Perspectives mondiales des plastiques

Annexe A. Cadre de modélisation

Cette annexe présente les méthodes appliquées pour fournir les projections contenues dans le présent rapport et dans la Base de données des Perspectives des plastiques de l’OCDE. Ces projections concernent, pour la période allant de 2019 à 2060, l’utilisation des plastiques, la production de déchets plastiques, la gestion des déchets plastiques et les répercussions environnementales associées. Les répercussions environnementales sont subdivisées en plusieurs catégories : (i) rejets dans l’environnement, avec le détail de la part des macroplastiques et de celle des microplastiques, (ii) rejets dans les milieux aquatiques, (iii) émissions de particules dues à l’abrasion des pneus et des freins, (v) émissions de gaz à effet de serre imputables au cycle de vie des plastiques et (vi) répercussions du cycle de vie imputables à la production et à l’élimination des plastiques.

L’annexe se compose des sections suivantes :

• Vue d’ensemble du cadre de modélisation ENV-Linkages.

• Vue d’ensemble des sources de données utilisées calibrer le module sur les plastiques.

• Modélisation de l’utilisation de plastiques dans le modèle ENV-Linkages.

• Modélisation des déchets plastiques et du destin des plastiques en fin de vie dans le modèle ENV-Linkages.

• Modélisation des rejets de plastiques dans l’environnement (Université technique du Danemark, DTU).

• Modélisation des rejets de plastiques dans les milieux aquatiques et terrestres (Université de Leeds).

• Modélisation des rejets de plastiques dans les milieux aquatiques (Laurent Lebreton).

• Modélisation des émissions de particules dans l’air résultant de l’usure des pneus et des freins (Institut norvégien pour la recherche atmosphérique, NILU).

• Modélisation des émissions de gaz à effet de serre imputables aux plastiques dans le modèle ENV-Linkages.

• Modélisation des effets d’une augmentation de la part de marché des plastiques biosourcés (modèle CGE-Box).

• Modélisation des autres répercussions sur la santé et sur l’environnement imputables au cycle de vie des plastiques (Université de Gand).

Vue d’ensemble du cadre de modélisation

La présente section fournit les détails des méthodologies employées pour préparer la base de données qui fait également partie de la Base de données des Perspectives des plastiques de l’OCDE (OECD.Stat, 2022[1]) et qui a été utilisée pour réaliser les projections. Les estimations pour l’année de référence (2019) ont été établies en s’appuyant sur les résultats du modèle d’équilibre général calculable (EGC) de l’OCDE (ENV-Linkages) (Château, Dellink et Lanzi, 2014[2]), en comblant les lacunes dans les données existantes et en procédant à des projections des répercussions environnementales. Les projections également s’appuient sur le modèle ENV-Linkages.

La modélisation des flux économiques, de l’utilisation de plastiques, des déchets plastiques et de leurs répercussions environnementales comporte différentes étapes, comme l’illustre le Graphique A ‎A.1. L’utilisation de plastiques est fonction des projections économiques sectorielles et régionales, qui en déterminent l’évolution au fil du temps. Les volumes de plastiques servent ensuite à calculer les déchets créés, compte tenu de la durée de vie des produits selon leurs différentes applications. Les déchets créés sont en outre ventilés selon le traitement auquel ils sont soumis, c’est-à-dire selon qu’ils sont recyclés (collectés en vue de leur recyclage), incinérés, enfouis, mal gérés ou qu’ils constituent des déchets sauvages (voir les définitions au chapitre 2), en tenant compte des disparités régionales. Des projections sont également réalisées pour certaines catégories de répercussions environnementales : les rejets de microplastiques et macroplastiques dans l’environnement, les rejets dans les milieux aquatiques, la création de particules due à l’usure des pneus et des freins, les émissions de gaz à effet de serre (GES), les effets d’une augmentation de la part de marché des plastiques biosourcés et d’autres répercussions du cycle de vie des plastiques sur la santé et sur l’environnement.

L’analyse fait appel à une série d’outils de modélisation. Plus particulièrement, les projections des flux économiques, des plastiques, des déchets plastiques, et des émissions de gaz à effet de serre (étapes 1 à 4) reposent sur les outils de modélisation internes de l’OCDE, alors que celles relatives aux autres répercussions environnementales sont issues de modèles externes (étape 5). La méthodologie n’est pas totalement linéaire : une partie des informations fournies à l’étape 5 par les modèles externes ont été utilisées pour calibrer les modèles ENV-Linkages aux étapes 1 à 4.

Graphique A A.1.  Étapes méthodologiques

Source : établi par les auteurs.

ENV-Linkages, le modèle d’équilibre général calculable (EGC) dynamique interne de l’OCDE, sert de base à l’estimation des activités économiques à l’origine de l’utilisation de plastiques en 2019. Il s’agit d’un modèle multisectoriel et multirégional qui établit un lien entre les activités économiques et les aspects énergétiques et environnementaux. Château, Dellink et Lanzi (2014[2]) offrent une description plus poussée du modèle. Château, Rebolledo et Dellink (2011[3]) décrivent la procédure d’élaboration du scénario de Référence, tandis que l’OCDE illustre les résultats de référence récents (2019[4]).

Le modèle est fondé sur les matrices de comptabilité sociale (MCS) de la base de données GTAP 10 (Aguiar et al., 2019[5]). Elle décrit les flux bilatéraux d’échanges, la production, la consommation et l’utilisation intermédiaire des produits et des services, en incluant le capital, le travail et les recettes fiscales et leur utilisation. 2014 constitue l’année de référence des MCS et du modèle. Afin d’obtenir des estimations pour 2019, il a donc été nécessaire de faire tourner le modèle ENV‑Linkages jusqu’à 2019 (voir Encadré A ‎A.1 pour une vue d’ensemble du fonctionnement du modèle). Pour la période 2014 à 2019, les variations économiques à court terme sont conformes à celles enregistrées dans les bases de données internationales du Département des affaires économiques de l’OCDE (OCDE, 2020[6]) et du Fonds monétaire international (2020[7]).

Encadré A ‎A.1. Le modèle ENV-Linkages

Dans le modèle ENV-Linkages, la production s’inscrit par hypothèse dans un contexte de réduction au minimum des coûts, de marchés parfaits et de technologies à rendements d’échelle constants. La technologie de production est spécifiée sous la forme de fonctions de production imbriquées à élasticité de substitution constante (CES) s’inscrivant dans une hiérarchie ramifiée. Cette structure est reproduite pour chaque extrant, bien que le paramétrage des fonctions CES puisse différer selon les secteurs. Dans ce modèle, les technologies font l’objet d’une spécification putty/semi-putty, ce qui signifie que les possibilités de substitution entre les facteurs sont censées être plus fortes avec le nouveau capital qu’avec l’ancien. À court terme, cela confère une inertie au système économique, avec peu de possibilités de substitution des intrants les plus onéreux, mais permet à plus longue échéance un ajustement relativement souple des quantités aux variations de prix. L’accumulation de capital est modélisée comme dans le modèle traditionnel de croissance économique de type néo-classique établi par Solow/Swan, où la croissance économique est censée être le fruit d’une combinaison de travail, d’accumulation de capital et de progrès technique.

