natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Общото качество на данните се изчислява като сбор от постигнатите числени оценки (DQR) по всеки от критериите за качество (определени съгласно посоченото в таблица 6), разделен на общия брой на критериите (т.е. на 6).
The overall data quality shall be calculated by summing up the achieved quality rating (DQR) – as determined according to table 6 - for each of the quality criteria, divided by the total number of criteria (i.e. 6).
Начинът на изчисление е съгласно формула 1 (в съответствие с публикацията ма Европейската комисия — Съвместния изследователски център — Института по околна среда и устойчивост, 2010d, стр. 109).
Formula 1 provides the calculation provision (European Commission – JRC – IES 2010d, page 109).
DQR Числена оценка на качеството на данните
DQR Data Quality Rating of the dataset;
TeR Технологична представителност
TeR Technological Representativeness;
GR Географска представителност
GR Geographical Representativeness;
TiR Времева представителност
TiR Time-related Representativeness;
C Пълнота
C Completeness;
P Точност/неопределеност
P Parameter uncertainty;
M Методологично съответствие и последователност
M Methodological Appropriateness and Consistency.
>1,6 до ≤ 2,0
> 1,6 to ≤ 2,0
>2,0 до ≤ 3,0 [76]
> 2,0 to ≤ 3,0 [76]
>3 до ≤ 4,0
> 3 to ≤ 4,0
Технологичен процес: багрене
Process: dyeing process.
спазени са следните две методологични изисквания на ръководството за ОООС:
The following two method requirements of the OEF Guide met:
Моделиране за края на жизнения цикъл;
EOL modelling.
Не е спазено, обаче, следното методологично изискване на ръководството за ОООС:
However, the following one method requirement of the OEF Guide is not met:
Задоволителна неопределеност (от 20 % до 30 %)
Fair uncertainty (20 % to 30 %]
спазени са следните две методологични изисквания на ръководството за ОООС:
The following one method requirement of the OEF Guide met:
Не са спазени, обаче, следните две методологични изисквания на ръководството за ОООС:
However, the following two method requirements of the OEF Guide are not met:
Необходимо е проучванията на ОООС, предназначени за външно оповестяване, да отговарят на изискванията за качество на данните.
Data quality requirements shall be met by an OEF study intended for external communication.
За проучванията на ОООС, предназначени за вътрешнофирмена употреба (за които се твърди, че съответстват на изискванията на настоящото ръководство) посочените качествени изисквания следва да бъдат спазени (т.е. те са препоръчителни, но не са задължителни).
For OEF studies (claiming to be in line with this OEF Guide) intended for in-house applications, the specified data quality requirements should be met (i.e., are recommended), but are not mandatory.
Изискванията за качество на данните се отнасят както за конкретните, така и за типовите данни.
Data quality requirements apply to both specific data and generic data.
При частично количествената оценка на качеството на данните в проучвания на ОООС трябва да се разгледат следните шест критерия: технологична представителност, географска представителност, времева представителност, пълнота, неопределеност на параметрите и методологично съответствие.
The following 6 criteria shall be adopted for semi-quantitative assessment of data quality in OEF studies: technological representativeness, geographical representativeness, time-related representativeness, completeness, parameter uncertainty and methodological appropriateness.
При незадължителната фаза на скрининг е необходимо да се постигне поне „задоволително“ качество за данните, допринасящи за поне 90 % от предполагаемото въздействие за всяка категория въздействие с ООС, определено на база качествено експертно мнение.
In the optional screening step (if conducted) a minimum “fair” quality data rating is required for data contributing to at least 90 % of the impact estimated for each EF impact category, as assessed via qualitative expert judgement.
В окончателния профил на използваните ресурси и емисиите е необходимо по отношение на процесите или дейностите, допринасящи за поне 70 % от всяка категория въздействие с ООС, както конкретните, така и типовите данни да са поне с „добро“ общо ниво на качеството [77].
In the final Resource Use and Emissions Profile, for the processes and/or activities accounting for at least 70 % of contributions to each EF impact category, both specific and generic data shall achieve at least an overall “good quality” level [77].
