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归果生命周期评估:回顾
摘要
目的在过去的二十年中,归果生命周期评价(CLCA)已经成为了一个获取产品系统中的环境影响因子(除了物理关系)的模型,被认定为归因LCA (ALCA)。

简单地说,CLCA 代表了LCA和经济建模方法的收敛。

方法在这项研究中,进行了CLCA文献的系统回顾。

结果虽然最初将两个建模方式一体化的努力依赖于简单的局部均衡(PE)模型和启发式的方法来确定受影响的技术,然后越来越多更新的包括复杂的经济模型的技术被用于此目的。

在过去的3年,多市场,多区域的PE模型和可计算一般均衡模式已被使用。

此外,其他经济观念也掺入到了CLCA中,如回弹效应和经验曲线,一直是以后研究的重点。

由于经济模型在国家决策、战略或企业环境规划,开发运营LCA的并发能力或整合中可以起到突出的作用,这些模型变得越来越重要。

结论本文概述了对CLCA投入努力的历史发展,讨论了关键方法的进步,并描述以往的文献的主题。

在此基础上,我们提出了一个进一步研究CLCA的前景。

关键词
经验曲线。

CLCA。

局部均衡模型。

可计算的一般均衡模型。

归因生命周期评估。

回弹曲线
1引言
在过去的二十年中,归果生命周期评估(CLCA)已经成为了一个工具,用于获取产品系统中环境因子物理关系,或传统的,即LCA(ALCA)。

简单地说,CLCA代表LCA的收敛性和经济建模方法。

一个多世纪以来,经济学家一直寻求开发一种方法以量化经济关系中的影响因素,如替代效应,规模经济和供求弹性,以及其他(的弹性马歇尔1920)。

CLCA已将许多经济现象与产品生命周期环境建模技术系统连接起来。

虽然CLCA从使用简单的经济模型开始(见Ekvall2000),但现在越来越多先进的技术已通过被采用(见美国环保局2010)。

由于经济模型在国家决策、战略或企业环境规划,开发运营LCA的并发能力或整合中可以起到突出的作用,这些经济模型的重要性日益增长。

本文概述了在CLCA中努力的发展历史,讨论了重要方法的进步,和以前的这方面文献的主题。

在此基础上,我们提出了一个进一步研究CLCA的展望。

2 LCA的历史和方法论的发展
LCA研究可分为两个基本类型:归因及归果。

ALCA方法说明一个产品整个生命周期中直接的物质流(即,资源,材料,能源和排放量)。

ALCA通常采用生命周期中每个单元过程中的平均数据。

CLCA,另一方面,致力于说明,物质流作为随着产品系统研究的需求增长或减少的结果如何被改变。

不像ALCA,CLCA包括该产品即时的系统边界的内外单位工序。

它利用经济数据来衡量间接被影响进程中的实际流量。

此外,在CLCA中,分配通过扩展系统边界被避免了(Weidema2003)。

CLCA的起源最早作为一个讨论出现(Weidema1993),其广泛地概述了考虑生命周期清单(LCI)市场信息数据的必要。

笔者认为,当执行LCA的目的是用于比较时,通过使用受影响的技术所得的环境数据,实际的环境影响因素最为真实。

1 据Weidema(1993),与会计类型或“可比较”的LCA相反,LCA2旨在研究替代产品系统之间未来可能的变化。

