Hybrid Life-Cycle Assessment

Combiniamo dati di processo ad alta risoluzione con tavole input-output multiregionali per analisi ambientali complete e scientificamente rigorose.

Il limite degli approcci tradizionali

L'analisi del ciclo di vita (LCA) è lo strumento più diffuso per quantificare gli impatti ambientali di prodotti e servizi. Tuttavia, nella sua formulazione tradizionale — detta process-based LCA — soffre di un problema metodologico noto come truncation error.

Il problema nasce dalla necessità di "tagliare" i confini del sistema: nella pratica, si considerano solo i fornitori diretti e al massimo qualche livello a monte. Ma le supply chain reali si estendono per decine di livelli, coinvolgendo centinaia di settori e paesi. Tutto ciò che resta fuori dai confini viene semplicemente ignorato.

La letteratura scientifica documenta sottostime sistematiche: a seconda del prodotto e della categoria di impatto, il truncation error può portare a ignorare dal 20% al 50% delle emissioni reali.

L'approccio ibrido

La soluzione a questo problema è l'Hybrid LCA, che integra due tipi di dati complementari:

• Dati di processo — Inventari dettagliati per i processi chiave della catena del valore: consumi energetici, materiali, trasporti, rifiuti. Questi dati offrono alta risoluzione spaziale e temporale, permettendo di catturare le specificità del sistema analizzato.
• Tavole input-output multiregionali (MRIO) — Matrici che rappresentano i flussi economici tra tutti i settori di tutti i paesi. Database come EXIOBASE e GTAP contengono informazioni su oltre 160 settori e 40+ regioni, con estensioni ambientali che permettono di calcolare le emissioni incorporate in ogni transazione. Queste tavole garantiscono completezza sistemica: nessun flusso viene troncato, perché il sistema include l'intera economia globale.

Combinando i due approcci, otteniamo il meglio di entrambi: la precisione dei dati di processo dove serve (i processi sotto controllo diretto del cliente) e la completezza delle tavole MRIO per tutto il resto della supply chain.

Perché preferiamo i flussi fisici

Le tavole MRIO tradizionali usano dati monetari: i flussi tra settori sono espressi in euro o dollari. Ma il prezzo di un bene non riflette necessariamente il suo impatto ambientale. Un componente economico può essere altamente inquinante; un materiale costoso può avere un'impronta modesta.

Per questo privilegiamo flussi fisici dove possibile: chilogrammi di materiale, kilowattora di energia, tonnellate-chilometro di trasporto. Questo approccio riduce la sensibilità alle fluttuazioni di prezzo e migliora l'accuratezza delle stime, specialmente per prodotti con alto contenuto materiale o energetico.

Validazione scientifica

L'approccio ibrido che utilizziamo è consolidato in decenni di ricerca accademica e supportato da un ampio corpus di letteratura peer-reviewed.

Perkins & Suh (2019) hanno analizzato sistematicamente le implicazioni dell'ibridizzazione su accuratezza e precisione, dimostrando che l'approccio ibrido migliora significativamente l'accuratezza delle stime LCA — con aumenti medi del 38% nelle emissioni di gas serra dopo l'ibridizzazione — senza comprometterne la precisione statistica.

Hagenaars et al. (2025) hanno condotto una revisione sistematica delle applicazioni dell'Hybrid LCA alle transizioni sostenibili, confermando i vantaggi metodologici e identificando le best practice per l'integrazione di dati di processo e input-output.

MARIO: il nostro framework

Per implementare questa metodologia abbiamo sviluppato MARIO (Multi-regional Analysis of Resources, Inputs and Outputs), un framework Python open-source per l'analisi input-output ambientale.

MARIO permette di:

• Costruire scenari controfattuali per valutare l'impatto di scelte strategiche
• Calcolare footprint di prodotto e organizzazione con completezza Scope 3
• Disaggregare settori e regioni per analisi ad alta risoluzione
• Integrare shock tecnologici e ipotesi di decarbonizzazione

Il framework è pubblicato su riviste scientifiche peer-reviewed e disponibile open-source:

Repository GitHub · Pubblicazione scientifica

Applicazioni

Questa metodologia supporta una gamma di applicazioni concrete:

• Carbon footprint di organizzazione (GHG Protocol Corporate Standard) e di prodotto (ISO 14067)
• Inventari di gas serra secondo ISO 14064
• Rendicontazione di sostenibilità CSRD/ESRS con dati Scope 3 completi e tracciabili
• Analisi di scenario per strategie di decarbonizzazione e target science-based
• Valutazione di impatto delle catene di fornitura e screening dei fornitori

Pubblicazioni scientifiche

Le metodologie che adottiamo sono documentate in pubblicazioni peer-reviewed su riviste scientifiche internazionali. Il nostro team contribuisce attivamente alla ricerca accademica nel campo dell'analisi del ciclo di vita e dell'economia circolare.

Vedi tutte le pubblicazioni