Análisis de ciclo de vida prospectivo y evaluación ambiental integral de la movilidad de pasajeros en el mundo

Abstract

Los objetivos de mitigación del cambio climático propuestos para finales del siglo XXI requieren una trasformación profunda del sector del transporte. Esto implica cubrir la demanda del transporte terrestre de pasajeros con nuevas tecnologías, de uso creciente, como la movilidad eléctrica (IPCC, 2022). Los vehículos eléctricos a batería (BEV) emiten menos gases de efecto invernadero (GEI) durante su ciclo de vida que los vehículos con motor de combustión interna (ICEV) si los BEV se recargan a partir de matrices energéticas bajas en carbono (IPCC, 2022). Sin embargo, el análisis aislado de las emisiones de GEI puede ocultar un problema de traslado de cargas ambientales hacia otras categorías de impacto. Por otro lado, los inventarios de ciclo de vida de estos sistemas se verán con seguridad afectados en los próximos años debido a cambios en los procesos de primer plano y de fondo (por ejemplo: matriz energética de los países, propiedades de la batería y del vehículo). Por ello, los impactos ambientales del ciclo de vida deben analizarse de manera prospectiva usando el análisis de ciclo de vida prospectivo (pLCA) (Sacchi et al. 2022). Además, cobra interés obtener los impactos en términos absolutos para evaluar si se superan ciertos límites planetarios (PBs) establecidos para la Tierra (Rockström et al. 2009). El presente trabajo tiene como principal objetivo la evaluación y comparación ambiental a nivel global de dos tipos de movilidad de pasajeros mediante pLCA y bajo la filosofía de los PBs. Por un lado, se analizan las implicancias ambientales de los BEV y se contrastan con los ICEV a nafta para cubrir la demanda global de kilómetros a recorrer. La unidad funcional para este estudio es que un pasajero se desplace un kilómetro. Para actualizar las bases de datos se utiliza la herramienta Premise. Se modifican los procesos de la base de datos Ecoinvent en función de un año especificado, de un modelo de evaluación integrada (IAM) y una trayectoria socioeconómica compartida (SSP) con sus distintos escenarios proyectados a futuro. Para este trabajo se establece como año de estudio el 2050, como IAM se elige REMIND (regional model of investment and development) para la trayectoria SSP2 con tres de sus escenarios (base, 2,6 W/m2 y 1,9 W/m2). Se evalúan las 16 categorías de impacto de la metodología Environmental Footprint (EF v2). La relevancia en términos absolutos del impacto generado por cada tecnología se evalúa desde una perspectiva global comparando los valores obtenidos con métricas de LCA adaptadas a los límites ecológicos de los PBs (Sala et al. 2020). Los cálculos se realizan en SIMAPRO llegándose a los resultados de la Figura 1. Figura 1. Resultados de los indicadores de ciclo de vida analizados en comparación con los límites globales establecidos por Sala et al. (2020). CC: climate change, ODP: ozone depletion, IR: ionising radiation, POF: photochemical ozone formation, PM: particulate matter, HTOXnc: human toxicity non-cancer, HTOXc: human toxicity cancer, AC: acidification, FEU: freshwater eutrophication, MEU: marine eutrophication, TEU: terrestrial eutrophication, ECOTOX: freshwater ecotoxicity, LU: land use, FRD: fossils resource use, MRD: mineral and metals resource use y WU: water use. El análisis permite observar cuán cerca se encuentran los impactos globales calculados con respecto al límite global establecido para cada categoría de impacto. De los resultados se puede inferir que, si bien el BEV representa una opción superadora con respectos a los ICEV en la categoría de cambio climático (CC), hay una transferencia a otros indicadores como eutrofización de agua dulce y toxicidad humana. El análisis prospectivo permite identificar si los escenarios analizados (SSP2) y sus proyecciones repercuten en la disminución o aumento de los valores de categorías de impactos y el porcentaje de transgresión de los límites. Como es de esperarse, en el caso del cambio climático se verifica una disminución del indicador mientras más optimista es el escenario. En cambio, para otros indicadores como los de toxicidad, no se aprecia gran influencia (ej.: ecotoxicidad), y en algunos casos aumenta el valor del indicador mientras más optimista es el escenario (por ejemplo: toxicidad humana). Los hotspots identificados en los indicadores que presentan un aumento en su valor son: materiales utilizados para la producción de la batería de litio (metales), materiales para la producción del resto del vehículo y la presencia de energía fósil en la matriz energética (electricidad utilizada para cargar el vehículo en la etapa de uso).