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El Análisis del Ciclo de Vida (ACV) es una herramienta metodológica que determina los potenciales impactos ambientales asociados con un producto o servicio, desde la extracción de la materia prima hasta su disposición final y consta de las siguientes etapas: - Definición del objetivo y alcance - Análisis del inventario del ciclo de vida - Evaluación del impacto del ciclo de vida - Interpretación del ciclo de vida En el Análisis del Inventario del Ciclo de Vida (ICV), se recopila un inventario de las entradas y salidas del sistema analizado pero con el inconveniente de que muchos de los datos utilizados son imprecisos porque provienen de estimaciones y consideraciones asumidas por el realizador del ACV. Posteriormente, en la etapa de Evaluación del Impacto del Ciclo de Vida (EICV) se determina la importancia relativa de cada elemento del inventario y se agregan las intervenciones en un conjunto de indicadores a los que llamamos categorías de impacto, pero las comparaciones y la toma de decisiones a partir de estos resultados no es fácil. Dentro de la EICV existe el paso de la valoración, que consiste en asignar una importancia relativa a cada una de las categorías de impacto para después sumarlas y obtener un único índice ambiental global, lo cual facilita las comparaciones entre sistemas de productos o servicios y el proceso de toma de decisiones, sin embargo, es un paso muy controvertido porque implica la consideración de elementos ideológicos y juicios de valor. En esta tesis de desarrolla un nuevo método de valoración que combina el método de valoración de Distancia al Objetivo (DtT) con las Teorías de Valor Multi-Atributo (MAVT) y la Teoría de la Lógica Difusa en un proceso que permite la consideración y el tratamiento de la incertidumbre de los datos y la subjetividad. El primer paso de esta metodología es la obtención de un indicador parcial del impacto ambiental, calculado a partir de los resultados caracterizados del Análisis del Impacto del Ciclo de Vida (AICV) y considerando las emisiones totales de la región de referencia, así como las metas políticas y los umbrales de sostenibilidad. Posteriormente, el indicador parcial obtenido se transforma para obtener un descriptor lingüístico borroso, el cual permite la construcción de un orden de preferencias entre el conjunto de alternativas planteadas. Otro de los objetivos de esta disertación es la evaluación de los potenciales impactos ambientales asociados al sistema de manejo de residuos municipales en Cataluña y el análisis de ocho escenarios alternativos establecidos con base en los objetivos de gestión de residuos de Cataluña. Los resultados sugieren la siguiente jerarquía de tratamientos: 1) Reciclaje de materiales, 2) Metanización, 3) Incineración, 4) Fabricación de compost, 5) Vertido en balas plastificadas y 6) Vertedero controlado. Posteriormente, el método de normalización y valoración propuesto se aplica a los resultados del AICV obtenidos y se identifica que la mejor alternativa de gestión de residuos es la que incluye mas cantidad de materiales reciclados, mas tratamientos biológicos, mas incineración y menos vertido. Se puede concluir que el orden de preferencias obtenido es consistente con las características de cada uno de los escenarios analizados y que el método propuesto permite la valoración de sistemas complejos que coexisten en el campo de la subjetividad y de la incertidumbre, facilitando con ello el proceso de toma de decisiones, basado en los resultados del AICV. ; The Life Cycle Assessment (LCA) is a methodological tool, which determines the potential environmental impacts associated with a product or service, since the raw materials extraction until the final disposition. Their steps are the next: - Goal definition and scope - Life cycle inventory analysis - Life cycle impact assessment - Life cycle interpretation In Life Cycle Inventory Analysis (LCI), input and output data are processed to produce an inventory of environmental interventions, but many data are uncertain because came from estimations made by the LCA practitioner, Next, in the Life Cycle Impact Assessment (LCIA) step the relative importance of each environmental intervention is determined and grouped in a set of indicators named impact categories, however the comparisons between systems and the making decision process is difficult. In LCA, the valuation step is very controversial, since it involves ideological elements and value judgments. However, it is very useful because it supports the decision making process and facilitates the comparisons. In order to strengthen the valuation step, in this thesis it is established a new method, which includes normalization and weighting. The methodological proposal involves the valuation method of Distance to Target (DtT) with the Multi-Attribute Value Theory (MAVT) and the Fuzzy Sets Theory. The result is a process which