Ponderação de categorias de impacto ambiental através de análise de decisão multicritério: Weighting environmental impact categories through multicriteria decision analysis

Abstract

Na avaliação do ciclo de vida (ACV) o decisor frequentemente se depara com situações complexas de resolver: os resultados das diversas categorias de impacto nem sempre pendem para uma mesma alternativa, ou ainda, se modificam a medida que cenários são analisados, situação conhecida como trade-off. Para auxiliar na interpretação destes resutados, a ponderação é uma etapa que atribui significâncias para os impactos ambientais e permite converter todos os indicadores em uma score final através de uma agregação. Esta significância pode ser determinada pelo julgamento dos stakeholders e é influenciada por preferências individuais. Mesmo que diferentes grupos julguem de forma diferente a importância dos impactos, hoje, não existe um conjunto de pesos relacionados ao contexto brasileiro. Assim, esta proposta de tese tem como objetivo central desenvolver um conjunto de pesos para auxiliar a interpretação de impactos ambientais em nível midpoint para estudos de ACV no Brasil. A metodologia compreende dois painéis: (i) composto por especialistas da ACV para pesar critérios relacionados aos impactos ambientais, e (ii) formado por três grupos de stakeholders nacionais (Academia, Governo e Indústria) para indicar suas preferências com relação às categorias de impacto. A estruturação deste modelo foi embasada na hibridização de duas abordagens da Análise de Decisão Multicritério (MCDA), o Analytical Hierarchy Process (AHP) para ponderar os critérios e o Preference Ranking Organization METHod for Enrichment of Evaluations (PROMETHEE II) para comparar e agregar os valores para finalizar a ponderação das categorias de impacto. O conjunto de categorias de impacto e o delineamento do grupo de stakeholders considerou elementos da bibliometria da ACV nacional. Para avaliar a variação das respostas por atores para as categorias utilizou-se a ANOVA por meio do software Statistic®. Os 16 especialistas em ACV consideraram o critério de efeitos à saúde humana (0,27) como mais importante seguido pelo critério de efeitos ao ecossistema (0,18).Outros 6 critérios completaram à comparação pareada na escala de Saaty. Com relação aos impactos ambientais, o painel recebeu 76respostas (taxa de retorno de 40%) que apontaram o Aquecimento Global como o mais significativo por todos os grupos de stakeholders, com média de 0,185. As outras categorias que preenchem o conjunto de pesos e suas significâncias são, respectivamente: Depleção da Cama de Ozônio, 0,155; Depleção Abiótica, 0,150; Toxicidade Humana, 0,129;Uso de terra, 0,106; Acidificação, 0,105; Formação de Ozônio Fotoquímico, 0,086; e Eutrofização, 0,083. A análise da dispersão das respostas dos stakeholders nacionais demonstrou uma convergência estatística do balanço de preferencias para 7 das 8 categorias de impacto. No entanto a ANOVA indicou que para Depleção Abiótica os grupos formados pela Academia e pela Indústria não responderam de forma idêntica. O conjunto de pesos encontrados facilita a interpretação de resultados de ACV, e possui similaridades e disparidades com conjuntos de pesos existentes na comunidade científica e aplicados pelas indústrias, o que demonstra a importância de um conjunto representativo para o Brasil. O modelo baseado em MCDA foi considerado de fácil assimilação pelos painelistas e é replicável para situações específicas (como uma indústria). Complementarmente, nenhum importante tomador de decisão (ou grupo de stakeholders) pode ser excluído do processo, uma vez que há variação no julgamento das partes.

Abstract : In life cycle assessment (LCA), decision maker (DM) often faces complex results to interpret. It is common that values of different indicators are conflicting and varies amongst scenarios alternatives, situation that carries the trade-off condition between categories. To address this issue, weighting is a step that assigns significance to the environmental impacts and converts all the indicators into a final score. This significance can be determined by stakeholder s judgment and is influenced by each individual preferences. However, even with different groups judging differently the importance of impacts, currently there is no set of weights related to the Brazilian context (or by Brazilian stakeholders). Thus, the aim of this PhD thesis is to calculate a set of weights for LCA midpoint impact categories to assist the interpretation of LCAs in Brazil. The methodology comprises two panels: (i) composed by LCA experts for the criteria pairwise comparison, and (ii) formed by three national stakeholder groups (Academy, Government and Industry) to indicate their preferences for impact categories. We applied a hybrid Multicriteria Decision Analysis (MCDA) formed by the Analytical Hierarchy Process (AHP) for criteria panel and the Preference Ranking Organization METHod for Enrichment of Evaluations (PROMETHEE II) to compare and aggregate the values of the impact categories. The set of impact categories and the outline of the stakeholders groups considered elements of Brazilian LCA bibliometry. ANOVA was used to evaluate the variation of responses according to each group of DM. The 16LCA experts considered the Damage to Human health (0.27) as the more important criterion followed by Damage to Ecosystem (0.18). Another six criteria completed the pairwise comparison in the Saaty scale. With respect to environmental impacts, 76partitipants answered the questionnaire (return rate of 40%) and considered Global Warming as the most significant indicator with weighting factor of 0.185. Other categories that fill the set of weights and their significance are, respectively: Ozone Layer Depletion, 0.155; Abiotic Depletion, 0.150; Human Toxicity, 0.129; Land use, 0,106; Acidification, 0.105; Photochemical Ozone Formation, 0.086; and, Eutrophication, 0.083. The dispersion of answers from the stakeholders indicated a statistical convergence of the balance of preferences for seven in eight impact categories. However, ANOVA indicated that for Abiotic Depletion the groups formed by the Academy and Industry did not respond identically. The set of weights calculated facilitates the interpretation of LCA results, and has similarities and disparities with sets of weights in the scientific community and applied by industries, which demonstrates the importance of a representative set for Brazil. The model developed with support of MCDA approach was considered easy to implement and allow one to replicate it in any condition (e.g., for an industry). In addition, no DM should be excluded from the process, since there is variation in the judgment of the parties.