Optimización multicriterio

Una vez evaluados los impactos energéticos, ambientales y económicos del Ciclo de Vida, es preciso definir una optimización multicriterio que permita identificar las estrategias de rehabilitación más adecuadas.

En el desarrollo de la investigación, se ha identificado que los ahorros energéticos tienen un peso muy relevante en los resultados ambientales y económicos, por lo que están contemplados en el ACV y CCV, por lo que no se requiere se incorpore al multicriterio una dimensión adicional. Adicionalmente, cabe destacar que reducir la optimización a dos variables (ambiental y económica), presenta la ventaja de simplificar el proceso de optimización. Por ello, y salvo que uno de los objetivos establecidos para la selección de las estrategias de rehabilitación sea evaluar explícitamente el consumo energético como variable independiente, se ha decidido que la determinación de las estrategias más adecuadas se va a realizar combinando los resultados del ACV y CCV.

La valoración monetaria de impactos ambientales hace que esta combinación sea sencilla, dado que se ambos resultados se expresan en valores monetarios. Esta monetización tiene la ventaja de que se pueden sumar los resultados, simplificando aún más la toma de decisiones. Sin embargo, en la propuesta planteada no se estima

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conveniente, dado que según cuál sea el objetivo de la rehabilitación y quienes sean los actores involucrados en ella, pueden tener mayor peso los factores ambientales o económicos. Por ejemplo, si se trata de una administración pública que quiere adaptar esta metodología para establecer los criterios en las ayudas de rehabilitación, un parámetro de interés puede ser conseguir los mayores ahorros ambientales. En cambio, si la rehabilitación se va a llevar a cabo en un edificio cuyos propietarios limitan el coste de inversión debido a la escasez de recursos, será este parámetro el que condicione la elección.

Hasta ahora, la forma en que se ha estudiado el comportamiento energético, ambiental y económico de la rehabilitación ha discrepado. Cuando se estudia el comportamiento energético de las medidas de rehabilitación, el análisis se ha limitado a la comparación de los ahorros energéticos debidos a las distintas soluciones (Gaterell y McEvoy, 2005a; Mata et al., 2013b; Paiho et al., 2013). Del mismo modo, cuando se estudia la rehabilitación energética desde el punto de vista económico, se busca la rentabilidad de las soluciones de rehabilitación. En este sentido, el CCV es una metodología ampliamente empleada para calcular los costes y los beneficios de la rehabilitación (Hasan et al., 2008; Byman y Jernelius, 2012; Desogus et al., 2013; Gaterell y McEvoy, 2005b; Goodacre et al., 2002).

En el ACV, tradicionalmente se han evaluado los impactos que se generan durante todo el ciclo de vida del edificio. Sin embargo, algunos autores empiezan ya a valorar los impactos evitados debido a la rehabilitación (Nemry et al., 2010; Beccali et al., 2013). Esta aproximación, que en el ámbito energético y económico está ya interiorizada, se ha querido aplicar en la optimización multicriterio planteada. Adicionalmente, y dado que generalmente las viviendas con mayores necesidades de rehabilitación se encuentran en los barrios más vulnerables, el coste de inversión es un parámetro importante en la toma de decisiones. Al mismo tiempo, y como ya se ha visto en el estado de la cuestión, a medida que se producen mayores reducciones energéticas debido a la rehabilitación, el resto de fases del ciclo de vida, y en especial la fase previa al uso del edifico, cobra mayor relevancia. Por ello, adoptar esta aproximación al estudio del comportamiento ambiental del edificio ayudaría no sólo a poder combinar los resultados ambientales con los económicos, sino también a evaluar si la rehabilitación es rentable desde el punto de vista ambiental.

Generalmente, cuando se aplica un método optimización multicriterio no existe una única solución. Marler y Arora (2004), recomiendan el método de Pareto, de acuerdo al cual, las opciones de una población considerada son óptimas si no hay una opción que mejore un objetivo sin empeorar simultáneamente al menos otro.

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El concepto se ilustra en la Figura 3.10, donde se quiere minimizar el objetico f1 (p. ej. coste de inversión) y maximizar el objetivo f2 (p. ej. ahorros de ciclo de vida). La opción D es mejor que la opción G ya que tiene un menor coste de inversión (f1(D)<f1(G)) y uno mayores ahorros de ciclo de vida (f2(D)>f2(G)). La opción D y F, en cambio, tienen los mismos ahorros de ciclo de vida (f2(D)=f2(F)), sin embargo, el punto F requiere una inversión mayor. Por consiguiente, la opción D es mejor que la opción F. Sin embargo, al comparar las opciones A y B, no se puede establecer cuál es mejor, puesto que la opción A requiere menor inversión (f1(A)<f1(B)), sin embargo, la opción B consigue mayores ahorros de ciclo de vida (f2(B)>f2(A)). Todas las soluciones que se sitúen a la derecha y debajo de otras soluciones, se excluyen con el fin de obtener la curva de Pareto.

Figura 3.10. Principio de optimización de Pareto para la minimización de un objetivo (f1) y maximización del otro (f2). Fuente: elaboración propia.

Los objetivos que se quieren alcanzar a la hora de seleccionar las medidas de rehabilitación son, por un lado, que el impacto ambiental y el coste de inversión sean mínimos, y por el otro, conseguir los máximos ahorros ambientales y económicos durante el ciclo de vida. Para poder seleccionar los escenarios de rehabilitación óptimos, se han planteado los siguientes objetivos:

o Mínima inversión ambiental (IE), máximos ahorros de ciclo de vida ambientales (LE). o Mínima inversión económica (IF), máximos ahorros de ciclo de vida económicos (LF). o Mínima inversión económica (IF), máximos ahorros de ciclo de vida ambientales (LE).

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Los resultados considerados en el análisis ambiental, son los impactos monetizados, también denominados costes ambientales. Por consiguiente, los impactos ambientales monetizados debido a las etapas de producto y rehabilitación, se denominan “inversión ambiental” en la presente investigación.