ISO 14044 / GB/T 24044 — 生命周期评价要求与指南

ISO 14044:2006 是 ISO 14040 的配套标准，把框架转化为可执行的要求和指南。它是 LCA 项目团队日常参考的核心文件，涵盖从研究设计到第三方报告的全过程要求。中国等同采用为 GB/T 24044—2008。

标准定位与背景

ISO 14044:2006 是 ISO 14040 的配套执行标准，将框架性原则转化为可操作的具体要求和指南。如果 ISO 14040 是”架构图”，ISO 14044 就是”施工规范”。中国等同采用版本为 GB/T 24044—2008，与 GB/T 24040—2008 共同取代了此前四项分散标准。

文件	角色
ISO 14040	原则与框架（规范性引用于本标准）
ISO 14044	具体要求与操作指南（本文件）
ISO 14067 / PAS 2050	碳足迹专项应用，引用本标准条款
EN 15804 / PEF	建筑产品 / 欧盟披露场景，以本标准为方法基础

适用范围

本标准规定并提供指南的内容包括：

• LCA 各阶段（目标与范围定义、LCI、LCIA、结果解释）的具体要求
• 报告要求（通用、第三方、比较声明三级）
• 鉴定性评审程序
• LCA 与 LCI 研究的局限性说明

重要限定：

• 单独的 LCI 研究不得用于向公众披露的比较声明
• 本标准不适用于合同、法规、注册或认证目的
• 目前没有科学依据将 LCA 结果简化为单一综合得分

第一阶段详细要求

研究目标的四项必要说明

必要说明项	含义
应用意图	研究结果拟用于何种决策或用途
开展原因	为何进行本研究
目标受众	结果将传达给哪些人或机构
比较声明标识	结果是否拟用于向公众披露的比较声明

研究范围的完整要素

范围定义应明确以下全部内容：

产品系统及其功能
功能单位（可测量、与功能明确相关）
系统边界（纳入/排除准则）
分配程序
LCIA 方法与影响类别
解释方法
数据要求（种类与来源）
假设与价值选择
局限性
数据质量要求（九个维度）
鉴定性评审类型（如适用）
报告类型与格式

由于 LCA 的迭代性，范围在研究过程中可能需要调整，调整内容及理由应书面记录。

功能单位与参考流

功能单位必须满足两个条件：

1. 可测量（能够量化）
2. 与产品功能明确相关

确定功能单位后，必须说明参考流——即在各产品系统中为实现功能单位所需的具体产品数量。

进行系统比较时：

• 必须基于相同的功能单位
• 如某系统的某项功能被忽略，须书面说明原因
• 必要时可扩展系统边界以增强可比性

系统边界的设定

基本原则

系统边界决定哪些单元过程纳入 LCA。设定准则应与研究目标一致，并须书面说明和解释。

以流程图描述系统时，每个单元过程应包含：

• 通过原材料或中间产品输入确定的起点
• 单元过程内部的转化和运行特征
• 通过中间和最终产品输出确定的终点

取舍准则的三个维度

取舍维度	操作方式
物质质量	当物质输入累计超过系统物质输入总量某比例时纳入
能量	当能量输入累计超过系统能量输入总量某比例时纳入
环境影响重要性	当某数据输入超过估计量某比例时纳入

⚠️ 仅依据物质贡献设定取舍准则可能导致重要输入被忽略，应同时考虑能量和环境影响重要性准则。用于向公众披露比较声明的研究，最终敏感性分析必须涵盖全部三个维度。

数据质量要求的九个维度

维度	描述
时间跨度	数据的年份及最小收集时间跨度
地域范围	数据代表的地理区域
技术覆盖面	具体技术或技术组合
精度	每个数据值的变动度量（如方差）
完整性	被测量或计算的流所占比例
代表性	数据集对实际关注群体的反映程度
一致性	方法学在不同分析内容中的统一应用程度
可再现性	其他从业者使用相同方法获得相同结果的可能性
数据来源	数据的出处
信息不确定性	数据、模型和假设的不确定程度

用于向公众披露比较声明的研究，以上九个维度均须明确说明。

缺失数据的处理

缺失数据必须书面说明，可通过以下方式处理：

选项一：以"非零"数据表示（说明估算依据）
选项二：以"零"表示（说明判断理由）
选项三：以类似技术单元过程数据计算得出的数值表示

第二阶段详细要求

LCI 流程概览

目的和范围确定
      ↓
数据收集准备（制定数据收集表）
      ↓
数据收集（测量/计算/估算）
      ↓
数据审定（物质平衡、能量平衡、排放因子比较）
      ↓
数据关联至单元过程 ←→ 分配处理（含再利用/再生利用）
      ↓
数据关联至功能单位
      ↓
数据合并
      ↓
系统边界调整（基于敏感性分析）
      ↓
完成清单

以上步骤具有反复迭代性——任何步骤的发现都可能触发对前序步骤的修订。

数据收集

数据类型分类

类别	示例
能量输入	电力、热能、各类燃料
原材料输入	矿物资源、生物质原料
辅助性输入	润滑剂、清洁剂（不构成产品部分）
产品与共生产品	主产品、副产品
废物	固废、废水、危废
大气排放	CO、CO₂、SOₓ、NOₓ、VOC、颗粒物、重金属等
水体排放	BOD、COD、AOX、重金属、磷酸盐等
土壤排放	固体废弃物、有毒废物
其他环境因素	噪声、辐射、振动、余热、恶臭

