ГОСТ Р 56269—2014
для оценки негативных воздействий может придать больше доверия к получаемым результатам, если
проблемы рассматривать на стадии интерпретации. Весьма желательна дальнейшая разработка ха
рактеристических моделей токсичности, особенно с учетом неорганических веществ, например ме
таллов. При необходимости дальнейшей разработки нужна осторожность в интерпретации результа
тов. Как правило, полученная с помощью других инструментов информация может успешно допол
нить процесс принятия решений.
В результате процедуры проверки чувствительности оказывается, что при использовании
GWP
jco
вместо GWP1C0результаты негативного воздействия на изменение климата существенно сни
жаются (более чем на 50 %). Это происходит благодаря тому факту, что основным негативно воздей
ствующим веществом является метан, который «живет» мало. При переходе от коэффициентов N/P,
основанных на образовании максимальной биомассы, к коэффициентам критической нагрузки проис
ходит увеличение примерно на 5. Это происходит благодаря тому, что в первом случае принимаются в
расчет только выбросы в воздух. При этом увеличивается другая часть нормализованных результа тов:
фоновые сбросы питательных веществ в воду очень велики в стране X. Нормализованные зна чения
выбросов в данном случае низки. Таким образом, проверка чувствительности помогает иден
тифицировать наличие некомпетентности способов характеристического моделирования.
5.10 Пример 5. Продолжение
5.10.1 Дополнительный анализ качества данных ОВЖЦ (4.4.4 ИСО 14044)
5.10.1.1 Краткий обзор
Выбор показателей категории в конечном объекте и процедура взвешивание вводят существен
ную неопределенность результатов. Проверка чувствительности и анализ неопределенности выпол
нялись для того, чтобы выявить, значительна ли разница (в статистическом смысле слова) между
альтернативами А и В и чей вклад в неопределенность больше. Коэффициенты неопределенности
для результатов анализа запасов оцениваются как 1.02 для нефти в земле и алюминиевой руды
1.05 для С02 и угля в земле; 1.2 для S02 и N0,. Коэффициенты представляют собой
среднеквадратиче ское отклонение при нормальном логарифмическом распределении.
5.10.1.2 Анализ неопределенности
При сравнении суммарных и взвешенных результатов для альтернативы А с такими же резуль
татами для альтернативы В наблюдается уменьшение с 10.82 до 8. 88 ELU/f.u. Для того чтобы по
нять. является ли эта разница существенной, была использована модель Монте-Карло. Результат
показан на рисунке 20. где нормально распределенные погрешности вводились во все входные дан
ные. В этом примере используются коэффициенты неопределенности и распределения, представ
ленные в таблицах 24 и 45.
Тест на значимость ранжирования
П р и м е ч а н и е — Кривая представляет собой кумулятивное распределение.
Рисунок 20 — Результат моделирования общего улучшения экологической характеристики путем
восстановления энергии при управлении отходами в соответствии с моделью Монте-Карло
83