L’analisi del ciclo di vita (Life Cycle Assessment) sta diventando lo strumento ritenuto più affidabile e completo per valutare se un prodotto è più sostenibile di un altro, se una scelta politica fa bene all’ambiente o meno. Sicuramente è sempre più diffuso: “Oggi nella letteratura scientifica gli studi LCA sono decine di migliaia”, ci dice Silvio Viglia, ricercatore ENEA con lunga esperienza di ricerca nei metodi di calcolo degli impatti ambientali e nell’analisi del ciclo di vita.
Già venti anni fa, nella sua Comunicazione sulla politica integrata dei prodotti, la Commissione europea indicava le valutazioni del ciclo di vita come “il miglior quadro di riferimento per valutare i potenziali impatti ambientali dei prodotti attualmente disponibili”. E già allora veniva sottolineata la necessità di disporre di dati più coerenti e di metodologie di LCA concordanti. Più recentemente, in un documento sull’impronta ambientale di prodotto (EPF), che utilizza appunto l’LCA, i tecnici della Commissione scrivono che “attraverso la nostra ricerca dei metodi leader esistenti nel settore, ci siamo resi conto che negli standard esistenti c’è un ampio margine di scelta metodologica per gli utenti, che porta all’incomparabilità dei risultati e alle incoerenze”.
Ancora Viglia, “l’LCA è uno strumento potentissimo, dalle potenzialità enormi, ma ci sono dei rischi. All’analista sono lasciate libertà che influiscono sui risultati dell’analisi. Teoricamente è lo strumento migliore a disposizione e arriva a noi dopo una serie di discussioni, ma ancora oggi gli studi nella letteratura scientifica vanno presi con le pinze e letti con attenzione: spesso anche nelle pubblicazioni scientifiche sono omesse considerazioni e aspetti importanti per l’interpretazione corretta dei risultati”.
Nello studio “Plastics: Can Life Cycle Assessment Rise to the Challenge?” realizzato nel 2020 da Eunomia Research & Consulting per Break Free From Plastic (BFFP) viene ricordato che la conduzione di un LCA “è sempre un atto di semplificazione di un sistema per consentire la valutazione, anche se spesso viene erroneamente interpretata come un tentativo di riflettere completamente e accuratamente la realtà”. Questa “costruzione di scenari si presta a un uso improprio ed è il motivo per cui gli studi comparativi dell’industria possono essere problematici, non tanto per la loro mancanza di correttezza metodologica, quanto per il fatto che si può adottare una visione ristretta e accuratamente curata che può essere difficile da districare per un lettore non esperto”.
Proviamo a capire, allora, dove sono i limiti attuali di questo potente e complesso strumento.
Lo facciamo perché ci sta a cuore la misurazione della sostenibilità, e quindi un uso corretto dell’LCA, sia da parte dei compilatori e che dei fruitori; lo facciamo per fornire ai non esperti come noi che si troverà alle prese coi risultati di un’analisi del ciclo di vita una cassetta degli attrezzi per iniziare ad orientarsi ed evitare di commettere errori di lettura, magari sovrainterpretandone i dati; lo facciamo per problematizzare l’uso di uno strumento che spesso – per ingenuità, per banalizzazione, per interesse – viene presentato dogmaticamente.
Che cos’è LCA e come funziona
La valutazione del ciclo di vita (LCA) è una metodologia standardizzata a livello internazionale (ISO 14040 e seguenti) che aiuta a stimare gli impatti ambientali di beni e servizi tenendo conto dell’intero ciclo di vita del prodotto, dall’estrazione delle materie prime al fine vita (nel caso di un prodotto).
Un’LCA prevede diverse fasi.
La prima è la definizione dell’ obiettivo e dell’ambito di applicazione.
Segue quella del Life Cycle Inventory, l’inventario degli input a output di ogni fase del ciclo di vita (da materie prime ed energia in ingresso, ad esempio, ai prodotti, sottoprodotti, rifiuti, scarichi, emissioni in uscita,). Ogni input e output deve essere quantificato.
