Auswirkungsbewertung GFM

Das Auswirkungsbewertung Gap Filling Module führt Lebenszyklusfolgenabschätzung (Life Cycle Impact Assessment, LCIA) durch, indem es Umweltflüsse (Emissionen und Ressourcenverbrauch) in standardisierte Auswirkungswerte umwandelt. Unter Verwendung von IPCC-Charakterisierungsfaktoren berechnet es CO2-Äquivalente und andere Umweltindikatoren für Lebensmittelprodukte während ihres gesamten Lebenszyklus.

Kurzreferenz

Eigenschaft	Beschreibung
Läuft auf	`ActivityNode`-Typen einschließlich `FoodProcessingActivityNode`, `ModeledActivityNode`, `SupplySheetActivityNode`
Abhängigkeiten	`MatrixCalculationGapFillingWorker` (muss zuerst abgeschlossen sein)
Schlüsseleingabe	Umweltflüsse (Biosphärenaustausche) aus Matrixberechnung
Ausgabe	Auswirkungsbewertungswerte (CO2-Äquivalente), Wasserknappheitsverbrauch
Auslöser	Läuft auf Aktivitätsknoten, nachdem Umweltflüsse berechnet wurden

Wann es läuft

Das Modul wird ausgelöst, wenn:

Der Knoten ein ActivityNode ist (kein ElementaryResourceEmissionNode)
Der MatrixCalculationGapFillingWorker abgeschlossen ist und environmental_flows befüllt hat
Für Wurzelknoten nur auf FoodProcessingActivityNode, ModeledActivityNode oder SupplySheetActivityNode läuft

Schlüsselausgabe

Das Modul fügt Auswirkungsbewertungseigenschaften sowohl zu Aktivitätsknoten als auch zu deren übergeordneten Flussknoten hinzu:

Auswirkungsbewertung: CO2-Äquivalentwerte unter Verwendung der angeforderten Charakterisierungsmethoden
Wasserknappheitsverbrauch: Wasserknappheits-Fußabdruck in Litern

Wissenschaftliche Methodik

Übersicht Lebenszyklusfolgenabschätzung

Die Lebenszyklusfolgenabschätzung (LCIA) ist die Phase der LCA, in der das Inventar der Umweltflüsse in potenzielle Umweltauswirkungen übersetzt wird. Das Auswirkungsbewertung GFM setzt dies um durch:

Sammeln von Umweltflüssen aus der Matrixberechnung (Emissionen in Luft, Wasser, Boden und Ressourcenverbrauch)
Anwenden von Charakterisierungsfaktoren zur Umrechnung jedes Flusses in eine gemeinsame Einheit (wie kg CO2-eq)
Aggregieren der Ergebnisse über alle Flüsse zur Erzeugung von Gesamtauswirkungswerten

IPCC-Charakterisierungsmethode

Das Modul verwendet die IPCC 2013 GWP100a-Methode (Globales Erwärmungspotenzial, 100-Jahre-Zeithorizont) als primären Charakterisierungsansatz:

Auswirkung [kg CO2-eq] = Summe von (Umweltfluss [kg] x Charakterisierungsfaktor [kg CO2-eq/kg])

Globale Erwärmungspotenzial-Faktoren

Wichtige Charakterisierungsfaktoren aus dem Fünften Sachstandsbericht des IPCC (AR5):

Substanz	GWP100 (kg CO2-eq/kg)	Anmerkungen
Kohlendioxid (CO2)	1	Referenzsubstanz
Methan (CH4)	28	Ohne Klima-Kohlenstoff-Rückkopplung
Methan (CH4)	34	Mit Klima-Kohlenstoff-Rückkopplung
Distickstoffoxid (N2O)	265
Kohlenmonoxid (fossil)	4,06

Das System verwendet GWP-Werte ohne Klima-Kohlenstoff-Rückkopplung (CCFB) gemäß Empfehlungen von PRe Sustainability und UNEP/SETAC-Konsens. Diese Wahl liefert konservativere Schätzungen bei gleichzeitiger Konsistenz mit etablierten LCA-Datenbanken.

Quellen der Charakterisierungsfaktoren

Charakterisierungsfaktoren stammen aus:

IPCC Fünfter Sachstandsbericht (AR5): Primärquelle für GWP-Werte
Ecoinvent-Datenbank: Zuordnung zu Ecoinvent-Elementarfluss-Identifikatoren
Brightway LCA-Software: 211 charakterisierte Substanzen für Klimawandelauswirkungen

Unterstützte Auswirkungskategorien

Das Modul kann mehrere Auswirkungskategorien basierend auf der Anfrage berechnen:

Auswirkungskategorie	Methode	Einheit	Beschreibung
Klimawandel	IPCC 2013 GWP100a	kg CO2-eq	Globales Erwärmungspotenzial über 100 Jahre
Wasserknappheit	AWARE	L	Wasserknappheitsverbrauch

Zusätzliche Auswirkungsbewertungsmethoden können über das Flag --import_all_impact_assessments während des Datenimports geladen werden.

