Development of systematic methods for the assessment and optimization of life cycle environmental impacts.

Abstract

Avui en dia, dur a terme estudis ambientals requereix una gran quantitat de dades i de temps, la qual cosa dificulta l’adopció dels principis de sostenibilitat en el disseny dels productes. A més, ha augmentat l’externalització dels impactes ambientals, el que afavoreix el desplaçament de les tasques de fabricació cap a països amb regulacions ambientals menys severes. Per tant, el desenvolupament de polítiques ambientals senzilles i eficaces s'ha convertit en un repte. L'objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar un conjunt de mètodes sistemàtics per a l'avaluació i optimització de mètriques ambientals des d'una perspectiva sostenible tant a escala macroeconòmica com a escala industrial. Amb aquest fi, en primer lloc realitzem una anàlisi estadística multivariable utilitzant dades ambientals amb l’objectiut d'avaluar la relació entre les diferents mètriques ambientals i per identificar patrons d'impacte ambiental de països. Això ens permet identificar les mètriques ambientals més representatives que reduiran la quantitat de dades necessària per a l'elaboració d'estudis ambientals. A més, hem desenvolupat un model d'optimització multiobjetiu per identificar quins sectors d'una economia han de regular-se en primer lloc per reduir l'impacte mediambiental a nivell global provocant els mínims canvis possibles en aquesta economia. L'ús combinat d'aquestes eines aclareix com es generen els impactes ambientals i com dissenyar polítiques ambientals senzilles i eficaces tant a escala industrial com global.

Hoy en día, realizar estudios ambientales requiere una gran cantidad de datos y de tiempo, lo que dificulta la adopción de los principios de sostenibilidad en el diseño de productos. Además, hay un aumento en la externalización de impactos ambientales que favorece el traslado de la fabricación a países con regulaciones ambientales menos severas. Por lo tanto, el desarrollo de políticas ambientales sencillas y eficaces se ha convertido en un reto. El objetivo de esta tesis es desarrollar un conjunto de métodos sistemáticos para la evaluación y optimización de métricas ambientales desde una perspectiva sostenible tanto a escala macroeconómica como a escala industrial. Para ello, en primer lugar realizamos un análisis estadístico multivariante utilizando datos ambientales con el fin de evaluar la relación entre las diferentes métricas ambientales y para identificar patrones de impacto ambiental de países. Esto nos permite identificar las métricas ambientales más representativas que reducirán la cantidad de datos necesaria para la elaboración de estudios ambientales. Además, hemos desarrollado un modelo de optimización multiobjetivo para identificar que sectores de una economía deben regularse en primer lugar con el fin de reducir el impacto medioambiental a nivel global provocando los mínimos cambios posibles en dicha economía. El uso combinado de estas herramientas clarifica cómo se generan los impactos ambientales y cómo diseñar políticas ambientales sencillas y eficaces tanto a escala industrial como global.

Nowadays, conducting environmental studies has become data intensive and time consuming which hinders the widespread adoption of sustainability principles in the design of products. In addition, there is an increase in externalization of environmental impacts which favors the displacement of manufacturing tasks to countries with softer environmental regulations. Therefore, the development of simple and effective environmental policies has become a challenging task. The aim of this thesis is to develop a set of systematic methods for assessing and optimizing environmental metrics from a sustainable perspective at both, the macroeconomic and engineering scales. To this end, we first conduct a multivariate statistical analysis using environmental data in order to assess relationships between environmental metrics and to identify environmental impact patterns of countries. This allows us to identify proxy environmental metrics which will reduce the amount of data required for the implementation of environmental studies. Moreover, we develop a multi-objective optimization model to identify which economic sectors must be regulated first in order to reduce the environmental impact at a global scale with minimum changes in an economy. The combined use of these tools sheds light on how the environmental impacts are generated and how to design environmental policies in a simple and effective way at engineering and global scales.