特征化因子和权重因子及其本地化

从LCA计算的角度看,特征化因子(Characterization Factor)和权重因子都是折算因子(或者称为当量因子),其目的是将不同种类的LCA指标汇总为更加综合性的评价指标,从而支持更全面的分析。值得注意的是,特征化因子和权重因子与各个国家和地区的环境背景条件、环境关注重点和环境目标相关,因此需要反映本地化的特点。

1) 对于很多Mid-point类型的特征化因子而言,通常是基于基本的物质性质得到特征化因子,而与环境背景条件无关。例如CML方法中的酸化因子AP是基于酸性气体理论上能够电离出的H离子数量、富营养化因子EP是基于氮、磷元素含量等。这些因子原则上适用于任何国家,不需要本地化,但也因此并未衡量实际的环境损害。

2) 大多数End-point类型的特征化因子通常是基于更复杂的环境特征化模型得到的,通常包含污染物质寿命模型(fate)、在环境中的传输模型(transport)、对人体或生态环境的曝露模型(exposure)以及对人体或生态环境的影响和损害模型(damage,即end-point)。由此得到的特征化因子必然包含不同地区的环境背景条件(如大气、水体、土壤、生态系统条件),试图反映各种环境排放可能造成的潜在损害,从而将其汇总在一起。但得到End-point因子的模型非常复杂,需要大量的环境背景数据支持,目前在中国的研究甚少。

3) 权重因子:即便将各种环境排放的损害汇总为人体健康损害、生态环境损害(此外还有资源消耗,这三种类型统称为aera of protection),也很难继续通过科学的模型和因子进一步汇总。因此,传统上只能采用比较主观的方法,得出权重因子,以便继续汇总。例如,专家调查法(panel method)询问一组专家的意见,得出各种环境影响类型或损害的重要性评分。也可以基于支付意愿(willingness-to-pay)等方法,让被调查者用经济价值衡量各种环境影响类型或损害的重要性。显然,如上得到的权重因子是基于被调查者的主观价值判断,也受到当地环境关注重点和环境目标的影响,未必适合于其他国家,因此权重因子也有本地化的必要性。

 

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