La fase successiva all’inventario è quella della valutazione dell’impatto. Ogni flusso in ingresso e in uscita viene attribuito ad una (o più d’una) categoria d’impatto, cioè le problematiche ambientali: che sono, ad esempio cambiamento climatico, riduzione dell’ozono, uso delle risorse, emissione di particolato. Dopo l’attribuzione i flussi di input e output vengono convertiti, attraverso fattori di caratterizzazione, in impatto potenziale per quella specifica categoria di impatto. Per il cambiamenti climatico, i flussi interessati vengono tradotti nel loro potenziale climalterante utilizzando come unità di misura la CO2 equivalente (il metano, ad esempio, ha un potere climalterante 25 volte quello della CO2, quindi il fattore caratterizzazione metano è 25 kg di CO2 equivalente). Per il particolato, tutti i relativi output vengono convertiti in PM2,5 equivalente. Sommando tutti gli input ed output di una categoria d’impatto si ottiene un indicatore di impatto potenziale (indicatore di acidificazione potenziale nel caso, ad esempio, appunto dell’acidificazione).
In ogni fase del processo, ci racconta Vigilia, si può annidare un problema che rende la valutazione meno attendibile: “L’LCA è un metodo altamente standardizzato, ma siccome le analisi non sempre sono fatte a regola d’arte spesso ci sono problemi di attendibilità e i risultati non sono confrontabili tra di loro. Ci sono per questo sforzi da parte della comunità scientifica – e della Commissione Europea con l’introduzione del metodo dell’Environmental Footprint – per superare questi problemi”.
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Omissioni negli obiettivi e nei confini
I problemi possono arrivare già nella prima fase, quella di definizione del perimetro e degli obiettivi dell’indagine (definire esattamente di cosa si misura l’impatto). “Due diversi confini fanno sì che due analisi non siano confrontabili tra di loro” ci spiga il ricercatore ENEA. “Dal punto di vista teorico l’analisi va fatto su tutte fasi ciclo vita, ma un’analisi può anche avere confini limitati: spesso, ad esempio, non sono disponibili dati per una parte del ciclo di vita, e allora si può optare per un’analisi parziale, ma l’importate che questa scelta sia esplicitata. Compito dell’analista è essere trasparente e dire tutte le limitazioni dello studio, ma è lì che a si gioca sporco e a volte si omette di dichiarare qualcosa che può influenzare il risultato”.
Un esempio può essere quello di un’analisi che si focalizza suolo sull’uso del prodotto, escludendo tutto quello che viene prima e che viene dopo. Osservata solo nella sua fase di utilizzo, ad esempio, una centrale nucleare viene alleggerita dell’impatto pesantissimo legato all’estrazione delle materie prime e soprattutto alla gestione assai problematica delle scorie. Se un’auto elettrica viene considerata solo nel suo utilizzo, ha emissioni climalteranti pari a zero, riflette Viglia. Diverso è se allarghiamo lo sguardo, come andrebbe fatto, a tutto il ciclo di vita, includendo ad esempio la produzione e lo smaltimento delle batterie o l’approvvigionamento di energia.
Sottolineano Eunomia e BFFP: “La descrizione dell’ambito che guida una LCA è fondamentale per capire quanto i risultati siano applicabili a una determinata situazione. In genere, più l’ambito è ristretto e le circostanze sono definite con precisione, più i risultati saranno affidabili per quella situazione”. Tuttavia, leggiamo ancora, “molto spesso i risultati di uno studio condotto in un altro Paese o in un altro periodo di tempo (o in entrambi) vengono utilizzati per giustificare una posizione o una politica, senza valutare l’applicabilità dei risultati in un contesto diverso”.
Altro elemento importante strettamente connesso con gli obiettivi è l’unità funzionale. Quando si confrontano due diversi prodotti, ad esempio, è essenziale compararli precisamente in base all’obiettivo dello studio. Nel caso del confronto di due auto, una a metano e una elettrica, ad esempio, l’unità funzionale potrebbe essere “percorrere 100 km di strada”. Ne caso di due lavatrici potrebbe essere “lavare 10 kg di bucato a 60 gradi”. Euonomia e BFFP citano ad esempio uno studio comparativo LCA sui sacchetti per la spesa dell’Agenzia per l’ambiente danese condotto nel 2018: “Lo studio ha messo a confronto vari tipi di sacchetti per la spesa e ha stabilito una specifica media dei sacchetti disponibili in 23 negozi in Danimarca. I sacchetti monouso in polietilene (PE) erano disponibili in tutti i negozi, mentre le nove alternative riutilizzabili erano disponibili solo in tre negozi e c’era solo un esempio di sacchetto in cotone biologico. Per confrontare queste borse è stata necessaria un’unità funzionale, che consente allo studio di prendere in considerazione la capacità di un prodotto di fornire un determinato servizio (il trasporto della spesa) al fine di effettuare un confronto. In questo caso si trattava della capacità di trasportare 12 kg e 22 litri di generi alimentari, ovvero il volume e il peso dei sacchetti monouso in LDPE disponibili. Sfortunatamente, l’unico sacchetto di cotone biologico disponibile era uno che poteva trasportare 20 litri, il che ha portato l’autore a stabilire che per soddisfare l’unità funzionale erano necessari due di questi sacchetti, raddoppiando così tutti gli impatti per questo tipo di sacchetti”. Anche la scelta dell’unità funzionale, dunque, è molo importante e può influire sui risultati finali della valutazione.