数据收集的规范要求

• 公开来源数据须注明出处
• 对结论有重要影响的数据须记录收集过程、时间和质量指标
• 每个单元过程须有书面描述以减少误解风险
• 多来源数据收集须确保对产品系统理解的一致性

数据计算

数据审定

通过以下手段验证数据有效性：

• 物质平衡检验（输入 = 输出 + 积累）
• 能量平衡检验
• 排放因子比较分析

异常数据须用符合数据质量要求的替代数据处理。

能量计算的特殊要求

电力生产和传输应考虑：

• 电力结构（各类发电方式的比例）
• 燃料燃烧效率
• 转换效率
• 传输和配送损失

可燃物质的输入输出可转化为能量单位，此时须明确说明采用高热值还是低热值。

数据汇总原则

仅当数据类型涉及等物质且具有类似环境影响时，才允许进行数据合并。合并程度应与研究目标一致。

系统边界的迭代调整

初始系统边界应根据取舍准则进行调整，调整过程基于敏感性分析：

敏感性分析可导致：
  ├── 排除：经判定缺乏重要性的生命周期阶段或单元过程
  ├── 排除：对结果缺乏重要性的输入和输出
  └── 纳入：经判定重要的新单元过程、输入输出

分配程序

分配的优先级顺序（三步法）

第一步（优先）：通过以下方式避免分配：

1. 将单元过程进一步细分为子过程，分别收集数据
2. 扩展产品系统边界，将共生产品的相关功能纳入

第二步（无法避免时）：按物理关系分配

• 依据输入输出随产品/功能数量变化而变化的方式进行
• 例如：质量比例、能量比例、体积比例

第三步（物理关系不适用时）：按其他关系分配

• 例如：按经济价值（产品市场价格比例）

注意：某些输出同时包含共生产品和废物两部分，须确定两者比例——分配仅针对共生产品部分。

再利用与再生利用的分配

闭环再生利用
  → 材料固有特性不变
  → 适用闭环分配程序（次级材料替代初级材料，无需分配）

开环再生利用
  → 材料被输入其他产品系统
  → 材料固有特性发生改变
  → 适用开环分配程序

开环再生利用的分配基础优先顺序：

1. 物理属性（如质量）
2. 经济价值（废料与初级材料的市场价值比）
3. 再生利用材料的后续使用次数

第三阶段详细要求

LCIA 必选要素

要素一：影响类别、类别指标与特征化模型的选择

所有选择均须注明信息来源。选择标准：

推荐标准	说明
国际认可性	基于国际协议或被有资格的国际机构批准
科学技术有效性	基于可明确识别的环境机制或可再现的经验观察
环境相关性	类别指标与类别端点有足够明显的联系
最小化价值选择	选择过程中尽量减少主观判断
避免重复计算	如同时考虑人体健康和致癌性时须注意

特征化模型反映的环境机制需覆盖以下内容：

• 物质的转移和最终去向
• 空间和时间差异（如适用）

影响类别示例（表格形式）

术语	气候变化示例
影响类别	气候变化
LCI 结果	各功能单位温室气体排放量
特征化模型	IPCC 100 年基准线模型
类别指标	红外辐射强度（W/m²）
特征化因子	各温室气体的增温潜势（GWP）
类别指标结果	kg CO₂ 当量 / 功能单位
类别端点	珊瑚礁、森林、农作物

要素二：分类（将 LCI 结果归入影响类别）

分类时须处理以下两种情形：

情形一：LCI 结果仅涉及一种影响类别
  → 直接归入该类别

情形二：LCI 结果涉及多种影响类别
  → 并联机制：按比例分配
      示例：SO₂ 按比例分配至"人体健康"和"酸化"两个类别
  → 串联机制：分别归入各类别
      示例：NOₓ 分别归入"地面臭氧形成"和"酸化"两个类别

要素三：特征化（计算类别指标结果）

特征化是将 LCI 结果转换为统一单位并在同一影响类别内合并的过程：

类别指标结果 = Σ（LCI 结果量 × 特征化因子）

特征化结果是一个量化指标值，须说明：

• 计算方法
• 所使用的价值选择和假设

如果 LCI 结果无法获得，或数据质量无法支持 LCIA 实现研究目标，须反复收集数据或调整目标与范围。

特征化结果的准确性受以下因素影响：

影响因素	说明
环境机制的复杂性	系统边界至类别端点之间的因果链越长，不确定性越大
时间和空间特性	物质在环境中的持久性、空间分布
剂量-反应特性	暴露量与效应之间的关系

特征化后的结果数据结构

完成特征化后，产品系统的输入输出通过以下三部分体现：

┌─ 部分一 ────────────────────────────────────────────┐
│  各影响类别的 LCIA 类别指标结果（汇总值）            │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
┌─ 部分二 ────────────────────────────────────────────┐
│  基本清单结果（因缺少环境相关性而未能归入影响类别的） │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
┌─ 部分三 ────────────────────────────────────────────┐
│  未反映基本流的数据                                  │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