Поне 2/3 оставащите 30 % (т.е. от 70 % до 90 %) от процесите трябва да се моделират с поне „задоволително“ качество на данните.
At least 2/3 of the remaining 30 % (i.e. 70 % to 90 %) shall be modelled with at least “fair quality” data, as assessed via qualitative expert judgement.
Останалите данни (използвани за закръгляване на стойностите и за попълване на констатираните липси, т.е. останалите данни, след предходните 90 % от приноса на всяка категория въздействие с ООС) трябва да се базират на най-добрата налична информация.
Remaining data (used for approximation and filling identified gaps (beyond 90 % contribution to environmental impacts)) shall be based on best available information.
Това е обобщено в таблица 4.
This is summarised in Table 4.
Изискванията за качество на данните по отношение на тяхната технологична, географска и времева представителност трябва да бъдат подложени на проверка в рамките на проучването на ОООС.
The data quality requirements for technological, geographical and time related representativeness shall be subject to review as part of the OEF study.
Изискванията за качество на данните по отношение на тяхната пълнота, методологично съответствие и последователност, както и относно неопределеността на параметрите, следва да бъдат спазени чрез използване на данни само от източниците, съответстващи на изискванията на ръководството за ОООС.
The data quality requirements related to completeness, methodological appropriateness & consistency, and parameter uncertainty shall be met by sourcing generic data exclusively from data sources complying with the requirements of this OEF Guide.
Посочените в таблица 6 изисквания по отношение на критерия за качество на данните „методологично съответствие и последователност“ ще са валидни до края на 2015 г. От 2016 г. ще се изисква пълно спазване на методиката за ОООС.
With respect to the data quality criterion “methodological appropriateness and consistency”, the requirements as defined in Table 6 shall apply until end 2015. From 2016 onwards, full compliance with the OEF methodology will be required.
За типовите данни: на равнището на входящите количества, напр. закупена хартия за използване за печат;
For generic data: data quality shall be conducted at the level of the input flows, e.g. purchased paper used in a printing office;
За конкретните данни: на равнището на отделните или агрегирани процеси, или на индивидуал-ните входящи количества. Допълнителни изисквания, отнасящи се за разработването на СППОООС
For specific data: data quality shall be conducted at the level of an individual process or aggregated processes, or at the level of individual input flows.
Необходимо е в СППОООС да се включат допълнителни указания за численото изразяване на оценката на качеството на съответната категория продукти по отношение на времевата, географската и технологичната представителност.
Additional requirements for OEFSRs The OEFSR shall provide further guidance on data quality assessment scoring with respect to time-related, geographical and technological representativeness.
Например, трябва да бъде уточнено каква оценка за времева представителност на данните да се слага за набор от данни, отразяващи дадена година.
The OEFSR shall for example specify which data quality score related to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
Също така, възможно е в СППОООС да бъдат определени допълнителни критерии за оценка на качеството на данните (допълнителни спрямо обичайните критерии).
The OEFSR may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to the default criteria).
Би могли в СППОООС да се формулират по-строги изисквания за качество на данните по отношение например на:
The OEFSR may specify more stringent data quality requirements regarding e.g.:
Ясно различимите процеси [78];
Foreground processes [78]
Фоновите процеси (както в предходните, така и в последващите стадии);
Background processes (both upstream and downstream stages);
Ключови процеси/дейности от веригата за доставка за съответния сектор;
Key supply chain processes/activities for the sector;
Ключови категории въздействия върху ООС за съответния сектор.
Key EF impact categories for the sector.
Числената оценка 2,2 за DQR съответства на обща оценка „добро качество“.
DQR = 2,2 corresponds to an overall “good quality”.
Конкретните данни представляват пряко измерени или събрани данни, представителни за действието на конкретна инсталация или група инсталации.
Specific data are data directly measured or collected representative of activities at a specific facility or set of facilities.
