空間的に明示的なライフサイクル評価により、再生可能発電による環境への影響のホットスポットが明らかに

Comunicazione Terra e Ambiente

Communications Earth & Environmental volume 3、記事番号: 197 (2022) この記事を引用

2061 アクセス

4 オルトメトリック

メトリクスの詳細

再生可能エネルギーの生成には温室効果ガス排出量を削減する大きな可能性がありますが、サプライチェーンの他の場所で水不足などの他の環境への影響を悪化させる可能性があります。ここでは、古典的な石炭火力発電と比較して、集光型太陽光発電、流れ込み水力発電、バイオマス燃焼が地球環境に与える幅広い影響を明らかにします。空間的に明示的なライフサイクル影響評価を使用して、それらのサプライチェーンを評価します。エネルギー、土地、材料、水の需要、温室効果ガスの排出、鉱山を中心とした人間の健康と生態系の質への影響。場所と影響の種類に関するホットスポット分析では、主に現場では水の消費が重要であることが多いため、どのテクノロジーにも明確な優先順位はないことが示されています。調査された集中型太陽光発電所は、持続可能なエネルギー移行には最も適していません。その空間的ホットスポットは世界中で最も遠くに広がっており、数と深刻さの点で石炭燃焼のホットスポットを超える可能性があります。提示された方法論は、そのような環境ホットスポットを軽減するための基礎です。

電気と熱の生産による温室効果ガス排出量は、2010 年に世界の温室効果ガス排出量の 25% を占めました 1。進行する気候変動に対抗するための温室効果ガス削減は、国際社会が宣言した目標であり、持続可能な開発目標 7 クリーンで手頃なエネルギー 2 で定められています。。気候に優しい発電技術はこの取り組みの重要な要素であり、国際資源パネル3でも取り上げられています。これまで社会や政治は、温室効果ガスの排出よりも、そのような技術が環境に及ぼす影響にあまり注目する傾向がなかった。しかし、発電には大量の（冷却）水が必要となるため、持続可能な開発シナリオのもとでも、世界の多くの地域では早ければ2040年には需要を十分に賄うことができなくなる4。したがって、地域の水不足の一因となる可能性があります。さらに、主要な鉱物資源の需要はおそらく増加する可能性があり、その採掘と加工はさまざまな環境影響を及ぼします。リチウムは再生可能電力部門で需要の高い資源の一例ですが、その採掘は高アンデス地域の地域的な水不足につながる可能性があります5。一方、レアアース元素は風力タービンにとって重要なものとなっていますが、その抽出および関連プロセスは周囲の環境に悪影響を与えるだけでなく、人間の健康に深刻なリスクをもたらす可能性があります6。バイオ燃料のシェアは、世界のエネルギー需要の 20 ～ 30% を占め、世界のエネルギーミックスの重要な要素を提供すると予想されているため、土地の需要だけでなく、異なる利用者間で肥沃な土地をめぐる競争も激化するでしょう 7。選択したシナリオによっては、2050 年には世界の耕作可能な農地の 7 ～ 45% が、増加するバイオ燃料プラントのニーズを満たす必要があると考えられます。これは、そのような開発が先見の明を持って管理される必要があることを示しています 7。

選ばれた例以外にも、発電と他の部門との間に考えられる影響や関連性が数多くあります。人間と自然システムの間の相互作用の結果は「地球規模の課題に重大な影響を与える」8ため、テレカップリングの概念は、テレコネクションやグローバリゼーションなどの専門概念を統合することによって人間と環境システムの相互作用を説明するために適用されてきました8,9。この研究では、世界中の他の場所の特定の場所での発電による環境負荷を説明するために、もともと遠隔気候システム間のつながりに関連していたテレコネクションという用語を使用しています10。行動の選択肢を導き出せるような方法で遠隔接続を明らかにするには、空間分解能の度合いが非常に重要です。251 件のライフサイクル評価 (LCA) 分析をレビューしたところ、結果がまだ少なすぎて、問題の領域が多すぎることがわかりました。世界では依然として過小評価されている11. このギャップを埋めるために、私たちは高度なライフサイクル影響評価 (LCIA) ホットスポット分析を通じて、さまざまな環境影響の包括的で空間的に明示的な評価を実施します。この分析は、私たちの知る限りのホットスポットの新しく開発された評価と提示を通じて空間 LCA をさらに発展させます。。この目的のために、一連の LCIA 指標を使用して、発電の 4 つのケーススタディの建設および運用段階での潜在的な環境負荷を比較します: 流れ込み水力発電、集中太陽光発電、バガス (サトウキビ残留物) の燃焼製造）および石炭の燃焼。 8 つの関連する鉱物商品の上流供給を地域化するために、物質供給に関する空間的に明示的な情報が追加されます。結果は、サプライチェーンに沿った有害な電気接続を特定するために、場所と活動の種類に関して最も有害な活動に関して分析されます。エネルギー生産とさらなる研究の優先事項に関する推奨事項が導き出されます。

この研究では、発電に関する 4 つのケーススタディからテレコネクションを特定します (図 1)。 3 つの再生可能発電システムが検討されています: ドイツのドナウ川の流れ込み型 (ROR) 水力発電、オーバーレルヒンゲンとファイミンゲンの都市間の 6 つの堰から構成されます (a)、モロッコのワルザザートの集中放物線状太陽光発電 (CSP) (b)、ブラジルのリオ・ドス・パトス盆地におけるサトウキビ残渣の焼却、(c)、いわゆるバガス。後者は、製品と比較して廃棄物とみなされ、以降、バガス焼却および廃棄物バガス焼却と呼ばれます。ドイツのヴェーザー川にある石炭火力発電所 (CPP) (d) は、従来のシステムの参考として機能します。

ケーススタディの場所は、接続されたマップに示されています。a はドイツのドナウ川、b はモロッコのクアルザザート、c はブラジルのリオドスパトス盆地、d はドイツのヴェーザー川にあります。ケーススタディ c のブラジルの製糖工場では、廃棄物バガス焼却 (内側の点線の境界) とバガス焼却 (外側の点線の境界) を考慮して、2 つの異なるシステム境界が考慮されます。黒い矢印は、特別にマークされたものを除き、入力と出力を表します。図では、最大の寄与のみがそれぞれ独自のプロセス (ブラックボックス) で考慮され、他の入力は黒い矢印でまとめられています。

ケーススタディの構築および運用段階の LCA モデルは、ケーススタディ固有のデータで補足されます。発電システムに関連する 8 つの鉱物商品 (アルミニウム、銅、石炭、セメント、鉄鋼、リチウム、リン) の地域化された上流サプライチェーンを含む広範なデータセットが提供され、世界を超えた上流供給の空間解像度をサポートします。 LCAデータベースを使用しました。 LCA モデルは、選択された LCIA 指標、特に考えられる環境影響の変動の少なくとも 80% をカバーする気候と資源のフットプリントを使用して、比較的かつ空間的に明示的に評価されます12。指標は 2 つのグループに分けられます。グループ 1 の環境圧力には、運転行動 (LCA 中間点) に近い環境負荷を決定する物質フローの売上高を参照する指標が含まれます。一方、グループ 2 の環境影響には、より複雑な評価を行う指標が含まれます。より広範な影響経路 (LCA エンドポイント)。両方を扱う場合には、環境負荷という用語が使用されます。すべての指標の結果は、すべてのケーススタディの中央値によって正規化され、建設および運用段階で指定された、供給された電力 1 kWh ごとに表示されます。累積結果を比較することは、ケーススタディの全体的な環境パフォーマンスを評価するのに役立ちます。

