natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Følgende seks kriterier skal anvendes ved semikvantitativ vurdering af datakvalitet i miljøaftryksundersøgelser: teknologisk repræsentativitet, geografisk repræsentativitet, tidsmæssig repræsentativitet, fuldstændighed, parameterusikkerhed og metodologisk relevans.
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.
I den valgfrie screening kræves som minimum datakvalitetsvurderingen "rimelig" for data, der bidrager til mindst 90 % af den virkning, der anslås for hver påvirkningskategori vurderet ud fra en kvalitativ ekspertvurdering.
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.
I den endelige ressourceforbrugs- og emissionsprofil for processer eller aktiviteter, der tegner sig for mindst 70 % af bidragene til hver påvirkningskategori, skal både specifikke og generiske data opnå et generelt niveau på mindst "god kvalitet" [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].
Mindst 2/3 af de resterende 30 % (dvs. 70 % til 90 %) skal modelleres med data af mindst “rimelig kvalitet”, som vurderet ved en kvalitativ ekspertvurdering.
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.
Resterende data (som anvendes til tilnærmelse og dækning af identificerede mangler (over 90 % bidrag til miljøpåvirkninger)) skal baseres på de bedste tilgængelige oplysninger.
Remaining data (used for approximation and filling identified gaps (beyond 90 % contribution to environmental impacts)) shall be based on best available information.
Disse er opsummeret i Tabel 4.
This is summarised in Table 4.
Datakvalitetskravene for teknologisk, geografisk og tidsmæssig repræsentativitet skal underkastes gennemgang som en del af miljøaftryksundersøgelsen.
The data quality requirements for technological, geographical and time related representativeness shall be subject to review as part of the OEF study.
Datakvalitetskravene vedrørende fuldstændighed, metodologisk relevans og konsistens og parameterusikkerhed bør opfyldes ved kun at indhente generiske data fra datakilder, der overholder kravene i vejledningen om organisationers miljøaftryk.
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.
For generiske data: datakvalitetsvurderingen skal gennemføres på niveauet for inputstrømme, f.eks. indkøbt papir brugt i trykkeri
For generic data: data quality shall be conducted at the level of the input flows, e.g. purchased paper used in a printing office;
For specifikke data: datakvalitetsvurderingen skal gennemføres på niveauet for de individuelle processer eller samlede processer eller på niveauet for individuelle inputstrømme.
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.
I sektorreglen skal det for eksempel være angivet, hvilken datakvalitetsvurdering vedrørende tidsmæssig repræsentativitet der skal tildeles et datasæt, der repræsenterer et bestemt år.
The OEFSR shall for example specify which data quality score related to time representativeness should be assigned to a dataset representing a given year.
I reglerne kan der angives yderligere kriterier for vurderingen af datakvalitet (i forhold til standardkriterier).
The OEFSR may specify additional criteria for the assessment of data quality (compared to the default criteria).
I reglerne kan der angives strengere datakvalitetskrav, f.eks. for:
The OEFSR may specify more stringent data quality requirements regarding e.g.:
forgrundsprocesser [78]:
Foreground processes [78]
baggrundsprocesser (både længere oppe og længere nede i forsyningskæden)
Background processes (both upstream and downstream stages);
vigtige forsyningskædeprocesser/aktiviteter for sektoren
Key supply chain processes/activities for the sector;
vigtige påvirkningskategorier for miljøaftryk for sektoren.
Key EF impact categories for the sector.
En DQR på 2,2 svarer til den generelle vurdering "god kvalitet".
DQR = 2,2 corresponds to an overall “good quality”.
Specifikke data er data, der direkte måles eller indsamles, som er direkte målte eller indsamlede data, der er repræsentative for aktiviteterne på et bestemt anlæg eller på bestemte samlinger af anlæg.
Specific data are data directly measured or collected representative of activities at a specific facility or set of facilities.
Input er (for eksempel) brug af energi, vand, materialer osv. Output er produkter, sideprodukter, emissioner og affald.
