natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Classification requires assigning the material/energy inputs and outputs inventoried in the Resource Use and Emissions Profile to the relevant EF impact category.
Liigitamine nõuab ressursi- ja heiteprofiilis loetletud materjali-/energiasisendite ja -väljundite asjakohastesse keskkonnajalajälje mõjukategooriatesse määramist.
For example, during the classification phase, all inputs/outputs that result in greenhouse gas emissions are assigned to the Climate Change category.
Näiteks kõik sisendid/väljundid, mis tekitavad kasvuhoonegaaside heidet, määratakse liigitamisetapis kliimamuutuse kategooriasse.
Similarly, those that result in emissions of ozone-depleting substances are classified accordingly to the Ozone Depletions category.
Sarnaselt liigitatakse osoonikihti kahandavaid aineid tekitavad sisendid/väljundid osoonikihi kahandamise kategooriasse.
In some cases, an input/output may contribute to more than one EF impact category (for example, chlorofluorocarbons (CFCs) contribute to both Climate Change and Ozone Depletion).
Mõni sisend/väljund avaldab mõju mitmes keskkonnajalajälje mõjukategoorias (näiteks klorofluorosüsivesinikud mõjutavad nii kliimamuutust kui kahandavad osooni).
It is important to express the data in terms of the constituent substances for which characterisation factors (see next section) are available.
Andmed tuleb esitada teadaolevate kirjeldusteguritega koostisainete põhiselt.
For example, data for a composite NPK fertiliser should be disaggregated and classified according to its N, P, and K fractions, because each constituent element will contribute to different EF impact categories.
Näiteks andmed kolme põhitoiteelementi (NPK) sisaldava kompleksväetise kohta peaksid olema osadeks jaotatud ja liigitatud vastavalt oma N, P ja K fraktsioonile, sest iga koostiselement avaldab mõju erinevates keskkonnajalajälje mõjukategooriates.
In practice, much of the Resource Use and Emissions Profile data may be drawn from existing public or commercial life-cycle-inventory databases, where classification has already been implemented.
Praktikas on suur osa ressursi- ja heiteprofiili andmetest kättesaadav olemasolevatest avalikest või ärilistest olelusringi andmebaasidest, milles liigitus on juba tehtud.
In such cases, it must be assured, for example by the provider, that the classification and linked EF impact assessment pathways correspond to the requirements of this PEF Guide.
Sellistel juhtudel peab näiteks andmebaasi valdaja kinnitama, et liigitus ning keskkonnajalajäljele avalduva mõju arvestamise viisid vastavad käesoleva juhendi nõuetele.
All inputs/outputs inventoried during the compilation of the Resource Use and Emissions Profile shall be assigned to the EF impact categories to which they contribute (“classification”) using the classification data available at http://lct.jrc.ec.europa.eu/assessment/projects.
Kõik ressursi- ja heiteprofiilis loetletud sisendid/väljundid tuleb liigitada sellistesse keskkonnajalajälje mõjukategooriatesse, kus nende põhjustatud mõju avaldub, kasutades aadressil http://lct.jrc.ec.europa.eu/assessment/projects avaldatud liigitusandmeid.
As part of the classification of the Resource Use and Emissions Profile, data should be expressed in terms of constituent substances for which characterisation factors are available.
Ressursi- ja heiteprofiili andmed tuleb liigitamise käigus esitada teadaolevate kirjeldusteguritega koostisainete põhiselt.
Example: classification of data for a T-Shirt study
T-särkide uuringu andmete liigitamine
Classification of data in the climate change impact category:
Andmete liigitamine kliimamuutuste mõjukategooriasse
Classification of data in the acidification impact category:
Andmete liigitamine hapestumise mõjukategooriasse
Characterisation refers to the calculation of the magnitude of the contribution of each classified input/output to their respective EF impact categories, and aggregation of the contributions within each category.
Kirjeldusanalüüs tähendab iga liigitatud sisendi/väljundi panuse arvutamist sellele vastavas keskkonnajalajälje mõjukategoorias ning kategooriasiseste panuste liitmist.