受影响的技术被描述为是最可能被这些未来的变化影响的技术。

3 例如,虽然挪威大多数电力通过水力发电厂产生,一个小(或边际)的电力需求的增加很可能会导致基于化石的电力生产的增加。

这要归因于生存能力受限制的水利产电和相对更宽松和更便宜的化石产电。

在市政污水处理系统的研究中,蒂尔曼等人。

(1998)进行了一个可比较的利用系统边境扩展的LCA研究,4即CLCA的一个重要方面。

蒂尔曼等人(1998)的方法来自于评价改变
两个瑞典农村污水处理系统所带来的在多个考虑的系统之间的环境后果的需要。

采用系统边界扩展的技术,他们只需建立将会因为废水处理系统的改变而受影响的物质流的模型。

例如,废水流入成分(即食品,污垢,洗涤剂等)预期在所有系统中是相同的,并因此未建模。

从另一方面说,从废水(通过生物气)流入成分中生产的电力,包括它没有存在于当前的系统。

通过扩大系统边界,作为对电力生产同等效用需求的减少,废水处理系统的信誉得到提高。

然而,在这个过程中,蒂尔曼等人(1998)留下了一个关键的且未回答的问题:如何系统地识别哪些技术或工艺会受到影响?
为了回答这个问题,Weidema等人(1999)提出了一种逐步的方式以识别收到影响的技术。

更具体地说,在此过程有5个问题来识别受影响的技术:
1。

研究适用于什么时间范围?
2。

是否改变只影响特定的进程或市场?
3。

受影响的市场成交量的趋势是怎样的?
4。

产能方面是否有增加或减少的可能?
5。

该技术是最优的/最不优的?
第一个问题区分短期和长期时间范围,在此范围内,现有的生产能力发生改变或需要额外的资本投资(即,安装新机器,等等),相应地。

假设一个长期的时间跨度,第二个问题识别受影响的技术是否作为前台或后台工序而存在。

前台进程应该使用特定点的数据建立模型,并且是受影响的技术。

另一方面,后台进程存在于市场层面,而且需要通过第三步进行进一步检查。

第三步区分增加和减少市场的发展趋势。

如果市场成交量普遍下降,受影响的技术将有可能是一个较旧的,非竞争性的(最不优的)技术。

如果市场成交量普遍增加,受影响的技术将可能是一个更加现代化和有竞争力(最优的)技术。

第四个问题有助于确定所研究的技术能够提供所需要的生产能力的增加或减少。

这个步骤的目的是消除受约束的技术(即不能轻易改变的能力以应对需求的变化(水电在上面的例子)的技术)。

最后,如果该技术是不受约束的,从这些已有的技术中选择哪个是优选的是很有必要的。

最优选的技术取决于市场成交量的趋势,要么是这是最有可能被安装或淘汰。

Weidema等人在1999年和Weidema在2003年提供很多例子关于分步式的程序如何在不同的市场中应用,包括农业应用,矿产/金属,以森林为基础的,和塑料市场。

这个过程的应用常常使用统计数据库(例如,EuroStat6或FAOStat7),以确定市场趋势(上述的步骤3)。

在检验中,有关技术的限制对于市场而言是特定的,可以是物理的(例如,农业生产情况下的土地面积),技术的(如乙醇生产中的发酵产量),经济的(例如,安装额外核能的高成本),或政治的(例如国家排放空气污染物的上限)。