La demande de consommation des ménages est le résultat d’un comportement de maximisation statique formalisé au moyen d’un « système linéaire de dépenses étendu ». Un consommateur représentatif de chaque région – qui considère les prix comme donnés – répartit de manière optimale son revenu disponible sur tout l’éventail des produits de consommation et d’épargne. L’épargne est considérée comme un bien ordinaire dans la fonction d’utilité et ne dépend donc pas de l’adoption d’un comportement prospectif par le consommateur. Dans chaque région, les administrations perçoivent différents types d’impôts pour financer les dépenses publiques. Dans l’hypothèse d’une épargne publique (ou d’un déficit public) fixe, le budget de l’État est équilibré par ajustement de l’impôt sur le revenu auquel les consommateurs sont assujettis. À chaque période, l’investissement, net de l’amortissement économique, est égal à la somme de l’épargne publique, de l’épargne des consommateurs et des flux nets de capitaux en provenance de l’étranger.

Les échanges internationaux se composent d’un ensemble de flux bilatéraux régionaux. Le modèle adopte la spécification d’Armington et suppose que les produits nationaux et les produits importés ne sont pas parfaitement substituables. En outre, les produits importés de régions différentes sont aussi imparfaitement substituables. La répartition des échanges entre les différents partenaires est donc fonction des prix relatifs à l’équilibre.

L’équilibre des marchés suppose que, d’une part, la production totale de tout bien ou service soit égale à la demande auprès des producteurs locaux, augmentée des exportations, et que, d’autre part, la demande totale soit répartie entre les demandes (finale et intermédiaire) adressées aux producteurs locaux et la demande d’importations.

Le modèle ENV-Linkages est totalement homogène du point de vue des prix et seuls comptent les prix relatifs. Tous les prix sont exprimés dans l’unité de compte du système de prix qui a été arbitrairement choisie : l’indice OCDE des prix à l’exportation des produits manufacturés. Chaque région dispose d’une balance des opérations courantes établie dans cette unité de compte.

ENV-Linkages étant un modèle récursif dynamique qui n’intègre pas de comportement prospectif, les variations des modes d’innovation induites par les prix ne s’y trouvent pas représentées. En revanche, le modèle tient compte du progrès technologique par le biais d’un ajustement annuel des différents paramètres de productivité, y compris, par exemple, l’amélioration autonome de l’efficacité énergétique et de la productivité du travail. En outre, vu que le choix des intrants est relativement plus flexible dans le cas de la production réalisée avec du nouveau capital, les technologies existantes peuvent se propager à d’autres entreprises. En conséquence, dans le cadre de modélisation EGC, les entreprises choisissent la combinaison d’intrants la moins coûteuse compte tenu de l’état actuel de la technologie. La différenciation du capital en fonction de son ancienneté permet que cette flexibilité soit plus grande à long terme qu’à brève échéance.

Source : (Château, Dellink et Lanzi, 2014[2]).

En vue de l’élaboration des présentes Perspectives, le modèle ENV-Linkages a été enrichi de manière à intégrer des données sur l’utilisation de plastiques, leurs déchets et le traitement de ces derniers. Dans le modèle ENV-Linkages, les projections relatives aux plastiques sont liées à celles de l’activité économique, et plus précisément à l’évolution de la production et de la consommation de biens dans les différents secteurs et les différentes régions.

L’agrégation sectorielle du modèle retenue pour le présent rapport est indiquée au Tableau A ‎A.1, tandis que l’agrégation régionale est présentée au Tableau A ‎A.2.

Tableau A A.1.  Agrégation sectorielle du modèle ENV-Linkages

Agriculture, pêche et sylviculture	Industries manufacturières
Riz paddy	Produits alimentaires
Blé et méteil	Textiles
Autres céréales	Produits du bois
Légumes et fruits	Produits chimiques
Oléagineux	Produits pharmaceutiques de base
Canne à sucre et betterave sucrière	Produits en caoutchouc et en matière plastique primaires
Plantes à fibres	Produits en matière plastique secondaire
Autres cultures	Pâtes, papiers et produits de l’édition
Bétail et lait cru	Minéraux non métalliques
Autres produits d’origine animale	Produits métalliques ouvrés
Pêche	Électronique
Forêts	Équipement électrique
	Véhicules automobiles
Industries non manufacturières	Autre matériel de transport
Extraction de charbon	Autres machines et outillage
Extraction de pétrole brut	Autres activités manufacturières, recyclage inclus
Extraction de gaz naturel	Sidérurgie
Autres activités extractives	Métaux non ferreux
Produits du pétrole et du charbon	Services
Distribution de gaz	Transport terrestre
Captage et distribution d’eau	Transport aérien
Construction	Transport par voie navigable
Transport et distribution d’électricité	Assurances
Production d’électricité (8 technologies)	Services marchands
Production d’électricité : nucléaire ; hydroélectrique (et géothermique) ; solaire ; éolienne ; issue de centrales au charbon ; issue de centrales au gaz ; issue de centrales au pétrole ; autre (combustibles renouvelables, déchets, etc.).	Services aux entreprises n.d.a.
	Activités immobilières
	Activités d’hébergement et de restauration
	Administration publique et défense
	Enseignement
	Santé et action sociale

Source : établi par les auteurs.

Tableau A ‎A.2.  Agrégation régionale du modèle ENV-Linkages

Macrorégions		Pays et régions du modèle ENV-Linkages	Principaux pays et territoires inclus
OCDE	OCDE Amérique	USA	États-Unis d’Amérique
		Canada	Canada
		Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	Chili, Colombie, Costa Rica, Mexique
	OCDE Europe	Pays de l’UE membres de l’OCDE	Allemagne, Autriche, Belgique, Danemark, Espagne, Estonie, Finlande, France, Grèce, Hongrie, Irlande, Italie, Lettonie, Lituanie, Luxembourg, Pays-Bas, Pologne, Portugal, République slovaque, République tchèque, Slovénie, Suède
		Pays de l’OCDE non membres de l’UE	Islande, Israël1, Norvège, Royaume-Uni, Suisse, Turquie
	OCDE Pacifique	OCDE Océanie	Australie, Nouvelle-Zélande
		OCDE Asie	Corée, Japon
Non-OCDE	Autres pays d’Amérique	Amérique latine	Pays d’Amérique latine et des Caraïbes non membres de l’OCDE
	Eurasie	Autres pays de l’UE	Bulgarie, Chypre2, Croatie, Malte, Roumanie
		Autres pays d’Eurasie	Pays européens et de la région caspienne non membres de l’OCDE, y compris la Fédération de Russie
	Moyen-Orient et Afrique	Moyen-Orient et Afrique du Nord	Algérie, Arabie saoudite, Bahreïn, Égypte, Émirats arabes unis, Iraq, Koweït, Liban, Libye, Maroc, Oman, Qatar, République arabe syrienne, République islamique d’Iran, Sahara occidental, Tunisie, Yémen
		Autres Afrique	Afrique subsaharienne
	Autres pays d’Asie	Chine	République populaire de Chine, Hong Kong (Chine)
		Inde	Inde
		Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	Autres pays d’Asie et du Pacifique non membres de l’OCDE

Source : établi par les auteurs.

