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    Les chercheurs spatialisent l'empreinte environnementale en intégrant le système d'information géographique dans l'analyse du cycle de vie

    Cadre méthodologique du GIS-ACV. Crédit :TIAN Yajun

    L'analyse de cycle de vie (ACV) est un outil complet pour quantifier l'impact environnemental potentiel, C'est, l'empreinte environnementale (empreinte écologique, empreinte carbone, Empreinte des ressources, etc.), du berceau à la tombe.

    Cependant, les conclusions tirées de la méthode traditionnelle de l'ACV peuvent être trompeuses en raison du manque d'informations spatiales. Ainsi, l'intégration du système d'information géographique (SIG) dans l'ACV est considérée comme un candidat prometteur pour spatialiser l'empreinte environnementale.

    Des chercheurs du Qingdao Institute of Bioenergy and Bioprocess Technology (QIBEBT) de l'Académie chinoise des sciences (CAS) ont proposé pour la première fois un cadre méthodologique universel de GIS-LCA, qui est censé améliorer le cadre standard de l'ACV proposé par l'Organisation internationale de normalisation (ISO14040).

    L'étude a été publiée dans Journal de la production plus propre le 29 septembre.

    Le cadre GIS-LCA proposé a été construit sur la base d'un examen systématique des progrès et des défis mondiaux dans les études GIS-LCA. Il comprend quatre phases du cadre conventionnel de l'ACV (définition des objectifs et de la portée, analyse de l'inventaire du cycle de vie, évaluation de l'impact du cycle de vie, et interprétation) et une information géographique nouvellement incorporée qui est corrélative à chaque module ACV.

    Intégré au module d'analyse d'inventaire du cycle de vie, un modèle multi-flux et multi-nœuds nouvellement développé a été utilisé pour spatialiser et agréger les données dans les systèmes d'avant-plan et d'arrière-plan.

    "Le cadre GIS-ACV proposé dans ce travail est la première version améliorée des critères internationaux actuels du cadre ACV publié en 2006, et cela enrichira certainement la compréhension commune de la communauté ACV, " a déclaré Tian Yajun, Directeur du Extended Energy Big Data and Strategy Research Center de QIBEBT et auteur correspondant de cette étude. « Le cadre pose les bases d'une spatialisation haute résolution de l'empreinte environnementale, ce qui est important pour une gestion affinée de l'empreinte carbone."


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