Linea guida per la valutazione della
qualità dei dati.
Rev. 0 del 30/06/2015
1
Contesto
Quando si calcola un'impronta ambientale, ci sono contesti in cui si deve scegliere tra l’utilizzo di dati
primari e secondari. Gli attuali “Life cycle inventories” contenenti dati generici sono basati
principalmente su dataset di valori medi che possono nascondere le differenze delle prestazioni
ambientali tra processi. Ciò non stimola lo sviluppo di dati specifici per il calcolo della PEF e limita la
possibilità di alcune significative forme di comparazione e benchmarking. Ci possono essere anche
problemi con la qualità dei dati disponibili.
Lo scopo di questo documento è fornire istruzioni ai Technical secretariats, e a chi lo richiede, sulle
scelte da fare nell’uso di dati quando si applica un PEFCR.
Una delle caratteristiche principali dei metodi EF è il tentativo di rendere operativo l'approccio
"materialità", cioè puntando su aspetti veramente importanti. Nel contesto dell’ EF questo approccio
si sviluppa attorno a due aree principali:


Categorie di impatto, fasi del ciclo di vita e flussi elementari: i PEFCR dovrebbero
evidenziare quelli più rilevanti. Questi dovrebbero essere i contributi in cui le imprese, le parti
interessate, consumatori e politici dovrebbero concentrarsi di più.
Dati richiesti: come contributi più rilevanti sono quelli che definiscono il profilo ambientale
di un prodotto, questi devono essere valutati utilizzando i dati di maggiore qualità rispetto a
quelli meno rilevanti, a prescindere da dove questi processi avvengono nella catena di
fornitura.
Questo approccio completa il modo tradizionale di realizzare uno studio di Valutazione del Ciclo di
vita, introducendo nuovi termini, concetti e nuovi cambiamenti.
Definizioni
Prima di analizzare i dati è opportuno introdurre alcune definizioni:
Dati aggregati (Aggregated dataset): Questo termine indica un life cycle inventory (LCI) di diversi
processi unitari (ad esempio produzione di materiale o energia) o di fasi del ciclo di vita (dalla culla al
cancello), per i quali i dati di input e output sono forniti solo a livello aggregato. Dataset aggregati
sono anche chiamati "cumulative inventory" o "processi di sistema" (es. Ecoinvent). L’insieme di dati
aggregati può essere stato aggregato in orizzontale e / o verticale. A seconda della situazione specifica
e delle scelte di modellazione un dataset di "unità di processo" può anche essere aggregato.
2
(Fonte: Broadbent et al 2011)
Dati relativi all'attività (Activity data): Questo termine si riferisce alle informazioni che sono
associate ai processi di ingresso o di uscita nella modellazione del Life Cycle Inventories. Nelle linee
guida PEF sono anche chiamati "flussi non elementari". Questi dati relativi all'attività sono calcolati
per un LCI al fine di derivare l’impatto ambientale associato a un processo o ad un’operazione.
Esempi di Activity data includono kilowatt - ore di energia elettrica utilizzata, la quantità di
combustibile utilizzato, gli output di un processo, le ore di utilizzo di un’apparecchiatura, la distanza
percorsa, la superficie di un edificio, ecc. Nel contesto PEF la distinta base deve essere sempre
considerati come Activity data.
Background system: Questo termine si riferisce a quei processi del ciclo di vita di un prodotto per il
quale non è possibile un accesso diretto alle informazioni specifiche ovvero dati accessibili
direttamente da chi produce il bene/servizio. Il processo in background è fuori dall'influenza diretta
del produttore (come i dati in possesso dei fornitori).
Ad esempio nel progetto PREFER e nello specifico nello studio PEF del distretto cartario sono stati
considerati processi di background quelli riferiti alla produzione di cellulosa.
Qualità dei dati richiesti (Data Quality Requirements-DQR): è una valutazione semi-quantitativa
di qualità di dati basati su sei criteri, cinque relativi ai dati (rappresentatività tecnologica, di
rappresentatività geografica, rappresentatività temporale, completezza, incertezza dei parametri) e uno
al metodo ( adeguatezza e coerenza metodologica). La qualità dei dati è considerata sia come qualità e
adeguatezza dei dati in quanto documentata, sia il dataset deve essere accurato e preciso per il caso
specifico.