Vue d’ensemble des sources de données utilisées calibrer le module sur les plastiques

Tableau A A.3.  Sources de données et méthodologies

Catégorie	Variable	Source
Production	Répartition économique des plastiques primaires et secondaires	Modèle ENV-Linkages de l’OCDE, d’après la répartition dans la base de données GTAP 10 (Aguiar et al., 2019[5]) ; utilisation d’Exiobase pour la structure des coûts (Stadler et al., 2018[8]) et des données de Grand View Research (2020[9]) pour les parts totales (tirées des données en tonnes).
	Secteur des plastiques	Projections du modèle ENV-Linkages de l’OCDE, produites en rapportant les liens entre les flux par secteur/polymère à la situation économique de référence. Les plastiques secondaires comprennent le taux de perte de recyclage tiré de la littérature (Cottom et al., 2022[10] ; Chruszcz et Reeve, 2018[11] ; Roosen et al., 2020[12] ; VinylPlus, 2019[13]).
Utilisation par région, application et polymère	Utilisation passée	Consommation mondiale, d’après Geyer, Jambeck et Law (2017[14]) pour 1950-2014. Répartition régionale, d’après les estimations du poids des déchets de Kaza et al. (2018[15]) La répartition par polymère et application par région repose sur les estimations du poids de Ryberg et al. (2019[16]) en 2015 et est constante pour 1950-2014.
	Utilisation	Pour l’année de calibrage (2015), l’utilisation des plastiques primaires par polymère et application tirés de Ryberg et al. (2019[16]) a été associée à des secteurs et régions différents dans le modèle ENV-Linkages de l’OCDE. L’utilisation de plastiques primaires est déduite de la création de déchets (calculée avec le modèle), du taux de recyclage (voir ci-dessous) et du taux de perte de recyclage tiré de la littérature (Cottom et al., 2022[10] ; Chruszcz et Reeve, 2018[11] ; Roosen et al., 2020[12] ; VinylPlus, 2019[13]). Pour les années suivantes, les projections du modèle ENV-Linkages de l’OCDE sont produites en rapportant les liens entre les flux par secteur/polymère à la situation économique de référence.
Déchets par région, application et polymère	Déchets passés	Modèle ENV-Linkages de l’OCDE, d'après la consommation historique (pour 1950-2015) et la durée de vie des produits figurant dans Geyer, Jambeck et Law (2017[14]).
	Déchets	Projections du modèle ENV-Linkages de l’OCDE, établies à partir de la durée de vie des produits figurant dans Geyer, Jambeck et Law (2017[14]).
Gestion des déchets, devenir en fin de vie	Part du recyclage	Pour 1980-2019 : sources nationales (Tableau A ‎A.5), Geyer, Jambeck et Law (2017[14]), et Kaza et al. (2018[15]). Les taux pour les déchets non municipaux solides sont supposés correspondre aux taux pour les déchets municipaux solides.
	Part de l’incinération	Pour 1980-2019 : Geyer, Jambeck et Law (2017[14]) et Kaza et al. (2018[15]) Les taux pour les déchets non municipaux solides sont supposés correspondre aux taux pour les déchets municipaux solides.
	Mise en décharge contrôlée	Régression multi-pays (résidu) fondée sur What a Waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15])(*) Les taux pour les déchets non municipaux solides sont supposés correspondre aux taux pour les déchets municipaux solides, une fois exclus les déchets sauvages.
	Part des déchets sauvages	(Jambeck et al., 2015[17]) pour la part dans les déchets municipaux solides, et zéro pour les déchets non municipaux solides.
	Part des déchets mal gérés	Régression multi-pays fondée sur Kaza et al. (2018[15]) (*) Les taux pour les déchets non municipaux solides sont supposés correspondre aux taux pour les déchets municipaux solides, une fois exclus les déchets sauvages.
Impacts sur l’environnement	Total des rejets de macroplastiques et microplastiques dans l’environnement par catégorie	D’après les projections du modèle ENV-Linkages de l’OCDE pour la consommation de plastiques, les déchets et la gestion des déchets, adapté de la méthodologie de Ryberg et al. (2019[18]) . L’estimation centrale des rejets de macroplastiques dus à la mauvaise gestion des déchets (la principale source de rejets) et égale à la moyenne entre l’estimation fournie selon la méthodologie de Ryberg et al. (2019[18]) et l’estimation fournie par l’Université de Leeds (Cottom et al., 2022[10]).
	Rejets de plastiques et accumulation dans les milieux aquatiques	D’après les projections du modèle ENV-Linkages de l’OCDE pour la gestion des déchets et les estimations des rejets de plastiques décrites ci-dessus, adapté de la méthodologie de Lebreton et Andrady (2019[19]).
	Rejets de plastiques dans l’atmosphère dus au transport terrestre	D’après les projections du modèle ENV-Linkages de l’OCDE pour le transport, adapté de la méthodologie de Evangeliou et al. (2020[20]).
	Émissions de GES sur le cycle de vie des plastiques	D’après les projections du modèle ENV-Linkages de l’OCDE pour la consommation de plastiques, les déchets et la gestion des déchets, fondées sur Zheng et Suh (2019[21]).

Note : (*) Les régressions multi-pays fondées sur la base de données What a waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15]) sont les suivantes :

a. ${waste\_pc}_i\mathrm{ }=\mathrm{ }\alpha \mathrm{ }+\mathrm{ }\beta \mathrm{ }\mathrm{*}\mathrm{ }ln\left({gdp\_pc}_i\right)\mathrm{ }+\mathrm{ }{r}_i$

b. ${inc}_i/({inc}_i+\mathrm{ }{dis}_i)\mathrm{ }=\mathrm{ }\alpha \mathrm{ }+\mathrm{ }\beta \mathrm{ }\mathrm{*}\mathrm{ }ln\left({gdp\_pc}_i\right)\mathrm{ }+\mathrm{ }{r}_i$

c. ${mis}_i/{dis}_i\mathrm{ }=\mathrm{ }\alpha \mathrm{ }+\mathrm{ }\beta \mathrm{ }\mathrm{*}\mathrm{ }ln\left({gdp\_pc}_i\right)\mathrm{ }+\mathrm{ }{oecd}_i$

où waste_pc = déchets municipaux solides par habitant, mis = mauvaise gestion des déchets, inc = déchets incinérés, dis = mauvaise gestion + mise en décharge, gdp_pc = PIB par habitant, oecd = variable muette pour les économies de l’OCDE, r = variables muettes régionales pour 15 régions d’ENV-Linkages, i = pays.

