Développement méthodologique et application du concept de l'empreinte eau en ACV

L'Analyse du Cycle de Vie (ACV) est une méthodologie qui quantifie les impacts environnementaux potentiels à des fins comparatives dans un contexte de prise de décision. Alors que les impacts environnementaux potentiels liés aux émissions de polluants à l'eau sont déjà caractérisés en ACV, les impacts potentiels d'une utilisation et d'une subséquente baisse de disponibilité d'eau ne sont pas encore complètement quantifiés. En effet, alors qu'une utilisation d'eau peut rendre la ressource non disponible par un déplacement (incluant évaporation) ou une baisse de la qualité, cette dernière n'est pas considérée dans les modèles existants. Une baisse de disponibilité d'eau pour les usagers humains peut potentiellement affecter la santé humaine si les usagers ne peuvent pas s'adapter pour subvenir à leurs besoins. Les impacts sur la santé humaine ont lieu selon deux chaînes cause-à-effet : les maladies liées à l'eau, lorsque les usagers domestiques subissent la baisse de disponibilité, et/ou la malnutrition, lorsque la baisse affecte les usagers qui produisent de la nourriture (manque d'eau pour l'irrigation ou les pêches/aquaculture). Cette thèse remplit donc les cinq objectifs principaux suivants: 1) fournir une méthode d'inventaire et 2) d'évaluation des impacts pour quantifier ces dommages sur la santé humaine dans un cadre ACV, 3) effectuer une comparaison du modèle avec les modèles existants, 4) fournir une application sur une étude de cas et 5) évaluer le modèle et quantifier l'incertitude. Modèle d'inventaire Pour quantifier la baisse de disponibilité de l'eau due à la dégradation, la qualité de l'eau entrante et sortante doit être captée par les flux d'inventaire. Dans le cadre de ce projet, une méthode d'inventaire est établie permettant de catégoriser la qualité de l'eau afin de pouvoir quantifier un changement de celle-ci et le changement de fonctionnalité correspondant. La fonctionnalité est définie par les différents usagers humains qui peuvent l'utiliser sans risques et sans traitements supplémentaires. Des catégories d'eau qui considèrent la qualité de l'eau sont d'abord définies par la source d'eau (surface, souterraine ou eau de pluie), des paramètres qualités et les utilisateurs pour qui chaque catégorie est fonctionnelle. Les besoins des utilisateurs sont identifiés par une liste de paramètres bio et physico-chimique et les seuils maximaux possibles par contaminant pour chaque utilisateur. Ces seuils sont basés sur des normes internationales, recommandations et normes industrielles. Sur la base de la qualité et des sources d'eau, dix-sept catégories sont crées en regroupant les besoins des utilisateurs selon le niveau de contamination toxique ou microbienne que l'utilisateur peut tolérer (faible, moyen et élevé). Le processus résulte en huit catégories pour l'eau de surface, huit pour l'eau souterraine et une pour l'eau de pluie. Chaque catégorie est définie par jusqu'à 136 paramètres de qualité et permet d'établir les utilisateurs pour lesquels l'eau est fonctionnelle. Ces catégories d'eau permettent de qualifier les flux d'eau à l'étape d'inventaire, afin d'être utilisés avec un modèle d'évaluation des impacts potentiels associés à une baisse de fonctionnalité pour les utilisateurs humains, modèle qui fait l'objet de la prochaine étape du projet. Modèle d'évaluation des impacts Le modèle proposé prend en compte l'eau prélevée et rejetée, sa qualité et sa rareté afin d'évaluer la perte de fonctionnalité pour les autres usagers. Cette perte de fonctionnalité est ensuite multipliée avec deux paramètres : 1) une capacité d'adaptation, qui détermine dans quelle mesure l'eau non-disponible pourra être compensée par le biais de moyens financiers (ex : désalinisation), et 2) un facteur d'effet qui quantifie les impacts sur la santé humaine causés par la perte de fonctionnalité qui ne peut être compensée (i.e.: malnutrition ou maladies associées à un manque d'accès à l'eau). Les impacts sur la santé humaine d'une utilisation d'eau, menant à une baisse de disponibilité d'eau pour les usages humains (domestiques, agricoles, ou pêches/aquaculture) sont présentés à l'échelle mondiale en résultats régionalisés et exprimés en années de vie perdue équivalentes. Un cadre pour l'évaluation des impacts causés par les moyens compensatoires dans les régions pouvant s'adapter est présenté en addendum. Comparaison des modèles L'évaluation du modèle développé dans ce projet a été effectuée à travers une comparaison systématique avec des modèles publiés dans la littérature et qui couvrent les mêmes chaînes cause-à-effet, notamment la rareté d'eau et les impacts d'un manque d'eau sur la santé humaine. Le but était de 1) identifier les choix de modélisation clés qui expliquent les différences principales entre les modèles, 2) quantifier l'importance des différences entre les modèles, incluant l'évaluation de l'incertitude associée et 3) discuter les choix méthodologiques principaux et fournir des recommandations pour orienter les développements méthodologiques futurs et les efforts d'harmonisation. Les résultats ont permis d'identifier les choix de modélisation qui influencent significativement les indicateurs et qui doivent être analysés davantage et harmonisés, tels que l'échelle géographique à laquelle