LCIA 可选要素

可选要素一：归一化

目的：根据基准信息计算类别指标结果的相对大小，以便更好地认识各指标结果的相对重要性。

归一化通过确定基准值除数来转化指标结果，基准值可选用：

基准值类型	示例
特定范围内的输入输出总量	全球年度总排放量、区域年度总排放量
特定范围内的人均输入输出	全球人均年度排放量
基准情景的输入输出	特定替代产品系统的输入输出

归一化的辅助用途：

• 检查不一致性
• 提供并传达指标结果相对重要性的信息
• 为后续分组、加权阶段做准备

⚠️ 归一化可能改变从 LCIA 阶段得出的结论，可能需要使用多个基准系统。基准系统的选择须考虑环境机制和时间、空间范围的一致性。

可选要素二：分组

目的：将影响类别划分到预先规定的分组中，以便比较和传达。

分组包含两个可能步骤：

步骤一（分类）：根据性质对影响类别进行归组
  示例：
  ├── 按流的方向：输入类 vs. 输出类
  └── 按影响尺度：全球性 / 区域性 / 局地性

步骤二（排序，可选）：根据预定等级规则排序
  示例：
  └── 高 / 中 / 低 重要性等级

⚠️ 排序基于价值选择，不同个人、组织和人群可能得出不同结果。应进行敏感性分析评估不同价值选择的影响。

可选要素三：加权

目的：使用基于价值选择的数值因子对不同影响类别的指标结果进行转化，可包含合并。

加权包含两个可能步骤：

步骤一：用加权因子对指标结果或归一化结果进行转换
步骤二（可选）：对转换后的结果进行跨影响类别合并

⚠️ 关键限制：加权基于价值选择而非科学，用于向公众披露的比较声明的 LCA 研究中不得使用加权。

加权数据的提供要求：

加权前数据（指标结果或归一化结果）
            +
加权后数据
            =
必须同时提供，以确保决策者能了解全貌

可选要素四：数据质量分析

用于更好地理解 LCIA 结果的重要性、不确定性和敏感性，常用方法：

方法	目的
重要性分析（如帕累托分析）	识别对指标结果具有最重要影响的数据
不确定性分析	确定数据和假设的不确定程度及对 LCIA 结果可信度的影响
敏感性分析	确定数据和方法学选择变化对 LCIA 结果的影响程度

数据质量分析的结果可能触发对 LCI 阶段的修订（体现 LCA 的迭代性）。

---

用于向公众披露比较声明的 LCIA 特殊要求

比较声明的 LCIA 须满足以下额外强制要求：

要求项	具体内容
指标覆盖面	使用足够广泛的一套类别指标
比较方式	对类别指标进行逐个对比，不得以 LCIA 作为唯一整体评价
指标有效性	从科学技术角度正确，基于可明确识别的环境机制或可再现的经验观察
指标相关性	与类别端点有足够明显的联系（包括空间和时间特性）
国际认可性	所用类别指标宜为国际上能够接受的
加权禁止	不得使用加权
分析要求	必须进行敏感性和不确定性分析

LCIA 的内在局限性（须在报告中明确声明）：

LCIA 结果不预测：
  ├── 对类别端点的实际影响
  ├── 是否超出阈值或安全极限
  └── 实际风险水平

LCIA 结果未包含：
  ├── 时间特征的价值选择
  ├── 空间特征的价值选择
  ├── 阈值和剂量-反应特征
  └── 相对方法对决策准确度的影响

第四阶段详细要求

解释阶段的三个组成要素

                    ┌──────────────────────┐
  LCI 结果 ──────►  │   一、重大问题识别   │
  LCIA 结果 ─────►  │                      │
  目标与范围 ────►  └──────────┬───────────┘
                               ↓
                    ┌──────────────────────┐
                    │      二、评估        │
                    │  ── 完整性检查       │
                    │  ── 敏感性检查       │
                    │  ── 一致性检查       │
                    │  ── 其他检查         │
                    └──────────┬───────────┘
                               ↓
                    ┌──────────────────────┐
                    │  三、结论、局限与建议 │
                    └──────────────────────┘
                               ↓
                         直接应用领域

一、重大问题识别

信息组织方法

可采用以下四种方式对 LCI/LCIA 结果进行组织：

组织方式	说明	适用场景
生命周期阶段区分	原材料生产、制造、使用、再生利用、废物处理	识别哪个阶段贡献最大
过程组区分	运输、能源供给、加工等	识别哪类活动贡献最大
管理影响程度区分	可控内部过程 vs. 外部约束过程	识别改进机会
单元过程区分	最细粒度的分解层次	详细热点分析

输出形式：二维矩阵（区分准则构成列，LCI 结果或类别指标结果构成行）。

重大问题识别的分析技术

技术	操作方式	目的
贡献分析	计算各阶段/过程组对总结果的百分比贡献	识别主要贡献来源
优势分析	定量排列（如 ABC 分析），设定重要性阈值	确定显著贡献项
影响分析	检查影响环境问题的可能性（可控程度）	识别改进机会
异常分析	识别对预期结果的异常偏离	发现数据或计算错误

重大问题示例

重大问题可来自以下层面：

清单数据层面：
  └── 能源使用、特定排放物、废物产生量

影响类别层面：
  └── 气候变化、资源消耗、酸化等

生命周期阶段层面：
  └── 某个单元过程或过程组对 LCI/LCIA 结果的主要贡献
      示例：运输阶段占 CO₂ 总排放的 45%

信息组织示例

按生命周期阶段组织的 LCI 结果（示意）

LCI 输入/输出	原材料生产	制造过程	使用阶段	其他	合计
硬煤（kg）	1200	25	500	—	1725
CO₂（kg）	4500	100	2000	150	6750
NOₓ（kg）	40	10	20	20	90
磷酸盐（kg）	2.5	25	0.5	—	28
城市废物（kg）	15	150	2	5	172