Входящи количества са (например) използването на енергия, вода, материали и др. Изходящи количества са продуктите, съпродуктите, емисиите и отпадъците.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products, emissions and waste.
Емисиите могат да се разделят на три категории: съответно емисии във въздуха, водата и почвата.
Emissions can be divided into three categories: emissions to air, to water and to soil.
Конкретните данни могат да бъдат събирани, измервани, а също и изчислявани въз основа на данни за дейността и съответни емисионни фактори.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data and related emission factors.
Следва да се отбележи, че емисионните фактори могат да бъдат определени от типови данни, при спазване на изискванията за качество на данните.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to the data quality requirements.
Събиране на данни — измервания и конкретизирани въпросници
Data Collection - Measurements and Tailored Questionnaires
Най-представителните източници на данни за конкретни процеси са преките измервания върху процесите или данните, получени от операторите чрез разговори или попълване на въпросници.
The most representative sources of data for specific processes are measurements directly performed on the process, or obtained from facility operators via interviews or questionnaires.
Възможно е данните да се нуждаят от скалиране, агрегиране или други видове математическа обработка, за да отговарят на съвкупността от продукти.
The data may need scaling, aggregation or other forms of mathematical treatment to bring them in relation to the Product Portfolio.
Типични източници на конкретни данни са:
Typical specific data sources include:
данните за консумацията на даден процес или инсталация;
Process or plant level consumption data;
документация по доставките и промени в складовите наличности на консумативи;
Bills and stock/inventory-changes of consumables;
данните за емисии, които се декларират/докладват на властите във връзка с нормативни изисквания, като например при издаване на разрешителни или в изпълнение на изисквания за докладване, например във връзка с Европейския регистър за отделянето и преноса на замърсители (E-PRTR), или неговия предшественик — Европейския регистър за емисиите на замърсители (EPER);
Emission declared/reported to authorities for legal purposes such as permits or fulfilling reporting requirements like according to the European Pollutant Release and Transfer Register (E-PRTR), or the predecessor European Pollutant Emission Register (EPER);
измервания на емисиите (количества и концентрации на емисиите на газове и отпадъчни води);
Emission measurements (concentrations plus corresponding off-gas and wastewater amounts);
данни за състава на продукти и отпадъци;
Composition of waste and products;
Необходимо е да се установяват конкретни данни [79] за всички ясно различими процеси, както и за фоновите процеси [80], за които това е уместно.
Specific data [79] shall be obtained for all processes/activities within the defined Organisational boundary and for background processes/activities where appropriate [80].
Ако, обаче, типовите данни са по-представителни или по-подходящи от конкретните данни за ясно различимите процеси (което трябва да бъде обосновано и докладвано), то съответните типови данни също трябва да се използват за характеризиране на ясно различимите процеси.
However, if generic data are more representative or appropriate than specific data (to be reported and justified) for foreground processes, generic data shall also be used for the foreground processes.
Необходимо е в СППОООС:
The OEFSR shall:
Да бъдат посочени изискванията за събирането на конкретни данни за всеки процес/дейност;
Specify the requirements for the collection of specific data for each process/activity;
мястото, за което се събират данни (вътрешни данни, международни данни, в представителни фабрики);
Location of data collection (e.g. domestically, internationally, representative factories);
периода, за който се събират данни (година, сезон,месец и т.н.);
Term of data collection (e.g. year, season, month, etc.);
когато е необходимо мястото или периодът, за които се събират данни, да бъдат ограничени в известен обхват, трябва да се направи съответна обосновка и да се покаже, че събираните данни ще могат да послужат като достатъчно представителна извадка.
When the location or term of data collection shall be limited to a certain range, provide a justification and show that the collected data will serve as sufficient samples.
Забележка: обичайното правило е, че мястото, за което се събират данни трябва да включва всички проучвани райони, а периодът, за който се събират данни трябва да е едногодишен или по-дълъг период.
Note: The basic rule is that the location of data collection is all target areas and the term of data collection is one year or more.
Типовите данни представляват данни, които не се базират на преки измервания или изчисления на съответния конкретен процес.