さらに、ホットスポット分析は、私たちが知る限り、新しく開発された方法に従って実行されます。これにより、アクティビティ、つまりケーススタディのモデル化されたサプライチェーンを構成するすべての LCA プロセスが、その場所 (a) とそのタイプ (b) の両方の観点から分析されます。以前は、LCIA 活動の結果は、ケーススタディの結果を直接比較できるように、一般的な中央値と比較することにより、環境圧力または影響ごとに正規化されていました。正規化された値は、環境への影響または圧力の中央値に対する比率をそれぞれ表し、深刻度が低、中、高、および超高に分類されます。対応する場所は遠隔接続とみなされ、重大度が低いものから非常に高いものへと段階的に空間的ホットスポットとみなされます (a)。ここでは、オンサイト、つまり検討中のケーススタディの場所、およびリモート、つまり、ケーススタディ自体の場所では実行されない、サプライチェーンを通じてケーススタディに関連するすべての活動の場所という用語を使用します。。さらに、すべての活動がカテゴリにグループ化され、その LCIA の結果が各ケーススタディの総環境負荷と比較され、サプライチェーンにおける活動のホットスポット、つまり最も高い負荷の原因となっている活動が導き出されます (b)。空間ホットスポットとの比較により、空間ホットスポットの背後にどのようなアクティビティがあるのか、サプライチェーン分析をどこで優先する必要があるのかについての情報が得られます。

一般に、再生可能発電による環境圧力は、ほとんどの場合、石炭燃焼によるものよりも著しく低く、その値は部分的に 1 桁大きくなります (図 2、3、および補足データ 1)。再生可能なものの中で、CSP は最も高い圧力を引き起こし、平均をわずかに上回る結果をもたらします。バガス焼却は、全体で 4 位にランクされる廃バガス焼却よりも高い環境圧力を引き起こします。最も低い圧力は ROR 水力発電に関連しています。最初の例外は、石炭燃焼、特に CSP およびバガス焼却によるものよりも高い圧力での、定量的な水不足フットプリント、つまり蒸発散、生成物に取り込まれた水、および水移動の合計です。 2 番目の例外は土地占有であり、この研究では評価を行わずに物理的空間の一時的な占有を合計します。これは、物理的な土地需要に基づいて土地面積を近似する機能を果たすことを目的としています。ここで、再生可能電力の発電は、理由は異なりますが、CPP と同等の圧力の原因となる可能性があります。CPP の場合、上流の鉱山における建設用木材の需要が役割を果たしますが、再生可能電力システムには敷地内に土地が必要です。ただし、これはROR水力発電には当てはまらない。なぜなら、ROR水力発電に関連する土地占有は、すべての中で最も低い結果しか生み出さないからである。

結果は、建設段階 (黄色のバー) と運用段階 (青色のバー) の環境圧力 a ～ f ごとに、それぞれ発電電力 1 kWh あたりの対数スケールで表示されます。各環境圧力について、運用、建設、および合計の LCIA 結果は、すべてのケーススタディの合計結果の中央値によって正規化されています。このアプローチにより、操作と構築の比率が維持され、灰色の合計バーがそれぞれ黄色と青色のバーの合計に対応することが保証されます。正規化された値 1 は中央値と同じ環境圧力を表すため、対応するグリッド線が太字で強調表示されます。 ROR 流れ込み型太陽光発電所、CSP 集中型太陽光発電所、株式会社バガスバガス焼却、CPP石炭火力発電所。

結果は、建設段階と運営段階 a ～ e のケーススタディによって、それぞれ発電電力量 1 kWh あたりの対数スケールで示されています。各環境圧力について、運用、建設、および合計の LCIA 結果は、すべてのケーススタディの合計結果の中央値によって正規化されています (詳細図 2)。 ROR 流れ込み型太陽光発電所、CSP 集中型太陽光発電所、株式会社バガスバガス焼却、CPP 石炭火力発電所、CED-fo 累積エネルギー需要、化石、土地開発土地占有、GWP100 地球温暖化の影響、RMI 原材料投入量および TMR 総材料必要量、および WSF-quan の定量的な水不足フットプリント。

建設段階では、最も高い環境圧力はCSPの総材料要件と原材料投入量であり、これは主に上流供給における砂利と砂の要件に関連しています（補足データ2〜8）。これに、CSP が主に敷地内の土地を占有していることが続きます。深刻度が中程度のものは、CSP の定性的な水不足の影響、特に石炭の需要とサプライチェーンでの使用による累積エネルギー需要と地球温暖化の影響です。 ROR 水力発電の原材料投入量と総材料要件も、砂利と砂が必要なため、中程度の深刻度です。バガス焼却による環境圧力は、バガスが製品とみなされるか廃棄物とみなされるかに関係なく、常に最も低くなります。建設段階の指標の比率は、すべてのケーススタディで非常に似ています (図 3)。

CPPおよびバガス焼却（副産物と廃棄物）では、運転段階は建設段階よりも環境的に関連性が高いが、ROR水力発電とCSPでは、定量的な水不足のフットプリントを除けば、あまり関連性が低い（図3）。。最も高い環境圧力は、モロッコの砂漠での冷却水と洗浄水の損失の結果として生じる CSP の現場の水需要です。 2 番目に高いのは、CPP の化石燃料累積エネルギー需要です。 LCIAが採掘段階でエネルギーキャリアを評価していることから、その64％はロシアの硬炭採掘に関連している。これに、CPP の石炭の需要と使用に関連する他の圧力、つまり地球温暖化の影響、原材料投入量、総材料必要量、定性的な水不足フットプリントが続きます。バガス焼却では、現場での農業用水の需要が平均を上回っており、その土地占有と地球温暖化への影響も主に現場での活動に関係しており、深刻度は中程度です。 ROR 水力発電は最も低い圧力を担当します。

環境への影響に関しては、バガス焼却と CSP が生態系の質に及ぼす全体的な影響は、CPP と比較して 1 桁未満低い (図 4、補足表 1 と 2、および補足データ 9 と 10)。石炭火力発電と比較すると、ほんのわずかな節約にすぎません。人間の健康にとって、ROR 水力発電だけがはるかに害が少ないです。建設段階では、石炭の燃焼が人間の健康に最も大きな影響を及ぼし、次にバガス（副産物と廃棄物）の燃焼が続きます。運用段階では、人間の健康よりも生態系の質への影響の方が重要です。石炭の燃焼が最も大きな影響を及ぼしますが、サトウキビ栽培はバガス焼却に関連する結果をわずかに低下させるだけです。

結果は、建設段階 (黄色のバー) と運用段階 (青色のバー) のそれぞれの指標 a、b によって対数スケールで表示されます (詳細は図 2)。 ROR 流れ込み型太陽光発電所、CSP 集中型太陽光発電所、株式会社バガスバガス焼却、CPP石炭火力発電所。

ケーススタディの空間ホットスポットは、環境圧力が最も大きい活動が行われる場所です。これらを特定し、ホットスポットを比較評価するために、圧力ごとに、個々のアクティビティの結果が、すべてのケーススタディのすべてのアクティビティの結果の中央値によって正規化され、場所ごとに合計され、ケーススタディごとにグループ化されます。正規化された結果は 1 ～ 100 のスケールで表示されます。これは、生の値が中央値の 1 ～ 100 倍であることを意味します。 1 未満の値はホットスポットとみなされず、100 を超える値は最大 100 に設定されます。ホットスポットには、国または地域だけでなく個々のポイントも含まれ、複数のアクティビティまたは同じアクティビティの複数の圧力で構成される場合があります。土地占有は、土地占有と土地利用の有意義な空間評価に必要な情報が含まれていないため、空間ホットスポット分析では考慮されません。また、LCAのエンドポイントアプローチである環境影響については、エンドポイントの観点からは活動に属する場所を超えて悪影響が生じることが想定されるため、含めていない。したがって、関連する位置は必ずしも有害な影響の位置を表すわけではありません。

一般に、ホットスポットの最大数は CSP によるものであり (図 5)、最も深刻なホットスポットは CPP にあり、最大数の 100 を大きく超えるホットスポットがいくつかあります (補足データ 11)。ホットスポットの数が最も少ないのはバガス焼却 (副産物および廃棄物) に関連しており、最も小規模なホットスポットは廃棄物バガス焼却によるものです。ホットスポットの分布では、構築段階と運用段階が大きく異なります。