百分比贡献分析（示意）

LCI 输入/输出	原材料生产	制造过程	使用阶段	其他
硬煤	69.6%	1.5%	28.9%	—
CO₂	66.7%	1.5%	29.6%	2.2%
NOₓ	44.5%	11.1%	22.2%	22.2%
磷酸盐	8.9%	89.3%	1.8%	—
城市废物	8.7%	87.2%	1.2%	2.9%

优势分析排列准则示例（ABC 分析）

等级	贡献率范围	含义
A	> 50%	最重要，有重大影响
B	25%–50%	非常重要，有相联影响
C	10%–25%	较重要，有一些影响
D	2.5%–10%	较不重要，影响较小
E	≤ 2.5%	不重要，影响可忽略

LCIA 结果的类别指标组织示例（GWP₁₀₀）

GWP₁₀₀ 来源	原材料生产（kg CO₂ eq）	制造过程（kg CO₂ eq）	使用阶段（kg CO₂ eq）	其他（kg CO₂ eq）	总计（kg CO₂ eq）
CO₂	500	250	1800	200	2750
CO	25	100	150	25	300
CH₄	750	50	100	150	1050
N₂O	1500	100	150	50	1800
CF₄	1900	250	—	—	2150
其他	200	150	120	80	550
合计	4875	900	2320	505	8600

GWP₁₀₀ 百分比贡献（示意）

GWP₁₀₀ 来源	原材料生产（%）	制造过程（%）	使用阶段（%）	其他（%）	总计（%）
CO₂	5.8	2.9	20.9	2.3	31.9
CO	0.3	1.1	1.7	0.3	3.4
CH₄	8.7	0.6	1.2	1.8	12.3
N₂O	17.4	1.2	1.8	0.6	21.0
CF₄	22.1	2.9	—	—	25.0
其他	2.4	1.7	1.4	0.9	6.4
合计	56.7	10.4	27.0	5.9	100

从上表可见，原材料生产阶段贡献了 56.7% 的全球变暖潜在值，是最主要的热点阶段；CF₄ 和 N₂O 是原材料生产阶段最重要的两类温室气体来源。这类分析结论将作为后续评估和建议的输入。

二、评估

评估的目的是建立并增强 LCA 或 LCI 研究结果的可信性和可靠性。评估须根据研究目标和范围进行，并以清晰易懂的方式向委托方或相关方报告。

评估使用三种核心技术，可以不确定性分析和数据质量分析作为补充：

┌─────────────────────────────────────────┐
│              评估的三种技术              │
│                                         │
│  ┌──────────────┐                       │
│  │ 完整性检查   │ → 信息是否足够？       │
│  └──────────────┘                       │
│  ┌──────────────┐                       │
│  │ 敏感性检查   │ → 结论是否稳健？       │
│  └──────────────┘                       │
│  ┌──────────────┐                       │
│  │ 一致性检查   │ → 方法是否前后一致？   │
│  └──────────────┘                       │
│                                         │
│  补充工具：不确定性分析、数据质量分析    │
└─────────────────────────────────────────┘

完整性检查

目的：确保解释所需的所有相关信息和数据已获得且完整。

操作逻辑：

检查各单元过程的数据是否完整
        ↓
   信息完整？
   ├── 是 → 继续后续评估
   └── 否 → 判断缺失信息是否必要
            ├── 必要 → 返回 LCI/LCIA 阶段补充
            │          或调整目标与范围
            └── 不必要 → 记录理由，继续进行

完整性检查一览表示例（比较研究场景）

单元过程	方案 A 数据	是否完整	所需措施	方案 B 数据	是否完整	所需措施
原材料生产	有	是	无	有	是	无
能源供给	有	是	无	有	否	重新计算
运输	有	未知	检查清单	有	是	无
加工	有	否	检查清单	有	是	无
包装	有	是	无	无	否	与A比较
使用	有	未知	与B比较	有	是	无
最终处置	有	未知	与B比较	有	未知	与A比较

当废物管理状态未知时，应对两种可能的处置方式进行比较分析，评估其对结论的影响是否显著。

敏感性检查

目的：通过确定最终结果和结论如何受数据、分配方法或指标结果计算方式的不确定性影响，评价结论的可靠性。

敏感性检查须考虑的因素：

目标与范围中预先确定的问题
        +
LCI 和 LCIA 各阶段的结果
        +
专家判断和经验

常见敏感性分析对象

分析对象类别	具体示例
方法学选择	分配规则、取舍准则、系统边界定义
数据判断	关键参数的假设值范围（如 ±25%）
LCIA 要素	影响类别选择、分类方式、特征化模型
可选要素	归一化结果、加权因子和方法
数据质量	数据来源、年份、地域代表性

敏感性检查的决策逻辑：

敏感性检查结果
        ↓
   发现重大变化？
   ├── 是 → 评估对结论的影响
   │        ├── 改变结论方向 → 标注为重大不确定性，慎重表述
   │        └── 不改变结论方向 → 记录并说明结论稳健性
   └── 否 → 不意味着差异不存在
            但"无重大差异"可作为研究结论的支撑