Inputs are (for example) use of energy, water, materials, etc. Outputs are the products, co-products, emissions and waste.
Emissioner kan opdeles i tre kategorier: emissioner til luft, vand og jord.
Emissions can be divided into three categories: emissions to air, to water and to soil.
Specifikke data kan indsamles, måles eller beregnes ved hjælp af aktivitetsdata og relaterede emissionsfaktorer.
Specific data can be collected, measured or calculated using activity data and related emission factors.
Det bemærkes, at emissionsfaktorer kan udledes fra generiske data, der opfylder datakvalitetskrav.
It should be noted that emission factors may be derived from generic data subject to the data quality requirements.
Dataindsamling - Målinger og skræddersyede spørgeskemaer
Data Collection - Measurements and Tailored Questionnaires
De mest repræsentative datakilder for specifikke processer er målinger, der foretages direkte i processen eller indhentes fra operatører via interview eller spørgeskemaer.
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.
Dataene skal muligvis skaleres, samles eller på anden måde behandles matematisk for at bringe dem i overensstemmelse med produktporteføljen.
The data may need scaling, aggregation or other forms of mathematical treatment to bring them in relation to the Product Portfolio.
Typiske specifikke datakilder omfatter:
Typical specific data sources include:
forbrugsdata på proces- eller anlægsniveau
Process or plant level consumption data;
fakturaer og lagerændringer for forbrugsstoffer
Bills and stock/inventory-changes of consumables;
emission opgivet/rapporteret til myndigheder til juridiske formål, såsom tilladelser eller opfyldelse af rapporteringskrav, f.eks. i henhold til det europæiske register over udledning og overførsel af forurenende stoffer (E-PRTR) eller det tidligere Europæisk Oversigt over Forurenende Emissioner (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);
målinger af emissioner (koncentrationer plus tilsvarende mængder gasudslip og spildevand)
Emission measurements (concentrations plus corresponding off-gas and wastewater amounts);
sammensætning af affald og produkter
Composition of waste and products;
Specifikke data [79] skal indhentes for alle processer/aktiviteter inden for den definerede organisationsgrænse og baggrundsprocesser/-aktiviteter, hvis det er relevant [80].
Specific data [79] shall be obtained for all processes/activities within the defined Organisational boundary and for background processes/activities where appropriate [80].
Hvis generiske data er mere repræsentative eller relevante end specifikke data (begrundes og rapporteres) for forgrundsprocesser, skal generiske data også anvendes for forgrundsprocesserne.
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.
Reglerne skal:
The OEFSR shall:
angive kravene til indsamlingen af specifikke data for hver proces/aktivitet
Specify the requirements for the collection of specific data for each process/activity;
Sted for dataindsamling (f.eks. nationalt, internationalt, repræsentative fabrikker)
Location of data collection (e.g. domestically, internationally, representative factories);
Tidsrum for dataindsamling (f.eks. år, årstid, måned osv.)
Term of data collection (e.g. year, season, month, etc.);
En begrundelse, hvis stedet eller tidsrummet for dataindsamling skal begrænses til et bestemt interval, og påvisning af, at de indsamlede data kan fungere som tilstrækkelige stikprøver.
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.
Bemærk: Udgangspunktet er, at dataindsamlingsstedet er alle målområder, og at dataindsamlingsperioden er ét år eller mere.
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.
Generiske data er data, der ikke er baseret på direkte målinger eller beregninger af de pågældende specifikke processer.
Generic data refer to data that are not based on direct measurements or calculation for the respective specific process(es).
Generiske data kan enten være sektorspecifikke, dvs. specifikke for den sektor, der er omfattet af miljøaftryksundersøgelsen, eller de kan gælde for flere sektorer.
Generic data can be either sector-specific, i.e. specific to the sector being considered for the OEF study, or multi-sector.
industrigennemsnitlige livscyklusdata fra databaser med livscyklusdata, rapporter fra industrisammenslutninger, officielle statistikker osv.
Industry-average life cycle data from life cycle inventory databases, industry association reports, government statistics, etc.