This is carried out by multiplying the values in the Resource Use and Emissions Profile by the relevant characterisation factor for each EF impact category.
Selleks korrutatakse ressursi- ja heiteprofiilis esitatud väärtused keskkonnajalajälje mõjukategooriate vastavate kirjeldusteguritega.
The characterisation factors are substance- or resource- specific.
Kirjeldustegurid on aine- või ressursipõhised.
They represent the impact intensity of a substance relative to a common reference substance for an EF impact category (impact category indicator).
Need kirjeldavad aine mõju intensiivsust võrreldes keskkonnajalajälje mõjukategooria võrdlusainega (keskkonnajalajälje mõjukategooria näitaja).
For example, in the case of calculating climate change impacts, all greenhouse gas emissions inventoried in the Resource Use and Emissions Profile are weighted in terms of their impact intensity relative to carbon dioxide, which is the reference substance for this category.
Näiteks kliimamuutuse mõju arvutamisel kaalutakse kõigi ressursi- ja heiteprofiilis loetletud kasvuhoonegaaside heidete mõju intensiivsust võrreldes süsinikdioksiidiga, mis on selle kategooria puhul võrdlusaineks.
This allows for the aggregation of impact potentials and expression in terms of a single equivalent substance (in this case, CO2 equivalents) for each EF impact category.
See võimaldab igas keskkonnajalajälje mõjukategoorias erinevaid mõjupotentsiaale liita ning avaldada neid ühe kindla aine (antud juhul CO2) ekvivalentväärtustena.
For example, the CF expressed as global warming potential for methane equals 25 CO2 – equivalents and its impact on global warming is thus 25 times higher than of CO2 (i.e. CF of 1 CO2-equivalent).
Näiteks metaani globaalse soojendamise potentsiaali väljendav kirjeldustegur võrdub 25 CO2-ekvivalendiga, seega on selle mõju globaalsele soojenemisele 25 korda suurem kui CO2 mõju (st ühe CO2-ekvivalendi kirjeldusteguri mõju).
All classified inputs/outputs in each EF impact category shall be assigned characterisation factors representing the contribution per unit of input/output to the category, using the provided characterisation factors available online at http://lct.jrc.ec.europa.eu/assessment/projects.
Kõigis keskkonnajalajälje mõjukategooriates tuleb määrata sinna liigitatud kõigi sisendite/väljundite kirjeldustegur, mis näitab sisendi/väljundi ühiku mõju osakaalu vastavas kategoorias, kasutades internetis aadressil http://lct.jrc.ec.europa.eu/assessment/projects avaldatud kirjeldustegureid.
EF impact assessment results shall subsequently be calculated for each EF impact category by multiplying the amount of each input/output by its characterisation factor and summing the contributions of all inputs/outputs within each category in order to obtain a single measure expressed in the appropriate reference unit.
Seejärel arvutatakse igas keskkonnajalajälje mõjukategoorias keskkonnajalajälje mõjuhindamise tulemused, korrutades iga sisendi/väljundi ühikute koguse vastava kirjeldusteguriga ning liites iga kategooria kõigi sisendite/väljundite osakaalud kokku üheks näitajaks, mis avaldatakse vastavates võrdlusühikutes.
If characterisation factors (CFs) from the default model are not available for certain flows (e.g. a group of chemicals) of the Resource Use and Emissions Profile, then other approaches may be used for characterising these flows.
Kui ressursi- ja heiteprofiilis loetletud teatud voogude (nt kemikaalirühm) jaoks ei ole standardmudelis kirjeldustegureid (KT) määratud, võib vastavate voogude kirjeldamiseks kasutada muid meetodeid.
In such circumstances, this shall be reported under “additional environmental information”.
Sellisel juhul tuleb vastavad andmed esitada keskkonnaalase lisateabe all.
The characterisation models shall be scientifically and technically valid, and based upon distinct, identifiable environmental mechanisms [100] or reproducible empirical observations.
