Avaliação de impacto ambiental da reutilização e reciclagem de têxteis: estudo de caso de uma empresa de valorização têxtil

Abstract

Nos últimos anos, a questão dos resíduos têxteis emergiu como um desafio significativo dentro do contexto da sustentabilidade ambiental e da gestão de resíduos. Com o aumento da produção e do consumo de têxteis em todo o mundo, os resíduos gerados ao longo do ciclo de vida desses produtos têm suscitado preocupações crescentes sobre seus impactos ambientais e socioeconômicos. Em 2017, segundo a Agência Europeia do Meio Ambiente, as compras têxteis na União Europeia (UE) geraram cerca de 654 kg de emissões de CO² por pessoa, sendo que uma das formas de reduzir essas emissões de gases de efeito de estufa é através da reutilização de peças de vestuário proporcionando esta maiores benefícios ambientais do que a reciclagem, uma vez que esta acarreta ainda o consumo de recursos e a emissão de poluentes. A valorização têxtil envolve tanto a recuperação e reutilização de resíduos têxteis, quanto a possível reinserção da peça no mercado, proporcionando uma solução sustentável para mitigar o desperdício, reduzir o consumo de recursos naturais e o impacto ambiental. Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de realizar análises estatísticas para avaliar a eficiência das rotas de recolha de resíduos têxteis, efetuadas por uma empresa do ramo de valorização têxtil em Portugal. Rotas mais eficientes implicam um menor consumo de combustíveis fósseis e, como tal, menor emissão de gases do efeito estufa para a atmosfera por kg de resíduo têxtil recolhido. Sendo assim, foram analisados dados do trabalho desenvolvido pela empresa Ultriplo, que visa à valorização dos bens recolhidos, a fim de promover a sua reutilização e contribuir para o desenvolvimento sustentável. As análises foram realizadas com foco no ano de 2021 e limitadas à zona Norte do país, devido à vasta base de dados disponível. De acordo com o estudo desenvolvido, e através da criação de uma nova base de dados a partir dos dados da empresa, realizou-se uma avaliação da eficiência das rotas, nas dimensões espacial e temporal. Esta avaliação apoiou-se em ferramentas estatísticas, nomeadamente modelos de regressão linear múltipla, através do software estatístico R. Dito isto, pode-se concluir que a modelação estatística foi de extrema importância para identificar a variável que promove uma maior eficiência, que neste caso seria a informação de “filling”, definida pelo preenchimento médio dos contentores recolhidos em cada rota. Este fator é determinante para a maior eficiência das recolhas; também foi possível constatar a sazonalidade das mesmas. Foram criados novos indicadores que permitem também analisar a eficiência das rotas, como o “peso médio por km” percorrido numa determinada saída (wheighingMedioPorKm); o “peso médio por contentor” despejado nessa saída (weighingMedioPorContentor), ; e o “preenchimento médio por contentor” despejado (fillingMedio). Como principais conclusões da análise e modelação estatística realizada, destaca-se que, por cada 10% adicionais no preenchimento total dos contentores, se espera um aumento de 14.1 kg no peso total descarregado. Curiosamente, e ao contrário do que seria expectável, concluiu-se que por cada contentor adicional numa dada rota, se espera um decréscimo de 5.92 kg no peso total descarregado. Concluiu-se ainda que, por cada 10 km adicionais percorridos, se espera um decréscimo de 2.1 kg no peso total descarregado. A título de considerações futura, sugere se a reformulação de rotas baseadas nos períodos de alta e baixa temporada, assim como a realização de simulações para verificar quão eficiente pode ser uma determinada rota. A replicação deste estudo poderia trazer resultados ainda mais concretos, visto que a análise foi realizada apenas para o ano de 2021, que pode ter tido influência da situação pandémica. Por fim, faz-se notar que a empresa Ultriplo exerce uma função essencial para a minimização dos efeitos causados pelo descarte incorreto dos resíduos têxteis, direcionando-os para um modelo de economia circular, promovendo o aumento do desenvolvimento sustentável.

In recent years, the issue of textile waste has emerged as a significant challenge within the context of environmental sustainability and waste management. With the increase in the production and consumption of textiles around the world, the waste generated throughout the life cycle of these products has raised growing concerns about their environmental and socio-economic impacts. In 2017, according to the European Environment Agency, textile purchases in the European Union (EU) generated around 654 kg of CO² emissions per person, and one of the ways to reduce these greenhouse gas emissions is through the reuse of garments, which has greater environmental benefits than recycling, since recycling also consumes resources and emits pollutants. Textile recovery involves both the recovery and reuse of textile waste and the possible reinsertion of the garment into the market, providing a sustainable solution to mitigate waste, reduce the consumption of natural resources and environmental impact. This work was developed with the aim of carrying out statistical analysis to assess the efficiency of the textile waste collection routes carried out by a textile recovery company in Portugal. More efficient routes imply lower consumption of fossil fuels and, as such, lower greenhouse gas emissions into the atmosphere per kg of textile waste collected. Data from the work carried out by the company Ultriplo was therefore analyzed, which aims to recover the goods collected in order to promote their reuse and contribute to sustainable development. The analysis was focused on the year 2021 and limited to the northern part of the country, due to the vast database available. According to the study carried out, and by creating a new database from the company's data, an assessment was made of the efficiency of the routes, in the spatial and temporal dimensions. This evaluation was based on statistical tools, namely multiple linear regression models, using the statistical software R. That said, it can be concluded that statistical modeling was extremely important in identifying the variable that promotes greater efficiency, which in this case would be the "filling" information, defined by the average filling of the containers collected on each route. This factor is decisive for the greater efficiency of collections; it was also possible to see how seasonal they are. New indicators were created that also make it possible to analyze the efficiency of the routes, such as the "average weight per km" traveled at a given exit (wheighingMedioPorKm); the "average weight per container" dumped at that exit (weighingMedioPorContainer), ; and the "average filling per container" dumped (fillingMedio). The main conclusions of the analysis and statistical modeling carried out are that, for every additional 10% in the total filling of containers, an increase of 14.1 kg is expected in the total weight unloaded. Interestingly, and contrary to what might be expected, it was concluded that for each additional container on a given route, a decrease of 5.92 kg in the total weight unloaded is expected. It was also concluded that for every additional 10 km traveled, a decrease of 2.1 kg is expected in the total weight unloaded. As future considerations, we suggest reformulating routes based on high and low season periods, as well as carrying out simulations to see how efficient a particular route can be. Replicating this study could provide even more concrete results, given that the analysis was only carried out for the year 2021, which may have been influenced by the pandemic situation. Finally, it should be noted that the Ultriplo company plays an essential role in minimizing the effects caused by the incorrect disposal of textile waste, directing it towards a circular economy model, promoting increased sustainable development.