facilitates the consideration and the treatment of uncertainty and subjectivity. The first step of the valuation methodology proposed consists of the acquisition of a partial environmental impact indicator, calculated on the basis of the Life Cycle Impact Assessment (LCIA) results, an emissions inventory of the studied region, as well as the political targets and sustainability thresholds for a given area. Next, the partial indicator obtained is transformed to obtain a fuzzy linguistic descriptor, which permits the construction of a preference order amongst a series of alternatives. Another objective of this dissertation is the assessment of the potential environmental impacts associated with the municipal waste management in Catalonia and the analysis of eight waste management scenarios based on their waste management plan. The results suggest the next waste treatments order: 1) Materials recycling, 2) Biogasification, 3) Incineration, 4) Composting, 5) Landfilling by baling-wrapping technology, 6) Sanitary landfill. Next, the normalization and valuation proposed method it is applied to the LCIA results and the better waste management option identified is the scenario with more recycling, more biological treatments, more incineration and less landfilling. It is possible to conclude that the order of preferences obtained is consistent with the characteristics of each one of the analyzed scenarios and that the proposal method permits the evaluation of complex systems, which are frequently placed in the field of subjectivity and uncertainty. This is therefore a good method of supporting the decision-making process, based on life cycle impact assessment results. ; Postprint (published version)

El Análisis del Ciclo de Vida (ACV) es una herramienta metodológica que determina los potenciales impactos ambientales asociados con un producto o servicio, desde la extracción de la materia prima hasta su disposición final y consta de las siguientes etapas: - Definición del objetivo y alcance - Análisis del inventario del ciclo de vida - Evaluación del impacto del ciclo de vida - Interpretación del ciclo de vida En el Análisis del Inventario del Ciclo de Vida (ICV), se recopila un inventario de las entradas y salidas del sistema analizado pero con el inconveniente de que muchos de los datos utilizados son imprecisos porque provienen de estimaciones y consideraciones asumidas por el realizador del ACV. Posteriormente, en la etapa de Evaluación del Impacto del Ciclo de Vida (EICV) se determina la importancia relativa de cada elemento del inventario y se agregan las intervenciones en un conjunto de indicadores a los que llamamos categorías de impacto, pero las comparaciones y la toma de decisiones a partir de estos resultados no es fácil. Dentro de la EICV existe el paso de la valoración, que consiste en asignar una importancia relativa a cada una de las categorías de impacto para después sumarlas y obtener un único índice ambiental global, lo cual facilita las comparaciones entre sistemas de productos o servicios y el proceso de toma de decisiones, sin embargo, es un paso muy controvertido porque implica la consideración de elementos ideológicos y juicios de valor. En esta tesis de desarrolla un nuevo método de valoración que combina el método de valoración de Distancia al Objetivo (DtT) con las Teorías de Valor Multi-Atributo (MAVT) y la Teoría de la Lógica Difusa en un proceso que permite la consideración y el tratamiento de la incertidumbre de los datos y la subjetividad. El primer paso de esta metodología es la obtención de un indicador parcial del impacto ambiental, calculado a partir de los resultados caracterizados del Análisis del Impacto del Ciclo de Vida (AICV) y considerando las emisiones totales de la región de referencia, así como las metas políticas y los umbrales de sostenibilidad. Posteriormente, el indicador parcial obtenido se transforma para obtener un descriptor lingüístico borroso, el cual permite la construcción de un orden de preferencias entre el conjunto de alternativas planteadas. Otro de los objetivos de esta disertación es la evaluación de los potenciales impactos ambientales asociados al sistema de manejo de residuos municipales en Cataluña y el análisis de ocho escenarios alternativos establecidos con base en los objetivos de gestión de residuos de Cataluña. Los resultados sugieren la siguiente jerarquía de tratamientos: 1) Reciclaje de materiales, 2) Metanización, 3) Incineración, 4) Fabricación de compost, 5) Vertido en balas plastificadas y 6) Vertedero controlado. Posteriormente, el método de normalización y valoración propuesto se aplica a los resultados del AICV obtenidos y se identifica que la mejor alternativa de gestión de residuos es la que incluye mas cantidad de materiales reciclados, mas tratamientos biológicos, mas incineración y menos vertido. Se puede concluir que el orden de preferencias obtenido es consistente con las