ホットスポットは色でマークされており、単一ポイント (色付きの円で表される)、国または地域 (色付きの多角形で表される) の場合があります。色は、すべてのケーススタディの中央値に対する正規化されたホットスポットの結果の比率を示します。一方、値 1 ～ 10 は低、10 ～ 30 は中、30 ～ 50 は高、および 50 ～ 100 のホットスポットとみなされます。 100 を超えると重大度が非常に高くなります。単一の環境圧力の高解像度マップは、補足図で利用できます。 1～7。

建設段階では、CSP は世界中で最も深刻なホットスポットを引き起こし、主にエネルギーキャリア、蓄電用の塩化カリウム、および金属の一次抽出に関連しています。 2位はROR水力発電で、発電量に比べて建設費が大きい。 ROR 水力発電の中程度の深刻なホットスポットは、鉄や粘土などのエネルギーキャリアや建設用の基礎材料の一次抽出に関連しています。 CPP の建設により、主に鉄の抽出と鉄鋼生産に関連する非常に深刻度の低いホットスポットのみが発生します。バガスが副産物とみなされるか廃棄物とみなされるかに関係なく、バガスの焼却は実際にはホットスポットの原因ではありません。製糖工場施設のごく一部のみがバガスの電気への変換に起因すると考えられているからです。

運用段階では、ROR 水力発電を除くすべてのケーススタディでホットスポットの数はほぼ同じですが、CPP のホットスポットが最も深刻です。これらは主にCPPが石炭を調達するロシアの炭鉱であるが、上流供給に必要なロシアでの天然ガスの生産も含まれている。中国における中程度の深刻なホットスポットは石炭採掘に関連しています。サトウキビ栽培における現場の水需要は、バガスの事例研究で最も深刻なホットスポットであり、次に中東とロシアでの石油生産が続きます。中程度の重度のホットスポットは、エネルギーキャリアと金属の一次抽出に関連しています。 3 位は CSP で、オンサイトのホットスポットが支配的です。これはプラントの水冷とミラーの洗浄の結果として生じる蒸発損失によるもので、すべてのホットスポットの中で最大の 100 をはるかに超えています。中程度のホットスポットは、米国とロシアの天然ガスの生産に関連しています。廃棄物バガスの場合、現場のボイラーシステムからの蒸発損失が最も重要です。他のホットスポットは、中国とオーストラリアの採掘に関連する重大度が中程度であり、重大度は非常に低いです。ホットスポットは 1 つだけ ROR 水力発電に起因しており、これは追加の貯留の結果として敷地内で水が蒸発することに起因しています。

空間情報の評価はこの研究の中核部分です。ただし、活動の地域化の程度は大きく異なる可能性があります。この作業で空間的に細分化された活動は点固有ですが、使用される LCA データベースからの活動の空間解像度は、国レベルから地域、または大陸レベルから地球レベルに及ぶ可能性があります。、後者は未知の意味です。地域化を透明にするために、すべての場所に品質指数が割り当てられます。品質 1 は点座標、品質 2 は国、品質 3 は地域、品質 4 は非現実的な場所 (たとえば、バガスケースにはスイスの粘土) を表します。研究)、未知の場所の場合は品質 5。地域化のレベルは、ケーススタディにおける地域化された活動、つまり品質 1 ～ 3 の場所が割り当てられる活動の割合です (補足表 3)。平均は 56% で、範囲は 41% (ROR 水力発電の運用) から 88% (CPP の運用) です。品質 4 ～ 5 の場所はホットスポット分析には含まれませんが、そのシェアは平均 44% です。未知の場所での活動もケーススタディのサプライチェーンの一部であるため、ここで示されている空間的ホットスポットは最小値を表していると想定されます。それらの空間割り当ては、おそらく既存の空間ホットスポットを強化するか、新しい空間ホットスポットを作成するでしょう。

グローバルサプライチェーンにおける活動の場所の次に、特に空間解像度が低い、またはまったくない活動を特定するために、活動の種類を考慮することが重要です。地域化が不明または疑わしいためにホットスポット分析に含まれなかった最も重要な活動は、砂、砂利、ウラン、石油、ガスの抽出、焼結石、銑鉄、アンモニウム、硝酸、硝酸ナトリウム、生石灰、および石灰の処理です。クリンカー、ポリエチレンの製造、林業、建設機械でのディーゼルの使用、硫化物尾滓、損耗物および廃棄物の処理。

建設段階の環境負荷は一般にいくつかの活動に分散されますが、運用段階はより具体的です (図 6)。総環境負荷に最も関連するのは、指標にあまり影響を与えない現場での活動です。これは、現場に特定の厳しい環境圧力と影響があることを意味します。 2 番目に関連性が高いのは鉱業と石炭採掘であり、これもホットスポット分析に反映されています。これに森林が続きます。森林は空間ホットスポット分析では過小評価されていますが、環境負荷全体の最大 24% を占める可能性があります (補足表 4)。 4 位は精製で、これは空間ホットスポット分析でも示されています。ディーゼル、石油、ガスの生産、熱と電気の生産、ポリエチレンの生産も環境負荷に寄与する可能性がありますが、その割合は比較するとほとんど小さいものです。バガスのケーススタディにおける他の活動の大部分の背後には、発電用のタービンの建設に起因する上流チェーン内の圧力があります。

数値は、カテゴリーが寄与する環境圧力と影響の数を表します。たとえば、ROR 水力発電の建設段階では、採掘活動が 6 つの LCIA 指標の評価に現れます。色は、ケーススタディの総環境負荷におけるカテゴリの割合を表します。 1 硬炭採掘を行わない採掘、2 ディーゼルの燃焼、3 石油と (天然) ガスの生産、4 電気と熱の生産、5 ポリエチレンの生産。 ROR 流れ込み型太陽光発電所、CSP 集中型太陽光発電所、株式会社バガスバガス焼却、CPP石炭火力発電所、運営運営、建設工事。

不確実性解析は、ソフトウェア openLCA を使用したモンテカルロシミュレーションによって実行されます (「データの利用可能性」を参照)。確率値 (平均と中央値) は、各ケーススタディの各指標結果のモンテカルロシミュレーションから、それぞれ構築と運用について決定されます。静的と呼ばれる、指標結果に対する平均値の比の対数の分布、および静的値に対する中央値の分布は、すべてのケーススタディの中間点指標結果について分析されます (図 7、エンドポイント指標の詳細と分析については、補足ノート 2 を参照してください)。補足データ 12、および補足表 5)。パラメータの比がそれぞれ 1 ～ 10 である 0 ～ 1 の間に強いピークが表示されます。全体として、すべての入力パラメータが対数正規分布で表される場合、モンテカルロシミュレーションからの確率値は静的値よりも大きくなる傾向があります。これは LCA モデルに典型的な傾向です 13。図 7 の分布の形状は、他の著者が LCA モデルのモンテカルロシミュレーションで発見したものに対応しています13。しかし、不確実性は全体的にかなり大きく、これは広範な世界的サプライチェーンの分析で予想されることです14。大きな負の外れ値は、ケーススタディの廃棄物バガス焼却と CPP の指標 RMI で発生します。つまり、確率的値は静的値よりもはるかに小さいです。 RMI を含む指標 TMR は同じケーススタディに対して外れ値を生成しないため、ここでは統計的誤差が想定されます。

これらには、構築と運用のすべてのケーススタディの結果が含まれています。比率は対数スケールで表示されます。つまり、静的値と確率的値 (平均または中央値) が等しい場合、値は 0 になります。箱ひげ図はデータセットの統計分析 (25 パーセンタイル、中央値、および 75 パーセンタイル) を表示し、黒い点は外れ値を表します。

CPP は、最も多くの場合、最大の環境圧力と影響を引き起こします。石炭の需要と使用により、化石燃料の累積エネルギー需要、地球温暖化の影響、原材料投入量、総材料必要量、および生態系の質への影響は、すべてのケーススタディの中で最も高くなります。関連するホットスポットは、すべてのケーススタディの中で最も深刻です。