⚠️ 当 LCA 用于向外界披露的比较声明时，评估中必须包含基于敏感性分析的解释性声明。

敏感性检查示例一：分配准则的影响

硬煤需求	方案 A（MJ）	方案 B（MJ）	差值（MJ）
按质量分配	1200	800	400
按经济价值分配	900	900	0
偏差	−300（−25%）	+100（+12.5%）	—
结论	分配准则对结果有显著影响，两方案在此条件下无实质差异

敏感性检查示例二：数据不确定性的影响

硬煤需求	原材料生产（MJ）	制造过程（MJ）	使用阶段（MJ）	合计（MJ）
基础值	200	250	350	800
变化后假设	200	150	350	700
偏差	0（0%）	−100（−40%）	0（0%）	−100（−12.5%）
结论	制造过程数据敏感性高（40%），需收集更新数据

敏感性检查示例三：特征化因子选择的影响

GWP 计算	方案 A（kg CO₂ eq）	方案 B（kg CO₂ eq）	差值
GWP₁₀₀	2800	3200	A < B（+400）
GWP₅₀₀	3600	3400	A > B（−200）
偏差	+800（+28.6%）	−200（−6.25%）	—
结论	时间基准选择可逆转比较方向，该差异属于重大不确定性

一致性检查

目的：确认假设、方法和数据在整个研究中（包括各产品系统之间）是否与目标和范围的要求保持一致。

四项核心一致性问题

检查问题	说明
数据质量差异是否合理？	同一产品系统生命周期内以及不同产品系统间，数据来源质量的差别是否与研究目标一致
地域和时间差别是否一致应用？	如存在地理区域或时间跨度差异，是否在所有系统中一致处理
分配规则和系统边界是否统一？	所有产品系统是否应用了一致的分配规则和系统边界
影响评价要素是否一致？	是否对所有系统一致应用了相同的影响类别、特征化模型和特征化因子

不一致的典型情形

不一致类型	示例
数据来源不同	方案 A 使用文献数据，方案 B 使用现场原始数据
数据精度不同	方案 A 有详细过程树，方案 B 为黑箱累积系统
技术覆盖面不同	方案 A 基于试点实验技术，方案 B 基于现有成熟技术
时间跨度不同	方案 A 描述最新技术，方案 B 包含新旧设备组合
数据年限不同	方案 A 为 5 年前数据，方案 B 为最新收集数据
地域范围不同	方案 A 代表欧洲平均水平，方案 B 代表单一工厂

一致性检查结果表示例

检查项	方案 A	方案 B	A 与 B 比较	是否一致	措施
数据来源	文献资料	原始数据	不符合目标和范围	不一致	统一数据来源类型
数据精度	良好	弱	不符合目标和范围	不一致	重新收集方案 B 数据
数据年限	2 年	3 年	在可接受范围内	一致	无
技术覆盖面	现有技术	试点工厂	满足研究目标时可接受	有条件一致	说明原因
时间跨度	最近	现在	基本一致	一致	无
地域范围	欧洲	美国	在目标范围内	一致	无

有些不一致可根据目标和范围进行合理解释；其他存在重大差别的情况须在得出结论前评估其有效性和影响。

三、结论、局限与建议

本要素的目的是针对研究沟通对象形成结论、识别局限并提出建议。

结论形成的逻辑顺序

步骤一：识别重大问题
        ↓
步骤二：评估方法学选择的完整性、敏感性和一致性
        ↓
步骤三：形成初步结论
        ↓
步骤四：核查初步结论是否符合目标和范围的要求
        ├── 核查：数据质量要求
        ├── 核查：方法学选择的合理性
        ├── 核查：研究的局限性
        └── 核查：应用需求
        ↓
步骤五：结论是否一致？
        ├── 是 → 形成最终结论并纳入报告
        └── 否 → 返回步骤一、二或三重新审查

建议的基本要求

• 仅当向决策者提出具体建议适合于研究的目标和范围时，才应提出建议
• 建议须与应用意图相关，不得超出研究范围做出泛化性声明
• 建议应说明其依据，包括所基于的数据、方法学选择和假设
• 建议的不确定性和局限性须一并说明

局限性的识别与说明

结论和建议中须明确识别以下来源的局限性：

数据层面的局限：
  ├── 缺失数据或代替数据的使用
  ├── 数据的时间、地域或技术代表性不足
  └── 数据质量不均衡（不同系统间精度差异）

方法学层面的局限：
  ├── 取舍准则导致的潜在遗漏
  ├── 分配方法选择的影响
  └── 特征化模型的简化假设

范围层面的局限：
  ├── 系统边界排除的生命周期阶段
  ├── 未涵盖的影响类别
  └── 功能单位定义对可比性的影响

LCIA 方法学的固有局限（须在报告中声明）：
  └── "LCIA 结果只是一种相对概念，不预测对
       类别端点的影响、超出阈值、安全极限
       或风险等情况"

第五部分报告要求

报告的三个层级

层级一：通用报告要求（5.1）
        适用于所有 LCA 研究报告
        ↓
层级二：第三方报告附加要求（5.2）
        适用于向委托方或从业者以外的相关方传达结果时
        ↓
层级三：比较声明报告附加要求（5.3）
        适用于向公众披露的比较声明研究