Kirjeldusmudelid peavad olema teaduslikult ja tehniliselt põhjendatud ning põhinema selgelt eristatavatel keskkonnamehhanismidel [100] või korratavatel empiirilistel vaatlustel. Näide.
Example: Calculation of EF impact assessment results
Keskkonnajalajälje mõjuhindamise tulemuste arvutamine
Global warming
Globaalne soojenemine
Following the two mandatory steps of classification and characterisation, the EF impact assessment may be complemented with normalisation and weighting, which are recommended/optional steps.
Pärast kahe kohustusliku etapi – liigitamise ja kirjeldusanalüüsi - läbimist võib keskkonnajalajälje mõjuhindamist täiendada normaliseerimise ja kaalumisega, mis on soovitatavad/valikulised etapid.
Normalisation is not a required, but recommended step in which the EF impact assessment results are multiplied by normalisation factors in order to calculate and compare the magnitude of their contributions to the EF impact categories relative to a reference unit (typically the pressure related to that category caused by the emissions over one year of a whole country or an average citizen).
Normaliseerimine on mittekohustuslik, aga soovitatav etapp, mille käigus keskkonnajalajälje mõjuhindamise tulemused korrutatakse normaliseerimisteguritega, et arvutada ja hinnata nende osakaalu keskkonnajalajälje mõjukategooriates võrdlusüksuse suhtes (tavaliselt on võrdlusüksuseks kogu riigi või keskmise elaniku poolt vastavas kategoorias aasta jooksul põhjustatud heitkoguste keskkonnasurve).
As a result, dimensionless, normalised EF results are obtained.
Tulemuseks saadakse ilma ühikuta keskkonnajalajälge kirjeldav normaliseeritud näitaja.
These reflect the burdens attributable to a product relative to the reference unit, such as per capita for a given year and region.
Need näitavad tootega seotud koormusi võrdlusüksuse kohta nagu näiteks inimese kohta teataval aastal teatavas piirkonnas.
This allows the relevance of the contributions made by individual processes to be compared to the reference unit of the EF impact categories considered.
Nii on võimalik võrrelda üksikprotsessi suhtelist osakaalu vaadeldava keskkonnajalajälje mõjukategooria võrdlusüksusega.
For example, EF impact assessment results may be compared to the same EF impact assessment results for a given region such as the EU-27 and on a per-person basis.
Näiteks võib keskkonnajalajälje mõjuhindamise tulemusi võrrelda mõne piirkonna (nt 27 ELi liikmesriiki) ühe elaniku keskkonnajalajälje mõjuhinnanguga.
In this case they would reflect person-equivalents relative to the emissions associated with the EU-27.
Sellisel juhul näitaks see toote keskkonnamõju 27 ELi liikmesriigis ühe elanikuga seotud heitkoguse ekvivalentides.
Normalised environmental footprint results do not, however, indicate the severity/relevance of the respective impacts.
Keskkonnajalajälje normaliseeritud hindamistulemused ei näita siiski vastava mõju raskusastet/tähtsust.
Normalisation is not a required, but recommended step for PEF studies.
Normaliseerimine on toote keskkonnajalajälje uuringute mittekohustuslik, aga soovitatav etapp.
If normalisation is applied, the normalised environmental footprint results shall be reported under “additional environmental information”, with all methods and assumptions documented.
Kui normaliseerimist kasutatakse, esitatakse normaliseeritud hindamistulemused keskkonnaalase lisateabe all ning dokumenteeritakse kõik kasutatud meetodid ja eeldused.
Normalised results shall not be aggregated as this implicitly applies weighting.
Normaliseeritud tulemusi ei liideta, sest see eeldaks kaalumist.
Results from the EF impact assessment prior to normalisation shall be reported alongside the normalised results.
Keskkonnajalajälje mõjuhindamise normaliseerimata tulemused esitatakse aruandes koos normaliseeritud tulemustega.
Weighting is not a required, but optional step that may support the interpretation and communication of the results of the analysis.
Kaalumine on mittekohustuslik valikuline etapp, mis võib aidata analüüsi tulemusi tõlgendada ja tutvustada.