Source : établi par les auteurs.

Modélisation de l’utilisation de plastiques dans le modèle ENV-Linkages.

Volumes

Le modèle ENV-Linkages a été élargi afin d’intégrer les volumes d’utilisation de plastiques primaires et secondaires (recyclés). Les données sont exprimées en millions de tonnes métriques (Mt), et l’utilisation de plastiques est ventilée par région, par polymère et par application.

Les volumes de plastiques primaires pour 2015 reposent sur les données fournies par Ryberg et al. (2019[18])qui actualisent et développent les travaux fondateurs de Geyer, Jambeck et Law (2017[14]). Étant donné que les estimations de Ryberg et al. (2019[18]) étaient fournies soit par région et par application, soit par application et par polymère, l’hypothèse d’une homogénéité des polymères par application a été posée à des fins d’estimation de l’utilisation de plastiques primaires par région, par polymère et par application.

Les volumes de plastiques secondaires pour 2015 ont été estimés selon une méthodologie qui établit le volume des plastiques secondaires à partir de celui des déchets collectés en vue du recyclage, en tenant compte des pertes de recyclage. Les taux de perte, y compris les pertes de tri et les pertes de retraitement, ont été estimés à l’aide d’une méthodologie élaborée par l’Université de Leeds à partir d’un tour d’horizon de la littérature (voir la section suivante sur les pertes de tri et de retraitement).

Les estimations pour 2019 sont basées sur l’année 2015 et reposent sur le lien entre les volumes de plastiques en Mt et la valeur en USD des plastiques employés dans les différents secteurs, comme décrit ci-dessous. En outre, ces données sont complétées par l’utilisation de plastiques enregistrée par le passé, entre 1950 et 2014, et ce pour deux raisons. La première est qu’il faut pouvoir calculer avec précision les flux de déchets futurs, étant donné que les durées de vie des plastiques peuvent s’étendre sur des décennies. La seconde tient à la nécessité de disposer d’une base permettant de calculer les répercussions environnementales, du fait par exemple que les rejets de plastiques dans l’océan s’accumulent au fil du temps.

L’utilisation passée de plastiques au cours de la période 1950-2014 est calculée en plusieurs étapes. Tout d’abord, l’utilisation mondiale de plastiques est tirée de l’étude de Geyer, Jambeck et Law (2017[22]). La répartition régionale de l’utilisation de plastiques est ensuite établie au moyen des estimations pondérées des déchets issues d’une régression internationale des déchets municipaux solides sur le produit intérieur brut (PIB) par habitant réalisée à partir de la base de données What a Waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15]), multipliées par les parts des différentes régions dans la consommation en 2015. Enfin, pour chaque région, la ventilation par polymère et par application est supposée constante jusqu’en 2014, conformément aux estimations de Ryberg et al. (2019[18]). Cette méthodologie se heurte aux limites imposées par la disponibilité des données (et elle est donc inévitablement imparfaite), mais elle fournit des estimations de l’utilisation de plastiques par région, par polymère et par application.

Pertes de tri et de retraitement – Université de Leeds

Les déchets plastiques collectés pour être recyclés incluent presque toujours certaines matières et certains articles non plastiques. Par ailleurs, les déchets plastiques collectés sont généralement composés d’une multitude de plastiques aux caractéristiques physiques et chimiques variables. Le degré d’utilité de ces éléments, objets et fragments pour une entreprise de retraitement dépend d’un large éventail de facteurs qui influent sur la valeur des matières. En règle générale, les pays à revenu élevé mettent en œuvre des dispositifs (programmes) de collecte des matières recyclables destinés à réunir une grande masse de matières au moyen d’un système simple, accessible, et facile à comprendre pour la population. À l’inverse, dans les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire, la collecte de déchets plastiques en vue de leur recyclage est assurée par des travailleurs informels (secteur du recyclage informel) qui procèdent à une collecte sélective (picorage) des éléments et des objets dont la valeur est la plus élevée, préférant la qualité et la concentration à la quantité. Même après une collecte sélective effectuée avec soin, les articles en plastique contiennent une multitude de matières et d’objets qui s’y retrouvent volontairement ou involontairement agrégés, coincés, collés, ou qui sont entraînés avec eux, et qui doivent être retirés du plastique dominant avant qu’il puisse être la plupart du temps broyé et refondu sous pression dans une extrudeuse. Cottom et al. (2022[10]) dressent une liste des caractéristiques des déchets plastiques et de leur influence sur la valeur des matières, et donc sur leur recyclabilité. Ces données sont résumées au Tableau A ‎A.4.

Tableau A A.4.  Caractéristiques des déchets plastiques et influence sur leur tri et leur aptitude au retraitement