层级一：通用报告要求

所有 LCA 研究报告须满足：

要求	说明
完整性	结果和结论须完整呈现，不得选择性报告
准确性	数据、方法、假设须准确描述
无偏向性	不带偏向地向沟通对象报告
透明性	结果、数据、方法、假设和局限性须透明
充分细节	足以让读者理解固有复杂性和所做权衡
可复用性	允许结果和解释被用于与研究目标一致的其他方面

报告的类型和格式应在研究范围确定阶段予以规定。用图形表示 LCI 和 LCIA 结果时，须注意图形具有引导比较和下结论的隐含效果。

层级二：第三方报告的完整内容要求

当结果需传达给任何第三方（委托方或从业者以外的相关方）时，无论传达形式如何，均须编制第三方报告。

第三方报告可基于含有保密信息的完整研究文本，但保密信息可不出现在第三方报告中。

第三方报告须包含以下七个板块：

板块 a）基本情况

必要内容	说明
LCA 委托方	委托开展研究的组织或个人
LCA 从业者	内部和外部执行人员
报告日期	报告完成和发布日期
合规声明	声明该研究依据 GB/T 24044 / ISO 14044 进行

板块 b）研究目标

必要内容	说明
开展原因	为何进行本研究
应用意图	结果拟用于何种目的
预期沟通对象	结果的目标接收群体
比较声明声明	明确声明研究是否用于向公众披露的比较声明

板块 c）研究范围

必要内容	具体细节
功能	性能特征的表述；比较时被忽略的其他功能说明
功能单位	与目标和范围的一致性；定义；性能测量结果
系统边界	被忽略的生命周期阶段、过程或数据需求；能量和物质输入输出的量化；电力生产的假设
取舍准则	取舍准则和假设的描述；准则对结果的影响评价；物质、能量和环境取舍准则的覆盖说明

板块 d）生命周期清单分析

必要内容	具体细节
数据收集程序	收集方式、来源、时间
单元过程描述	定性和定量描述
文献来源	公开出版文献的引用
计算程序	所有计算方法和假设
数据审定	数据质量评价；缺失数据的处理方式
分配原则和程序	分配程序的文件编制和论证；分配程序的统一应用说明

板块 e）生命周期影响评价（适用时）

必要内容	具体细节
LCIA 环节和结果	各必选要素的结果
结果局限性	基于目标和范围的 LCIA 结果局限
LCIA 与目标范围的关系	说明 LCIA 如何回应研究目标
LCIA 与 LCI 的关系	说明从 LCI 结果到 LCIA 结果的转化逻辑
影响类别和类别指标	选择内容及选择理由和来源
特征化模型和因子	使用的模型、因子、方法及所有假设和局限
价值选择说明	影响类别、特征化模型、因子、归一化、分组、加权中的价值选择，及其对结论的建立影响
固有局限声明	须明确声明：“LCIA 结果只是一种相对概念，不预测对类别端点的影响、超出阈值、安全极限或风险等情况”

当 LCIA 作为完整 LCA 研究的一部分时，还须补充：

① 新影响类别、类别指标或特征化模型的表述和论证
② 所有影响类别分组的声明和论证
③ 对指标结果进行转化的其他程序及基准值和加权因子选择的论证
④ 指标结果的分析（敏感性、不确定性分析，环境数据使用及其含义）
⑤ 归一化、分组或加权前的数据和指标结果须与处理后的结果同时提供

板块 f）生命周期解释

必要内容	具体细节
结果	LCI 和 LCIA 结果的综合呈现
假设和局限	结果解释中与方法学和数据有关的假设和局限
数据质量评价	对整体数据质量的综合评价
透明性声明	在价值选择、基本原理和专家判断上保持完全透明

板块 g）鉴定性评审（适用时）

必要内容	说明
评审人员信息	评审人员的姓名和所在单位
鉴定性评审报告	评审发现和意见的完整报告
对建议的答复	从业者对评审人员每项建议的书面回应

层级三：向公众披露比较声明的附加报告要求

在层级一和层级二的基础上，向公众披露的比较声明报告还须说明以下内容：

附加要求项	具体说明
系统边界分析	判定物质流和能量流是否纳入系统边界所做的分析
数据质量评价	对所用数据准确性、完整性和代表性的评价
系统等价性描述	依据比较系统等价性要求，对所比较系统等价性的描述
鉴定性评审描述	鉴定性评审过程的完整描述
LCIA 完整性评估	对所开展 LCIA 完整性的评估
类别指标的国际认可性	声明所选类别指标是否为国际上所接受，并论证其使用
指标有效性说明	对所用类别指标科学技术有效性和环境相关性的解释
不确定性和敏感性分析结果	完整呈现分析结果
差异重要性评估	对所发现差异的重要性评估

若报告中包含分组，须额外增加：

① 分组程序和结果的说明
② 声明：通过分组做出的结论和建议都是基于价值选择
③ 归一化和分组所用准则的说明（个人、组织或国家价值选择）
④ 声明："GB/T 24044 不规定任何具体方法或支持特定的价值
   选择对影响类型进行分组"
⑤ 声明："研究的委托方自行对分组程序中的价值选择和判断
   负责"