In this step, EF results, for example normalised results, are multiplied by a set of weighting factors which reflect the perceived relative importance of the EF impact categories considered.
Sellel etapil korrutatakse keskkonnajalajälje mõjuhindamise tulemused, näiteks normaliseeritud tulemused, erinevate kaaluteguritega, mis võimaldavad arvesse võtta vaadeldud mõjukategooriate suhtelist tähtsust.
Weighted EF results can then be compared to assess their relative importance.
Seejärel on võimalik kaalutud tulemusi võrrelda, et hinnata nende suhtelist tähtsust.
They can also be aggregated across EF impact categories to obtain several aggregated values or a single overall impact indicator.
Mitme liitväärtuse või ühe üldise mõjunäitaja leidmiseks võib erinevate keskkonnajalajälje mõjukategooriate tulemusi summeerida.
Weighting requires making value judgements as to the respective importance of the EF impact categories considered.
Üldised andmed – andmed, mille saamiseks ei kasutata otsest andmekogumist, mõõtmist ega hindamist, vaid mis võetakse mõne kolmanda isiku olelusringi andmikust või muust allikast, mis vastab organisatsiooni keskkonnajalajälje leidmise juhendi andmekvaliteedinõuetele.
These judgements may be based on expert opinion, cultural/political viewpoints, or economic considerations [101].
Selliste hinnangute aluseks võivad olla eksperdiarvamused, kultuurilised/poliitilised seisukohad või majanduslikud kaalutlused [101].
Requirement for PEF studies.
Nõue toote keskkonnajalajälje uuringutele
Weighting is not a required, but optional step for PEF studies.
Kaalumine on toote keskkonnajalajälje uuringute mittekohustuslik valikuline etapp.
If weighting is applied, the methods and results shall be reported under “additional environmental information”.
Kui kaalumist kasutatakse, esitatakse tulemused keskkonnaalase lisateabe all.
Results of the EF impact assessment prior to weighting shall be reported alongside weighted results.
Paralleelselt kaalutud tulemustega tuleb esitada jalajälje mõjuhinnangu tulemused enne kaalumist.
The application of normalisation and weighting steps in PEF studies shall be consistent with the defined goals and scope of the study, including the intended applications [102].
Toote keskkonnajalajälje uuringus kasutatav normaliseerimine ja kaalumine peab olema kooskõlas uuringu määratletud eesmärkide ja ulatuse, sealhulgas kavandatud kasutusalaga [102].
Interpretation of the results of the PEF [103] study serves two purposes: The first is to ensure that the performance of the PEF model corresponds to the goals and quality requirements of the study.
Toote keskkonnajalajälje uuringutulemuste tõlgendamisel [103] on kaks eesmärki. Esiteks tuleb tagada, et toote keskkonnajalajälje mudel vastaks uuringu eesmärkidele ja kvaliteedinõuetele.
In this sense, PEF interpretation may inform iterative improvements of the PEF model until all goals and requirements are met;
Selles mõttes võib keskkonnajalajälje tõlgendamine anda teavet toote keskkonnajalajälje mudeli järkjärguliseks parandamiseks, kuni kõik eesmärgid on saavutatud ja nõuded on täidetud.
The second purpose is to derive robust conclusions and recommendations from the analysis, for example in support of environmental improvements.
teiseks eesmärgiks on analüüsi põhjal usaldusväärsete järelduste ja soovituste tuletamine, mis näiteks toetaksid keskkonnaalaseid parendusi.
To meet these objectives, the PEF interpretation phase shall include four key steps, as outlined in this chapter.
Osutatud eesmärkide täitmiseks peab toote keskkonnajalajälje tõlgendamise etapp sisaldama nelja põhiosa, mida on kirjeldatud käesolevas peatükis.
The interpretation phase shall include the following steps: “assessment of the robustness of the PEF model”; “identification of hotspots”; “estimation of uncertainty”; and “conclusions, limitations and recommendations”.