l'indicateur de rareté est calculé, la source de données d'entrées du modèle et la fonction qui décrit la rareté d'eau en fonction de la fraction d'eau disponible prélevée (WTA) ou consommée (CTA). L'inclusion ou l'exclusion des impacts liés à la privation d'eau pour les usagers domestiques et l'inclusion ou l'exclusion du “trade effect” influencent les résultats d'impacts sur la santé humaine. De plus, tant au niveau problèmes que dommages, la comparaison a démontré que de considérer une réduction de disponibilité due à une dégradation de l'eau affecte significativement les résultats. D'autres choix ont été analysés et sont moins significatifs pour la majorité des régions du monde. Des cartes sont fournies pour identifier les régions où ces choix sont pertinents. Application sur une étude de cas Le modèle développé est ensuite appliqué à une étude de cas sur l'empreinte eau d'un détergent à lessive, illustrant comment le modèle s'insère dans le concept de l'empreinte eau en complémentant les méthodes existantes adressant les différentes chaines cause-à-effet. En effet, l'intégration des différentes méthodes d'évaluation des impacts à l'intérieur d'une empreinte eau est toujours en cours et seulement quelques études de cas ont été publiées à ce jour illustrant le concept de façon exhaustive. Alors que les industries sont de plus en plus intéressées à évaluer leur empreinte eau au-delà d'un simple inventaire de volumes d'eau consommée, ils sont à la recherche de directives quand à l'application et l'interprétation des différentes méthodes disponibles. Le modèle développé est également évalué et comparé à d'autres modèles adressant les mêmes chaines cause-à-effet. Une discussion sur l'applicabilité des différentes méthodes dans un contexte d'empreinte eau aborde les sujets tels que la définition des flux d'inventaire, la disponibilité des données, la régionalisation et l'inclusion des systèmes de traitements d'eau usée. Le concept de l'empreinte eau tel que décrit dans la norme DIS ISO 14046 est illustré par l'étude de cas en incluant les catégories d'impacts liées à la disponibilité et à la dégradation. Au niveau problèmes, celles-ci incluent la rareté, le stress et les indicateurs de pollution tels que l'eutrophication, l'acidification et la toxicité. Au niveau dommages, les impacts sur la santé humaine et les écosystèmes sont évalué pour un manque et une dégradation de l'eau. Des analyses de sensibilité sont réalisées sur les choix de modélisation les plus sensibles, identifiés dans la comparaison mentionnée ci-haut. Validation du modèle et incertitudes Bien que les résultats du modèle ne puissent être validés directement avec des données réelles, une validation partielle de l'ordre de grandeur peut être effectuée en comparant les résultats que le modèle fournit si les impacts associés à toute l'eau consommée d'un pays sont évalués et comparées avec les données de l'Organisation Mondiale de la Santé décrivant les dommages sur la santé humaine liés à la malnutrition et au manque d'accès à l'eau. Ces données fournissent un seuil maximal, puisque ces impacts peuvent être causés par une utilisation d'eau ou d'autres causent, permettant d'identifier si les résultats du modèle se retrouvent dans un ordre de grandeur raisonnable. La comparaison montre que pour 75% et 71% des pays respectivement, les impacts évalués dus à la malnutrition et aux maladies liées à l'eau, sont en-dessous des données de l'OMS, tel que prédit. L'évaluation par le modèle à l'échelle mondiale donne une valeur du même ordre de grandeur que l'OMS pour les maladies liées à l'eau et un ordre de grandeur supérieur pour la malnutrition. Les incertitudes sont évaluées avec les données disponibles sur les paramètres d'entrée du modèle ou par des jugements d'experts, et elles sont comparées avec la variabilité spatiale du modèle à travers l'index UII (Uncertainty Increase Indicator), qui montre que l'incertitude intrinsèque du modèle est en général comparable ou supérieure à l'incertitude associée à variabilité spatiale à l'échelle du pays. Conclusion Cette thèse présente une méthode novatrice pour l'évaluation de l'inventaire et des impacts liés à une baisse de disponibilité causée par la consommation ou la dégradation de l'eau pour les usages humains en ACV. La méthode, qui représente une plus grande pertinence d'un point de vue logique en intégrant un plus grand nombre de paramètres et en offrant une plus grande complexité, a également démontré une différence dans les résultats obtenus. Le travail approfondi ensuite la compréhension du modèle et des autres modèles de rareté, stress et d'impacts sur la santé humaine en identifiant les choix de modélisations pertinents et les différences, permettant ainsi de quantifier l'incertitude du modèle et l'importance de ces choix dans un contexte régional spécifique, par l'utilisation de cartes mettant en évidence les régions où certaines analyses de sensibilité seraient pertinentes. Décomposer les modèles existants et identifier les différences et similitudes, a permis d'identifier les principales composantes et ainsi supporter le développement éventuel d'une méthode consensuelle. Finalement, l'application à l'étude de cas a démontré que la méthode développée peut déjà être appliqué à un produit de détergent à lessive dans un contexte d'empreinte eau telle que présentée dans la norme ISO. La science et la disponibilité des données évoluent rapidement, mais les résultats obtenus permettent déjà aux entreprises d'identifier où dans le cycle de vie et dans le monde les impacts potentiels auront lieu. En conclusion, malgré des incertitudes parfois élevées, un potentiel de surestimation des impacts dans certains pays, le besoin de données plus robustes et d'une meilleure opérationnalisation, ce travail contribue significativement à élargir les possibilités et l'exhaustivité de l'évaluation des impacts liés à l'utilisation de l'eau, et à la connaissance scientifique nécessaire pour appliquer, comprendre et développer davantage les modèles d'impacts.