Caractéristiques	Exemple	Effet sur la valeur
Type de plastiques	Généralement déterminé par le polymère qui constitue la plus grande partie de la masse (le polypropylène ou le polychlorure de vinyle, par exemple).	Doit être techniquement recyclable, ce qui exclut généralement les plastiques infusibles (thermodurcissables) à l’exception de la mousse de polyuréthane qui peut être recyclée par agglomération au moyen d’adhésifs. Doit être suffisamment abondant pour justifier sur le plan économique sa récupération et son extraction d’un mélange de matières. Par exemple, il est extrêmement rare que les emballages en polystyrène ou en PVC post-consommation soient retraités dans les pays à revenu élevé du fait de leur faible abondance dans les flux de déchets municipaux.
Forme des objets	Les bouteilles sont pour une large part cylindriques, les barquettes pour la viande sont souvent rectangulaires avec une ouverture le long de l’une de leurs faces, ou des deux.	Les objets trop différents des objets dominants peuvent être difficiles à séparer (trier) par des moyens mécaniques, lesquels peuvent être calibrés pour trier certains formes recherchées.
Dimension	Les récipients d’emballage sont souvent tridimensionnels alors que les enveloppes d’emballage sont plutôt bidimensionnelles.	Le matériel de tri peut sélectionner les éléments en plastique bidimensionnels ainsi que d’autres objets bidimensionnels tels que du papier à écrire ou des journaux.
Épaisseur de la matière	L’épaisseur des objets en plastique se situe fréquemment entre quelques microns et plusieurs dizaines de millimètres.	Une matière trop fine risque de ne pas être facile à séparer des matières plus épaisses, étant donné que les machines de tri risquent de ne pas les identifier comme des éléments distincts.
Taille de l’objet ou du fragment	La taille des objets en plastique et de leurs fragments va des plus grands éléments tels que les panneaux de véhicules ou les réservoirs d’eau jusqu’à des éléments très petits tels que les cure-dents ou les joints d’étanchéité des récipients de boissons.	Les objets les plus volumineux sont parfois difficiles à stocker, à broyer ou à compresser. Ils sont plus rares et les systèmes de stockage, de transport et de tri risquent de ne pas être calibrés pour en assurer le traitement. Les plus petits objets ont parfois une moindre probabilité d’être ciblés en vue du retraitement parce qu’il faut une grande quantité de petits éléments pour atteindre une masse telle que le stockage, le transport et le retraitement soient économiquement viables. Les plus petits éléments peuvent également être difficiles à trier ou peuvent échapper aux systèmes de tri, de stockage et de transport.
Souplesse	Les films (feuilles) sont plus souples que les emballages rigides, par exemple.	Les feuilles souples sont difficiles à séparer à l’aide des machines qui utilisent souvent des jets d’air calibrés pour des éléments rigides et qui trient de ce fait avec une moins grande précision les plastiques souples de différentes tailles.
Présence conjointe dans un assemblage	Le type de plastique dominant ou ciblé peut être présent conjointement avec d’autres éléments, objets ou matières plastiques ou non plastiques dans un assemblage ou dans une matière composite (parfois dits « multimatières »).	Si les composantes ou les éléments ne sont pas aisément séparables, l’objet tout entier peut être rejeté : Il est techniquement difficile de séparer le polyéthylène des cartons d’aliments et de boissons en assurant une qualité suffisante pour que le retraitement soit commercialement viable. Les entreprises de retraitement des déchets d’emballage en plastique ont une grande expérience du retrait des étiquettes et des dispositifs de fermeture des bouteilles de boissons.
Résidus d’une utilisation antérieure	Les résidus de denrées alimentaires ou de boissons sont fréquents dans les plastiques d’emballage. En particulier, les plastiques souples ont une surface importante et d’une attraction statique élevée qui aboutit parfois à une forte contamination de surface par des résidus.	Les entreprises de retraitement s’attendent à trouver des résidus d’aliments dans les emballages alimentaires, mais leur retrait leur impose des coûts et des efforts supplémentaires (utilisation d’agents tensioactifs et d’eau chaude, par exemple), ce qui en réduit l’intérêt économique pour ces entreprises. Certains contaminants critiques peuvent se propager à tout un lot, entraînant son rejet ou des coûts de décontamination très élevés.
Résidus des opérations de manutention, de tri et de collecte pêle-mêle	La collecte d’un flux unique de déchets fait que d’autres matières sont conjointement présentes avec le plastique. Les matières récupérées dans des décharges sauvages ou contrôlées, présenteront vraisemblablement une forte contamination de surface et pourraient également comporter des éléments et des objets collés à l’élément en plastique ou entraînés avec lui.	Ces types de résidus pourraient être de composition inconnue. Le risque que ces substances ou ces matières se retrouvent dans le produit secondaire pourrait empêcher son utilisation et en réduire ce faisant la valeur potentielle.

Source : d’après Cottom et al. (2022[10]).

Le plus souvent, on ne dispose pas de données robustes et généralisables sur les taux de perte aux stades du tri et du retraitement des déchets plastiques collectés pour être recyclés. Hestin, Faninger et Milios (2015[23]) ont proposé les chiffres de 18 % et 30 % pour le tri et le retraitement, respectivement, sur la base d’une enquête auprès des entreprises européennes de retraitement. Cependant, la nature de cette enquête n’était pas précisée et il se peut que les matières et les objets plastiques et non plastiques aient été comptabilitsés parallèlement aux pertes de plastique. Le modèle ENV-Linkages ne s’intéresse qu’aux plastiques, de sorte que les données sur les matières non plastiques ont été soustraites de cette composante du modèle.

L’Université de Leeds a élaboré un modèle théorique basé sur la valeur des matières et applicable aux déchets plastiques collectés pour être recyclés dans les pays à revenu élevé et dans les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire. Étant donné que les systèmes de collecte et de tri sont extrêmement variables à l’échelle mondiale, ces deux grands groupes ont été retenus du fait que les pays à revenu élevé mettent largement en œuvre la collecte d’un flux unique de déchets secs à recycler ou une collecte conjointe des déchets plastiques mélangés et des emballages métalliques. À l’inverse, dans les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire, la collecte de déchets plastiques en vue de leur recyclage est largement assurée par le secteur du recyclage informel, dont les acteurs procèdent à une collecte sélective des matières et présentent des taux de pertes bien moins élevés.

Pour estimer les pertes de recyclage dans le cas des déchets d’emballage collectés dans les pays à revenu élevé en vue d’être recyclés, on s’est appuyé sur une série de données présentant une moyenne pondérée de tous les types de systèmes de collecte sur l’ensemble du territoire du Royaume-Uni (Chruszcz et Reeve, 2018[24]). Pour le PEBD, il a été procédé à une approximation sur la base des données dont font état Lau et al. (2020[25]) (modèle P₂O). La raison est que ce polymère est principalement utilisé dans les emballages sous forme de film souple. Bien que le PEBD soit habituellement collecté pour être recyclé, il ne fait presque jamais l’objet d’un retraitement dans les pays à revenu élevé lorsqu’il est issu des déchets ménagers post-consommation du fait des problèmes de contamination de surface et de sélection qui sont décrits au Tableau A ‎A.5. D’autre part, le PEBD post-consommation provenant de sources commerciales est habituellement recyclé dans les pays à revenu élevé étant donné qu’il est facile à collecter de manière sélective et séparée et qu’il peut être extrudé à sec, souvent sans nécessiter d’importantes opérations de nettoyage. Il s’ensuit un faible taux de perte. On a utilisé les hypothèses formulées par Lau et al. (2020[25]) pour déterminer la proportion de la matière issue de sources commerciales/institutionnelles par rapport à celle de source ménagère.

Une certaine probabilité que les déchets plastiques soient sélectionnés au stade du tri, compte tenu de la valeur de la matière, a été associée à chacun des types d’emballages et de plastiques, comme indiqué au Tableau A ‎A.6 et au Tableau A ‎A.7. Ces différentes probabilités ont été estimées à l’aide des données sur les coûts synthétisées par SystemiQ et par The Pew Charitable Trust (2020[26]), sur les impératifs de recyclabilité décrits par Recoup (2019[27]) et sur les données sur la matière effectivement recyclée dont font état Antonopoulos, Faraca et Tonini (2021[28]) ainsi que Plastics Recyclers Europe (2020[29]). De manière générale, il a été considéré que le PEHD, le PET et le PEBD ont une probabilité de 100 % d’être sélectionnés en vue de leur retraitement dans les installations de valorisation des matériaux, alors que cette probabilité est de 0 % dans le cas du PVC et du PS. Les constatations sont plus claires pour le PVC, mais Antonopoulos, Faraca et Tonini (2021[28]) signalent qu’une partie du PS post-consommation est sélectionnée en vue du retraitement en Europe. Cependant, d’après Plastics Recyclers Europe (2020[29]), il s’agit de quantités réduites et inhabituelles, et il est vraisemblable qu’elles ne concernent pas la matière post-consommation. La probabilité a été fixée à zéro dans le cas des emballages, mais une probabilité globale de 98,5 % a été retenue de manière à tenir compte des quelques rares cas de retraitement de la matière utilisée à d’autres fins que l’emballage.