ただし、これはすべての圧力と影響のカテゴリーに当てはまるわけではありません。すべての再生可能エネルギーのケーススタディでは、CPP よりも定量的な水不足のフットプリントが上流チェーンではなく、主にオンサイトで高いことが示されています。特にCSPでは工場の冷却や鏡の洗浄に水を使用しているのが特徴的です。水不足のフットプリントを計算する場合、ドイツに比べて水が約 60 倍不足しているモロッコ砂漠の高い水ストレスレベルが大きな影響を及ぼします15。 2 番目に水不足の影響が大きいのは、リオ・ドス・パトス盆地でのサトウキビ栽培であり、ドナウ川の堰堤の背水からの蒸発によるROR水力発電がそれに続きます。バガスが廃棄物として使用される場合、CPP と少なくとも同じ水需要があります。地域の水不足が深刻化している16ことを考慮すると、再生可能エネルギーのケーススタディにおける高い水需要は、研究対象の技術にとって大きな問題となっています。とりわけ、運転中の水の消費量が少なくなる可能性がある風力発電と太陽光発電に焦点を当てれば、この状況が再生可能エネルギーに有利になる可能性があります。ケーススタディの純粋な物理的土地占有を要約した土地占有に関しては、CSP、バガスケーススタディ、および CPP はほぼ同じレベルにあります。 CSP は敷地内に広大な土地を必要とし、続いて製糖工場用のサトウキビの栽培が必要であるが、これは CPP のサプライチェーンの中で最大の土地消費者である石炭採掘の土地占有に匹敵する。

再生可能発電システムのみを比較すると、CSP は、世界中で一次採掘によるホットスポットが多数あり、資源需要が高いため、はるかに大きな環境圧力と影響を及ぼします。他の再生可能電力技術と比較すると、その環境パフォーマンスは劣ります。さらに、石炭火力発電に比べて節約効果は低いです。したがって、ここで検討されている CSP テクノロジーは重要であると見なすべきであると結論付けます。日射量の多い国で輸出目的でもある集中型太陽光発電所を開発する取り組みは、建設の資源消費量を削減し、水の消費量を大幅に削減することに成功しなければ、環境問題を変える可能性が高い。ここでは乾式冷却が有望なコンセプトであるが、他の問題、例えば塩水を拒否することによる海洋生物へのダメージを確実に起こさないことが保証できるのであれば、水の淡水化も選択肢となる18。この技術がさらに拡張された場合、高い土地要件も問題になる可能性があります。ただし、土地の占有面積を表すためにここで考慮されている物理的な土地占有率は、関連する環境への影響の初期推定としてのみ機能します。

検討したケーススタディでは、石炭火力発電と比較して実際にすべてのカテゴリーで重要な節約を提供するものはありません。ほとんどの場合、ROR 水力発電は環境圧力と環境影響が最も低く、CPP に大きな差を付けていますが、エネルギー収量が比較的低く、6 つの堰を建設するための資材投入量が多く、石炭火力発電所と比較して節水されません。。さらに、ここでは考慮されていませんが、自然の流れの変化や河川生態系の損傷など、河川系に対する他の既知の影響もあります。廃棄物バガスからの電気は環境負荷が 2 番目に低く、次にバガス焼却が環境負荷の中央値をもたらします。バガスのケーススタディは、他のシステムの構築と比較して節約が可能な構築段階で特に説得力があります。これは、統合システムが環境に大きなメリットをもたらす可能性があるという考えの証拠です。この結果は、バイオマスが持続可能な発電に適しているかどうかを評価するのに役立ちます。使用されるバイオマスが真の廃棄物であり、発電目的で特別に栽培されていない場合、統合利用が最大の節約になります。 CSP は CPP の負担に最も近く、前述したように重要な節約は提供されません。

私たちは、これらの結果は、可能な技術を評価する際に広範囲の環境への影響を考慮することによってのみ、エネルギー移行をより持続可能なものにすることに貢献できることを示す重要な指標であると考えています。これはまだあまり行われていません11。たとえば、ドイツのエネルギー概念の焦点は気候保護にあり20、国際再生可能エネルギー機関 (IRENA) もこれが中心であると考えています (https://www.irena.org/energytransition)。しかし、この研究結果が示すように、気候保護だけでは持続可能な世界的なエネルギー転換には十分ではありません。適切な技術が環境に及ぼす影響は、単に問題を移動させることがないように、幅広い持続可能性基準21にわたって小さくなければなりません。さまざまな技術の環境パフォーマンスを評価するために、さまざまな持続可能性基準に従ったサプライチェーン全体の LCIA が示されます。

地域的な不足や地域的な影響が特定の資源に影響を与える可能性があるため、さらに、環境圧力や影響は空間的に特定される必要があります。詳細な空間 LCA 解析はまだ標準的な手順ではないため 11、ここで紹介する方法論とアプリケーションは、このアプローチの進歩に貢献することを目的としています。当社の LCIA ホットスポット分析では、(1) さまざまなケーススタディの多数の LCIA 結果を統一スケールで同等に提示し、(2) 場所と活動の種類に応じてサプライチェーン関連の環境圧力を特定し、(3) どこにあるかを示すことができます。そしてサプライチェーンのどの時点でどのような行動が必要なのか。調査したケーススタディの最も重要なホットスポットとその影響は次のとおりです。

(1) 空間ホットスポットの大部分は、採掘活動による物質およびエネルギーキャリアの供給に関連しており、特にロシア、中東、米国、アフリカ、中国を中心に世界中に分布しています。採掘活動は、ROR 水力発電を含め、すべてのケーススタディの総環境負荷にとって重要であり、常にいくつかの環境圧力と影響に寄与します。採掘資源の種類に応じて、これらは、たとえば、貯蓄を通じて原材料投入量を減らすこと、リサイクルや都市採掘を通じて二次資源を使用すること、または電気接続を重要性の低い地域に降順に移動することによって削減できます。たとえば CSP の場合、3 つの可能性の組み合わせが考えられますが、最初に検討し、計画段階で固定する必要があります。

(2) 地域によって利用可能な資源が異なる場合、調査された再生可能発電のケーススタディでは、特に水の場合、部分的に CPP より多くの電力を消費します。既存のプラントについてできることはほとんどありません。少なくとも、技術的な改修による節約の機会を探るべきです。調査されたケーススタディの水消費量は敷地内のホットスポットにつながるため、堰、製糖工場、CSP プラントの新規計画の場合は、敷地選択時に重要なリソースに常に取り組む必要があります。環境への影響を軽減する可能性がない場合、対応する技術が本当に持続可能な電力生産に貢献できるかどうかを問わなければなりません。この研究の結果に基づくと、そのような重大な影響はモロッコの砂漠における水の消費量です。

現在の分析の限界を克服するには、さらなる研究が必要である。(1) 物理的な土地占有率は、土地面積の基礎としてのみ機能し、生物多様性への影響に関する適切な評価に結び付けられるべきである。 (2) 比較は、人体への毒性、環境への毒性、または金属資源の枯渇の観点から重要となる可能性がある廃棄段階だけでなく、太陽光発電や風力発電などの発電のための他の必須の再生可能技術を含むように拡張されるべきである。 (3) 鉱物のサプライチェーンとそれに伴う環境負荷を空間的に区別するためにこの研究で行われた取り組みは、少数の商品のみをカバーしており、テレコネクションの透明性の表現に向けた第一歩にすぎません。上流のサプライチェーンのローカライズが弱い活動、すなわち、砂利と砂の採石、廃棄物処理、石油とガスの採掘、基礎化学製品と建築資材の生産、林業、ディーゼルの生産と使用など、多くの活動が行われています。環境への影響が大きく、地域化が弱い場合には、国際サプライチェーンの最も深刻な影響を検出するために、さらなる努力が必要です。長期的には、人間による採取による環境への影響を地域的に表現し、評価できるようにするために、サブ国レベルのすべての主要資源の地域化されたデータセットを作成し、LCA データベースに統合し、サプライチェーン分析で考慮する必要があります。これは、最初は、この研究で示されているように、データセットと仮定の組み合わせを使用して世界市場をモデル化することによって行うことができますが、長期的な目標は、サプライチェーン追跡、フィンガープリント分析、およびのように。これは LCA コミュニティの継続的な課題であるだけでなく、政策立案者、製造業者、サプライヤーにも、経済的問題や CO2 排出量の評価に加えて、上流供給の空間的に明示的な環境評価を確実に行うことが求められています。

