Interprétation et sources d'incertitudes Flashcards
Plan du cours
→ Questions sur l’AICV?
→Les méthodes AICV et leurs différences →Normalisation et pondération
→ Présentation et Interprétation des résultats
→ Incertitudes et sensibilité
AICV
À quoi sert la caractérisation des impacts? Quels résultats obtient-on?
À transformer inventaire en quantité. Pourquoi faire cela? Pour quantifier le propre afin de prendre en compte tout les aspects
Scores d’impact: exemple pop-corn vs polystyrène
Histogramme: on veut remplir le volume à l’intérieur
Comparer des catégories d’impact(pas mm unités)
Je présente résultats tjrs p/r au pic
On compare les 2 produits pour chacun des aspects
Ne permet pas de bien interpréter, uniquement d’avoir une idée sur l’ensemble de chaque catégories.
Scores d’impact: exemple pop-corn vs polystyrène
Résultats sont normalisés p/r à la pire option qui est le popcorn
Choix méthode ACV
But ACV: caractériser un ensemble de méthode d’indicateur pour chacun
Faire une étude de sensibilité
Conclusion: c’est la mm mais différente proposition selon les 2 sources , sources de variations
Impact world +
“IMPACT World+ provides characterization factors within a consistent impact assessment framework for all regionalized impacts at four complementary resolutions: global default, continental, country, and native resolutions. IMPACT World+ enables the practitioner to parsimoniously account for spatial variability and to identify the elementary flows to be regionalized in priority to increase the discriminating power of LCA.” - Bulle et al. 2019
Recipe 2016
“The update of ReCiPe provides characterisation factors that are representative for the global scale instead of the European scale, while maintaining the possibility for a number of impact categories to implement characterisation factors at a country and continental scale. ReCiPe2016 provides a state-of- the-art method to convert life cycle inventories to a limited number of life cycle impact scores on midpoint and endpoint level.” - Huijbregts et al. 2016
Product Environmental Footprint from ILCD
“The International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Handbook is a series of technical guidance documents for LCA that complement the International Standards to provide the basis for greater consistency and quality of life cycle data, methods and assessments.” - ILCD handbook, Joint Research Center, European Commission 2011
Méthode européenne
Développer une méthode d’impact
Pourquoi les méthodes varient-elles?
- Différence de méthode de caractérisation :
- Choix de valeurs / hypothèses
- Choix de la voie d’impact utilisée
- Algorithmes..
- Différence de paramétrisation / régionalisation (états vs pays vs region)
- Différence de limite temporelle
Horizontan: choix de valeurs
Changements climatique-Recipe
Image
Changement climatiques- IW+
Image
Normalisation et pondération
Incertitudes et interprétation
Diffèrent résultats mais devrait donner une mm conclusion
Réalisation d’une ACV : éléments obligatoires et facultatifs
Normalisaiton
Elementa obligatoire et éléments facultatifs
Scores d’impact: exemple pop-corn vs polystyrène
%: normalisation à l’interne et devrait avoir une ligne qui sépare pour reconnaître qu’ils ne sont pas équivalent
Éléments facultatifs :Normalisation
Notre scénario induit-il un impact important en relation à une référence donnée?
Idée: * Comparer les impacts d’un scénario aux impacts d’un système de référence
* Diviser le score d’impact du scénario par le score d’impact de la référence dans chaque catégorie
d’impact:
Éléments facultatifs :Normalisation
SNd = SDd/VNd
Où d : catégorie de dommage
SNd : Score normalisé
d’impact:
SDd : score de dommage
VNd : valeur de normalisation
Éléments facultatif :Normalisation
Element facultatif, pouvant s’avérer utile pour:
Calcul de l’amplitude des résultats d’indicateurs de catégories en relation avec l’information de référence
Meilleure compréhension de l’amplitude relative de chaque résultat d’indicateur d’un système étudié
Contrôle de cohérence
Support de la communication des
résultats
Préparation de procédures complémentaires telle que le regroupement. la pondération
Choix de la valeur de référence de normalisation
VNd:
Normalisation externe:
Référence = impacts totaux d’un système externe: pays , secteur industriel…(Norris, 2001)
Normalisation interne:
2 options d’une même AVC sont étudiées relativement l’une par rapport á l’autre ( Norris, 2001)
Scores d’impact caractérisés problèmes
Image
Scores d’impact caractérisés dommages
Image
Exemples de valeur de référence de normalisation
Impact total des émissions ou consommation des ressources à l’intérieur
d’une zone géographique qui peut être mondiale (effet de serre,
destruction ozone, acidification), nationale, régionale ou locale
(toxicité, écotoxicité, smog, odeur)
- Peut être exprimé par habitant (ou mesure similaire)
- Un autre système de produits
Profil normé de l’évaluation des impacts du cycle de vie
Scores d’impact normalisés
Pas la mm importance , est-ce que l vie humaine est autant importante que la qualité des écosystèmes => différences dans l’importance des aspects à considérer
Normalisation par rapport à un mm système de référence et non plus uniquement une simple normalisation
Induite à l’erreur, car peut être amener à additionner les résultats
Additionner : on la mm importance donc santé humaine et écosystème on la mm importance
Normalisation: Attention!
