Endbericht - NachhaltigWirtschaften.at

Österreich hinaus Exporte. Die zeitliche Grenze der Systeme ist jeweils das Kalenderjahr
2011.
Ziel der SFAs war es, die wesentlichen Flüsse und Lager für Neodym, Niob und Palladium in
Österreich zu identifizieren und durch anschließende Recherche – so weit wie möglich – zu
quantifizieren. Als Informationsquellen dienen vor allem öffentliche Statistiken, wissenschaftliche
Berichte und Anfragen bei relevanten Unternehmen und Institutionen. Aufgrund der
unsicheren Datenlage wurde bei der Erstellung der SFAs ein Bottom-up-Approach gewählt
und teilweise mit einem Top-down-Ansatz kombiniert. Das heißt, dass die Güter, in denen
der jeweilige Rohstoff (Nd, Nb oder Pd) Verwendung findet, ermittelt und diese dann
Prozessen zugeordnet wurden. Diese ließen sich durch Flüsse miteinander verbinden und es
wurde versucht, sowohl die Flüsse als auch die Lager innerhalb der Prozesse zu quantifizieren,
um das anfangs approximative System zu präzisieren. Die Stoffflüsse wurden dann
den Bilanzdaten auf nationaler oder übergeordneter Ebene (z.B. Gesamtproduktion eines
bestimmten Gutes, gesamte importierte Menge eines Rohstoffes usw.) gegenüber gestellt
bzw. mit diesen ergänzt. Diese Vorgehensweise erlaubte trotz teilweise gravierender
Datenlücken bzw. hoher Unsicherheiten (zumindest indirekt) Schlüsse zur Plausibilität der
Stoffbilanzen zu ziehen.
9.4.1 Softwareprogramm STAN ®
Für die ausgewählten Stoffe Nd, Nb und Pd wurden zunächst qualitative Stoffhaushaltssysteme
mittels STAN ® , einer an der TU Wien entwickelten Spezialsoftware für SFA, erstellt.
STAN (kurz für SToffflussANalyse) ermöglicht die Durchführung von Güter- und Stoffflussanalysen
gemäß ÖNORM S 2096. Mit Hilfe dieses Programms sollten die im ersten Schritt
abgeschätzten Flüsse präzisiert und entsprechend der angegebenen Unsicherheiten angepasst
werden. Neben der Modellierung der eingegebenen Daten ermöglicht STAN auch eine
grafische Darstellung der SFA-Ergebnisse in Form eines Sankey-Diagramms.
Weiters ist basierend auf der Berücksichtigung von Unsicherheiten der Inputdaten eine
Fehlerfortpflanzungsrechnung möglich, wodurch eine Beurteilung der Aussagekraft der SFA-
Ergebnisse erleichtert wird. Außerdem ist es möglich, die Flüsse oder Lager mit den größten
Unsicherheiten zu identifizieren und entsprechenden Forschungsbedarf abzuleiten.
STAN geht von der Annahme aus, dass die eingegebenen, unsicheren Daten normalverteilt
sind und durch ihren Mittelwert und ihre Standardabweichung ausreichend beschrieben
werden können. Wenn mehr Daten im System vorliegen, als für die Berechnung von
eventuellen Unbekannten notwendig sind (überbestimmtes Gleichungssystem), führt das
Programm eine Ausgleichsrechnung durch. Dadurch werden die mit Unsicherheiten
versehenen Werte derart verändert, dass die Unsicherheiten möglichst klein und eventuelle
Widersprüche beseitigt werden. Der Datenausgleichsrechnung liegt die Methode der
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