LCA は、DIN ISO EN 1404022 に従って 4 つのステップで実行されます。フェーズ 1 には、分析の目標と範囲の決定が含まれます。 4 つのケーススタディで提供される機能単位は、生成される正味電力の 1 kWh として定義されており、結果はこれに関連しています。システム境界は、4 つのケーススタディのプロセスチェーンに沿ってどのプロセスが LCA で考慮されるかを決定するために定義されます。図 1 は、発電プロセスと関連するサプライチェーンがそれぞれ考慮されていることを示しています (図 1 には一部のみを示しています)。必要に応じて、異なる出力製品に対する割り当てが実行されます（バガス）。バガスについては、以下で詳細に説明する 2 つの異なるシステム境界を比較して考慮します。全体的な目的は、広範囲の環境への影響に関して有意義な方法でさまざまなケーススタディを比較し、環境負荷のホットスポットを特定することであり、これにより範囲も定義されます。

第 2 段階のインベントリ分析では、LCA モデルがソフトウェア openLCA で設計されます。これらは、LCA データベース ecoinvent 3.523 の既存のデータセットに基づいており、この研究の焦点は広範なライフサイクルインベントリの提示ではないため、ケーススタディ固有のデータを利用して拡張または変更されています。ケーススタディ固有のデータの収集、説明、レビューの後、環境との間の基本的なフローが導出され、入力および出力としてモデルに追加されます。ケーススタディ間の大きな違いを考慮して、可能な限り同じ精度で在庫を処理し、同じ基本フローを考慮する試みが行われました。さらに、インベントリは、評価フェーズに関連する基本的なフローを含むように適合されています。製品システムが作成され、ケーススタディのモデルが LCA データベースにリンクされ、サプライチェーンが提供されます。 8 つの鉱物資源の場合、データベースの上流チェーンは事前に変更されています。

3 番目のフェーズである影響評価では、選択された指標を使用して製品システムが評価されます。特徴付けおよび（オプションで）正規化と重み付けのステップでは、さまざまな影響カテゴリに対する製品システムの寄与が決定されます。

最後のフェーズである評価では、寄与が空間的に明示的に分析され、フェーズ 1 のフレームワーク条件を背景に不確実性分析が実行されます。中間点のアプローチは環境への影響カテゴリーを直接参照するのに対し、エンドポイントのアプローチは環境への影響を記述します。保護される商品は、人間の健康、生態系の品質、資源です。この研究では両方のアプローチが使用されていますが、人間の健康と生態系の品質に対するエンドポイントの影響が評価されています。ここで LCA は、原材料の使用から生産 (ゆりかごからゲートまで) まで考慮されます。施設の建設段階（建物、インフラ、機械）と運用段階（生産）の結果は別々に示されており、エネルギーシステムの比較に適しています24。建設段階は 1 kWh の機能単位にも関係します。

以下では、4 つのケーススタディの LCA モデルについて説明します。これには、一般情報、使用した ecoinvent 3.523 データセット、構築および運用フェーズの変更、機能単位の定義、割り当てアプローチ、および特別なデータに関する情報が含まれます。処理 (ライフサイクルインベントリへのアクセスは、「データの可用性」ステートメントを参照)。 4 つのケーススタディは、地元の実践パートナーと協力して実施された研究プロジェクトの過程で選択されました。実践パートナーは社内の知識とデータを直接提供しており、実際のデータに基づいて広範囲の環境への影響に関して 4 つのケーススタディを比較できる可能性が開かれました。

ケーススタディ (a) のドナウ川の ROR 水力発電所は、バイエルン州の都市オーバーレルヒンゲンとファイミンゲンの間の 6 つの堰で構成されています。これらのプラントは 1960 年から 1965 年にかけて建設され、それぞれに固定シャフトを備えた 2 台の二重調整カプランタービンと 1 台の直接取り付け型同期発電機が装備されています。落下高さは 5 ～ 7 m、容量は 7 ～ 10 MW で、弾幕ごとに年間平均約 50 GWh が発電されます (運営会社 Bayerische Elektrizitätswerke GmbH の Web サイトからの情報)。平均的なヨーロッパの ROR 水力発電所用の ecoinvent 3.5 データセットが、ケーススタディをモデル化するための基礎として採用されています。建設段階では、自由にアクセスできる衛星画像を評価することによって、建設中に変化したエリアや事例研究施設が設置されているエリアが分析されます。湿地から、水域から、工業地域、交通地域、および水域へのいわゆる変化（バルジからの衛星画像、補足注記3および補足図8で見ることができる）および河川の占有は、基本的なものと考えられています。流れ。他のケーススタディについても、オペレーターからの入手可能な情報と衛星画像の評価に従って、同様のアプローチが採用されました。運転段階では、タービン水使用量 111 m3 kWh−1 は、式 P = Q × h × c1 (P: 容量 (W)、Q: 水流量 (m3 s−1)、h: 落下高さ (単位) を使用して計算されます) m、c1 = 8.5 KN m−3、後者には重力、水の密度、プラント効率 85% が含まれます）。運転段階中の追加貯留による蒸発損失は、約 100 万 m2 の 6 つの堰による水域への総変換と 643 l m-2 a-1 の蒸発率を考慮して、0.02 m3 kWh-1 と計算されます。同様の緯度に関する文献25。入力水との差、つまり通過する水から蒸発損失を引いたものは、水への排出としてモデル化されます。空間的に近接しているため、6 つの弾幕は互いにバランスが取れていました。運用フェーズの機能単位は、すべてのケーススタディで 1 kWh です。建設段階の在庫も、6 つの堰の合計容量 52 MW、年間生産量 5,000 万 kWh、ダムのセメントの耐用年数 80 年から導出される係数を使用して 1 kWh に関連付けられます26。、トンネルおよび制御ユニット (後者は建設段階の変換でのみ考慮されます)。タービンおよびチューブ用の鋼材の 40 年という短い耐用年数は、元の ecoinvent 3.5 プロセスですでに考慮されています。

ケーススタディ (b) の CSP Noor I は、2016 年に運用を開始し、ワルザザート市近くのモロッコの砂漠に位置しています。この場所は、年間 2,635 kWh m−2 の日射量が世界で最も高い場所の 1 つです。太陽はほぼ365日輝いています。 160 MW の発電所は、太陽光発電所、電源ブロック、熱エネルギー貯蔵庫で構成されています。太陽分野では、パラボラトラフコレクターは太陽放射を使用して熱伝達流体を加熱します。蒸気発生システム、過熱器、タービン、再加熱器、凝縮器、予熱器、オプションのボイラー、熱交換器、冷却塔、ポンプで構成されるパワーブロックは、この流体を受け取って電気に変換します。太陽放射がない状態で発電するための蓄熱装置は、60% の硝酸ナトリウムと 40% の硝酸カリウムの混合物である溶融塩をベースにしています27。この地域の後続のヌールプロジェクトとは対照的に、ヌール I の冷却システムは依然として水に依存しており、ソーラーパネルから砂を除去するためにも水が必要です。近くのエル・マンスール・エッダビ貯水池から採取されます。 50 MW CSP 用の ecoinvent 3.5 データセットが、ケーススタディをモデル化するための基礎として採用されます。建設段階では、工業地域による約 4,000 万 m2 の占有が考慮され、事業者によって報告された総水使用量 30 万 m3 がインベントリに追加されます。動作段階では、太陽からのエネルギー入力を考慮して、変換された基本的な流れエネルギーである太陽が追加されます。これは、1 kWh のエネルギー出力を 25% で割ることによって計算され、これは熱エネルギー対電気効率に相当します28。 LCA 解析では、総エネルギー入力ではなく、太陽熱を熱エネルギーに変換した後のシステムの効率が考慮されます。約59%の太陽エネルギーから熱エネルギーへの変換効率28を考慮すると、太陽エネルギーから電気への全体的な変換効率は15%となり、これは他の研究でも使用されています29。水需要は、事業者から提供された情報に従ってモデル化されました。冷却目的と砂を除去するためのソーラーパネルの洗浄には、約 0.005 m3 kWh−1 の水の使用量が考慮されます。水は貯水池に再充填されず、現場の蒸発池に収集されるか、可能であれば再利用されるため、水の投入量は蒸発損失として計上されます。建設段階の在庫は、総容量 160 MW、純年間生産量 3 億 7,000 万 kWh (事業者から提供された情報)、耐用年数 30 年から導出される係数を使用して 1 kWh に関連付けられます。後者は建設段階での変換でのみ考慮されます)。

