Abgeschlossenes NFP 73 Forschungsprojekt: Transparente Umweltbewertung und Nachhaltigkeitsanalyse des Schweizer Endverbrauchs

Um die Auswirkungen von privatem Verbrauch und Schweizer Lieferketten besser zu verstehen, haben wir einen neuen Ansatz entwickelt, der eine Bewertung der länderspezifischen Auswirkungen von Versorgungsunterbrechungen in einer Lieferkette ermöglicht. Dieser Ansatz wurde in einer Fallstudie auf in der Schweiz verkaufte Elektrofahrzeuge angewandt. Dabei wurden Hotspots sowie die Gesamtauswirkungen von Versorgungsunterbrechungen in den Kobalt- und Aluminiumlieferketten bewertet. Einige Materialien oder Prozesse waren bereits weitgehend bekannt, wie beispielsweise die Gewinnung von Kobalt in der Demokratischen Republik Kongo. Zusätzlich konnten neue kritische Prozesse eruiert werden, wie etwa die Herstellung von Kabelbäumen aus Aluminium in Marokko. Die Unterbrechung der globalen Lieferketten für scheinbar gewöhnliche Materialien während der Covid-19-Pandemie zeigt den Nutzen dieses Ansatzes.

Des Weiteren kombinieren wir eine Top-down- mit einer Bottom-up-Datenbank zum Energie- und Materialkreislauf, um ein detailliertes und vollständiges Bild der Lieferketten und deren Auswirkungen auf die Umwelt zu erstellen. Dabei wurde ein Open-Source-Ansatz zur Zusammenführung von Ökoinventar-Datenbanken und auf ecoinvent und EXIOBASE angewandt. Die Verknüpfung einer vollständigen, aber hochaggregierten Datenbank mit detaillierten Prozessmodellen, die bestimmte Wirtschaftsbereiche abdecken, hat das bisher beste Gesamtbild über die Umweltauswirkungen des Endverbrauchs der Schweizer Haushalte geliefert und die Priorisierung künftiger Massnahmen zur Verbesserung der Datenqualität ermöglicht.

Die globale Sensitivitätsanalyse zeigt, dass dringender Bedarf an besseren Inventarmodellen und qualitativ hochwertigen Daten zur Unsicherheit besteht. Sensitivitätsanalysen sollten auf alle Ökobilanzstudien angewandt und die Datenqualität iterativ durch überarbeitete statistische Modelle und geografische Disaggregation verbessert werden. Wenn möglich sollten mehrere Datenbanken mit unterschiedlichen Datengrundlagen verwendet werden. Indikatoren für die Ressourcenkritikalität auf Basis offener Daten können für detaillierte Lieferketten berechnet werden.

• Kim, Aleksandra; Mutel, Christopher; Froemelt, Andreas (2022). Robust high-dimensional screening
   
• Paulillo, Andrea; Kim, Aleksandra; Mutel, Christopher; Striolo, Alberto; Bauer, Christian; Lettieri, Paola (2021). Influential parameters for estimating the environmental impacts of geothermal power: A global sensitivity analysis study

 

Dr. Christoper Mutel
Institut Paul Scherrer
+41 56 310 57 87
christopher.mutel@psi.ch