Implementierungsdetails

Berechnungsformel

Die Kernberechnung wendet Charakterisierungsfaktoren auf alle Umweltflüsse an:

impact_assessments = {
    char_method: sum([
        flow_quantity * characterization_factor.get(biosphere_uid, 0.0)
        for biosphere_uid, flow_quantity in environmental_flows.items()
    ])
    for char_method in requested_impact_assessments
}

Wobei:

flow_quantity: Menge jedes Umweltflusses (aus Matrixberechnung)
characterization_factor: Zuordnung von Biosphären-Fluss-IDs zu Auswirkungsfaktoren
biosphere_uid: Eindeutiger Identifikator für jeden Elementarfluss (Emissionen, Ressourcen)

Flusszuordnung zu übergeordneten Knoten

Auswirkungsergebnisse werden proportional zu übergeordneten Flussknoten zugeordnet:

# Für jeden übergeordneten Flussknoten
value = impact_quantity * flow_amount / production_amount

Dies stellt sicher, dass bei Verwendung mehrerer Aktivitätsknoten in einem Rezept der Beitrag jeder Zutat korrekt zugeordnet wird.

Behandlung von Wasserknappheit

Der Wasserknappheitsverbrauch wird separat von anderen Umweltflüssen erfasst:

Wasserverbrauch wird durch eine spezifische Biosphären-UID (SCARCE_WATER_CONSUMPTION_XID) identifiziert
Vor der allgemeinen Auswirkungsberechnung aus den Umweltflüssen extrahiert
Als dedizierte ScarceWaterProp auf Aktivitäts- und Flussknoten gespeichert
Einheit: Liter (L)

Knotenverarbeitungsreihenfolge

Das Modul implementiert ein Planungssystem zur Sicherstellung der korrekten Ausführungsreihenfolge:

def can_run_now(self) -> GapFillingWorkerStatusEnum:
    # Auf Abschluss der Matrixberechnung warten
    if MatrixCalculationGapFillingWorker is scheduled:
        return GapFillingWorkerStatusEnum.reschedule

    # Prüfen, ob Umweltflüsse existieren
    if node.environmental_flows is None:
        return GapFillingWorkerStatusEnum.cancel

    return GapFillingWorkerStatusEnum.ready

Datenfluss

Eingabe: Umweltflüsse

Umweltflüsse werden vom MatrixCalculationGapFillingWorker bereitgestellt und umfassen:

Flusstyp	Beispiele	Richtung
Emissionen in Luft	CO2, CH4, N2O, CO, NOx	Ausgabe (positiv)
Emissionen in Wasser	Stickstoff, Phosphor	Ausgabe (positiv)
Emissionen in Boden	Schwermetalle, Pestizide	Ausgabe (positiv)
Ressourcenverbrauch	Rohöl, Erdgas, Wasser	Eingabe (negativ)

Ausgabe: Auswirkungsbewertungseigenschaften

Das Modul erstellt ImpactAssessmentProp-Objekte mit:

ImpactAssessmentProp(
    quantities={
        impact_term_uid: ReferencelessQuantityProp(
            value=calculated_impact,
            unit_term_uid=unit_term_uid  # z.B. "kg CO2-Eq"
        )
    },
    for_reference=ReferenceAmountEnum.amount_for_activity_production_amount
)

Cache-Struktur

Charakterisierungsfaktoren werden bei der Initialisierung geladen und für Leistung gecacht:

cache_characterization_factors_data = {
    "ipcc-2013-gwp100a": {
        "biosphere_flow_uid_1": {"amount": 1.0},    # CO2
        "biosphere_flow_uid_2": {"amount": 28.0},   # CH4
        # ... insgesamt 211 charakterisierte Substanzen
    }
}

cache_characterization_factors_unit = {
    "ipcc-2013-gwp100a": "kg_co2-eq_term_uid"
}

Berechnungsbeispiel

Szenario: Klimaauswirkung für 1 kg Tomaten berechnen

Schritt 1: Umweltflüsse aus Matrixberechnung

Nach der Matrixberechnung hat der Tomaten-Aktivitätsknoten diese Umweltflüsse:

Biosphärenfluss	UUID	Menge (kg)
Kohlendioxid, fossil	`099b36ab-...`	0,85
Methan, fossil	`b53d3744-...`	0,012
Distickstoffoxid	`20185046-...`	0,0003

Schritt 2: Charakterisierungsfaktoren anwenden

Mit IPCC 2013 GWP100a-Faktoren:

Fluss	Menge	CF	Auswirkung
CO2	0,85 kg	1,0	0,85 kg CO2-eq
CH4	0,012 kg	28,0	0,336 kg CO2-eq
N2O	0,0003 kg	265,0	0,0795 kg CO2-eq

Schritt 3: Auswirkung aggregieren

Gesamtauswirkung = 0,85 + 0,336 + 0,0795 = 1,2655 kg CO2-eq pro kg Tomaten

Schritt 4: Zum übergeordneten Fluss zuordnen

Wenn diese Tomatenaktivität 0,5 kg zu einem Rezept beiträgt:

Rezeptbeitrag = 1,2655 * (0,5 / 1,0) = 0,633 kg CO2-eq

Konfiguration

Auswirkungsbewertungsmethoden anfordern

Auswirkungsbewertungsmethoden werden in der Berechnungsanfrage spezifiziert:

requested_impact_assessments = calc_graph.get_requested_impact_assessments()
# Gibt zurück: ["IPCC 2013 GWP100a", ...]