ブラジルのリオ・ドス・パトス盆地では、以前荒廃した牧草地の利用可能な総面積65,000ヘクタールでサトウキビが栽培されている（ケーススタディ(c)）。サトウキビは、ゴイアネシアにあり、1980 年と 2011 年に操業を開始した製糖工場ハレス・マシャドとオタヴィオ・ラーゲによって 1 年のうち 9 か月間加工されます。まず、新鮮な植物を粉砕してサトウキビから植物繊維を分離します。水はさらに処理されて、主に砂糖とエタノール、そして副産物として酵母が生成されます。蒸留所の廃水、いわゆるヴィナスは、灌漑と肥料として畑に戻され、サイクルが完了します。圧縮された植物繊維、いわゆるバガスは、ボイラー、蒸気タービン、発電機のシステムを介して燃焼され、電気を生成します。電力の一部は自家供給に使用され、その他の場合は電力網に供給されます。さらに、発生した熱は砂糖の発酵プロセスに供給されます。年間生産されるサトウキビの 54% が灌漑されており、この地域は乾季には頻繁に水不足に見舞われる可能性があるため、事業者は農業および工業における水の消費量を着実に削減するために多大な努力を払っています。効率的な植物の使用、戦略的な水管理に焦点が当てられています。2018 年には、灌漑の 45% がサルベージ灌漑（成長期にブームトラベラーで約 40 mm の地表水を 1 回施用）で構成されていたのに対し、17% は不足灌漑でした。灌漑により植物の不足する水の 25 ～ 50% が供給されます。工場から畑に残るビナスとプロセス残留水を畑に戻すことは、灌漑戦略のもう 1 つの重要な要素であり、2018 年には総灌漑量の 37% を占めました。乾燥した年にはより多くの回収灌漑が必要となる可能性があり、その結果、シェアがシフトする可能性があります。この情報は、運営会社 Jalles Machado S/A Açúcar e Álcool よりご提供いただきました。 LCA モデルは、バガスからの発電量を分析するために 2 つの異なる配分アプローチを適用しました (図 1)。これらのアプローチの違いは、(1) バガスが砂糖とエタノール生産の副産物として考慮されること、および (2) 廃棄物として考慮されることです。その製品。 LCA の観点から見ると、これは重要な問題です。ブラジルの事例では、サトウキビは砂糖とエタノールの生産のためだけに栽培されているため、バガスは純粋な廃棄物とみなされています。さらに、完全に廃棄物として分類されるバガスの処分費用はかかりません。しかし、電力は販売されるため、バガスにはエネルギー源としての経済的価値も割り当てられる可能性があります。したがって、多くの著者は最初から副産物の割り当てを実行しています (たとえば、Bota and Blottnitz 200631、Lopes Silva et al. 201432、Mashoko et al. 201333、Ramjeawon 200834)。特に国際比較において、さまざまな現実に対処できるようにするために、この研究では両方のアプローチを比較検討しました。 LCA 副産物アプローチは、サトウキビからの電力に関する ecoinvent 3.5 のデータセットに基づいています35。建設段階では、約 500,000 平方メートルの牧草地から工業地域への転換と工業地域の占有のための 40 MW ガスタービンと基本流量が追加されます。運用段階では、サトウキビの発熱量 5 MJ kg−1、牧草地から灌漑および非灌漑一年生作物への転換、灌漑および非灌漑一年生作物による占有、および 0.38 m3 kg の蒸発散量がプロセスで考慮されます。サトウキビの生産ステップ（情報はオペレーターから提供されました）。プロセスステップの発電では、ボイラーシステムからの蒸発損失による正味水需要量 0.008 m3 kWh−1 が考慮されます (情報はオペレーターから提供されました)。副産物モデルの場合、砂糖とエタノールの生産の出発原料として機能するサトウキビ絞り汁とサトウキビ繊維、つまりバガスの経済的配分は、現在の市場価格を基準にして上流の生産ステップで実行されます（補足データ 13)。生産される kWh あたりに使用されるバガスの量は、0.22 kg kWh-1 で 16 MJ kg-1 という高い発熱量 36 から計算されます。 LCA 廃棄物モデルは、同じ ecoinvent 3.5 データに基づいています。建設段階では、40 MW ガスタービンのみが変更なしで検討されます。運転段階では、正味水需要量 0.008 m3 kWh−1 でプロセス段階の発電のみが考慮されます (上記を参照)。建設段階のインベントリは、バガスの年間正味生産量 7 億 kg、タービン容量 40 MW、寿命 50 年 (事業者から親切に提供された情報) から導き出される係数を使用して 1 kWh に関連付けられます。製糖工場全体に占めるバガス処理インフラの推定シェアは 5% です。

ケーススタディ (d)、ヴェーザー川にあるペータースハーゲンの CPP ヘイデンは、この研究における従来の発電の参考として機能します。 1987 年に稼働開始したこの発電所は、現在でも純容量 875 MW を誇るドイツで最も強力な発電所であり、おそらく 2025 年末まで稼働する予定です。燃料は主にロシアから供給される硬炭です。燃焼排ガスは、脱窒、除塵、脱硫の各プラントを経て徐々に浄化されます。世界初の限外濾過プラントの 1 つを含め、廃水も処理されます。 CPP は運転中に、煙道灰、石膏、スラグなどの副産物を生成し、これらはさまざまな目的に再利用されます。この情報は、運営会社 Uniper Kraftwerke GmbH からご提供いただきました。平均的なヨーロッパの CPP の ecoinvent 3.5 データセットは、ケーススタディをモデル化するための基礎として使用され、構築段階では変更は行われません。運転段階では、正味の水需要は冷却水投入による損失を表す 0.001 m3 kWh−1 と計算され、カドミウムや水銀などの多数の物質の投入と大気と水への排出が追加されます (親切に提供していただきました)。オペレーターによる）。電力と副産物の経済的配分は、経済的価値が低すぎるため無視されています。建設段階のインベントリは、ドイツの石炭段階的廃止も考慮した35年間の耐用年数にわたる総発電量1011kWhと容量920MWから導出される係数を使用して1kWhに関連付けられます（情報は親切に提供されました）オペレーターによる）。

鉱物商品であるアルミニウム、銅、石炭、セメント、鉄鋼、リチウム、リンのサプライチェーンは鉱山現場レベルで地域化され、LCA データベース ecoinvent 3.5 に挿入されます。手順と関連データの詳細な説明は、補足ノート 7 に示されています。基本的に、世界生産の最大のシェアを占める国を選択するために、選択された鉱物商品の世界生産データが取得されます (「データの利用可能性」ステートメントを参照)。、つまり世界全体の生産量の80％がカバーされたことになります。選択した国の鉱山現場 (データ利用可能性に関する記述を参照) は、距離と地域の水ストレスを考慮してホットスポット分析を使用してクラスター化され、その結果、国ごとに最大 5 つの鉱山現場が形成され、それぞれが鉱山地域全体を表します。これらの拠点は単一プロセスとして LCA データベースに追加され、世界生産に占める割合に応じてデータベース内の既存のサプライチェーンにリンクされます。たとえば、CPP の場合、硬炭はロシアのみから調達されていることが知られていますが、事例研究固有のデータが入手できない場合は、記載されている方法で地域化された上流チェーンが事例研究に関連付けられています。これらのサプライチェーンは、世界の生産量に基づいて、特定の鉱物商品の最も可能性の高い起源を表しています。