Tõlgendamise etapp peab koosnema järgmistest osadest: toote keskkonnajalajälje mudeli usaldusväärsuse hindamine; valupunktide kindlakstegemine; määramatuse hindamine; järeldused, piirangud ja soovitused.
The assessment of the robustness of the PEF model assesses the extent to which methodological choices such as system boundaries, data sources, allocation choices, and coverage of EF impact categories influence the analytical outcomes.
Toote keskkonnajalajälje mudeli usaldusvääruse hindamise käigus hinnatakse, millisel määral mõjutavad analüüsi tulemusi uuringu käigus tehtud metodoloogilised valikud, näiteks süsteemipiirid, andmeallikad, mõjude jaotus ja keskkonnajalajälje mõjukategooriate katvus.
Tools that should be used to assess the robustness of the PEF model include:
Toote keskkonnajalajälje mudeli hindamiseks tuleks kasutada allpool nimetatud vahendeid.
Completeness checks: assess the Resource Use and Emissions Profile data to ensure that it is complete relative to the defined goals, scope, system boundaries and quality criteria.
Täielikkuse kontroll: hinnatakse ressursi- ja heiteprofiili andmeid, veendumaks, et need on seatud eesmärke, käsitlusala, süsteemipiire ja kvaliteedinõudeid arvestades täielikud.
This includes completeness of process coverage (i.e. all processes at each supply-chain stage considered have been included) and input/output coverage (i.e. all material or energy inputs and emissions associated with each process have been included).
Sealjuures uuritakse protsesside kaetust (st uuritud tarneahela iga etapi kõiki protsessid peavad olema käsitletud) ning sisendite/väljundite kaetust (st iga protsessiga seotud kõik materjali- või energiasisendid ja heited peavad olema käsitletud).
Sensitivity checks: assess the extent to which the results are determined by specific methodological choices, and the impact of implementing alternative choices where these are identifiable.
Tundlikkuse kontroll: hinnatakse, millisel määral sõltuvad uuringutulemused kindlatest metodoloogilistest valikutest ning milline oleks kindlaks tehtavate alternatiivsete valikute mõju.
It is useful to structure sensitivity checks for each phase of the PEF study, including goal and scope definition, the Resource Use and Emissions Profile, and the EF impact assessment.
Kasulik on liigendada tundlikkuse kontroll vastavalt keskkonnajalajälje uuringu etappidele, nii et eraldi hinnatakse eesmärgi ja ulatuse määratlemist, ressursi- ja heiteprofiili ning keskkonnajalajälje mõjuhindamist.
Consistency checks: assess the extent to which assumptions, methods, and data quality considerations have been applied consistently throughout the PEF study.
Järjepidevuse kontroll: hinnatakse, kuivõrd on järjekindlalt on kogu keskkonnajalajälje uuringu ulatuses kasutatud eeldusi ja meetodeid ning järgitud andmekvaliteedinõudeid.
Any issues flagged in this evaluation may be used to inform iterative improvements to the PEF study.
Kirjeldatud kontrolli käigus avastatud probleemide põhjal on võimalik toote keskkonnajalajälje uuringut järk-järgult täiustada.
The assessment of the robustness of the PEF model shall include an assessment of the extent to which methodological choices influence the results.
Toote keskkonnajalajälje mudeli usaldusvääruse hindamise käigus hinnatakse, millisel määral mõjutavad tulemusi uuringu käigus tehtud metodoloogilised valikud.
These choices shall correspond to the requirements specified in this PEF Guide and shall be appropriate to the context.
Tehtud valikud peavad vastama käesoleva juhendi nõuetele ning olema oma kontekstis sobilikud.
Tools that should be used to assess the robustness of the PEF model are completeness checks, sensitivity checks and consistency checks.
Toote keskkonnajalajälje mudeli usaldusväärsuse hindamisel tuleks kontrollida uuringu täielikkust, tundlikkust ja järjepidevust.
Once it has been ensured that the PEF model is robust and conforms to all aspects defined in the goal and scope definition phases, the next step is to identify the main contributing elements to the PEF results.