Dati di default (Default activity data): sono valori medi che potrebbero essere forniti da
associazioni di categoria, aziende, esperti o potrebbero derivare da riferimenti scientifici /
bibliografici come quanto riportato nei BREF. Devono essere valutati almeno una volta attraverso un
processo di consultazione da soggetti coinvolti nella redazione / revisione di una PEFCR.
3
Disaggregazione (Disaggregation): processo di frammentazione di un’unità di processo aggregata in
piccoli insiemi di dati di processo (orizzontale o verticale). La disaggregazione dei dati può aiutare a
rendere un dato più specifico. Ciò è particolarmente rilevante durante la PEF / OEF per avere
un'analisi hotspot meglio definita. Il processo di disaggregazione non dovrebbe mai compromettere o
minacciare la qualità e la coerenza del dataset aggregato originale.
Flusso elementare: Materiale o energia che entra nel sistema in fase di studio che è stato tratto
dall’ambiente senza precedente trasformazione umana.
Foreground system: Questo termine si riferisce a quei processi del ciclo di vita del prodotto per il
quale è disponibile l'accesso diretto ad informazioni specifiche. Ad esempio, i processi del sito e
quelli gestiti dal produttore o dai suoi (servizi di trasporto merci per esempio, ecc) appaltatori .
Life Cycle Inventory (LCI) dataset: Un documento o un file con informazioni sul ciclo di vita di un
prodotto specifico o un altro riferimento (ad esempio, sito, di processo), che copre metadati descrittivi
e l'inventario quantitativa del ciclo di vita. Un LCI potrebbe essere un set di dati di processo dell'unità
(UPR) o un set di dati aggregati (chiamato anche processo di sistema (SP)).
Dati primari (Primary data): Questo termine si riferisce a dati provenienti da specifici processi
della filiera produttiva o dell’impresa nell’applicazione del PEFCR. Tali dati possono assumere la
forma di dati relativi all'attività, o al LCI dataset. I dati primari sono specifici del sito o di produttori
specifici. Possono essere ottenuti attraverso letture di contatori, bolle di acquisto, bollette,
monitoraggi diretti, bilanci di massa oppure altri metodi per ottenere dati da specifici processi nella
catena del valore della società nell’ambito dell’applicazione del PEFCR. Chiamato anche "dati
specifici"
Dati secondari (Secondary data): si riferiscono a dati non specifici del processo produttivo
nell’ambito della filiera a cui appartiene l’impresa che applica il PEFCR. Questi si riferiscono a dati
che non sono direttamente raccolti/misurati o stimati, ma piuttosto provenienti da un database di terze
parti o da altre fonti. I dati secondari includono dati medi di settore (per esempio di banche dati
pubblicati, statistiche governative, studi di letteratura e delle associazioni di categoria), dati finanziari
e altri dati generici. I dati primari che passano attraverso una fase di aggregazione orizzontale sono
considerati dati secondari.
Ad esempio i dati e di risultati emersi dall’applicazione della PEF agli 8 distretti produttivi potranno
essere utilizzati, come dati secondary, dalle i imprese dei diversi settori, in quanto pubblici.
Unità di processo: è il più piccolo elemento considerato nell'analisi del ciclo di vita in riferimento al
quale i dati di ingresso e di uscita sono quantificati (ISO 14040: 2006). In un LCA, sono considerate
unità di processo sia i processi per cui è impossibile un’ ulteriore suddivisione (ad esempio le singole
operazioni in un impianto produttivo) sia i siti produttivi nella loro interezza.
Filiera produttiva: si riferisce a tutte le attività a monte e a valle associate al processo dell’impresa
che applica il PEFCR, compreso l'uso di prodotti da parte dei consumatori e il trattamento ed il“fine
vita” (dopo l’uso da parte dei consumatori).
Contesto
Si consideri l'esempio in Figura 1. Immaginiamo di dover valutare il sistema di produzione mostrato
in Figura 1. Se eseguiamo un tradizionale studio LCA, per prima cosa probabilmente si dovrà
impostare i confini del nostro sistema identificando quali sono i processi di "foreground" e di
4
"background". Sulla base di questo si dovrà probabilmente alimentare lo studio con dati primari (se
presenti) per il sistema di "foreground” e con dati secondari per il sistema di background.