Les taux de perte au stade du retraitement ont été estimés de manière approximative à l’aide des données sur la teneur en plastique tirées de Roosen et al. (2020[12]); la matière non plastique rapportée a été exclue et les masses relatives ont été normalisées.

Il a été supposé que les pays à revenu élevé disposent de systèmes de collecte formels, et que les emballages plastiques dont il est question ici subissent un certain taux de perte au stade du tri comme à celui du retraitement. Dans les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire, la collecte est par hypothèse assurée de manière informelle, c’est pourquoi les taux de perte ne sont censés être observés qu’au stade du retraitement, puisque les acteurs informels procèdent à une collecte sélective.

Les hypothèses concernant les applications hors emballage reposent pour une large part sur les estimations réalisées par l’équipe d’experts du projet, faute de données publiées permettant de les étayer. Les produits de consommation et institutionnels sont supposés être identiques à ceux destinés à l’emballage, sauf dans le cas du PVC, qui fait l’objet d’un certain recyclage d’après les données de VinylPlus (2019[31]). Pour les textiles (fibres), faute d’autres données robustes, une estimation de 20 % provenant de la modélisation financière réalisée par Thompson et al. (2012[32]) a été utilisée. Les lecteurs doivent noter que ce taux de perte est une approximation partant de l’hypothèse que les textiles post-consommation sont recyclés en fibres effilochées et/ou en bourre (rembourrage) et ne sont pas des éléments « réutilisés », ceux-ci n’entrant pas dans le champ de la présente étude.

Tableau A A.5.  Hypothèses utilisées pour déterminer les taux de perte pour les déchets d’emballages plastiques collectés pour être recyclés

Élément en plastique1	Type de plastique par polymère dominant1	Composition pondérée1	Pays à revenu élevé			Pays à faible revenu et revenu intermédiaire
			Probabilité d’être rejeté avant retraitement2	Taux de perte au stade du retraitement ajusté pour tenir compte de la freinte3	Pertes nettes après tri et retraitement4	Probabilité d’être rejeté avant retraitement2	Taux de perte au stade du retraitement ajusté pour tenir compte de la freinte3	Pertes nettes après tri et retraitement4
Film sacs de recyclage des AL	PEBD	2,9	100	0,00	2,90	25	1,00	0,75
FILM Autres films	PEBD	11,2	100	0,00	11,20	25	1,00	2,88
FILM Sacs de transport	PEBD	1,5	100	0,00	1,50	25	1,00	0,39
B PET NATUREL	PET	26,4	0	13,45	3,55	0	13,45	3,55
B PET JAZZ	PET	3,1	0	13,45	0,42	0	13,45	0,42
B PEHD Bouteilles de lait	PEHD	13,2	0	15,93	2,10	0	15,93	2,10
B PEHD Toutes bouteilles sauf celles de lait	PEHD	7,7	0	15,93	1,23	0	15,93	1,23
B PVC TOTAL	PVC	0	100	0,00	0,00	100	0,00	0,00
B PP TOTAL	PP	0,4	50	21,31	0,24	0	21,31	0,09
Emballages PET NATUREL	PET	10,3	0	14,63	1,51	0	14,63	1,51
Emballages PET JAZZ	PET	0,5	0	14,63	0,07	0	14,63	0,07
Emballages PEHD NATUREL	PEHD	0,1	100	0,00	0,10	0	14,63	0,01
Emballages PEHD JAZZ	PEHD	0,6	100	0,00	0,60	0	14,63	0,09
Emballages PVC TOTAL	PVC	0,1	100	0,00	0,10	100	0	0,10
Emballages PP NATUREL	PP	4,4	100	0,00	4,40	0	2,08	0,09
Emballages PP JAZZ	PP	5,3	100	0,00	5,30	0	2,08	0,11
Emballages PS TOTAL	PS	1,5	100	0,00	1,50	100	0	1,50
Emballages PSE TOTAL	PSE	0,4	100	0,00	0,40	100	0	0,40
PET noir	PET	1,9	100	0,00	1,90	100	0	1,90
PP noir	PP	0,6	100	0,00	0,60	100	0	0,60
Autres noirs	Mélange	1,1	100	0,00	1,10	100	0	1,10
Autres	Mélange	0,2	100	0,00	0,20	100	0	0,20
Non identifié	Mélange	1,9	100	0,00	1,90	100	0	1,90
Plastiques hors emballages	Mélange	4,4	100	0,00	4,40	100	0	4,40

1. (Chruszcz et Reeve, 2018[24]).

2. Hypothèses reposant sur la valeur des polymères d’après SYSTEMIQ et The Pew Charitable Trust (2020[26]), sur la recyclabilité indiquée par Recoup (2019[27]), ainsi que sur les matières qui ont été recyclées, selon Antonopoulos, Faraca et Tonini (2021[28]) et Plastics Recyclers Europe (2020[29]).

3. (Roosen et al., 2020[12]).

4. Calculé.

Tableau A A.6.  Taux de perte moyens par type de plastiques et par application pour les pays à revenu élevé et les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire (DMS)

Type de plastique par polymère dominant	Produits de consommation et Institutionnels			Équipements électriques/électroniques			Emballages1			Secteur du textile – habillement			Secteur du textile – autres			Total (t y-1)
	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)
Fibres										0,17	20,04	20,04	0,10	20,04	10,0	0,27
PEHD										0,2	20,04	20,04	0,1	20,04	10,0	0,3
PEBD, PEBDL	1,9	18,7	15,9	0,2	95,0	40,0	11,8	18,72	15,92							13,9
Autres	1,4	79,0	80,5	0,2	100,0	50,0	6,9	79,0	80,5							8,5
PET	0,0	98,0	98,0	0,0	100,0	50,0	0,0	98,0	98,0							0,1
PP							9,6	17,6	17,6							9,6
PS	2,8	98,5	8,3	0,6	95,0	40,0	6,8	98,5	8,3							10,2
PUR	0,4	100,0	100,0	0,1	100,0	100,0	0,5	100,0	100,0							0,9
PVC	0,2	40,03	10,03	0,1	100,03	100,03	0,0	100,03	100,03							0,2

Source : Cottom et al. (2022[10]).

Tableau A A.7.  Taux de perte moyens par type de plastiques et par application pour les pays à revenu élevé et les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire (hors DMS)

Type de plastique par polymère dominant	Bâtiment et travaux publics			Produits industriels/machines			Autres			Transports – autres			Total (t y-1)
	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)	Masse (t y-1)	Taux de perte PRE (%)	Taux de perte PFRRI (%)
Fibres							0,1	100,0	100,0	0,0	100,0	100,0	0,1
PEHD	1,0	20,0	5,0	0,1	20,0	5,0	1,1	20,0	5,0	0,6	98,0	90,0	2,9
PEBD, PEBDL	0,1	2,0	2,0	0,1	2,0	2,0	0,7	2,0	2,0	0,1	98,0	90,0	1,0
Autres	0,0	100,0	100,0				0,2	100,0	100,0	0,1	100,0	100,0	0,4
PP	0,2	20,0	5,0	0,1	20,0	5,0				1,2	100,0	100,0	1,5
PS	0,1	100,0	100,0				0,1	100,0	100,0				0,2
PUR	0,1	40,0	10,0	0,0	40,0	10,0	0,4	40,0	10,0	0,2	100,0	100,0	0,6
PVC	0,6	18,73	18,73				0,4	18,73	18,73	0,1	100,03	100,03	1,1

1. Estimation calculée d’après Chruszcz et Reeve (2018[24]) et Roosen et al. (2020[12]).

2. Estimation calculée d’après Lau et al. (2020[25]).

3. Valeur approchée sur la base des données fournies par VinylPlus (2019).

4. Thompson Willis et Morley (2012[32]).

Source : estimations de l’équipe du projet, sauf information contraire dans les notes.