其结果是,根据许多可能的数据源,限制可以被确定。

关于从无约束的技术中确认受影响的技术,主要的数据(例如,直接从生产商/制造商收集)或辅助的数据源被用于确定生产成本。

就减少的市场趋势而言,每单位输出的最高的技术成本将有可能通过消除而受到影响。

对于不断增长的市场趋势,每单位产出的最低技术成本很可能会通过扩展会受到影响。

2000年,布曼等人开始调查LCA和局部均衡(PE)模型的相同点和不同点。

PE模型通常用于分析策略在一个市场上或市场集(弗朗索瓦和大厅1997)上可能造成的影响。

这种模型通过最大限度的社会净回报在一个或多个市场中确定了一个平衡位置。

PE建模允许的替代品和互补品,因为它们涉及到价格的变更。

它们可以是比较小的和简化的,或更大的模型其中包括数百个跨越多个部门的商品。

例如,布曼等人(2000)构建了一个简单的PE模型,考查了几个税收工具在减少开采、填埋和发处铅电池方面的有效性。

另一方面,粮食和农业部门优化模型(FASOM),是一个大型的PE模型包括数百个农业,林业和生物燃料的商品,涉及全球11个地区市场(Adams等人,2005)。

这些较大型的PE模型可以被归类为多市场,多区域部分均衡模型(Roningen1997),或MMMR-PE模型。

借用供求价格弹性的微观概念,Ekvall(2000)开发了一种定量技术用于估计在LCA中使用两个简单且很好的PE模型所产生的间接影响。

间接影响这个术语被Ekvall(2000)引进用来表示环境后果,环境后果是物理供应链的外在,而非市场力量(如,产品替代)的结果。

Ekvall(2000)使用开环式循环的背景,以说明供求价格弹性如何可以预示相应LCA研究。

鉴于对旧瓦楞纸板(OCC)的回收需求的增加,他想知道多少这种增加的OCC供应将取代原生纸浆材料和多少会从其他地方取代旧瓦楞纸箱。

需求价格弹性量化的是每一价格百分比变化所对应的需求百分比变化。

例如,一个统计估算表明,如果OCC价格降低1%,那么供给量减少0.2%(帕尔默等,1997)。

同样,他们估计,如果OCC的价格降低1%,需求量增加0.12%。

供给与需求各自的价格弹性是0.2和-0.12.9。

因此,给定OCC的收集回收量的变化,并了解供给和需求的价格弹性,Ekvall(2000)估计OCC的百分比将有可能取代原生纸浆和/或从其它位置取代OCC。

就环保而言,通过减少原始材料的生产量和从其他填埋地方增加OCC数额,间接影响可能发生。

而Bouman等人(2000)认为,PE和LCA模型可能最好同时使用并单独使用,Ekvall(2002)主张PE模型的整合首先通过软连接最终至硬链接。

10 Ekvall(2002)断言,连接PE模型可以提供一个建立更好的变化结果模型的技术,特别是间接影响,针对LCA,Ekvall和Andrae(2006)开发了一个简单,软连接的PE和LCA模型,以探求的在电子行业中禁止铅焊料的影响。

由于本研究,其他研究有农业,能源,房地产等行业使用相似的技术。

这些研究在本文的以下部分中将会讨论。

更大,现有的MMMR-PE模型也已经被用于评价由生物燃料的需求增加所致的间接土地利用变化(ILUC)的生命周期因。

ILUC影响因素可导致,例如,当额外的生物燃料需求增加的土地奉献给玉米产量(Searchinger等,2008)。

这种增加的需求可能会导致森林或草原的春耕释放储存在土壤中较长期的碳。

另外,农民可以改变现有的农作物或耕地去生产生物燃料。

其结果是,农作物价格上升,导致土地国际化的转化以应付额外需求。

Searchinger等人(2008)利用了粮食和农业政策研究所(FAPRI)的PE模型11来估计ILUC对于温室气体(GHGs)的影响。

最近,美国环境保护署(EPA)已扩大结合FAPRI和FASOM模型以支持国家生物燃料政策(US EPA2010)的举措。

重要的是,这些模型提供了一个生产的空间分辨率,其对于相同的产品输出可以具有独特的环境影响因素(根据当地的政治和环境条件)。

可计算一般均衡(CGE)模型提供另一种方法,这种方式用于估计LCA中的间接影响。

类似于PE模型,CGE模型通常用于通过最大化的假设建立政策效应模型。

然而,与PE模型不同的是,CGE包括经济系统内的所有部门。

虽然CGE模型是比PE车型更加全面,他们通常缺乏大量的部门层面的细节(2002 Ekvall)。

Kløverpris等人(2008)开发了一个框架,以软链接一个CGE模型,即所谓的全球贸易分析项目(GTAP)与LCA ,以评价ILUC对农业市场的影响。