2. Packaging raw material sourcing and
manufacturing
Ups
trea
ma
1. Raw material acquisition and
preprocessing
Electri
city
Diesel
Fertili
prod
zer
prod
Cerea
ls
Pestic
ides
prod
Gas
producti
on 3. Transport to
processing plant
Ups
trea
mb
Upst
rea
mc
LDPE
granu
late
Plastic
packagi
ng
Trans 4. Transport to processing
plant
port
Trans
port
Food
product
production
Trans
port
5. Processing
plant
Figura 1. Processi di foreground e background in LCA tradizionali
Se vogliamo analizzare lo stesso sistema di produzione ma utilizzando l'approccio "materialità"
promosso nella PEF, affronteremo uno scenario diverso. Nella figura 2 è raffigurato quello che
potrebbe essere il risultato di uno studio di screening effettuato in base alla norma PEF.
2. Packaging raw material sourcing and
manufacturing
Ups
trea
ma
1. Raw material acquisition and
preprocessing
Pestic
ides
prod
Gas
producti
on 3. Transport to
processing plant
Trans
port
Fertili
zer
prod
Electr
icity
Diese
l prod
Plastic
packagi
ng
Trans
port
Cerea
ls
Trans
port
Ups
trea
mb
Ups
trea
mc
LDPE
granu
late
4. Transport to processing
plant
Food
product
productio
5. Processing
n
plant
5
Figura 2. Identificazione dei processi più rilevanti basati sul PEF screening.
La differenza principale tra i due approcci è che nel contesto PEF la nozione di foreground e di
backgroung perde il suo significato principale e ne acquisisce uno diverso. Ciò che diventa rilevante
sono due aspetti:
1. Quali sono i processi che “influenzano” il profilo ambientale del prodotto (processi più rilevanti)?
2. Qual è il livello di influenza esercitato dall’impresa che sta svolgendo lo studio PEF?
a. Il processo è guidato dalla società che conduce lo studio?
b. In caso negativo, l'azienda ha la possibilità di avere accesso a dati più specifici?
Processi più rilevanti
La risposta alla domanda 1 verrà fornita durante lo screening PEF sulla base del seguente principio:
tutti i processi che contribuiscono complessivamente con oltre l'80% per ogni categoria di impatto
sono classificati come più rilevanti. Ogni Segretariato Tecnico (dei Pilot realizzati dalla CE) può
aggiungere più processi a questo elenco in base al giudizio di esperti. L'elenco dei processi rilevanti è
incluso nel PEFCR.
Livello di influenza
La domanda a cui rispondere è: “chi ha la responsabilità del processo e dei relativi impatti correlati?”
Questa è una domanda meno semplice di quello che sembra. Il PEFCR stesso non può predeterminare
il livello di influenza, ma deve fare riferimento alle opzioni fornite nei dati Needs Matrix (vedi tabella
1). Nell’attuazione di un PEFCR devono essere seguiti i seguenti casi:
Situazione 1: il processo è condotto dall’impresa che sta implementando la PEFCR
Situazione 2: il processo non è condotto dall’impresa che sta implementando la PEFCR, ma può
avere accesso a dati specifici.
Situazione 3: il processo non è condotto dall’impresa che sta implementando la PEFCR e l’impresa
non ha la possibilità di avere accesso a dati specifici.
Procedure per determinare le richieste dati
Procedura da applicare per la prima stesura di una PEFCR
Il Segretariato Tecnico per sviluppare/revisionare una PEFCR deve seguire la seguente procedura:
1) Identificare i processi con maggior contributo per ciascuna delle categorie di impatto;
2) Fornire una lista di dati sulle attività (activity data), che deve essere dichiarata dal richiedente
della PEFCR, per i processi più importanti catalogati come processi di foreground, includendo
unità di misura e dettagli riguardanti le procedure di misura (ad esempio, la frequenza di
campionamento);
3) Per gli altri processi catalogati come processi di foreground, fornire una lista di dati sulle attività
(activity data) indipendenti dai processi;
6
4) Fornire valori predefiniti (default value) per i dati sulle attività indipendenti dai processi per i
processi più importanti catalogati come processi di background (situazione 2 e 3 della matrice
DNM – Tabella 1). I dati di default devono riflettere il più possibile la situazione reale di mercato.