Par souci de simplicité, il a été supposé que les régions OE6, O22, USA et CAN possèdent des systèmes de collecte formels alors que, dans toutes les autres régions, la collecte en vue du recyclage est principalement assurée de manière informelle. La République populaire de Chine (ci-après la « Chine ») fait exception, cette région étant en partie passée d’une collecte informelle à une collecte formelle en vue du recyclage. Faute de données robustes sur le secteur du recyclage informel, on est parti de l’hypothèse, pour cet élément du modèle, que le rapport entre les parts respectives de la collecte en vue du recyclage informelle/formelle est de 70/30. Le Tableau A ‎A.8 présente le résultat des calculs techniques. Les taux de perte pour le PS et pour la catégorie « autres » ont été abaissés à 72,3 %, le deuxième taux le plus élevé tous polymères confondus, afin de tenir compte du fait que ces polymères sont parfois recyclés, bien qu’en faible quantité. Par ailleurs, pour tenir compte du fait qu’une grande part du recyclage du PET est plutôt un décyclage du PET par sa transformation en fibres, la modélisation suppose que 35 % du PET recyclé est transformé en fibres.

Tableau A A.8.  Taux de perte moyens par type de plastiques et par région de l’OCDE pour les DMS et les autres déchets, considérés conjointement

Région	PEHD	PEBD, PEBDL	Autres	PP	PS	PUR	PVC	Fibres	PET	Moyenne
USA	23,7	71,4	99,8	96,1	100	58,1	47,8	35	17,6	51,8
Canada	23,6	71,5	99,8	96,2	100	58,1	48,3	34,9	17,6	51,9
Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	16,7	70,8	95,2	18,1	100	30,8	52,9	42,2	17,6	31,3
Pays de l’UE membres de l’OCDE	22,6	69,9	99,8	93,8	100	54	38,2	41,7	17,6	49,7
Pays de l’OCDE non membres de l’UE	22,2	70,9	99,8	95,1	100	54	42,2	41,1	17,6	50,2
OCDE Océanie	19,1	76,4	98,7	23,2	100	46,9	53,7	19,1	17,6	33,3
OCDE Asie	21,2	72	99,8	94,9	100	51,8	39,9	33,3	17,6	49,6
Amérique latine	16,6	71,6	95,2	16,7	100	30,1	59,8	41,4	17,6	31,1
Autres pays de l’UE	21,1	74	97,3	30,2	100	51	51,9	35,2	17,6	35,8
Autres pays d’Eurasie	21,1	74,3	97,2	29,4	100	50,8	56,5	34,4	17,6	35,9
Moyen-Orient et Afrique du Nord	17,7	73,3	95,9	20,2	100	37,2	52,6	33,2	17,6	32,4
Autres Afrique	16,5	71,9	95,5	15,9	100	29,3	61,1	44,4	17,6	31
Chine	18,5	73,9	97	41,4	100	40,7	63,3	31,8	17,6	37,7
Inde	17,2	76	96,1	16,1	100	35,2	69,2	20,2	17,6	31,9
Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	19,2	75	96,6	23,1	100	45,7	67	27,3	17,6	33,7
Moyenne	20,3	72,3	98,1	59,8	100,0	47,2	48,9	34,1	17,6	42,1

Source : estimations de l’équipe du projet.

Flux économiques

Le modèle ENV-Linkages a été modifié de manière à tenir compte de la production de plastiques primaires et secondaires. Dans la base de données initiale sur laquelle repose le modèle – la base de données GTAP 10 (Aguiar et al., 2019[5]) – la production de plastiques primaires et celle de plastiques secondaires sont intégrées dans un même secteur (Produits en caoutchouc et en matière plastique), la présente étude a amélioré la représentation des plastiques afin de pouvoir distinguer deux technologies, l’une produisant des plastiques primaires alors que l’autre produit des plastiques secondaires.

Tout comme les centrales au charbon et les centrales au gaz, qui fournissent un même produit (l’électricité), ces deux technologies produisent des plastiques similaires, avec une élasticité de substitution de deux. La production de plastiques a dès lors été ventilée à l’aide de deux sources de données. Tout d’abord, les parts totales dans la production de plastiques primaires et secondaires ont été établies à partir des volumes en tonnes précédemment décrits (Ryberg et al. (2019[18]) pour les plastiques primaires et estimations des auteurs pour les plastiques secondaires). Le Tableau A ‎A.9 décrit la part de la technologie de production de plastiques secondaires telle qu’elle a été calculée. En outre, la base de données Exiobase 3 (Stadler et al., 2018[8]) a été utilisée pour adapter les structures de coûts. La principale différence tient aux intrants matériels mis en œuvre : la technologie primaire fait appel à des combustibles fossiles, alors que la technologie secondaire utilise des intrants issus de l’industrie chimique.

Tableau A A.9.  Part de la technologie de production secondaire

	Région	Part de la technologie secondaire en 2015 (en tonnes)
OCDE Amérique	USA	3,9%
	Canada	4,8%
	Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	8,3%
OCDE Europe	Pays de l’UE membres de l’OCDE	9,5%
	Pays de l’OCDE non membres de l’UE	6,1%
OCDE Asie	OCDE Pacifique	5,6%
	OCDE Océanie	2,8%
Autres pays d’Amérique	Amérique latine	9,6%
Eurasie	Autres pays de l’UE	5,2%
	Autres pays d’Eurasie	3,6%
Moyen-Orient et Afrique	Moyen-Orient et Afrique du Nord	3,6%
	Autres Afrique	5,9%
Autres pays d’Asie	Chine	10,1%
	Inde	7,0%
	Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	5,0%

Source : calculs des auteurs d’après Ryberg et al. (2019[18]) pour les plastiques primaires et Grand View Research (2020[9]) pour les plastiques secondaires.

Lien entre les volumes et les flux économiques

Pour modéliser l’utilisation de plastiques dans ENV-Linkages, les données sur les volumes de plastiques par application et par polymère ont été mises en relation avec la structure de production sectorielle détaillée du modèle et avec la base de données GTAP qui en constitue le soubassement. Cette opération a été effectuée pour 14 catégories de polymères (Tableau A ‎A.10).

Tableau A A.10.  La large gamme de polymères permet une multitude d'applications des plastiques.