Standard-Auswirkungsbewertung

Wenn keine spezifischen Auswirkungsbewertungsbegriffe konfiguriert sind:

DEFAULT_IMPACT_ASSESSMENT_METHOD = "IPCC 2013 GWP100a"
DEFAULT_IMPACT_ASSESSMENT_METHOD_XID = "ipcc-2013-gwp100a"

Zusätzliche Methoden laden

Zusätzliche Auswirkungsbewertungsmethoden können importiert werden mit:

python bw_import_controller.py --import_all_impact_assessments

Dies lädt Charakterisierungsfaktoren für Methoden über den Klimawandel hinaus und ermöglicht Multi-Indikator-Bewertungen.

Integration mit Matrixberechnung

Das Auswirkungsbewertung GFM hängt vom Matrixberechnungs-GFM ab, das:

Die Technosphärenmatrix erstellt: Repräsentiert alle Prozessverbindungen
Die Biosphärenmatrix erstellt: Erfasst alle Umweltaustausche
Das System löst: Unter Verwendung von Matrixinversion zur Berechnung kumulativer Flüsse
environmental_flows befüllt: Die Eingabe für die Auswirkungsbewertung

Matrixstruktur

Die Technosphären- und Biosphärenmatrizen folgen Standard-LCA-Konventionen:

Technosphärenmatrix (A):

Diagonale: Produktionsmengen (typischerweise 1,0 für normalisierte Prozesse)
Außerdiagonale: Interprozessflüsse (negativ für Verbrauch)

Biosphärenmatrix (B):

Zeilen: Elementarflüsse (Emissionen, Ressourcen)
Spalten: Prozesse
Werte: Menge jedes Flusses pro Einheit Prozessoutput

Berechnung:

s = A^(-1) * f  (Angebotsvektor)
g = B * s       (Gesamt-Umweltflüsse)
h = C * g       (Charakterisierte Auswirkungen)

Wobei C die von diesem GFM angewendete Charakterisierungsfaktor-Matrix ist.

Bekannte Einschränkungen

Substanzabdeckung

211 charakterisierte Substanzen für IPCC GWP100a-Methode
Einige Emissionen (Ruß, Aerosole) nicht vollständig charakterisiert
NOx, SO2 und andere aerosolbezogene Emissionen enthalten möglicherweise keine indirekten Klimaeffekte

Methodische Überlegungen

Klima-Kohlenstoff-Rückkopplungen nicht enthalten (konservativer Ansatz)
Keine regionalisierten Charakterisierungsfaktoren
Statische Charakterisierungsfaktoren (berücksichtigen nicht den Emissionszeitpunkt)

Datenqualitätshinweise

Charakterisierungsfaktoren aus IPCC AR5 (2013) - Updates auf AR6 noch nicht implementiert
Einige Einheitenzuordnungen nehmen "kg CO2-Eq" für IPCC-Methoden an, wenn Einheitsdaten fehlen

Referenzen

IPCC (2013). Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report. Chapter 8: Anthropogenic and Natural Radiative Forcing, Table 8.A.1.
Heijungs, R. & Suh, S. (2002). The Computational Structure of Life Cycle Assessment. Springer Netherlands.
Ecoinvent Centre. Database Overview for Ecoinvent v3.8. ecoinvent.org
PRe Sustainability. SimaPro Implementation Notes on IPCC AR5 Methods.
Brightway LCA. brightway.dev - Open-Source-LCA-Framework für Matrixberechnungen.

Kurzreferenz​

Wann es läuft​

Schlüsselausgabe​

Wissenschaftliche Methodik​

Übersicht Lebenszyklusfolgenabschätzung​

IPCC-Charakterisierungsmethode​

Globale Erwärmungspotenzial-Faktoren​

Quellen der Charakterisierungsfaktoren​

Unterstützte Auswirkungskategorien​

Implementierungsdetails​

Berechnungsformel​

Flusszuordnung zu übergeordneten Knoten​

Behandlung von Wasserknappheit​

Knotenverarbeitungsreihenfolge​

Datenfluss​

Eingabe: Umweltflüsse​

Ausgabe: Auswirkungsbewertungseigenschaften​

Cache-Struktur​

Berechnungsbeispiel​

Schritt 1: Umweltflüsse aus Matrixberechnung​

Schritt 2: Charakterisierungsfaktoren anwenden​

Schritt 3: Auswirkung aggregieren​

Schritt 4: Zum übergeordneten Fluss zuordnen​

Konfiguration​

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Matrixstruktur​

Bekannte Einschränkungen​

Substanzabdeckung​

Methodische Überlegungen​

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