Al fine di ridurre la quantità di informazioni da raccogliere, e avendo in mente il principio di
materialità, il TS può decidere di limitare la raccolta a quei dati relativi all'attività (activity data)
che notoriamente hanno un impatto significativo per ciascun processo rilevante;
5) Proporre un livello ottimale di aggregazione per le "unità di processo" per tutti i processi più
importanti. Il principio è che ogni TS dovrebbe mirare a "disaggregare" il più possibile l'insieme
esistente di dati aggregati al fine di identificare un livello di disaggregazione che possa fornire
migliori informazioni relative al processo senza compromettere l'affidabilità e la protezione di
informazioni (realmente) riservate;
6) Fornire per tutti i processi più importanti, delle tabelle con i valori di livello di qualità da
utilizzare quando deve essere valutata la qualità dei dati (DQR) (vedi tabella 4 dell'allegato 1
come esempio di informazioni da produrre dal TS nel PEFCR);
7) Fornire una lista di database secondari da utilizzare per realizzare la PEFCR.
Procedura da applicare per l’implementazione di una PEFCR
L’organizzazione che intende implementare una PEFCR deve:
a) Determinare il livello di influenza (Situazioni 1, 2 oppure 3 di cui sopra) che l’organizzazione
ha per ciascuno dei processi della propria catena di fornitura. Tale decisione determina quale
delle opzioni, di cui alla tabella 1, è pertinente per ogni processo;
b) Ri-calcolare la DQR per tutti i dataset utilizzati per i processi più rilevanti e quelli nuovi
creati (Si veda Annex 1 per ulteriori dettagli sul calcolo);
c) Seguire le regole di cui alla tabella 1 (Data Need Matrix, DNM) per i processi rilevanti e non
rilevanti.
Data needs matrix (DNM)
Sulla base della rilevanza dei processi per ciascuna categoria di impatto e del livello di influenza, un
organizzazione che intende implementare la PEFCR deve utilizzare per ciascun processo dati
conformi a una delle opzioni descritte nella Tabella 1 (tabella 2 viene presentato un layout
semplificato per la DNM). Le opzioni descritte nella DNM non sono elencate in ordine di preferenza.
Tabella 1. Dataset Needs Matrix (DNM)
Processi rilevanti
Situazione 1:
processi
effettuati
dall’organizza
zione
Opzione 1
richiedente il
PEFCR
Fornire dati sulle attività specifici
dell’organizzazione (come richiesto
nel PEFCR) e creare un dataset per
unità
di
processo
specifico
dell’organizzazione con DQR≤1.6
Altri processi
Sostituire (se disponibili) i dati generici
sulle attività forniti dal PEFCR con dati
primari (specifici dell’organizzazione) e
utilizzare un dataset secondario per unità
di processo con DQR ≤3.0
7
Opzione 1
Opzione 2
Opzione
3
Situazione 3: processi non
effettuati
dall’organizzazione
richiedente il PEFCR e
senza possibilità di avere
Opzion 2
Opzione 1
accesso a dati specifici
Situazione 2: processi non effettuati dall’organizzazione
richiedente il PEFCR ma con possibilità di avere accesso a
dati specifici
Opzione 2
Fornire dati sulle attività specifici
dell’organizzazione (come richiesto nel
PEFCR) e creare un dataset per unità di
processo specifico dell’organizzazione
con DQR≤1.6
Fornire dati sulle attività specifici
dell’organizzazione (come richiesto
nel PEFCR) e creare un dataset per
unità di processo specifico
dell’organizzazione con DQR≤1.6
Sostituire (se disponibili) i dati
generici sulle attività forniti dal
PEFCR con dati primari (specifici
dell’organizzazione) e
rimodellare/adattare il dataset
secondario fornito dal PEFCR alla
catena di fornitura e ai processi
specifici dell’organizzazione
(compreso l’energy mix, le tipologie
di trasporto, i sistemi di trattamento di
fine vita) ottenendo un DQR ≤3.0
Utilizzare un dataset secondario con
DQR ≤4.0
Utilizzare un dataset secondario con
DQR≤3.0
Sostituire (se disponibili) i dati
generici sulle attività indipendenti dai
processi (es. distanza di trasporto) e
utilizzare un dataset secondario con
DQR≤3.0
Utilizzare un dataset secondario con
DQR≤3.0
Tabella 2. Dataset Needs Matrix (DNM) – layout semplificato
Processi rilevanti Processi non rilevanti
Situazione 1
Opzione 1
Opzione 2
A
Opzione 1
A
Situazione 2 Opzione 2
C
Opzione 3
D
B
A
F
8
Situazione 3
A
B
C
D
E
F
Opzione 1
E
Opzione 2
D
Come gestire i dati
Tipologia di dataset
sull'attività per
da utilizzare per lo
l’implementazione del
studio PEF?