características de cada uno de los escenarios analizados y que el método propuesto permite la valoración de sistemas complejos que coexisten en el campo de la subjetividad y de la incertidumbre, facilitando con ello el proceso de toma de decisiones, basado en los resultados del AICV. ; The Life Cycle Assessment (LCA) is a methodological tool, which determines the potential environmental impacts associated with a product or service, since the raw materials extraction until the final disposition. Their steps are the next: - Goal definition and scope - Life cycle inventory analysis - Life cycle impact assessment - Life cycle interpretation In Life Cycle Inventory Analysis (LCI), input and output data are processed to produce an inventory of environmental interventions, but many data are uncertain because came from estimations made by the LCA practitioner, Next, in the Life Cycle Impact Assessment (LCIA) step the relative importance of each environmental intervention is determined and grouped in a set of indicators named impact categories, however the comparisons between systems and the making decision process is difficult. In LCA, the valuation step is very controversial, since it involves ideological elements and value judgments. However, it is very useful because it supports the decision making process and facilitates the comparisons. In order to strengthen the valuation step, in this thesis it is established a new method, which includes normalization and weighting. The methodological proposal involves the valuation method of Distance to Target (DtT) with the Multi-Attribute Value Theory (MAVT) and the Fuzzy Sets Theory. The result is a process which facilitates the consideration and the treatment of uncertainty and subjectivity. The first step of the valuation methodology proposed consists of the acquisition of a partial environmental impact indicator, calculated on the basis of the Life Cycle Impact Assessment (LCIA) results, an emissions inventory of the studied region, as well as the political targets and sustainability thresholds for a given area. Next, the partial indicator obtained is transformed to obtain a fuzzy linguistic descriptor, which permits the construction of a preference order amongst a series of alternatives. Another objective of this dissertation is the assessment of the potential environmental impacts associated with the municipal waste management in Catalonia and the analysis of eight waste management scenarios based on their waste management plan. The results suggest the next waste treatments order: 1) Materials recycling, 2) Biogasification, 3) Incineration, 4) Composting, 5) Landfilling by baling-wrapping technology, 6) Sanitary landfill. Next, the normalization and valuation proposed method it is applied to the LCIA results and the better waste management option identified is the scenario with more recycling, more biological treatments, more incineration and less landfilling. It is possible to conclude that the order of preferences obtained is consistent with the characteristics of each one of the analyzed scenarios and that the proposal method permits the evaluation of complex systems, which are frequently placed in the field of subjectivity and uncertainty. This is therefore a good method of supporting the decision-making process, based on life cycle impact assessment results. ; Postprint (published version)

This study evaluates the social performance of monoculture (MC), intensive silvopastoral (ISP), and native silvopastoral (NSP) livestock production systems in the tropical region of southeastern Mexico through a social life cycle assessment (SCLA) approach. The methodological framework proposed by the United Nations Environmental Program/Society of Environmental Toxicology and Chemistry (UNEP/SETAC) (2009) was employed based on a scoring approach with a performance scale ranging from 1 (very poor) to 4 (outstanding). Twelve livestock ranches for calf production were evaluated using 18 impact subcategories associated with the categories &ldquo ; human rights&rdquo ; &ldquo ; working conditions&rdquo ; &ldquo ; health and safety&rdquo ; &ldquo ; socioeconomic repercussions&rdquo ; and &ldquo ; governance&rdquo ; . The stakeholders evaluated were workers, the local community, society, and value chain actors. The ranches had performance scores between 1.78 (very poor) and 2.17 (poor). The overall average performance of the ranches by production system was 1.98, 1.96, and 1.97 for the MC, ISP, and NSP systems, respectively. The statistical analysis shows that there is no significant difference in the social performance of the livestock production systems. This assessment indicates that the cattle ranches analyzed in Mexico have poor or very poor social performance. The results show that socioeconomic and political contexts exert a greater influence on the social performance of livestock production systems than does their type of technology.