For at sikre sammenlignelighed skal generiske data opfylde de datakvalitetskrav, som er angivet i denne vejledning.
To ensure comparability, generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
I det omfang de er tilgængelige, bør generiske data indhentes fra de datakilder, som er angivet i denne vejledning (se nedenfor).
Generic data should where available be sourced from the data sources specified in this OEF Guide (see below).
databaser, der leveres af mellemstatslige organisationer (f.eks. IEA, FAO og UNEP)
Databases provided by international governmental organisations (for example IEA, FAO, UNEP);
nationale databaser med livscyklusdata (for data, der er specifikke for databasen værtsland)
National governmental LCI database projects (for data specific to the database host country);
Potentielle kilder til generiske data findes f.eks. på Det Fælles Forskningscenters websted under "Resource Directory of the European Platform.
Potential sources of generic data can be found in e.g. the Resource Directory of the European Platform on LCA [81].
Hvis de nødvendige data ikke findes blandt ovennævnte kilder, kan andre kilder anvendes.
If the necessary data cannot be found in the above listed sources, other sources may be used.
Generiske data bør kun anvendes for processer og aktiviteter uden for den definerede organisationsgrænse eller til fastlæggelse af emissionsfaktorer for aktivitetsdata, der beskriver forgrundsprocesser.
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.
For de processer og aktiviteter inden for organisationsgrænserne, som bedre repræsenteres af generiske data, skal generiske data endvidere anvendes (se foregående krav).
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).
Alle generiske data skal opfylde de datakvalitetskrav, der er angivet i denne vejledning.
All generic data shall fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide.
Kilderne til de anvendte data skal tydeligt dokumenteres og rapporteres i miljøaftryksrapporten.
The sources of the data used shall be clearly documented and reported in the OEF report.
Generiske data (såfremt de opfylder de datakvalitetskrav, som er angivet i denne vejledning) bør, hvis de er tilgængelige, indhentes fra:
Generic data (provided they fulfil the data quality requirements specified in this OEF Guide) should, where available, be sourced from:
data der er udviklet i overensstemmelse med kravene i de relevante sektorregler for en organisations miljøaftryk
Data developed in line with the requirements for the relevant OEFSRs;
data udarbejdet i overensstemmelse med kravene til undersøgelser af organisationers miljøaftryk
Data developed in line with the requirements for OEF studies;
data, der er udviklet i overensstemmelse med kravene til undersøgelser af organisationers miljøaftryk
Data developed in line with the requirements for Product Environmental Footprint studies;
ILCD-datanettet (hvor datasæt, der er i fuld overensstemmelse med ILCD, foretrækkes frem for data, der kun er overensstemmende på elementært niveau) [82];
International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Data Network (giving preference to “ILCD-compliance” over “ILCD Data Network – entry level” datasets) [82];
ELCD-databasen [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
om det er tilladt at anvende generiske data for et stof, der ikke findes specifikke data for
Where the use of generic data is permitted as an approximation for a substance for which specific data are not available;
Der er tale om datamangler, hvis der ikke foreligger specifikke eller generiske data, som er tilstrækkeligt repræsentative for den pågældende proces/aktivitet.
Data gaps exist when there is no specific or generic data available that is sufficiently representative of the process/activity in question.
For de fleste processer/aktiviteter, hvor data mangler, bør det være muligt at indhente tilstrækkelige oplysninger til at give et rimeligt overslag over de manglende data.
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.
Manglende data kan være af forskellige typer og have forskellige karakteristika, som kræver hver sin separate tilgang for at blive afhjulpet.
Missing information can be of different types and have different characteristics, each requiring separate approaches to resolve.
der ikke findes data om et bestemt input/produkt, eller
Data do not exist for a specific input/output, or
der findes data for en lignende proces, men:
Data exist for a similar process but:
dataene er blevet genereret i en anden region
The data have been generated in a different region;
dataene er blevet genereret ved hjælp af en anden teknologi
The data have been generated using a different technology;
dataene er blevet genereret i en anden tidsperiode.