PEFCR?
Da creare (specifico
Unità di processo
dell’organizzazione)
Sostituire i dati
generici con dati
Unità di processo
specifici
dell’organizzazione
Sostituire (se
disponibili) i dati
Aggregato
generici
Non applicabile
Aggregato
Sostituire (se
disponibili) i dati
Aggregato
generici
Non applicabile
Aggregato
Valutazione Predefinito
Tipologia di dati
di qualità dataset LCI
utilizzati nel dataset? dei dati disponibile
necessaria nel PEFCR
Specifici
DQR ≤ 1.6
No
Generici
DQR ≤ 3.0
Si
Generici
DQR ≤ 3.0
Si
Generici
DQR ≤ 3.0
Si
Generici
DQR ≤ 3.0
Si
Generici
DQR ≤ 4.0
Si
E 'importante ricordare che la DQR dei dataset elencati nella PEFCR finale è "contesto indipendente".
L'organizzazione che intende implementare la PEFCR deve ricalcola un valore specifico della DQR
per i processi più rilevanti nelle situazioni C, D, ed E. (allegato I per ulteriori dettagli).
Per quanto possibile i set di dati secondari elencati nella PEFCR saranno resi disponibili attraverso
una gara d'appalto gestita dalla Commissione. Nei casi in cui i set di dati non possono essere resi
disponibili attraverso questo processo il PEFCR deve identificare i set di dati del DQR disponibili in
"libero accesso”. In nessun caso può essere utilizzato un insieme di dati di qualità peggiore del
minimo previsto dalla matrice DNM.
Tutti i set di dati utilizzati in sede di attuazione di una PEFCR devono essere conformi alla PEF, tra
cui una revisione indipendente. Tutti i set di dati primari prodotti devono essere messi a disposizione
gratuitamente attraverso il Life Cycle Data Network. Nel caso in cui i set di dati primari includono
informazioni riservate, saranno messi a disposizione con restrizioni di accesso solo alla EC.
Come comportarsi con il Bill of Materials (BOM)
Il Bill of Material (o la lista di ingredienti per i prodotti alimentari) deve essere considerata come un
insieme di dati sull’attività.
L'organizzazione che intende implementare il PEFCR deve sostituire il BOM generico utilizzato per il
prodotto rappresentativo utilizzato nella fase di screening con un BOM specifico del prodotto.
Analogamente ad altri processi, possono emergere tre situazioni:
9
1. Gli ingredienti sono prodotti dall’organizzazione che decide di implementare il PEFCR: in
questo caso si può fare riferimento all’opzione A della matrice DNM (approccio suggerito
come opzione standard) oppure all’opzione C (in alternativa).
2. Gli ingredienti sono comprati direttamente dal produttore: in questo caso si può fare
riferimento all’opzione A della matrice DNM oppure all’opzione D.
3. L'ingrediente è acquistato sul mercato: questo caso è affrontato nella matrice DNM come D.
10
Allegato 1: Calcolare la qualità dei dati
I dati utilizzati per l’implementazione di una PEFCR devono essere conformi alla metodologia PEF.
Questo significa che i dati devono soddisfare tutti i requisiti elencati nella tabella 3.
Sono stati adottati sei criteri qualitativi, di cui cinque riguardano i dati e uno il metodo. Ogni PEFCR
deve includere, per ciascun processo rilevante, una tabella che descriva come assegnare il valore
appropriato a ciascuno dei criteri. Un esempio è riportato in Tabella 4.
Table 3. Criteri da considerare per il calcolo della qualità e conformità dei dati ai requisiti della
metodologia PEF

Documentazione
rappresentatività tecnologica
rappresentatività geografica

rappresentatività temporale

completezza

incertezza dei parametri

adeguatezza e coerenza metodologiche
Conforme al formato ILCD
Nomenclatura
Conforme alla nomenclatura ILCD
Revisione1
Revisione da parte di un “revisore qualificato”
Criteri per la qualità dei dati

Sulla base di questi criteri per la qualità dei dati, deve essere effettuata una valutazione semiquantitativa della qualità dei dati complessiva del set di dati utilizzato per tutti i processi più
importanti sommando l’indice di qualità raggiunto per ogni criterio di qualità, diviso per il numero
totale di criteri.
