Vandforbrug er ikke bare vandforbrug

Vi har tidligere skrevet om, hvor meget vand det kræver for at skabe en gennemsnitlig t-shirt , og hvor disse mange (omtrent 2700) litre kommer fra. 

Begrebet, vi vil kigge nærmere på i denne omgang, går et spadestik dybere. Det hedder ‘Water Scarcity Impact’, som vi på dansk kalder for ‘Vandaftryks-påvirkning’. Det er noget, de svenske Mistra Future Fashion blandt andet tager op i deres rapport Environmental Assessment of Swedish Clothing Consumption fra 2019. Rapportens formål er at stille skarpt på klima- og vandaftrykspåvirkningen fra Sveriges forbrug af beklædning, hvor vandknaphed er én af de faktorer, der spiller en vigtig rolle i det samlede aftryk. 

Det skal siges, at Water Scarcity Impact er et komplekst begreb, som jeg har forsøgt at gøre letforståeligt ved at simplificere nogle elementer. I takt med du scroller ned i bloggen, vil kompleksiteten stige. Vil du gerne gå mere i dybden end vi gør her, så tøv ikke med at skrive på tekstilrevolutionen.dk. Så får vi en snak om det. 

I det store hele handler det om at erkende, at der er mere vand nogle steder end andre. Det betyder, at selvom man forbruger samme mængde vand fra to forskellige områder, kan det have forskellige aftryk på de to områder – både på økosystemer og på de mennesker, der bruger vandet. 

For at beregne dette skal man anvende en metode, der kan fortælle hvor meget eller lidt vand, der er forskellige steder. Dem findes der forskellige af. Efter en to-årig proces, er der nu skabt konsensus om at bruge én bestemt model til at beregne vandknaphed i et givent område. Modellen hedder AWARE, og er en sammentrækning af Available WAter REmaining. Den giver et bestemt geografisk område en score fra 0,1 til 100, som kaldes for vandknapheds-faktoren. Faktoren er et udtryk for, hvor meget vand der er til rådighed i forhold til, hvor meget vand der bliver brugt. En score på 0,1 er et udtryk for, at der er store mængder vand til rådighed, set i forhold til den mængde der forbruges. Tallet 100 er et udtryk for det modsatte; at man bruger markant mere vand end det, der er til rådighed. Modellen passer med ISO 14046 standarden, der handler om miljøhåndtering og vandaftryk.

Modellen anvendes blandt andet til at udregne vandaftrykkets påvirkning af et tekstil, hvilket er aktuelt, når man udarbejder en livscyklusanalyse (LCA), som måler på aftrykket af et produkt. For at kunne sammenligne forskellige produkter, giver det mening at arbejde med et tal der fortæller noget om, hvilken vandaftryks-påvirkning et produkt har haft. Til det skal man bruge to faktorer. Den ene faktor skal vise, hvad produktet har krævet af vand altså helt konkret, hvor mange liter der er blevet brugt. Den anden er vandknapheds-faktoren, som man kan finde ved hjælp af AWARE-modellen. Disse to faktorer skal ganges med hinanden for at regne vandaftryks-påvirkningen ud. Den første faktor er enkel at forstå, selvom den ikke altid er let at få data om. Den anden kræver mere forklaring, og den kommer her.

Tilgængeligt ferskvand
minus efterspurgt ferskvand

For at finde Vandknapheds-faktoren kigger man på forholdet mellem efterspørgslen på vand, og den mængde vand der er til rådighed. Man starter med at finde ud af ,hvor meget vand der er til rådighed, efter at mennesker og økosystemet har fået stillet deres vandbehov i et bestemt område. Denne faktor kaldes for Availability Minus Demand (AMD).

På almindeligt dansk betyder AMD: Områdets ferskvandsressourcer minus den mængde ferskvand, der skal bruges (af mennesker og økosystemer) i det pågældende område inden for en tidsramme.

Da AMD-faktoren bliver lav, når der ikke er meget vand til rådighed efter at efterspørgslen er blevet mødt, dividerer man 1 med AMD-faktoren (1/AMD). Derved får man et højt tal, når der er høj vandmangel, og et lavt tal når der er lav vandmangel. 1/AMD kan tolkes, som den tid det vil tage 1 m2 areal at generere 1 m3 vand i et bestemt område. 

Når man har værdien for et område, divideres denne med 1/AMD-gennemsnitsværdien for hele verden altså, er 1/AMD-område divideret med 1/AMD-verdensgennemsnit lig med vandknapheds-faktoren. Det gør man, for at vandknapheds-faktoren skal vise om området ligger godt eller dårligt i forhold til gennemsnittet i verden. 

Måden at udregne dette (vandknapheds-faktoren) på kaldes for AWARE-modellen, og det er denne model, der er konsensus om at anvende, når man udarbejder LCA’er.

Nedenunder kan du se AWARE faktorerne illustreret på et verdenskort, hvor rød er ensbetydende med vandknaphed, og blå indikerer, at der er rigeligt vand til rådighed efter efterspørgslen er mødt.

16 JAN 2020

 

På den måde er vi nu tilbage, hvor vi startede. Den opmærksomme læser sidder måske og tænker, at der må være nogle områder i verden, hvor efterspørgslen på vand overstiger den mængde vand, der er til rådighed, og at dette vil resultere i negative tal. Det er der taget højde for, ved at at give disse områder max-værdien på 100. Omvendt, hvis 1/AMD for et område, er 10 gange højere end 1/AMD-verdensgennemsnittet, får området minimumsværdien på 0,1. 

Sammenfald mellem vandforbrug og bomuldsproduktion

Sammenligner man områder med høj bomuldsproduktion med de røde områder, hvor AWARE-faktoren er høj, ses et sammenfald.

Se for eksempel på Pakistan, Usbekistan, dele af Indien, USA og Australien – steder hvor der bliver produceret meget bomuld. Det giver derfor mening – fra et ressourceperspektiv – for producenter at lave tøj i en kvalitet, der holder længere, så den høje vandaftrykspåvirkning bliver delt ud på så lang en levetid som muligt. Holder en t-shirt længere, skal der bruges færre t-shirts. Dermed kan man sige, at vandaftrykspåvirkningen per dag t-shirten bliver brugt falder, når t-shirten holder længere.

Vi har sammenholdt data for hvor meget vand, det kræver at producere et kg bomuld i forskellige egne af verden med hvor høj en AWARE-faktor der er i området. Holder man det sådan op, er det den orange linie, man skal gå efter – jo lavere, jo bedre. Der er naturligvis en usikkerhed forbundet med at store lande kan have områder med mere vand end andre.

Det er altså vigtigt ikke kun at se på hvor meget vand, vi bruger på at producere produkter, men også om det kommer fra steder, der har meget eller lidt af det. Det er særligt vigtigt hvis man laver LCA-analyser.