Generic data refer to data that are not based on direct measurements or calculation for the respective specific process(es).
Те могат да се отнасят или за определен сектор, т.е. да са специфични данни за разглеждания в проучването на ОООС сектор, или да са многосекторни.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the OEF study, or multi-sector.
осреднени за съответния отрасъл данни въз основа на жизнения цикъл, взети от инвентаризационни бази данни за жизнения цикъл, доклади на асоциации, държавната статистика и др.
Industry-average life cycle data from life cycle inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
За да се осигури сравнимост, необходимо е всички типови данни да съответстват на изискванията за качество на данните, определени в настоящото ръководство.
To ensure comparability, generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
В случаите, при които в посочените в настоящото ръководство конкретни източници (изброени по-долу) са налице съответните типови данни, следва да се ползват данни от тези източници.
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this OEF Guide (see below).
бази данни, предоставяни от междудържавни организации (например Международната агенция по енергетика, Организацията по прехрана и земеделие, Програмата на ООН по околната среда);
Databases provided by international governmental organisations (for example IEA, FAO, UNEP);
държавни проекти за инвентаризационни бази данни за жизнения цикъл (за данни, специфични за съответната страна);
National governmental LCI database projects (for data specific to the database host country);
Възможни източници на типови данни могат да бъдат намерени например в Ресурсния указател (Resource Directory) на Европейската платформа за оценки на база жизнения цикъл (European Platform on LCA) [81].
Potential sources of generic data can be found in e.g. the Resource Directory of the European Platform on LCA [81].
Ако необходимите данни липсват в горепосочените източници, могат да бъдат използвани и други източници.
If the necessary data cannot be found in the above listed sources, other sources may be used.
Типови данни следва да се използват само за процеси и дейности извън дефинираната организационна граница, или при определянето на емисионни фактори по отношение на данни, описващи ясно различими процеси.
Generic data should be used only for processes and activities outside the defined Organisational boundary or for providing emission factors for activity data describing foreground processes.
Също така, типови данни трябва да се използват и за тези процеси и дейности в рамките на организационните граници, които се изразяват по-добре чрез типови данни (вижте изискването в предходния раздел).
Moreover, for those processes and activities within the Organisational boundaries which are better represented by generic data, generic data shall be used (see previous requirement).
Всички типови данни трябва да съответстват на изискванията за качество на данните, определени в настоящото ръководство.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
Използваните източници трябва да бъдат ясно документирани и включени в доклада за ОООС.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the OEF report.
Типови данни (при условие, че отговарят на изискванията за качество на данните, определени в настоящото ръководство) следва при наличност да се вземат от следните източници:
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide) should, where available, be sourced from:
данни, разработени съгласно изискванията на съответните СППОООС;
Data developed in line with the requirements for the relevant OEFSRs;
Данни, разработени съгласно изисквания-та за проучвани-ята на ОООС;
Data developed in line with the requirements for OEF studies;
данни, разработени съгласно изискванията за проучванията на продуктовия отпечатък върху околната среда;
Data developed in line with the requirements for Product Environmental Footprint studies;
данни от Международната система от данни за жизнения цикъл — ILCD (като се предпочитат тези бази данни, които са в пълно съответствие с изискванията на ILCD, пред данните, имащи само статут на допуснати входящи данни) [82];
International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Data Network (giving preference to “ILCD-compliance” over “ILCD Data Network – entry level” datasets) [82];
базата данни на Европейската референтна система за данни за жизнения цикъл (ELCD) [81] http://lca.jrc.ec.europa.eu/lcainfohub/datasetArea.vm
European Reference Life Cycle Database (ELCD) [81] http://lca.jrc.ec.europa.eu/lcainfohub/datasetArea.vm
В кои случаи се допуска използването на типови данни в качеството на приблизителни данни за някое вещество, за което липсват конкретни данни;
Where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data are not available;
Липси на данни се появяват когато не съществуват нито конкретни, нито типови данни, които да са достатъчно представителни за съответния процес/дейност.