---

第六部分：鉴定性评审

鉴定性评审的目的

鉴定性评审应确保以下四点：

确保内容	说明
方法符合标准	用于 LCA 的方法符合 ISO 14044 / GB/T 24044 的要求
科学技术有效性	用于 LCA 的方法在科学上和技术上是有效的
数据适当合理	就研究目标而言，所使用的数据是恰当和合理的
报告透明一致	研究报告具有透明性和一致性

鉴定性评审的范围和类型应在范围确定阶段确定并记录，不得在研究完成后再决定。

三种鉴定性评审类型

类型一：内部专家评审
        └── 由组织内部独立于该研究的专家进行

类型二：外部专家评审
        └── 由组织外部独立专家进行

类型三：相关方评审组评审（比较声明强制要求）
        └── 由独立外部专家负责人 + 至少 3 名成员组成

类型一和类型二：内部或外部专家评审

基本要求：

要求	说明
独立性	评审专家必须独立于该 LCA 研究（不参与研究执行）
文件要求	评审报告书须纳入 LCA 研究报告
答复要求	从业者对评审人员建议的意见和答复须纳入 LCA 研究报告

类型三：相关方评审组评审

强制适用场景：结果用于支持向公众披露的比较声明的 LCA 研究。

评审组的组建要求：

评审组负责人
  └── 由研究委托方选定
  └── 必须是独立的外部专家
  └── 负责根据研究目标、范围和预算挑选其他评审员

评审组成员
  └── 至少 3 名成员（含负责人）
  └── 均须具备资格且保持独立
  └── 可包含受研究结论影响的其他相关方：
        ├── 政府机构
        ├── 非政府组织
        ├── 竞争对手
        └── 受影响的行业代表

LCIA 评审者的专业能力要求：

基本要求：具备与研究相关的技能和知识
附加要求：在与重要影响类别相关学科方面具备专业能力
  示例：
    ├── 气候变化影响类别 → 气候科学背景
    ├── 生态毒性影响类别 → 生态毒理学背景
    └── 水资源消耗影响类别 → 水文学背景

文件要求：

须纳入 LCA 报告的内容：
  ├── 评审声明
  ├── 评审组报告（含所有评审意见）
  ├── 专家意见（各成员独立意见）
  └── 从业者对评审组每项建议的书面答复

---

附录说明

附录 A

数据收集表模板

标准提供四类典型数据收集表作为参考，实际研究中可根据系统特征进行调整：

表类型一：能源和燃料消耗数据收集表

数据项	单位	功能单位量	备注
电力消耗（电网）	kWh		注明电网类型（如区域/国家电网）
天然气消耗	m³ 或 MJ
燃料油消耗	kg 或 L
煤炭消耗	kg
可再生能源（太阳能/风能等）	MJ
废热回收	MJ		注明来源
蒸汽消耗/生产	MJ 或 kg		注明压力和温度参数

表类型二：物料消耗与产出数据收集表

数据项	物料名称	单位	功能单位量	数据来源	数据年份	备注
物料输入
原材料		kg				注明是否可再生
辅助材料		kg
包装材料		kg
水（工艺用水）		m³				注明水源类型
物料输出
主产品		kg
副产品		kg				注明分配处理方式
废物（固体）		kg				注明处置方式
废水		m³				注明处理方式

表类型三：大气排放数据收集表

排放物质	CAS 号	单位	功能单位量	测量方法	数据质量评级	备注
CO₂	124-38-9	kg				注明是否含生物源
CH₄	74-82-8	kg
N₂O	10024-97-2	kg
SO₂	7446-09-5	kg
NOₓ（以 NO₂ 计）	—	kg
CO	630-08-0	kg
NMVOC	—	kg				注明组分（如已知）
PM₁₀	—	kg
PM₂.₅	—	kg
重金属（Pb、Hg、Cd 等）	—	g				逐一列明

表类型四：水体和土壤排放数据收集表

排放物质	CAS 号	排放介质	单位	功能单位量	浓度（mg/L 或 mg/kg）	数据来源
磷酸盐（以 P 计）	—	水体	kg
硝酸盐（以 N 计）	—	水体	kg
COD	—	水体	kg
BOD₅	—	水体	kg
悬浮固体	—	水体	kg
重金属（水体）	—	水体	g
农药残留	—	土壤	kg
重金属（土壤）	—	土壤	g

附录 B

数据质量评价指标体系

标准建议使用以下五个维度评价 LCI 数据质量，并给出典型评级准则供参考：

维度一：时间相关性

评级	准则描述
高	数据获取于研究日期前 3 年以内，并与所研究技术的年代相符
中	数据获取于研究日期前 3～6 年以内
低	数据获取于研究日期前 6 年以上，或年代不确定

维度二：地域相关性

评级	准则描述
高	数据来自与研究相同的地理区域
中	数据来自与研究相近的地理区域（如同洲邻国）
低	数据来自未知地区或差异显著的其他地区

维度三：技术相关性

评级	准则描述
高	数据来自相同技术或工艺
中	数据来自相似技术或工艺
低	数据来自不同技术或工艺，或技术背景不明确

维度四：完整性

评级	准则描述
高	代表性样本（> 50% 的生产量）获得的统计数据，或完整的数据
中	代表性较小的样本获得的数据（< 50% 的生产量）
低	专家估计或少量非代表性样本数据