Abstract

Life cycle assessment (LCA) is a methodology that quantifies potential environmental impacts for comparative purposes in a decision-making context. While potential environmental impacts from pollutant emissions into water are characterized in LCA, impacts from water unavailability are not yet fully quantified. While water use can make the resource unavailable to other users by displacement (including evaporation) or quality degradation, this latter is not yet considered in existing models. A reduction in water availability to human users can potentially affect human health if users cannot adapt to meet their needs. Health impacts may occur via two main impact pathways: water-related diseases, when domestic users are deprived of water, and malnutrition, when food-producing users are deprived of water (agriculture and aquaculture/fisheries). This thesis therefore meets these five main objectives: 1) an inventory and 2) impact model to quantify these potential damages to human health within an LCA framework, 3) a comparison of the model with other existing models, 4) an application on a case study and 5) an evaluation of the model and assessment of its uncertainty. Inventory model In order to assess a change in water quality and availability, the quality of the input and output inventory flows must be quantified. In the context of this project, an inventory method is established in order to categorize water quality and thus quantify a change, and the corresponding change in functionality. Functionality is defined by the different users by which the water can be used with no risks or additional treatments. Water categories that consider water quality are therefore defined by the source (surface, ground or rain), quality parameters and users for which the water is functional. A list of parameters was defined, and thresholds for these parameters were determined for each user. The thresholds were based on international standards, country regulations, recommendations and industry standards. Based on the quality and water sources, categories were created by grouping user requirements according to the level of microbial and toxic contamination that the user can tolerate (high, medium or low). Seventeen water categories were created: eight for surface water, eight for groundwater and one for rainwater. Each category was defined according to 136 quality parameters and the users for which it can be of use. These categories allow qualifying the water flows at the inventory level in order to be used with a model assessing potential water use impacts caused by a loss of functionality for human users, which was the following step of this project. Impact assessment model The proposed model considers water that is withdrawn and released, its quality and scarcity in order to evaluate the loss of functionality for other users. This decrease in functionality is then multiplied by two parameters: 1) an adaptation capacity which determines how much of this decrease in water availability can be compensated through financial adaptation (ex: desalination), and 2) an effect factor to quantify the specific health impacts caused by the resulting loss that cannot be compensated for (i.e.: water-related diseases and/or malnutrition). World-wide regionalized results are presented for impacts on human health expressed in disability-adjusted life years (DALY). A framework for impact assessment caused by the use of backup technologies in regions able to adapt is presented in addendum. Model comparison The model comparison that followed was performed on methods that describe similar impact pathways, namely water scarcity and human health impacts from water deprivation. The aim was to (i) identify the key relevant modeling choices that explain the main differences between characterization models leading to the same impact indicators; (ii) quantify the significance of the differences between methods, including the assessment of model uncertainty and (iii) discuss the main methodological choices and provide recommendations to guide method development and harmonization efforts. The results determined the modeling choices that significantly influence the indicators and should be further analyzed and harmonized, such as the regional scale at which the scarcity indicator is calculated, the sources of underlying input data and the function adopted to describe the relationship between scarcity and the withdrawal-to-availability (WTA) or consumption-to-availability (CTA) ratios. The inclusion or exclusion of impacts from domestic user deprivation and the inclusion or exclusion of trade effects boteh influence human health impacts. At both midpoint and