Kiertotalouden tietopohjan ja seurannan kehittäminen : esimerkkinä muovijätteet YLVA-tietojärjestelmässä
Haahti, Joanna (2023)
Diplomityö
2023
School of Energy Systems, Ympäristötekniikka
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20230906120152
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20230906120152
Tiivistelmä
Kiertotalous perustuu tuotteiden ja materiaalien käytön vähentämiseen, korjattavuuteen, uudelleenkäyttöön ja kierrättämiseen. Kiertotalouden edistämisessä avainasemassa on vahva tietopohja raaka-aineiden käytöstä ja kierrosta, joka mahdollistaa kehityksen mittaamisen ja seurannan. Tämä diplomityötutkimus toteutettiin osana Suomen materiaalivirta-analyysi ja luonnonvarojen käytön skenaariotyö kiertotaloussopimuksen tueksi (MaViSkene) -hanketta. Jotta ympäristövaikutuksia voidaan hankkeen puitteissa mallintaa, tarvitaan koko maan kattavaa toimialakohtaista dataa ympäristövaikutuksista. Luotettava tietopohja on ehto luotettavien mallinnustulosten aikaansaamiseksi.
Työn tavoitteena oli luoda järjestelmä, jonka avulla olemassa olevista tietolähteistä voidaan jalostaa tietoa jätetilinpidossa käytettäväksi. Työn tietolähteenä toimi ympäristönsuojelun tietojärjestelmän valvontaosan (YLVA) jätetiedot. YLVA-aineisto ei sellaisenaan sovellu jatkokäyttöön, sillä tietoja puuttuu satunnaisesti ja tiedot eivät ole oikeellisia. Tämä työ pyrki löytämään aineiston puutteet ja virheet sekä paikkaamaan ne saatavilla olevien tietojen avulla. Korjaukset pyrittiin tekemään systemaattisesti ja automaattisesti, jotta korjattu tieto on jatkossa helpommin käyttäjien saatavilla.
Työssä luodun järjestelmän avulla alkuperäisen datan laatu parani ja tietojen luotettavuus kasvoi. Työssä implementoidut virheiden korjaustoimet olivat virheellisten jäteluokitusten korjaaminen, yksikkövirheiden korjaaminen, virheellisten alkuperätietojen korjaaminen, puuttuvien jätevirtojen täydentäminen sekä puuttuvien vuositietojen täydentäminen. Lisäksi moninkertaiset jätevirrat tunnistettiin erottamalla ensi- ja toisiojäte toisistaan. Korjaustoimenpiteet suoritettiin koko datalle, mutta tuloksia analysoitiin erityisesti muovijätteen osalta. YLVAan raportoitujen syntyvien ensimuovijätteiden määrä korjausten jälkeen oli 20 000–30 000 tonnia vuodessa ja käsiteltyjen ensimuovijätteiden määrä kasvoi 50 000 tonnista 134 000 tonniin aikavälillä 2006–2021. Circular economy is based on reducing, repairing, reusing, and recycling of products and materials. A key role in promoting circular economy is a strong information base of the use and circulation of raw materials, which enables the development to be measured and monitored. This thesis was carried out as part of Finnish material flow analysis and scenario work on the use of natural resources in support of circular economy agreement (MaViSkene) project. For different environmental effects to be modeled within the project, nationwide industry specific data on environmental effects is needed. A reliable base of data is a condition for obtaining reliable modeling results.
The goal of this work was to create a system, for refining information from existing data sources to be used in waste accounting. The data source of the work was the waste data of the compliance monitoring data system YLVA. The data in YLVA is not suitable for further use as it is, because information is occasionally missing, and it is not always correct. This work aimed to find the shortcomings and errors in the data and correct them with the help of available information. The aim was to do this in a systematic and automatic manner, so that the outcome is easily accessible to users in the future.
The tool created in this work improved the quality and reliability of the original data. The error correction measures implemented in this work were correcting incorrect waste classifications, correcting unit errors, correcting incorrect origin information, supplementing missing waste streams, and supplementing missing annual waste data. Additionally duplicate waste streams were identified by separating primary and secondary waste. Correction measures were performed on the entire dataset, but the results were analyzed for plastic waste. The amount of generated primary plastic waste reported to YLVA was 20,000–30,000 tons per year after the corrections, and the amount of processed primary plastic waste increased from 50,000 tons to 134,000 tons during the years 2006–2021.
Työn tavoitteena oli luoda järjestelmä, jonka avulla olemassa olevista tietolähteistä voidaan jalostaa tietoa jätetilinpidossa käytettäväksi. Työn tietolähteenä toimi ympäristönsuojelun tietojärjestelmän valvontaosan (YLVA) jätetiedot. YLVA-aineisto ei sellaisenaan sovellu jatkokäyttöön, sillä tietoja puuttuu satunnaisesti ja tiedot eivät ole oikeellisia. Tämä työ pyrki löytämään aineiston puutteet ja virheet sekä paikkaamaan ne saatavilla olevien tietojen avulla. Korjaukset pyrittiin tekemään systemaattisesti ja automaattisesti, jotta korjattu tieto on jatkossa helpommin käyttäjien saatavilla.
Työssä luodun järjestelmän avulla alkuperäisen datan laatu parani ja tietojen luotettavuus kasvoi. Työssä implementoidut virheiden korjaustoimet olivat virheellisten jäteluokitusten korjaaminen, yksikkövirheiden korjaaminen, virheellisten alkuperätietojen korjaaminen, puuttuvien jätevirtojen täydentäminen sekä puuttuvien vuositietojen täydentäminen. Lisäksi moninkertaiset jätevirrat tunnistettiin erottamalla ensi- ja toisiojäte toisistaan. Korjaustoimenpiteet suoritettiin koko datalle, mutta tuloksia analysoitiin erityisesti muovijätteen osalta. YLVAan raportoitujen syntyvien ensimuovijätteiden määrä korjausten jälkeen oli 20 000–30 000 tonnia vuodessa ja käsiteltyjen ensimuovijätteiden määrä kasvoi 50 000 tonnista 134 000 tonniin aikavälillä 2006–2021.
The goal of this work was to create a system, for refining information from existing data sources to be used in waste accounting. The data source of the work was the waste data of the compliance monitoring data system YLVA. The data in YLVA is not suitable for further use as it is, because information is occasionally missing, and it is not always correct. This work aimed to find the shortcomings and errors in the data and correct them with the help of available information. The aim was to do this in a systematic and automatic manner, so that the outcome is easily accessible to users in the future.
The tool created in this work improved the quality and reliability of the original data. The error correction measures implemented in this work were correcting incorrect waste classifications, correcting unit errors, correcting incorrect origin information, supplementing missing waste streams, and supplementing missing annual waste data. Additionally duplicate waste streams were identified by separating primary and secondary waste. Correction measures were performed on the entire dataset, but the results were analyzed for plastic waste. The amount of generated primary plastic waste reported to YLVA was 20,000–30,000 tons per year after the corrections, and the amount of processed primary plastic waste increased from 50,000 tons to 134,000 tons during the years 2006–2021.