Data gaps exist when there is no specific or generic data available that is sufficiently representative of the process/activity in question.
За повечето процеси, за които липсват данни би трябвало да е възможно да се намери достатъчно информация, въз основа на която да се направи разумна оценка за неизвестните параметри.
For most processes/activities where data are missing, it should be possible to obtain sufficient information to provide a reasonable estimate of the missing data.
Липсващата информация може да е от различни видове и с различни характеристики, и при всеки отделен случай може да е необходим различен вид подход.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate approaches to resolve.
Не съществуват данни за конкретното входящо/изходящо количество, или
Data do not exist for a specific input/output, or
Съществуват данни за подобен процес. но:
Data exist for a similar process but:
Данните са генерирани за друг район;
The data have been generated in a different region;
Данните са генерирани за използване на друга технология;
The data have been generated using a different technology;
Данните са генерирани за друг времеви период.
The data have been generated in a different time period.
Всички евентуални липси на данни трябва да бъдат попълвани с най-добрите налични типови или екстраполирани данни [83].
Any data gaps shall be filled using best available generic or extrapolated data [83].
Необходимо е в СППОООС да бъде посочено кои са потенциалните липси на данни, както и да се дават подробни указания за попълването на тези липси.
The OEFSR shall address potential data gaps and provide detailed guidance for filling these gaps.
Връзка между събирането на данни и следващите методологични фази в проучването на ОООС На фигура 4 е представена стъпката на събиране на данни като част от разработването на проучване на ОООС. Обобщени са изисквания от видовете „трябва/следва/може“ както за конкретните, така и за типовите данни. Също така, на фигурата е показана и връзката между стъпката на събиране на данни и разработването на профил на използваните ресурси и емисиите, а също и с последващата оценка на въздействието с ООС.
Data Gathering Related to the Next Methodological Phases in an Organisation Environmental Footprint Study.
Фигура 4 Взаимна връзка между събирането на данни, профила на използваните ресурси и емисиите и оценката на въздействието с ООС
Figure 4 focuses on the data collection step to be taken when developing an OEF study.
Трябва да бъдат намерени за всички процеси в рамките на организационните граници (с изключение на процесите, които се изразяват поточно с типови данни);
The figure moreover indicates the link between the data collection step and the development of the Resource Use and Emissions Profile and subsequent EF impact assessment. Figure 4
Трябва да бъдат намерени за предходните и последващите процеси, в случаите при които това е уместно;
Relationship between data collection, Resource Use and Emissions Profile and EF impact assessment DATA COLLECTION
Трябва да съответства на изискванията за качество на данните, определени в настоящото ръководство;
Specific data Shall be obtained for all processes within the organisational boundaries (except for processes which are represented more accurately by generic data);
Следва да включва всички известни входящи и изходящи количества.
Shall be obtained for upstream and downstream processes where appropriate;
Входящи количества са например използваните енергия, вода и ресурси.
Shall fulfil the data quality requirements specified in this guide;
Изходящи количества са напр. продуктите, страничните продукти, емисиите и отпадъците;
Should include all known inputs and outputs. Inputs include e.g. use of energy, water and resources.
Могат да бъдат събирани, измервани или изчислявани.
Outputs include e.g. products, coproducts, emissions and waste;
Емисиите, свързани с конкретни данни могат да бъдат изведени с използване и на типови данни (ако съответстват на изискванията за качество на данните), напр. възможно е конкретни данни за "x" kWh електроенергия да трябва да се комбинират с типови данни, например "y" kg CO2/kWh електроенергия, така че количеството “x*y” kg CO2 да бъде включено в профила на ресурсите и емисиите.
May be collected, measured or calculated. Emissions related to specific data may be derived from generic data (subject to data quality requirements), e.g. a specific data “x” kWh electricity may need to be combined with a generic data like “y” kg CO2/kWh electricity, so that a flow of “x*y” kg CO2 will be included in the resource use and emissions profile.
Може да е необходимо да се събират когато липсват конкретни данни;
May need to be collected when specific data are unavailable;