広範囲の環境への影響をカバーするために、多くの LCIA 指標が考慮されます。主に、すべての環境影響の 80% 以上をすでにカバーしている資源フットプリント 12 が考慮される必要があります。気候37については、エネルギー、土地、物質、および水のフットプリント方法が選択され、基本的な流れを定量化して評価します。ここでのフットプリントは、特定の基準に従って重み付けされた値として理解されます。さらに、この指標セットは、承認前に環境関連プロジェクトの環境影響の可能性を評価するためのドイツの環境政策手段であるドイツ環境影響評価の要件を満たす必要があることも含まれています。それとは対照的に、LCA 評価は計画段階に限定されません。さらに、LCA 分析では、ドイツの環境影響評価では欠落している上流のサプライチェーンに関連する遠隔環境への影響も評価されます。ここで紹介するアプローチは、科学に基づいた指標と実際のアプリケーションの間のインターフェースとして考えられます。

累積エネルギー要件分析 38,39 に基づいて、Hischier らの LCA 実装からのサブ指標化石累積エネルギー需要 (CEDfo) が使用されます。 201040 は、この研究内でエネルギーフットプリントとして使用されます。これは、化石エネルギーキャリアである硬炭、褐炭、原油、天然ガス、石炭採掘オフガス、ならびに泥炭、ウラン、木材、および原生林からのバイオマスによって提供されるエネルギーを要約しています。サプライチェーン40を評価し、MJ換算m−3、kg−1、またはMJ−1でのエネルギー含有量に従ってそれらを評価します。これは、対応する特性化係数を乗算することによって実装されます。

気候フットプリント 37 については、地球温暖化の影響は、影響カテゴリー気候変動 GWP100a (GWP100)40 を使用して、LCA 実装 IPCC 2013 に従って計算されます。二酸化炭素、一酸化炭素、クロロホルム、一酸化二窒素、さまざまなエタンおよびメタン化合物、一酸化窒素、フッ化窒素、六フッ化硫黄、および揮発性有機化合物の基本フローがサプライチェーンに沿って要約され、地球温暖化係数に関して評価されます。 kg CO2 換算 kg−1。

2 つの指標は、製品の原材料の使用量を表します41: 原材料投入量 (RMI) では、アルミニウムからジルコニウムまでの多数の非生物材料の投入量がサプライチェーンに沿って要約され、「抽出された原材料の質量の比率」に関して評価されます。 (使用した抽出物) 抽出された原料中のそれぞれの非生物材料の質量 (kg kg-1"42)。総材料要件（TMR）は、同様の非生物材料の投入量で構成され、「未使用の抽出物の質量と、材料の生産のために抽出された主要材料の質量（kg kg-1 単位で測定）」に関して評価されます。「42.

水の消費量は、中間点 LCA 水不足フットプリントとして決定および評価されます14。それは、「人間のサプライチェーンに沿った水の使用によって引き起こされる人間と自然にとっての自然の淡水不足の現場および遠隔地での確率を、空間的に明示的な方法で評価する」14。定量的水不足フットプリント (WSFquan) は、蒸発散、生成物に取り込まれた水、流域境界を越えた水の移動による定量的な水消費量を、地域的に重み付けされた水 m3 で表します。国の水ストレスレベルに関連する重み付けは、それぞれ LCIA 手法 AWARE15 を使用して実行されます。定性的水不足フットプリント (WSFqual) は、水域へのプロセス関連のアルミニウム排出を安全な濃度に希釈するために必要な、地域的に重み付けされた仮想水量 (m3 単位) ですが、この研究には含まれていません。ションバーグら。 202114 は、WSFqual の主な原因は、アルミニウム排出量が多いため、世界のサプライチェーンにおける廃棄物処理にあるとすでに指摘しています。これらの上流チェーンに関する新しい情報、特に空間的に明示的でない情報を提供できないため、WSFqual は新しい洞察を提供しません。

生物多様性に対する土地利用の影響を評価するために、検討したケーススタディに適した利用可能な中間点 LCIA は現在ありません。ライフサイクル・イニシアチブは、2016 年に土地利用による潜在的な種の損失43という指標に関する暫定勧告を行いましたが、これは比較主張には適さないとも述べました。 2019 年の新しいレポートでは、土壌品質に対する土地利用の影響を評価するために LANCA®44 アプローチが推奨されています。しかし、この研究の目的としては、むしろ、事例研究の文脈において占有される総面積と、土地利用による自然生態系への侵害が興味深いのである。したがって、すでに Kaiser et al. が発表したように、可能性のある遠隔接続に関する最初の情報を提供するために、純粋な土地の占有はケーススタディのサプライチェーンに沿って m2 × a で重み付けなしで合計されます。 202145. これまでのところ、適切な方法がないため、土地利用の変化は評価されていません。

エンドポイント LCA 手法 ReCiPe Endpoint (H,A)46 は、LCA 保護対象商品の人間の健康と生態系の品質に対する損害を明らかにするために使用されます。サブ指標である人間の健康 (HuHe) は、気候変動、人体毒性、電離放射線、オゾン層破壊、粒子状物質生成、光化学オキシダント生成のカテゴリーで影響を要約し、モデル化され調和された影響経路に従って kg-1 またはポイントで評価します。それぞれ m−2 または m−2 a−1。サブ指標である生態系の質（ECO）は、農地占有、気候変動、淡水の生態毒性、淡水の富栄養化、海洋の生態毒性、自然土地の変化、陸地の酸性化、陸地の生態毒性のカテゴリーにおける影響を要約し、それらを同様に評価します。

サブカテゴリを持つ LCIA 指標の場合、単一のサブカテゴリの結果が合計されて、指標の合計結果が得られます。たとえば、指標 CEDfo は、化石、核、原生林のサブカテゴリで構成され、個々の結果が合計されます。。場合によっては、特に WSFquan の場合、このアプローチにより、LCA データベース内のデータセットに丸め誤差が含まれている場合などに発生する可能性のある負の値が削除されました。

LCIA は、環境圧力または環境影響の全体的な結果を提供するだけでなく、個々の活動の寄与も示します。アクティビティという用語は、ケーススタディの上流チェーンを構成するプロセスを指します。 LCIA によって提供される広範な情報の体系的な分析がこの研究の主な焦点であり、関連情報を比較して提示するためにいくつかの方法論的手順が実行されます。

(1) 平均的なサプライチェーンは約 100,000 の単一活動で構成されるため、ケーススタディごとに環境圧力または環境影響の合計結果に 1% 以上寄与するプロセスのみが選択されます。これは、指標結果全体の少なくとも 48%、平均では 79% に相当します (補足データ 14)。 100% との差は主に、それぞれほとんど寄与しない何千ものプロセスによるもので、その分析は範囲を超えて焦点から逸れてしまいます。

(2) 異なる単位を持つ異なる環境圧力と影響の活動を比較できるようにするために、正規化ステップが実行されます。各環境圧力または影響 p、ケーススタディの単一の活動結果 c、xp、c、i は、すべてのケーススタディのすべての活動の中央値 medp によって正規化されます47。この中央値を決定するためのサンプルには、環境圧力または環境影響に関するすべてのケーススタディのすべての活動結果が含まれます (式 1、ROR: 川の流れ込み水力発電、CSP: 集中型太陽光発電、BBY: 副産物としてのバガス、BWA:廃棄物としてのバガス、CPP: 石炭火力発電所、運転および建設段階は個別に記載されていない)。正規化された値は、単一の活動結果を中央値で割ることにより、環境圧力または影響 p ごとに計算されます (式 2)。