The data have been generated in a different time period.
Evt. datamangler skal afhjælpes ved hjælp af de bedste tilgængelige generiske eller ekstrapolerede data [83].
Any data gaps shall be filled using best available generic or extrapolated data [83].
Reglerne skal angive potentielle datamangler og give detaljeret vejledning i, hvordan disse mangler afhjælpes.
The OEFSR shall address potential data gaps and provide detailed guidance for filling these gaps.
Dataindsamling i forbindelse med de næste metodologiske faser i en undersøgelse af en organisations miljøaftryk.
Data Gathering Related to the Next Methodological Phases in an Organisation Environmental Footprint Study.
Figur 4 fokuserer på det dataindsamlingstrin, som skal udføres ved udarbejdelse af en miljøaftryksundersøgelse.
Figure 4 focuses on the data collection step to be taken when developing an OEF study.
skal indhentes for processer længere oppe og længere nede i forsyningskæden, hvis det er relevant
Shall be obtained for upstream and downstream processes where appropriate;
skal opfylde datakvalitetskravene i denne vejledning
Shall fulfil the data quality requirements specified in this guide;
Output omfatter produkter, sideprodukter, emissioner og affald
Outputs include e.g. products, coproducts, emissions and waste;
skal eventuelt indsamles, når specifikke data ikke er tilgængelige
May need to be collected when specific data are unavailable;
bør kun anvendes for processer/aktiviteter længere oppe og længere nede i forsyningskæden eller i kombination med aktivitetsdata for processer inden for organisationsgrænserne
Should be used only for upstream and downstream processes/activities or in combination with activity data for processes within the organisational boundaries;
når de er tilgængelige, skal sektorspecifikke generiske data anvendes i stedet for generiske data for flere sektorer
When available, sector-specific generic data shall be used instead of multi-sector generic data;
skal opfylde datakvalitetskravene i denne vejledning
Shall fulfil the data quality requirements specified in this Guide;
bør, så vidt muligt indhentes fra datakilder, der er anført i denne vejledning.
Should, where available, be sourced from the data sources provided in this Guide.
RESSOURCEFORBRUGS- OG EMISSIONSPROFIL
RESOURCE USE & EMISSIONS PROFILE
Når dataindsamlingen er afsluttet, oprettes en ressourceforbrugs- og emissionsprofil, dvs. en opgørelse over alle input- og outputstrømme i forhold til systemgrænserne.
A resource use and emissions profile shall be built from the data collection, i.e. an inventory of all input and output flows relative to the environmental footprint boundaries.
For eksempel kg CO2, kg H2S, kg Pb osv.
For example kg CO2 , kg H2S, kg Pb, etc.
Klassificering, dvs. tildeling af hvert datapunkt i ressourceforbrugs- og emissionsprofilen til de relevante påvirkningskategorier.
Classification, i.e. assigning each data point within the resource use and emissions profile to the relevant environmental footprint impact categories.
Karakterisering, dvs. anvendelse af karakteriseringsfaktorer (angivet i denne vejledning) for hver input- og outputstrøm for at få de samlede virkninger inden for hver påvirkningskategori.
Characterisation, i.e. applying characterisation factors (provided in this guide) to each input and output flow in order to obtain aggregated impacts within each environmental footprint impact category.
I de tilfælde, hvor et fælles ejet og/eller drevet anlæg fremstiller flere forskellige produkter, eller når der er tale om kombineret el- og varmeproduktion, kan det ligeledes være nødvendigt at fordele tilknyttede input og emissioner mellem produkterne inden for de definerede produktporteføljer for forskellige organisationer,.
Similarly, where a jointly owned and/or operated facility produces multiple products, or when heat and electricity are simultaneously produced via co-generation, it may be necessary to partition related inputs and emissions among the products within the defined Product Portfolios of different organisations.