I valori DQR per ciascun parametro saranno disponibili come metadati insieme al set di dati di default
fornito dal PEFCR. I valori di C, P ed M non sono modificabili, mentre i valori di TIR TER e GR
devono essere ricalcolati dall’organizzazione che attua il PEFCR.
La valutazione semi-quantitativa della qualità dei dati complessiva del set di dati richiede la
valutazione di ciascun indicatore di qualità. Tale valutazione deve essere effettuata secondo la tabella
fornita nel PEFCR e secondo la formula [1]. In tabella 4 viene fornito un esempio di valori specifici
per i 6 parametri.
DQR 
•
•
•
•
•
TiR  TeR  GR  C  P  M
6
[1]
DQR : Indice di qualità dei dati del set di dati;
TeR: Rappresentatività tecnologica;
GR: Rappresentatività geografica;
TiR: Rappresentatività temporale;
C: Completezza;
1
It shall be explicitly mentioned whether the datasets has been subject to an internal or external review. The items linked
to the revision process (type of review, name of reviewer, etc.) must obligatorily be mentioned in the ILCD process fields
11
•
•
P: Precisione/incertezza dei parametri;
M: Adeguatezza e coerenza metodologiche
Per quanto riguarda la "completezza", essa dovrà essere valutata in base alla procedura seguente:
1) Lo screening EF individua le categorie di impatto più rilevanti e i flussi elementari più
rilevanti per singola categoria (tutti i flussi elementari che contribuiscono cumulativamente
oltre l'80% a qualsiasi categoria di impatto e in ogni caso quelli che contribuiscono più del
5% singolarmente).
2) Il PEFCR fornisce un elenco minimo di flussi elementari equivalenti ai più importanti flussi
elementari per categoria di impatto.
3) La completezza può essere valutata rispetto all'elenco minimo di flussi elementari fornito,
come una quota o un fattore di flussi elementari considerati nei dati LCI rispetto al numero
minimo richiesto di flussi elementari.
Per quanto riguarda la "precisione", dato che potrebbe essere difficile fare questa valutazione a livello
di processo, si propone - entro il termine della fase pilota - di valutare il parametro P sui parametri di
inventario che si prevede contribuiscano in misura significativa alle categorie di impatto selezionate
per la comunicazione
Tabella 4. Esempio del livello di qualità e di valutazione del set di dati utilizzati nel contesto di
una implementazione PEFCR
Livello di
qualità
Ratin
g di
quali
tà
Molto
buono2
Buono
2
C
TiR
P
TeR
GR
Metodo
1
Tutte le 15
categorie di
impatto PEF,
tutte le
categorie
includono i più
rilevanti flussi
elementari
come indicato
nel PEFCR
Nessun
o dei
dati è
più
vecchio
di 1
anno
≤
10%
La
tecnologia
considerat
aè
esattament
e quella
utilizzata
dalla
organizzaz
ione
I processi
inclusi nel
dataset sono
pienamente
rappresentati
vi dei
processi
specifici per
quanto
riguarda la
geografia
Attribuzion
ale + tutti i
requisiti
metodologi
ci elencati
nella
tabella 5
2
14 categorie di
impatto PEF,
incluse tutte le
10 categorie
classificate I o
II
Nessun
o dei
dati è
più
vecchio
di 2
Da
10%
a
20%
La
tecnologia
considerat
a è molto
simile a
quella
I processi
inclusi nel
dataset sono
molto
rappresentati
vi dei
Attribuzion
ale + 7
degli 8
requisiti
metodologi
ci elencati
In alcuni casi denominata “ottima”
12
nell’Handbook
ILCD3 e tutte le
14 categorie
includono i più
rilevanti flussi
elementari
come indicato
nel PEFCR
anni
utilizzata
dalla
organizzaz
ione
processi
specifici per
quanto
riguarda la
geografia
nella
tabella 5
Soddisface
nte
3
12/13 categorie
di impatto PEF,
incluse tutte le
10 categorie
classificate I o
II
nell’Handbook
ILCD e tutte le
12/13 categorie
includono i più
rilevanti flussi
elementari
come indicato
nel PEFCR
Nessun
o dei
dati è
più
vecchio
di 3