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Metodi diversi, non sempre confrontabili
Tradurre i numeri di input e output raccolti con l’inventario in impatti potenziali è l’altro passaggio problematico dell’assesment. Spiega Viglia: “Ci sono tanti metodi utilizzati per l’analisi degli impatti, e analisi che usano metodi diversi portano a risultati che non sono confrontabili tra di loro”. È questo il motivo per il quale la Commissione europea lavora per proporre un metodo comune da utilizzare come riferimento per l’Environmental Footprint.
Cosa cambia da metodo a metodo? Facciamo l’esempio delle emissioni di metano in atmosfera e del suo impatto sul clima. Chiarisce Viglia: “Ci sono miriadi metodi e miriadi di fattori di caratterizzazione: per il metano c’è un range che va da 19 al 27 kg di CO2. Se il processo analizzato emette tanto metano, i risultati possono essere, a seconda dei metodi, piuttosto diversi. E questo non vale solo per il metano ma per ogni input e output che può essere valutato in modi diverso a seconda del metodo utilizzato”.
Queste stesse questioni relative alla “discussa validità scientifica dei modelli di calcolo” sono emerse qualche anno fa durante un convegno organizzato dalle Agenzie regionali per la protezione dell’ambiente.
“A livello internazionale, la norma ISO 14040/441 è utilizzata dagli operatori LCA come quadro di riferimento per la conduzione e la revisione degli studi. Il quadro di riferimento è stato concepito per essere abbastanza adattabile da poter essere utilizzato per qualsiasi tipo di LCA e pertanto non fornisce criteri rigidi per la valutazione”, spiega il citato documento di Break Free From Plastic: “Non si tratta di un processo strettamente lineare; ad esempio, man mano che lo studio procede, può essere necessario modificare il campo di applicazione per adeguarlo alla disponibilità o alla qualità dei dati. A causa della flessibilità del quadro di riferimento dell’LCA, i risultati sono spesso criticati in quanto parziali o non utili per il processo decisionale. Questo non è necessariamente il caso se l’LCA viene vista come uno dei tanti strumenti (e non l’unico) che possono essere utilizzati per aiutare il processo decisionale”.
La qualità dei dati
Nello stesso incontro delle Arpa regionali ricordato poco su, si puntava il dito verso la mancanza e la bassa qualità dei dati. “Nel gergo scientifico si usa l’espressione ‘garbage in garbage out’: se uso dati spazzatura per alimentare l’analisi, i risultati saranno spazzatura”, racconta Viglia. E i dati hanno ovviamente un ruolo decisivo nell’analisi del ciclo di vita.
Nella compilazione di un’LCA si possono usare tre diversi tipi di dati, con qualità decrescente. I dati primari, “quelli da preferire”, sottolinea il ricercatore ENEA, sono quelli raccolti in loco attraverso misurazioni (se dobbiamo rendicontare le emissioni di un impianto di combustione, i dati primari saranno quelli ottenuti dai filtri delle ciminiere dell’impianto stesso): sono dati specifici del sistema da analizzare e quindi di migliore qualità. In assenza di dati primari si può far ricorso a dati secondati, quelli desunti dalla letteratura scientifica: per restare al caso delle emissioni, in letteratura cercheremo i dati medi di quella stessa tipologia di forno da analizzare. I dati secondati non sono sito specifici: sono cioè generici, magari da siti di altri Paesi misurati in anni diversi. Questi dati hanno una valenza minore rispetto a dato primario, e tanto più rilevante sarà la categoria d’impatto in cui vengono utilizzati, tanto maggiore l’effetto distorsivo sul risultato. “Non affidatevi esclusivamente a serie di dati secondari che sono fondamentali per i risultati dello studio: di solito derivano da inventari industriali, ma non sempre sono aggiornati regolarmente”, consigliano Eunomia e BFFP ai professionisti che compilano LCA.