维度五：方法可靠性

评级	准则描述
高	经验证的测量数据，依据公认方法
中	部分经验证的估算数据，依据认可但非通用方法
低	非经验证的估算数据，依据专家判断

综合数据质量矩阵示例

数据项	时间相关性	地域相关性	技术相关性	完整性	方法可靠性	综合评级
电力消耗	高	高	高	高	高	高
运输燃料	高	中	高	中	高	中高
原材料采购	中	低	中	低	中	低中
废物处置	低	低	低	低	低	低

数据质量矩阵结果须在研究报告中明确列出，并说明低质量数据对最终结论的影响程度。

附录 C

分配程序详细示例

示例一：多产品系统的质量分配

场景：某化工工厂同时生产产品 A（主产品）和产品 B（副产品）

基本数据：
  ├── 产品 A 年产量：10,000 kg
  ├── 产品 B 年产量：  4,000 kg
  ├── 总能耗：      100,000 MJ
  └── 总 CO₂ 排放：  5,000 kg

按质量分配：
  ├── 产品 A 质量占比 = 10,000 / (10,000 + 4,000) = 71.4%
  ├── 产品 B 质量占比 = 4,000 / (10,000 + 4,000) = 28.6%
  ├── 分配给 A 的能耗 = 100,000 × 71.4% = 71,400 MJ
  ├── 分配给 B 的能耗 = 100,000 × 28.6% = 28,600 MJ
  ├── 分配给 A 的 CO₂ = 5,000 × 71.4% = 3,570 kg
  └── 分配给 B 的 CO₂ = 5,000 × 28.6% = 1,430 kg

示例二：多产品系统的经济价值分配

场景：同一工厂，市场价格不同

基本数据（补充）：
  ├── 产品 A 单价：50 元/kg → 年收入 = 500,000 元
  └── 产品 B 单价：20 元/kg → 年收入 = 80,000 元

按经济价值分配：
  ├── 产品 A 价值占比 = 500,000 / (500,000 + 80,000) = 86.2%
  ├── 产品 B 价值占比 = 80,000 / (500,000 + 80,000) = 13.8%
  ├── 分配给 A 的能耗 = 100,000 × 86.2% = 86,200 MJ
  ├── 分配给 B 的能耗 = 100,000 × 13.8% = 13,800 MJ
  ├── 分配给 A 的 CO₂ = 5,000 × 86.2% = 4,310 kg
  └── 分配给 B 的 CO₂ = 5,000 × 13.8% = 690 kg

两种分配方法比较

分配方法	分配给 A 的 CO₂（kg）	分配给 B 的 CO₂（kg）	差异
质量分配	3,570	1,430	A 多分
经济价值分配	4,310	690	A 多分（差异更大）
差值	740（+20.7%）	740（−51.7%）	方法选择影响显著

上述差异须在敏感性分析中予以量化，并在报告中说明方法选择对最终比较结论的影响。

示例三：再生利用与废物处理的系统边界扩展（替代分配）

场景：产品生命周期末端进入再生利用，再生材料替代原生材料

替代分配逻辑：
  ├── 原生材料生产负担（+）：纳入原产品系统
  ├── 再生利用过程负担（+）：按再生利用发生阶段归属
  ├── 再生材料替代原生材料的效益（−）：以负荷形式抵减
  └── 净效果：原产品系统承担再生利用净环境影响

计算示例：
  ├── 原生铝生产 CO₂：15 kg CO₂/kg Al
  ├── 废铝再生利用 CO₂：2 kg CO₂/kg Al
  ├── 再生铝替代原生铝效益：−15 kg CO₂/kg Al
  └── 再生利用净贡献：2 − 15 = −13 kg CO₂/kg Al
      （即为原产品系统带来 13 kg CO₂/kg 的净减排效益）

附录 D

常见影响类别及其特征化方法概览

以下为 LCA 研究中常见的影响类别及国际上广泛使用的特征化方法，供参考：

中点影响类别（Midpoint Categories）

影响类别	类别指标	常用特征化因子/方法	参考单位
气候变化	全球变暖潜在值（GWP）	IPCC AR6 特征化因子	kg CO₂ eq
臭氧层消耗	臭氧消耗潜在值（ODP）	WMO 模型	kg CFC-11 eq
人体毒性（非致癌）	比较毒性单位（CTUh）	USEtox 模型	CTUh
人体毒性（致癌）	比较毒性单位（CTUh）	USEtox 模型	CTUh
颗粒物/呼吸无机物	颗粒物形成潜在值	ReCiPe / TRACI	kg PM₂.₅ eq
电离辐射	人体暴露效率（HEE）	Dreicer 等模型	kBq U-235 eq
光化学氧化剂形成	光化学臭氧创造潜在值（POCP）	LOTOS-EUROS	kg NMVOC eq
酸化	酸化潜在值（AP）	CML / ReCiPe	kg SO₂ eq
富营养化（水体）	富营养化潜在值（EP）	CML / TRACI	kg N eq 或 kg P eq
富营养化（陆地）	富营养化潜在值（EP）	ReCiPe	mol N eq
生态毒性（淡水）	比较毒性单位（CTUe）	USEtox 模型	CTUe
土地利用	土地占用/转化	ReCiPe / LC-Impact	m² · yr
水资源消耗	水资源消耗潜在值	AWARE / Boulay 等	m³ world eq
矿产资源消耗	矿产资源消耗（ADP）	CML 2002	kg Sb eq