anni
Da
20%
a
30%
La
tecnologia
considerat
aè
rappresent
ativa della
tecnologia
media
utilizzata
per
processi
simili
I processi
inclusi nel
dataset sono
sufficientem
ente
rappresentati
vi dei
processi
specifici per
quanto
riguarda la
geografia
Attribuzion
ale + 6
degli 8
requisiti
metodologi
ci elencati
nella
tabella 5
Scarso
4
10/11 categorie
di impatto PEF,
incluse tutte le
10 categorie
classificate I o
II
nell’Handbook
ILCD e tutte le
10/11 categorie
includono i più
rilevanti flussi
elementari
come indicato
nel PEFCR
Nessun
o dei
dati è
più
vecchio
di 5
anni
Da
30%
a
50%
La
tecnologia
considerat
a presenta
varie
differenze
rilevanti
rispetto a
quella
utilizzata
dall’organ
izzazione
I processi
inclusi nel
dataset sono
poco
rappresentati
vi dei
processi
specifici per
quanto
riguarda la
geografia
Attribuzion
ale + 5
degli 8
requisiti
metodologi
ci elencati
nella
tabella 5
Molto
scarso
5
Meno di 10
categorie di
impatto PEF, e
tutte le
categorie
includono i più
Alcuni
>
dati
50%
sono più
vecchi
di 5
La
tecnologia
considerat
a non è
rappresent
ativa di
I processi
inclusi nel
dataset non
sono
rappresentati
vi dei
Attribuzion
ale
3
Le 10 categorie di impatto classificate nell'handbook ILCD come categorie I o II sono: cambiamenti climatici, riduzione
dell'ozono, polveri sottili, radiazioni ionizzanti per la salute umana, formazione di ozono fotochimico, acidificazione,
eutrofizzazione terrestre - di acqua dolce - marina, esaurimento delle risorse minerali fossili e rinnovabili.
13
rilevanti flussi
elementari
come indicato
nel PEFCR
anni
utilizzata
dall’organ
izzazione
processi
specifici per
quanto
riguarda la
geografia
Tabella 5 Aspetti che rientrano nei criteri di qualità dei dati
TiR
Grado al quale il set di dati riflette le condizioni specifiche del
sistema in esame riguardo al tempo/all’età dei dati e compresi
gli eventuali set di dati di background.
TeR
Grado al quale il set di dati riflette la popolazione effettiva
interessata per quanto riguarda la tecnologia, compresi gli
eventuali set di dati di background.
GR
Grado al quale il set di dati riflette la popolazione effettiva
interessata per quanto riguarda la geografia, compresi gli
eventuali set di dati di background.
P
Giudizio qualitativo di esperti o deviazione relativa dalle
norme.
M (Method)
Cut off
Non ammissibile a meno di una stima quantitativa del
contributo delle parti escluse rispetto a tutte le categorie di
impatto di default.
Gestione della multifunzionalità
La seguente gerarchia decisionale multifunzionale deve essere
applicata per la risoluzione di tutti i problemi di
multifunzionalità: 1) suddivisione o espansione di sistema, 2)
allocazione basata su un rapporto fisico sottostante pertinente
(fra cui sostituzione diretta), 3) allocazione basata su un altro
rapporto.
Rimozioni ed emissioni di
carbonio biogenico e fossile
Rimozioni ed emissioni devono essere comunicate
separatamente sia per fonti fossili sia biogeniche.
Modifiche dirette riguardanti la
destinazione del suolo
Emissioni di gas serra da modifiche dirette riguardanti la
destinazione del suolo assegnati al prodotto/servizio per 20 anni
dopo che si verificano le modifiche dirette, con i valori di
default dell’IPCC.
Stoccaggio di carbonio ed
emissioni ritardate
I crediti associati allo stoccaggio temporaneo (carbonio) o le
emissioni ritardate non devono essere considerate nel calcolo
della EF per le categorie di impatto di default.
14
Emissioni di off-setting
Non incluse
Beni strumentali
Facoltativo se il contributo non è rilevante.
Confini del sistema
I confini del sistema devono comprendere tutti i processi legati
alla catena di fornitura del prodotto
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