Hvis en proces bidrager til flere forskellige produkter i en organisations produktportefølje, og miljøaftryksundersøgelsen dækker hele produktporteføljen for den organisation, er det imidlertid ikke nødvendigt at fordele input og emissioner mellem produkter.
However, in case a process contributes to multiple products of the Product Portfolio of an Organisation and the OEF study covers the full Product Portfolio of that Organisation, allocation between the products is not required.
Der skal oprettes modeller for systemer, der omfatter multifunktionelle processer, i overensstemmelse med følgende beslutningshierarki, hvor der gives yderligere vejledning på sektorplan i sektorreglerne for organisationers miljøaftryk, hvis de er tilgængelige.
Systems involving multi-functionality of processes shall be modelled in accordance with the following decision hierarchy, with additional guidance at the sectorial level provided by OEFSRs if available.
I sådanne tilfælde er det nødvendigt at identificere forholdet mellem sideprodukter og affald, fordi input og output kun skal allokeres til sideprodukterne.
In such cases, it is necessary to identify the ratio between co-products and waste since the inputs and outputs shall be allocated to the co-products part only.
Allokeringsprocedurer skal anvendes ensartet for lignende input og output for det pågældende system.”
Allocation procedures shall be uniformly applied to similar inputs and outputs of the system under consideration.”
Hvis opdeling eller systemanvendelse ikke kan anvendes, bør fordeling anvendes: Systeminput og -output bør deles mellem dets forskellige produkter eller funktioner på en måde, som afspejler de relevante underliggende fysiske forhold mellem dem (ISO 14044:2006, 14).
(ISO 14044:2006, 14)
Beslutningshierarki
Decision Hierarchy
Opdeling Eller systemudvidelse
Subdivision or system Expansion
Hvis opdeling er mulig, bør data kun indsamles for de enhedsprocesser [84], der er direkte attributive [85] til de undersøgte varer/tjenester.
Where subdivision is possible, inventory data should be collected only for those unit processes [84] directly attributable [85] to the goods/services of concern.
Der kan oprettes modeller for fordeling baseret på et fysisk forhold ved hjælp af direkte substitution, hvis der kan identificeres et produkt, der kan substitueres direkte [86].
Allocation based on a physical relationship can be modelled using direct substitution if a product can be identified that is directly substituted [86].
Dette kan påvises ved at bevise, at der kan defineres et relevant fysisk forhold, hvormed de strømme, der kan tilskrives leveringen af den definerede funktion for produktsystemet, kan fordeles [87]:
This can be demonstrated by proving that a relevant physical relationship can be defined by which to allocate the flows attributable to the provision of the defined function of the product system [87]:
Under alle omstændigheder skal der gives en klar begrundelse for at have fravalgt I og II og for at have valgt en bestemt fordelingsregel i trin III med henblik på at sikre, at resultaterne af miljøaftryksundersøgelsen er fysisk repræsentative.
In any case, a clear justification for having discarded I and II and for having selected a certain allocation rule in step III shall be provided, to ensure the physical representativeness of the OEF results as far as possible.
Kan en indirekte substitutionsvirkning [88] identificeres?
Can an indirect substitution [88] effect be identified?
Den formel, der er beskrevet i Bilag V, skal anvendes for bortskaffelsesfasen.
The equation described in Annex V shall be applied for EOL.
Beslutningshierarkiet, der beskrevet i dette afsnit, gælder også for produktgenanvendelse.
The decision hierarchy described in this section also applies for product recycling.
Når husdyrgødning tilføres landbrugsjord som direkte substitut for en tilsvarende mængde kunstgødning, som landbrugeren ellers ville have anvendt, krediteres det husdyravlssystem, som gødningen kommer fra, for den fortrængte produktion af kunstgødning (under hensyntagen til forskelle i transport, håndtering og emissioner).
For example, when manure nitrogen is applied to agricultural land, directly substituting for an equivalent amount of the specific fertilizer nitrogen that the farmer would otherwise have applied, the animal husbandry system from which the manure is derived is credited for the displaced fertilizer production (taking into account differences in transportation, handling, and emissions).