Ci sono poi, in questa scala decrescente della qualità delle informazioni, dati terziari: sono le assunzioni, le stime. Pur nella chiarezza e trasparenza della metodologia di stima (da verificare di caso in caso), questi dati “sono ancor ameno affidabili dei dati secondari”, sottolinea Viglia. Nell’LCA, come in ogni ricerca scientifica, di ogni dato dovrebbe essere segnalata la provenienza: “Questo spesso manca – racconta – eppure è un aspetto fondamentale: la qualità dell’analisi dipende dalla qualità dei dati che si utilizzano”.
Eunomia e BFFP nello studio citato descrivono una sempre maggiore disponibilità di database di inventario del ciclo di vita “off the shelf”, col risultato che “i dati possono essere facilmente prelevati da una biblioteca e incorporati in uno studio senza alcuna conoscenza esperta di ciò che è stato sviluppato”. Senza, insomma, comprendere e segnalare quelle caratteristiche del dato (dove è stato misurato, quando, in che modo; come è stato stimato) che possono fare la differenza.
Secondo Break Free From Plastic “i set di dati che influenzano pesantemente i risultati dovrebbero essere valutati almeno rispetto a tre criteri principali di qualità: tempo, geografia e tecnologia.
1) Tempo – i dati devono essere rappresentativi dell’anno in corso, cioè possono essere più vecchi, ma è necessario condurre un’indagine per determinare se si sono verificati cambiamenti che influenzano i risultati;
2) Geografia – i dati devono essere rappresentativi della situazione geografica definita nell’ambito dello studio:
3) Tecnologia – gli altri aspetti tecnici, che devono essere rappresentativi della situazione analizzata”.
Visto che la qualità dei dati è così importante, la comunità scientifica si è adoperata per fornire garanzie. Racconta ancora Viglia: “Ci sono indicatori per misurare la quantità dei dati. Che andrebbero dichiarati e inseriti nei software utilizzati per l’analisi”. Il primo indicatore è il cosiddetto fattore di qualità: indicato con valori da 1 (minino) a 5 (massimo di accuratezza) dipende da quanto è fresco il dato (se è relativo all’anno analisi o meno recente) e dal fatto se sia o meno riferito alla realtà geografica del sistema analizzato.
Aggiungendo queste meta informazioni nei software, l’algoritmo restituirà come risultato dell’impatto non più un dato puntuale ma dele stime statistiche, un range. “Più bassa la qualità del dato, più ampio il range”, dice Viglio. È la comunità scientifica a suggerire che i risultati delle LCA “non siano numeri puntali ma appunto range accompagnati dall’analisi statistica dell’incertezza e della sensitività”.
La sensitività misura quanto l’analisi sia sensibile all’incertezza di un dato: si calcola facendo variare il dato di ingresso in un certo range e misurando quanto cambi il risultato dell’analisi. È un po’ la misurazione dell’effetto farfalla di Edward Lorenz – che nl 1962 osservò come nello sviluppo di un modello meteorologico, partendo da dati arrotondati in modo apparentemente irrilevante, non si sarebbero riprodotti i risultati ottenuti con i dati non arrotondati. “A volte – chiarisce Viglia – per dati che non sono molto importanti, anche se è grande la loro variabilità, il risultato finale cambia poco. Altre volte, invece, i dati provocano alta sensitività”.
L’accuratezza di un’LCA, quindi, passa anche da qui: “Molti lavori scientifici dicono che è fondamentale fare sempre un’analisi incertezza e di sensitività, eppure è una cosa che si dimentica spesso di fare”, ammette Viglia.
Per arginare l’incertezza legata alla qualità dei dati sottostanti le analisi, nel 2014 la Commissione europea ha definito uno standard per la costruzione di una banca dati europea di LCA, il Life cycle data network. Anche ENEA ha in piedi progetto molto ambizioso, Arcadia, per creare banca dati italiana, gratuita e libera, “con fattori di caratterizzazione calcolati sulle realtà italiane”. Dati quindi più sartoriali, anche se non primari.
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Il problema dell’allocazione
Quando i processi hanno diversi output produttivi, si pone la questione di collegare i vari impatti ambientali ai diversi output: se un impianto di selezione dei rifiuti lavora con plastica e metalli, quanta parte degli impatti (energia consumata, scarti prodotti, emissioni) andrà attribuita alla plastica in uscita e quanto ai metalli? Tecnicamente si parla di ‘allocazione’ degli impatti.
“Le norme ISO che regolano l’LCA dicono che l’allocazione, se possibile, dovrebbe essere evitata”, racconta Viglia. “Ma non sempre è possibile”.