(3) 正規化された値は、アクティビティ結果の中央値に対する比率を表します。これは、アクティビティ結果が中央値の Normp,c,i 倍であることを意味します。空間ホットスポット分析では、正規化された値が 1 ～ 100 のスケールで表示されます。1 未満の値は中央値より小さいアクティビティ結果を表し、したがってホットスポットはありません。100 を超える値は最大 100 に設定されます (図の濃いオレンジ色のホットスポット) 5) 管理可能な規模を維持するため。いずれの場合も、中央値の 100 倍を超える結果はホットスポットであると想定できます。このアプローチは、LCA コミュニティですでに広く受け入れられている水ストレス指標 AWARE15 の計算アプローチからインスピレーションを得ています。カラースケールを使用して方向を示し、正規化された値に従ってさまざまな重大度のホットスポットを区別します: 1 ～ 5 水色、5 ～ 10 濃い青、10 ～ 30 ピンク、30 ～ 50 黄色、50 ～ 100 オレンジ、>100濃いオレンジ色。 LCIA エンドポイントアプローチを表す土地占有と環境への影響は、空間ホットスポット分析には含まれていません。土地占有に関しては、正確な評価を行うための空間情報が不足しています。環境への影響の場合、エンドポイントの観点から、関連する活動の場所では影響は発生しないと想定する必要があります。

(4) 異なる活動が同じ場所で行われるため、または 1 つの活動が複数の圧力を引き起こすため、場所は複数回発生する可能性があります。したがって、場所ごとに、すべての単一の正規化されたアクティビティ結果がケーススタディごとに合計されます。

(5) 地域化のレベルは入力データに強く依存し、点座標から未知に相当するグローバルまで到達する可能性があります。国際サプライチェーンの分析には大量のデータが含まれるため、データには地域化に不正確な部分が含まれる可能性があります。この問題に対処し、地域化のレベルを一目で確認できるようにするために、場所に対して品質インデックスが提供されています。品質 1 の場所は点座標です。品質 2 の場所は国または準国のレベルを表し、品質 3 の場所は 2 つ以上の国の地域を表します。少なくとも疑わしい空間割り当て、たとえば、ブラジルの製糖工場のサプライチェーンの一部であるスイスでの廃棄物の処理には品質 4 が割り当てられますが、世界またはその他の地域と呼ばれる未知の場所には品質 4 が割り当てられます。品質 5。品質 1 の場所はこの調査の過程で追加され、品質 2 ～ 5 の場所は ecoinvent 3.5 データベースから取得されます。品質 4 および 5 の場所は、空間ホットスポット分析から除外されます。品質指標は、補足情報で分析されたすべてのプロセスに対して提供され、地域化が不十分な活動グループを特定するために使用されます。

(6) 空間情報の存在とは無関係に、ケーススタディの総環境負荷に対する単一の活動の関連性を評価するために、それらの活動は、鉱業、硬炭採掘、林業、精製、ディーゼルの燃焼、石油生産のカテゴリにグループ化されます。（天然）ガス、電気と熱の生産、ポリエチレンの生産、廃棄物の処理、オンサイト活動（ケーススタディの場所で行われる）およびその他の活動。マトリックスとして表現することにより、各ケーススタディに対するカテゴリの関連性を迅速に評価し (図 6)、特に重要な環境負荷を特定することができます。さらに、各活動について、それぞれの活動が影響を与える、つまり、指標のカテゴリ内の影響を担う LCIA 指標の数が 1 から 8 の数字で与えられます。マトリックスと地域化が不十分な活動との比較により、特定されたホットスポット分析のステップ 5 では、地域化が不十分なアクティビティの関連性を推定できます。

ケーススタディのオペレーターとの緊密な協力が確立されているため、多くのデータはオペレーターから直接提供されます (データの利用可能性に関する声明を参照)。このような場合、データソースの評価は実行されません。これは、他の研究との矛盾を引き起こす可能性があります。たとえば、Aqachmar et al. 201927 は、モロッコ CSP の水使用量が約 0.006 m3 kWh-1 であると報告しました。これに対し、この研究で事業者が報告した水使用量は 0.005 m3 kWh-1 でした。さらに、Verán-Leigh & Vázquez-Rowe 201948 では、恒久的な構造物の耐用年数を 50 年、貯水池の水蒸発量を 0.003 m3 kWh−1 としているが、検討されたケーススタディは場所や技術的設備がこの研究とは異なるため、値は譲渡できません。ドイツの非高山貯水池に対する ecoinvent 3.5 で使用された 0.03 m3 kWh-1 の貯水池水蒸発量は検証できなかったため、この研究では 0.02 m3 kWh-1 の値が計算されました。衛星画像からの追加の貯水池エリアの測定は、画像がスナップショットのみを表しており、画像が水位が高いときに撮影されたのか、水位が低いときに撮影されたのかが不明瞭であるため、非常に不確実性が高くなります（補足図1）。より正確なデータがない場合、それらは蒸発による水の消費量の可能性を知ることを目的としています。貯水池の生物起源の崩壊による生物起源の温室効果ガス排出量49は、貯水池48を備えたROR水力発電所について計算されていますが、この方法論は追加の貯水池エリアではなくダムについて明確に報告されているため、この研究では考慮されていません。使用されるその他のデータはすべて科学出版物から取得されています。この研究の過程で LCA モデルに追加されるすべての値について、誤差分布として対数正規分布が仮定されます。これらは、不確実性分析のモンテカルロシミュレーションに含まれています。

すべての在庫データは Mendeley Data50 から入手できます。 MASEN、Jalles Machado S/A Açúcar e Álcool、Uniper Kraftwerke GmbH からご提供いただいたケーススタディ固有のデータには、直接アクセスできません。鉱物サプライチェーンの地域化に使用されるデータは、USGS (https://mrdata.usgs.gov/mineral-operations/ および https://mrdata.usgs.gov/mineplant/) から無料で入手でき、Mining Intelligence から購入できます。 (https://www.miningintelligence.com/、Mining Intelligence 2018 のライセンスはカッセル大学によって購入されました)。 LCIA メソッドは Schomberg et al. から入手可能です。 202114 および https://www.openlca.org/ から入手できます。一方、ecoinvent 3.5 データベースは、ecoinvent から入手できます (ecoinvent 3.5 のライセンスはカッセル大学が購入しました)。

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この研究活動は、WANDEL (02WGR1430A) プロジェクト「Wasserressourcen als bedeutsamer Faktor der Energiewende auf lokaler und globaler Ebene」の一環として実施され、その研究イニシアチブの中で連邦教育研究省 (BMBF) の支援を受けて実施されました。グローバル・リソース・ウォーター（GRoW）」。 MASEN (モロッコの CSP の運営者)、Jalles Machado S/A Açúcar e Álcool (ブラジルの製糖工場の運営者)、Embrapa の Vinícius Bof Bufon、Uniper Kraftwerke GmbH の Cord Bredthauer に心からの感謝の意を表したいと思います。 CPP Heyden のオペレーター）、親切にデータを共有していただきました。

Projekt DEAL によって実現および組織されたオープンアクセス資金調達。

カッセル大学環境システム研究センター（ドイツ、カッセル）

アンナ・C・ショームバーグ、ステファン・ブリンゲズ、ハンネス・ビーダービック

ルール大学ボーフム校（ドイツ、ボーフム）の水文学および水管理工学部教授

マルティナ・フルケ

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Anna Schomberg は、ケーススタディの評価の枠組みを設定し、方法論を精緻化し、LCA モデルを開発し、方法論を運用し、結果を計算して評価し、図を作成し、本文と補足情報を執筆しました。 Stefan Bringezu は方法論を詳しく説明し、原稿と方法論を大幅に改訂しました。 Martina Flörke はプロジェクト WANDEL を監督し、ケーススタディの評価のためのフレームワークを設定し、方法論の詳細化をサポートしました。 Hannes Biederbick は、データの調査と分析を通じて上流チェーンの地域化をサポートしてきました。著者全員が結果とその影響について議論し、すべての段階で原稿についてコメントしました。

アンナ・C・ションバーグへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Communications Earth & Environmental は、Toolseeram Ramjeawon と他の匿名の査読者の、この研究の査読への貢献に感謝します。主な編集者: Clare Davis。査読者レポートが利用可能です。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

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転載と許可

Schomberg、AC、Bringezu、S.、Flörke、M. 他。空間的に明示的なライフサイクル評価により、再生可能発電による環境への影響のホットスポットが明らかになります。 Commun Earth Environ 3、197 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s43247-022-00521-7

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受信日: 2022 年 3 月 4 日

受理日: 2022 年 8 月 3 日

公開日: 2022 年 8 月 30 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s43247-022-00521-7

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