题主如此攻击柴静有点不道德了。
8、此项真的不太懂，化石燃料的燃烧什么的真心不懂图是如何形成的我再次不讨论。希望其他知友补充。
9、10两项也是个人研究领域有限
对于第十项确实柴静的数据有应用的偏差问题，在这里也肯定原po的否定是正确的。
总体来说我还是很肯定柴静的这个纪录片的真的是个大众普及了关于雾霾相关的详细知识，从危害到成因然后浅显的探究了治理方式的和治理过程中的利益矛盾。
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