作为需求的“震惊”的结果,供应,政策等,GTAP输出改变涉及57经济部门,跨越87区域。

Kløverpris(2009)利用GTAP估计受影响的生态系统的生物群落的土地面积,基于土地利用变化。

这种新颖的LCI指标将进入一个生命周期影响评价(LCIA)方法以确定影响相关的土地由生物群落转换。

美国环保局也用GTAP模型估计ILUC影响(即温室气体和污染物管制)国家相关生物燃料政策(US EPA2010)。

此外,CLCA模型可以揭示关于“反弹效应”(2002 Ekvall)的有价值的信息。

有两种类型的反弹效应:直接和间接(Hofstetter和Norris 2003年)。

当更高的效率降低了某种服务的价格,导致了使用这种更便宜的服务的需求增加时,就会发生直接反弹效应。

比如,一个空调单元能效的改变可以降低制冷的价格,从而导致了使用的增加。

间接的反弹效应是指,当效率降低了生产的商品的价格时,因此导致更多消费者将收入投入在其他货物上,前提是假定其他商品的价格和收入是不变的。

计算机技术的进步就是一个例子。

由于生产效率的收益,
个人电脑价格下降,可获得的消费者收入(由于更便宜计算机)可以花在其他物品上(见Thiesen等人。

2008为另一实例)。

时间利用效率也可以导致反弹影响。

例如,在车流量大的高速公路上限速100- 130公里每小时,可能会导致的结果是人们会行驶更远距离,由此,产生了更多的排放和燃烧更多的燃料。

直接和间接的反弹作用可以是高度相关的,计算由于生产的变化,带来的环境影响,也被称为环境反弹效应(斯皮尔曼等人,2008)。

在文献中,在CLCA下,回弹效应有可能进行分组,因为它们作为决定的后果产生,并确定有用的市场信息。

其他经济工具已经与CLCA 技术整合以创造混合方法。

Sanden及Karlstrom(2007)把经验曲线与学习影响加到CLCA中。

经验曲线按经验来建立累积产量与单位成本之间的关系模型(Argote和Epple 1990年)。

幂函数通常用于描述这种反比关系。

换句话说,随着累计生产经验(常用来衡量劳动时间)的增加,每单位物品的生产成本减少,一旦这个技术很好的建立起来,那么总会找到某个固定的点,使他们平衡。

Sanden及Karlstrom(2007)提出,如果某项投资了解学习和规模经济是必要的,直到找到某点,在该点,技术是有竞争力的,那么该技术可以计入减排的份额按比例应占的总的需要的学习投资。

它们提供氢燃料电池的公交技术为例。

相比于基线情形,在基线情形中,在未来化石能源将在市场中占主导地位,如今对氢技术发展的高投资将积累经验,并最终降低生产成本。

Sanden等人(2007)认为,在基准情景下,未来的环保减排可以计入当下的氢燃料技术与投资金额成比例。

他们表明,这种方法更精确地表示氢技术所造成的实际环境影响。

作为另一种例子,Pehnt等人(2008),将欧洲电力市场的随机模型的输出与LCA软连接,以更准确地确定采用海上风力发电技术所影响的技术。

上述讨论的这些开创性论文驱使了CLCA的历史和方法发展。

接下来的部分依据这个背景资料讨论先前的CLCA研究的特征。

3、过去的文学表征
总体而言,25篇文章在此分析过去的文献被选作检讨。

CLCA的唯一的应用程序被包括在表1中。

严格理论文章的上方和不包括在表中提到。

几个开创性论文(例如,Ekvall(2000)和Weidema等人(1999))不包括在此表中,因为它们是上面所讨论的。

此外,我们不包括Ekvall和Weidema(2004),它提供了一个CLCA的全面审查,直至2004年,更重要的结合Weidema等人的方法。

(1999)和Ekvall(2000)在一篇文章中。

我们提供的明细根据到CLCA 应用于一般的话题。

此外,我们根据这些特点研究以前的一些CLCA的关键环节讨论,如Weidema等人(1999)的按部就班的方式来识别受影响的技术,PE造型,反弹的影响,等等。

此外,提供票据给进一步详细介绍的任何独特或识别方面研究。

3 已有文献综述
总体而言,本文选取了25篇现有文献进行分析。

表1中只包含了CLCA应用。

严格来说,理论相关文献在前文中提到但未包含在表1中。

许多文献(例如Ekvall(2000)和Weidema(1999))在前文已经讨论过,也未包含在此表中。

同时,我们也没有包含Ekvall和Weidema(2004)这些提供2004年之前CLCA的综合回顾和重点结合Weidema(1999)和Ekvall(2000)方法在一篇文章中的文献。