endpoint, the comparison showed that considering reduced water availability due to degradation in water quality, in addition to a reduction in water quantity, greatly influences results. Other choices are less significant in most regions of the world. Maps are provided to identify the regions in which such choices are relevant. Case study application The model developed is then applied to a case study on the water footprint of a laundry detergent, illustrating how the model can be integrated in the water footprint concept while complementing existing methods addressing different impact pathways. Indeed, the integration of different water impact assessment methods within a water footprint concept is still ongoing and a limited number of case studies have been published presenting a comprehensive study of all water-related impacts. Although industries are increasingly interested in assessing their water footprint beyond a simple inventory assessment, they often lack guidance regarding the applicability and interpretation of the different methods available. The model is also evaluated and compared to other models addressing impact pathways. A discussion on their applicability covers issues such as inventory flow definition, data availability, regionalization and inclusion of waste water treatment systems. Method-specific discussion covers the use of interim ecotoxicity factors, the interaction of scarcity and stress assessments and the limits of such methods and the geographic coverage and availability of impact assessment methods. Lastly, possible double counting, databases, software, data quality and integration of a water footprint within an LCA are discussed. The concept of water footprinting as defined by the forthcoming ISO Draft Standard, is illustrated through the case study of a load of laundry using water availability and water degradation impact categories. At the midpoint it covers scarcity, stress and pollution indicators such as eutrophication, acidification, human and eco-toxicity. At the endpoint, impacts on human health and ecosystems are covered for water deprivation and degradation. Sensitivity analyses are performed on the most sensitive modeling choices identified in the aforementioned model comparison. Model validation and uncertainty assessment Although the model results cannot be directly validated with actual data, a partial validation of the order of magnitude can be performed by comparing the results obtained by characterizing the entire consumed water volume of a country with the model with the World Health Organization (WHO) data for water-related diseases and malnutrition. This data provide an upper threshold for the model results, since these health damages can be caused by water consumption or other factors, and hence allow a validation of the order of magnitude of the model results. The comparison showed that for 75% and 71% of the countries respectively, impacts obtained from the model for malnutrition and water-related diseases are below the WHO data threshold, as predicted. The world-wide assessment results in values in the same order of magnitude as WHO data for water-related diseases, and one order of magnitude higher than WHO for malnutrition. Uncertainties are assessed based on available data for the input parameters of the model or based on expert judgments, and they are compared with spatial variability within the UII (Uncertainty Increase Indicator), which shows that the model uncertainty is generally comparable or higher than the uncertainty associated with spatial variability at the country scale. Conclusion This work presents a novel inventory and impact assessment approach for evaluating impacts from water consumption and water degradation on human health in LCA. The model, which integrates several new relevant parameters and presents a higher complexity level, also showed a difference in the results obtained. It then deepens the understanding of the model and other existing models on scarcity, stress and human health impact by identifying the key relevant modeling choices and differences, making it possible to quantify model uncertainty and the significance of these choices in a specific regional context. Maps of regions where these specific choices are of importance were generated to guide practitioners in identifying locations relevant for specific sensitivity analyses in water footprint studies. Deconstructing the existing models and highlighting the differences and similarities has helped to determine building blocks to support the development of an eventual consensual method. Finally, the case study application shows that the model developed can already be applied to a laundry detergent product within a water footprint, as proposed in the ISO draft standard. The science and the data availability are rapidly evolving, but the results obtained with present methods already enable companies to map where in the life cycle and in the world impacts might occur. In conclusion, despite sometimes high uncertainties, a potential overestimation of impacts in certain countries, the need for more robust data and better operationalisation, this work contributed significantly to the comprehensiveness and possibilities of water use impact assessment, and to the scientific knowledge necessary to apply, understand and further develop impact models.