Résultats normalisés:
→exprime seulement la magnitude
de l’impact par rapport à la référence
→ne fournit pas d’information quant à l’importance de cet impact par rapport
→ Risque élevé de mauvaise interprétation →Tendence à leur faire dire plus que ce qu’ils disent
vraiment, et une comparaison des catégories entre
elles implique une pondération implicite de 1 !)
Étape de passage vers l’interprétation
Mais si on veut un seul chiffre…?
Image, score unique
Réalisation d’une ACV : éléments obligatoires et facultatifs
Elements facultatif pondération
Éléments facultatifs : Pondération
Définition
« La pondération est le processus de conversion des résultats d’indicateurs de différentes catégories d’impact utilisant des facteurs numériques basés sur des choix de valeurs »
(ISO 14044)
Éléments facultatifs : Pondération
Comment exprimer les résultats en fonction de l’importance relative que l’on donne aux impacts?
- Pas de base scientifique pour réduire les résultats à un
score unique ➩ la pondération demande des choix de
Pondération pas permise pour une valeurs (ISO 14’040) assertion comparative divulguée au public! - Facteurs basés sur des valeurs sociales attribuées aux
différents dommages considérés
Pondération pas permise pour une assertion comparative divulgué au public!
Éléments facultatifs : Pondération
SP= dE: FPd * SNd
Où d : catégorie de dommage
divulguée au public!
SP: Score d’impact pondéré
SNd : Score normalisé
FPd : facteur de pondération
Trois grands principes de pondération
Monétisation: valeur monétaire
Évaluation par des experts ou groupes d’intérêts: rassemble des gens autour d’une table pour faire une moyenne et couvrir le plus de secteur
Représente ce que la société juste importante
Distance à la valeur cible:
On vient pondérer p/r à ce proche on est d’une limite
Méthodes de limites planétaire: similaire aux catégories d’impact
Limité évalué où on est persuadé que si on depassse limite/ on déséquilibre de façon importante l’autroposphere
Exemple de valeurs pour la pondération…
Recipe- gestion des valeurs
Image importante
1) individualisme(I)
2) Hierarchiste (H)
3) Egalitarien(E)
Scores d’impact pondérés: exemple pop-corn vs polystyrène
Image gauche: normalisé
Image droite: remise à valeur monétaire opération monétaire
Présentation et interprétation des résultats
Différente diapos à venir
Scores d’impact caractérisés dommages: analyse de contribution par processus
Image
Processus du mais genre le plus d’impact ( informe sur contribution de processus d’impact)
Scores d’impact caractérisés dommages: analyse de contribution par catégorie d’impact aux dommages
Graphique catégorie d’impact
Eutrophisation marine et ecotoxicité
Exemple: Fenêtre PVC vs Fenêtre bois-métal
Image
Les résultats de l’AICV
Image tableau importantttt
Valeurs absolues
Pas sur mm groupe car unité diff ( si normalisé oui sur mm graphique )
Valeurs normalisées à l’interne
Normaliser à l’interne avec %
Quelle option est la meilleur? Fenêtre PVC car nine pour qualité écosystèmes et c’est la qu’on apporte une des 3 cas de comparaison
Exemple: huile de coco vs huile de soya
Image
1 pers*yr = 1 écopoint
Résultats normalisés à l’externe (écopoints)
On montre les résultats de façon séparer et pas additionné pour montrer 3 catégories différentes
Analyse comparative 4 scénarios
Tasse comparé normalisé à l’interne
Analyse de contribution – Tasse en céramique
Image
Incertitude très important
Types d’incertitude: variabilité (aléatoire ) :
Variation inhérentes dans le vrai monde
Incertitude ( epistemique ):
Manque de connaissance la vraie valeur d’une quantité
Types d’incertitudes
Variablitié aléatoire: source/objet, temporelle, spatiale
Non réductible
Incetitude(epistemique): modèle, scénario, paramètre, réductible
Ne pas montrer l’incertitude ne veut pas dire qu’elle n’existe pas!