我们根据应用CLCA的广义主题提供了一个分解。

此外,我们根据一些之前讨论CLCA的一些关键方面对这些研究进行分类,例如Weidema(1999)逐步逼近来证实受影响的技术等。

更多的是,提供了关于唯一的可证实的研究方面的深入细节的注解。

3.1归属的和归果LCA
在本文中,我们证实了六篇关于实施ALCA和CLCA进行对比的文章。

主体涵盖职业健康,电子,棕色土地,农业,建筑和生物燃料。

关于如何以及何时执行ALCA和CLCA对比的争论仍未解决(Zamagni,2008)。

受影响的技术的证实和临界数据的收集(例如哪些技术受影响及程度如何),并且相关性的不确定成都是这次对比的核心。

Tillman(2000)认为很难建立如何证实受影响的技术和收集临界数据之间的关系。

而且,Tillman(2000)认为ALCA提供了一种小系统边界的更简单的结构,这表示能减少数据收集量。

相反,Weidema(2003)认为由于排除不变单元的处理,CLCA将在景观系统边界扩张的情况下,明显地需要更少的数据收集量。

从理论上来看,Weidema(1999)认为ALCA几乎没有相关性,甚至热点证实、环境产品发布,或一般消费信息。

他认为,“不考虑间接的背景,任何产品系统的分离都将是内在标准化的”,“假如我们用方法X来从技术领域上里开车的和其他的区分开来,那么它的环境贡献是什么呢?”这表明这个问题就自身答案进行了预述(Weidema 2003)。

(Weidema 2003)的主要内容就是ALCA规范性地决定了系统边界,而不是基于真实世界行为的偶然或间接的反映所决定的系统限制。

据文献总结,临界数据收集一般显得有挑战性,大多是由于此类信息不可获取。

例如,Ekvall 和Andrae(2006)找不到关于电力临界应用EU的信息。

此外,有代表性的数据被用于替代一些子系统中的边际数据。

Vieira和Horvath(2008)在证实建筑行业的边际数据时遇到了同样的困难。

Schmidt(2008),另一方面,采用Weidemat提出的逐步逼近的方法,成功地提出了证实受影响的农业技术的估计。

Thomassen(2008)和Reinhard 和Zah(2009)成功地将Schmidt(2008)提出的方法进行应用。

此外,Thomassen(2008)指出,当进行CLCA和ALCA 对比时,需要等量的数据收集。

虽然数据收集是CLCA当前面临的一个障碍,但这个方法可以揭示超越ALCA的独特的环境洞察力。

Ekvall和Andrae(2006)发现,ALCA揭示了从含铅焊料到不含铅焊料的转变过程意味着铅在焊料生命周期中是极其重要的。

另一方面,CLCA展示出这种转移在其他生命周期中或者那些当金属被从焊锡中清除导致铅的使用量会增加的产品中,会更多考虑在多大程度上减少了原材料铅的使用和如何使用铅。

Lesage(2007b)类似地发现CLCA能独特地获取前文中提到的棕色土地重新开发的重要方面,而ALCA则不能。

Thomassen(2008)发现了ALCA和CLCA之间总量产出,热点和利益相关者之间理解程度上的差别。

另一方面,关于建立生命终止,Vieira和Horvath(2008)发现ALCA和CLCA结果之间几乎没有差别。

3.2应用CLCA整合更大更复杂的经济模型
第一次尝试用简单部分均衡模型(Ekvall 2000)和证实受影响技术的试探方法(Weidema
1999))解释LCA中间接环境影响。