Kui toote keskkonnajalajälje mudeli usaldusväärsust on kontrollitud ning see vastab kõigile eesmärgi ja ulatuse määratlemise etapil sõnastatud tingimustele, tuleb järgmiseks kindlaks teha uuringutulemusi kõige enam mõjutavad elemendid.
This step may also be referred to as “hotspot” or “weak point” analysis.
Seda sammu võib nimetada ka valupunkti või kitsaskoha analüüsiks.
Contributing elements may be specific life-cycle stages, processes, or individual material/energy inputs/outputs associated with a given stage or process in the product supply chain.
Tulemusi võivad mõjutada kindlad olelusringi etapid, protsessid või üksikud materjali või energia sisendid/väljundid, mis on seotud toote tarneahela teatud etapi või protsessiga.
These are identified by systematically reviewing the PEF study results.
Selliste elementide kindlakstegemiseks hinnatakse toote keskkonnajalajälje uuringutulemusi süstemaatiliselt.
Graphical tools may be particularly useful in this context.
Eriti kasulikud võivad selles kontekstis olla graafilised töövahendid.
Such analyses provide the necessary basis to identify improvement potentials associated with specific management interventions.
Sellised analüüsid loovad vajaliku aluse konkreetsete juhtimistasandi sekkumiste kaudu teostatavate parenduste potentsiaali väljaselgitamiseks.
PEF results shall be evaluated to assess the effect of supply-chain hotspots/weak points at the level of the inputs/outputs-, processes-, and supply-chain stages and to assess potential improvements.
Keskkonnajalajälje uuringutulemusi tuleb hinnata, et teha kindlaks tarneahela valupunktide/puuduste mõju sisendite/väljundite, protsesside ja tarneahela etappide tasandil ning kaaluda parendusvõimalusi.
The PEFCR shall identify the most relevant EF impact categories for the sector.
Tootekategooria keskkonnajalajälje määramise eeskirjas määratakse kindlaks valdkonna kõige olulisemad keskkonnajalajälje mõjukategooriad.
Normalisation and weighting may be used to achieve such prioritisation.
Prioriteetide määramiseks võib kasutada normaliseerimist ja kaalumist.
Estimating the uncertainties of the final PEF results supports iterative improvement of PEF studies.
Toote keskkonnajalajälje uuringu lõpptulemuste määramatuse hindamine aitab keskkonnajalajälje uuringuid järk-järgult täiustada.
It also helps the target audience to assess the robustness and applicability of the PEF study results.
Samuti võimaldab see sihtauditooriumil hinnata toote keskkonnajalajälje uuringutulemuste usaldusväärsust ja kohaldatavust.
There are two key sources of uncertainty in PEF studies:
Toodete keskkonnajalajälje uuringutes tekib määramatus peamiselt kahel põhjusel.
Stochastic uncertainties for “Resource Use and Emissions Profile” data
Ressursi- ja heiteprofiili andmete stohhastiline määramatus
Stochastic uncertainties (both parameter and model) refer to statistical descriptions of variance around a mean/average.
Stohhastiline määramatus on (näitajate ja mudelite) keskmist väärtust ümbritseva dispersiooni statistiline kirjeldus.
For normally distributed data, this variance is typically described in terms of an average and standard deviation.
Normaaljaotusega andmete korral kirjeldatakse dispersiooni tavaliselt keskmise näitaja ja standardhälbe abil.
PEF results that are calculated using average data (i.e. the mean of multiple data points for a given process) do not reflect the uncertainty associated with such variance.
Keskmistatud andmete (vaadeldava protsessi erinevate andmepunktide keskmise väärtuse) põhjal arvutatud keskkonnajalajälje uuringutulemustes ei ole arvestatud sellisest dispersioonist tingitud määramatusega.
However, uncertainty may be estimated and communicated using appropriate statistical tools.
Siiski võib määramatuse hindamiseks ja avaldamiseks kasutada selleks sobivaid statistilisi vahendeid.
Choice-related uncertainties
Valikuga seotud määramatus.