Identifier les endroits où on sait qu’on ne sait pas
Sans analyse d’incertitude
Avec analyse d’incertitude
Réalité
Modèle ACV
Information sur un produit (Liste des composantes, détails utilisation et manufacture, etc.)
Indicateurs d’impacts du cycle de vie
Image
Validation du modèle ACV
Validation :
* comparaison du comportement d’un modèle ACV à celui du vrai système
* Impossible de valider un modèle ACV
* Impossible d’isoler le modèle
- Le “système de produit” est une construction mentale (modèle
conceptuel) - Il est par contre possible de valider des éléments du modèle, de façon
individuelle
Résultats ACV: Représentation déterministe
Image
Résultats ACV: Représentation probabiliste
Ex incertitude : météo avec % probabilité
Pourquoi s’intéresser aux incertitudes en ACV?
Supporter la prise de décision en rendant disponible l’information sur la
confiance qu’on peut avoir dans les résultats d’une ACV
* Planifier la réduction de l’incertitude de façon structurée
* Transparence, éviter d’exagérer la confiance des résultats
Note: Ignorer ou cacher les incertitudes pourrait donner lieu à des situations où deux études “valides” arrivent à des conclusions qui sont en conflit: contribue à discréditer l’ACV
Incertitude en LCA
- Mesure la confiance qu’on peut avoir dans les
résultats - Informe si la différence entre deux scenarios
significative? - Peux être complexe à calculer et simple à
communiquer
Aussi simple à communiquer que les prévision météo
40% probabilité de pluie
Différents concepts et définitions
- Incertitude – ce que
l’on ne sait pas - Variabilité – Combien ce qu’on sait
peut changer (temporalité,
régionalisation, objet) - Sensibilité – De combien un
changement peut affecter le résultat
Précision versus accuracy (“justesse”)
Image
Analyse de sensibilité
« Procédure systématique pour estimer les effets sur les résultats d’une étude des choix concernant les méthodes et les données » (ISO 14044)
Contrôle/analyse de sensibilité
- Vérifier la robustesse des résultats finaux et des conclusions en déterminant l’influence sur ceux-ci de variations dans les hypothèses, méthodologies et données
- Procédure générale:
- Comparaison des résultats obtenus avec
et sans altération des hypothèses,
méthodes et données * La sensibilité peut être exprimée comme
la déviation dans le résultat
(pourcentage ou absolue)
Paramètres continus et discontinus
Paramètres continus
Comment une modification incrémentale d’un paramètre affecte-t- elle les résultats?
Paramètres discontinus Comment un choix discret affecte-t-il les résultats
Analyse de sensibilité sur les paramètres continus
- Calcul de résultats après une modification de
1% des valeurs (un à la fois) * Analyse sur le changement climatique (étude
de cas tasses de cafés)
Analyse de sensibilité sur les paramètres continus
- Variation constante de l’ensemble des
paramètres (un à la fois) - Varier les valeurs par une quantité qui
représente l’incertitude sur le paramètre - Variation en continu d’un paramètre
spécifique
Analyse de sensibilité sur les paramètres continus
Étude de cas tasses de café
* Analyse de sensibilité sur le
nombre de réutilisations des
tasses en cafés
Graphique sur meilleure option
Analyse de sensibilité: paramètres discontinus
Étude de cas sèche main Analyse de scenario sur les mix électriques et sur l’utilisation de papier recyclé
Changements climatiques
Analyse de sensibilité: paramètres discontinus
Étude de cas sèche main Analyse de scenario sur les profils utilisateurs
L’analyse de sensibilité
- Évaluation robustesse des résultats d’une
ACV - effets des choix de modélisation et données * Paramètres continus et discontinus
- Prédéterminés par l’objectif et le champs d’étude
- Influence des points significatifs