然而,在过去的10年里,研究者以及将这些最初的开发扩展到更复杂更综合的经济模型。

更专业地,这种向MMMR-PE模型和CGE模型的转移解释了这一趋势。

一个较早的用MMMR-PE模型研究的例子是Dalgaard(2008)。

他们在31家农场类型生产者中使用一个荷兰农业模型来证实临界的油菜籽和春大麦的生产者,应用了临界的丹麦数据和非平均数据。

Searchinger (2008)使用PAPRA来将受乙醇需求增加而受影响的技术因素建立项目。

美国环保署最近的更多尝试(Searchinger等人2008年)扩大了,以包括FASOM模型。

这些模型提供了农业相关市场的高水平具体细节。

然而,由于这种有限的焦点,它不能立即明确这种MMMR-PE型号是否可用于其他行业(如电子产品,矿产品,金属等)。

此外,还没有尝试去确定和审查可获得的MMMR-PE模型就相关的LCA而言已经被执行。

这显然是一个重要的步骤对于了解这些模型存在的领域和在什么样的细节水平。

同样,GTAP的使用也体现了更大整合的潮流走向,更复杂的经济模型和CLCA。

(Kløverpris 等人2008年)和美国环保局(2010年)确定整个全球经济中受影响的技术。

而CGE模型提供更全面的输出包括行业和区域的数量,产品扇区分辨率很低。

因此,除了一般领域类别,实际受影响的产品是什么并不明确。

这对于LCI数据与一般的市场领域的匹配可能是个挑战。

例如,LCI数据通常代表一个特定产品系统或平均产品体系。

另一方面,CGE模型(如GTAP)只有57经济部门。

因此,它可能有必要建立市场份额的加权LCI数据集以表明某领域单位输出。

许多由MMMR-PE和CGE模型提供的空间分辨率开辟了新的机会研究与特定的地理区域相关的间接影响。

举一个设想的例子,对基于木质生物燃料的需求增加可能会将一些纸制产品转移到印尼。

印尼的法规,生产和地理因素很可能与美国不同。

可能存在允许更少的排放量的法规限制。

生物产品将可能涉及不同的物种和栽培技术。

而且,根据当地的地理特点(Earles and Halog2010a,2010b),将会存在每个单位的生物燃料包含的LCI价值,也是唯一的LCIA 价值的集合。

MMMR-PE和CGE模型从地理上证实了在努力使LCI和LCIA数据集本地化过程中产品的改变(Steinbergeretal. 2009;Wegener Sleeswijk和Heijungs.2010;Gallegoetal. 2010)。

反弹效应和经验曲线代表了那些导致间接环境影响的复杂经济现象。

我们仅仅证实了一些在前文中LCA针对反弹效应的研究。

同时,只有一个研究调查了经验曲线和LCA相结合的方法。

这些主题都代表了未来研究方向的可能性。

在回顾的文献中没有提到动态系统的研究。

进一步的研究工作可能通过结合建立完备动态系统的领域从而改进CLCA,尤其是结合那些反映真实世界行为的随机或因果关系(Halog和Manik 2011).。

4结论
CLCA开始作为努力尝试,将市场信息加入到LCA中,避免规范性切割的产品系统边界所带来的问题。

由于最初的这个目标,CLCA已经成为了很多研究和讨论的对象。

何时使用CLCA和规范CLCA程序的共识仍在形成过程之中。

虽然最初的尝试依赖于简单PE模型和启发式的方式来确定受影响的技术,为了这个目的,最近更多的技术结合先进的经济模式。

与Zamagni等人持有相同观点(2008年),我们建议进一步的研究应集中在PE和CGE模型与CLCA的交叉区域。

我们去进一步区分简单PE模型和MMMR-PE模型,这表明后者更好代表了最先进的经济的方法。

还应探索结合其他经济机制进入CLCA的相关性,如在回弹效应和经验曲线的情况之下。

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