L’allocazione, quando necessario, si può fare in base a diversi parametri. da preferire, secondo il ricercatore ENEA, l’allocazione “in base alle caratteristiche chimico fisiche del prodotto, quindi massa o contenuto energetico. Se questo non può essere fatto, si fa riferimento a valore economico del prodotto”. E in effetti, da un certo punto di vista, il prodotto che sul mercato vale di più è quello che giustifica economicamente l’esistenza dell’impianto. Ma l’allocazione per via economica presenta problemi ancora maggiori, legati alla volatilità dei prezzi (basti pensare a quello che è accaduto negli ultimi due anni sulle materie prime, anche quelle da riciclo): “Un anno in tipo di prodotto ha un grande impatto ambientale perché è grande il suo valore economico. Poi l’anno dopo il valore scende e allora che succede, ha un impatto ambientale minore?”, si chiede Viglia. Anche questa, dunque, è una fase in cui l’analista ha diverse libertà: “L’allocazione è un altro punto sensibile dell’analisi: è sempre necessario spiegare che tipo allocazione si sceglie e perché”.
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Revisori, conflitti di interesse, committenza
Una garanzia offerta della ricerca scientifica è la revisione paritaria (peer review): nelle riviste più autorevoli, prima della pubblicazione, gli studi sono sottoposti appunto ad una valutazione critica da parte di specialisti che abbiamo competenze sovrapponibili a quelle di chi lo studio lo ha condotto. La stessa garanzia viene richiesta, in alcuni casi, dall’International Standards Organization nelle norme che regolano l’LCA: infatti per le LCA comparative (che non solo valutano l’impatto, ma lo mettono a confronto con quello di un prodotto o servizio analoghi), le norma ISO 14040 e ISO 14044 prevedono appunto la revisione critica da parte di un panel indipendente. “Se lo studio LCA viene pubblicato su un journal scientifico – racconta ancora Viglia – viene sottoposto a revisione da parte di esperti anonimi che ne verificano la correttezza. Per esperienza posso dire che più autorevole è la rivista, più cavillosi saranno i revisori. Anche gli studi LCA che vengono effettuati per ottenere certificazioni sono soggetti a revisioni e controlli da parte di organismi accreditati”. Gli studi LCA effettuati per misurare l’impronta ambientale di prodotto (o di organizzazione), secondo le indicazioni della Commissione, devono essere sottoposti a verifica.
È buona norma, quindi, valutare la qualità di un’LCA anche sulla base della presenza (che alcune fonti indicano non molto diffusa) di una revisione.
Altri aspetti rilevante sono il nome del committente e gli eventuali conflitti di interesse degli analisti: “Gli studi LCA – sottolinea il ricercatore Enea – devono inoltre contenere informazioni riguardo potenziali conflitti d’interesse, su chi ha finanziato lo studio e sulla platea alla quale lo studio è destinato”.
Il lavoro della comunità scientifica
Se, dunque, per dirla ancora con Viglia, “l’incertezza dietro LCA è enorme e riconosciuta”, per fortuna ci sono sforzi da parte della comunità scientifica per ridurre questa incertezza e rendere gli studi più attendibili e confrontabili tra di loro. Come abbiamo già ricordato, la Commissione europea, con l’aiuto del Centro di ricerca comune di Ispra (JRC), sta lavorano sulla metodologia e sull’impronta ambientale di prodotti e servizi (PEF – Product Environmental Footprint; OEF – Organisation Environmental Footprint): nel dicembre 2021 ha adottato una raccomandazione sull’uso dei metodi di valutazione degli impatti.
Il progetto LIFE MAGIS – MAde Green in Italy Scheme, da poco concluso e in cui ENEA ha svolto il ruolo di coordinatore, ha supportato la diffusione di Made Green in Italy, u”no schema di valutazione e comunicazione ambientale che ha l’obiettivo di valorizzare i prodotti italiani con le migliori prestazioni ambientali e che si basa appunto sul metodo europeo Product Environmental Footprint (PEF)”. I partner coinvolti nel progetto hanno sperimentato l’applicazione di Made Green in Italy e PEF in otto categorie di prodotto italiane (cipolla di Medicina, merendine non sfoglia, gelati, caffè, lievitati di ricorrenza, formaggio ovino a pasta dura, serramenti in legno e pelli finite) e hanno collaborato per definire linee guida per il calcolo degli impatti ambientali, comunicare in modo trasparente ad aziende e cittadini, trasferire il proprio approccio e la propria esperienza ad altre filiere e ad altri Paesi. Per ogni categoria di prodotto – tenendo insieme il punto di vista della scienza, quello delle imprese e dei consumatori – sono state identificata le categorie di impatto più importanti, e sono stati definiti benchmark.
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