Polymère	Abréviation	Exemples d’utilisation
Polypropylène	PP	Emballage alimentaire, pièces automobiles
Polyéthylène basse densité	PEBD	Sacs réutilisables, film d’emballage alimentaire
Polyéthylène haute densité	PEHD	Jouets, flacons de shampooing, tuyaux
Polychlorure de vinyle	PVC	Châssis de fenêtre, revêtements de sol, tuyaux, isolation de câbles
Polystyrène	PS	Emballage alimentaire, isolation, matériel électronique
Téréphtalate de polyéthylène	PET	Bouteilles pour boisson
Polyuréthane	PUR	Isolation, matelas
ABS, élastomères, plastiques biosourcés, PBT, PC, PMMA, PTFE…	Autres	Pneus, emballage, électronique, automobile…
Fibres constituées de différents polymères	Fibres	Utilisées pour les textiles, mais aussi dans de nombreux autres secteurs

Note : « ABS » désigne l’acrylonitrile butadiène styrène, « PBT » le polytéréphtalate de butylène, « PC » le polycarbonate, « PMMA » le polyméthacrylate de méthyle (également connu sous le nom de plexiglas) et « PFTE » le polytétrafluoroéthylène.

Deux grandes sources de données (sur les volumes et les flux économiques précédemment décrits) ont été utilisées et mises en cohérence : (1) la production et la consommation de plastiques par secteur économique de la base de données GTAP10, adaptées en tenant compte d’une technologie de production primaire et secondaire, en valeurs monétaires, et (2) les flux régionaux d’un éventail de polymères plastiques et les flux de plastiques par application, exprimés en tonnes. Le Tableau A ‎A.11 présente une cartographie synthétique des secteurs économiques et des applications des plastiques. Les valeurs initiales utilisées pour cette cartographie sont calibrées à l’aide des données de (Ryberg et al., 2019[18]), la répartition des polymères par application à l’échelle mondiale étant combinée avec la répartition de l’utilisation totale de plastiques par région et par application. La répartition des polymères a été tirée des moyennes mondiales et appliquée aux diverses régions en tenant compte des structures économiques particulières de chacune d’elles.

Sur la base de la situation initiale en 2014, il est procédé à une projection de l’utilisation de plastiques primaires en suivant les flux de « plastiques » dans les différents secteurs de demande correspondants à partir des valeurs initiales, conformément à la méthodologie établie pour la publication de l’OCDE intitulée Global Material Resources Outlook (OCDE, 2019[4]). Le modèle tient notamment compte d’une série de chaînes de valeur des plastiques qui vont depuis la production initiale jusqu’à la demande finale et sont en tout ou partie fonction de la structure particulière de chaque économie régionale. La base de chacune de ces chaînes est constituée de matières premières allant depuis le « pétrole » ou la « biomasse » jusqu’aux « produits chimiques », qui servent ensuite à produire des « plastiques » utilisés en tant que biens intermédiaires ou par des secteurs tels que ceux des produits alimentaires, des appareils électroménagers, des véhicules automobiles ou de la construction, avant d’atteindre la demande finale. L’hypothèse sous-jacente est que le coefficient (tonne/USD par polymères, par application, par région) qui relie les flux monétaires aux flux physiques (en tonnes) est tenu constant. La production de plastiques est alors fonction de ces demandes, compte tenu des flux d’échanges et de l’utilisation de plastiques.

La projection de l’utilisation de plastiques et la distinction entre les plastiques primaires et secondaires destinés à répondre à la demande sont effectuées en trois étapes (dans le scénario de référence). Premièrement, la demande totale d’utilisation de plastiques est estimée en fonction de l’évolution de la demande de matières plastiques (produites par les technologies primaire et secondaire). Deuxièmement, les matières collectées et triées (également appelées « débris de plastique ») étant en règle générale totalement utilisées pour produire des plastiques secondaires – après correction pour tenir compte des taux de perte (voir la section de l’annexe portant sur les pertes de tri et de retraitement) –, le volume en tonnes des plastiques secondaires est fonction de la croissance du secteur secondaire dans les projections du modèle ENV-Linkages. Troisièmement, les volumes de production de plastiques primaires sont calculés en faisant la différence entre les deux valeurs précédentes. Cela est cohérent avec la dépendance de la demande de matières plastiques vis-à-vis de la croissance des technologies primaire et secondaire, ainsi la demande totale de plastiques est satisfaite.

Tableau A A.11.  Cartographie de l’utilisation des plastiques par application dans différents secteurs économiques

Secteur d’intrants	Applications	Secteurs d’extrants	Polymères*
Plastiques	Bâtiment et travaux publics	Construction	ABS, ASA, SAN ; bioplastiques ; PEHD ; PEBD, PEBDL ; PP ; PS ; PUR ; PVC ; autres
	Produits de consommation et institutionnels	Activités d’hébergement et de restauration ; transport aérien ; éducation ; santé ; assurances ; bois d’œuvre ; minéraux non métalliques ; services aux entreprises ; autres activités manufacturières ; services publics ; transport terrestre ; pâtes, papiers et produits de l’édition ; immobilier ; textiles ; transport par voie navigable	ABS, ASA, SAN ; bioplastiques ; PEHD ; PEBD, PEBDL ; PP ; PS ; PUR ; PVC ; autres
	Équipements électriques/électroniques	Équipements électriques/électroniques	ABS, ASA, SAN ; bioplastiques ; PEHD ; PEBD, PEBDL ; PP ; PS ; PUR ; PVC ; autres
	Produits industriels/machines	Produits métalliques ouvrés ; sidérurgie ; métaux non ferreux ; machines et outillage	PEHD ; PEBD, PEBDL ; PP ; PUR
	Emballages	Produits alimentaires ; produits chimiques	Bioplastiques ; PEHD ; PEBD, PEBDL ; PET ; PP ; PS ; PUR ; PVC ; autres
	Produits de soins personnels	Produits chimiques	PEHD ; PET
	Transports – autres	Véhicules automobiles ; services publics ; autre matériel de transport	ABS, ASA, SAN ; bioplastiques ; fibres ; PEHD ; PEBD, PEBDL ; PP ; PUR ; PVC ; autres
	Autres	Autres secteurs	Autres
Produits chimiques	Revêtements marins	Autres activités manufacturières, autre matériel de transport	Revêtements marins
	Marquages routiers	Construction	Marquages routiers
	Secteur du textile – habillement	Textiles	Bioplastiques ; fibres
	Secteur du textile – autres	Textiles	Fibres
	Transports – pneus	Plastiques	Élastomères (pneus)

*Voir le Tableau A ‎A.10 pour les abréviations et des exemples d’utilisation de ces polymères.

Source : modèle ENV-Linkages de l’OCDE.

Modélisation des déchets plastiques et du destin des plastiques en fin de vie dans le modèle ENV-Linkages

Les déchets plastiques sont calculés en mettant en relation l’utilisation de plastiques et la distribution de leurs durées de vie selon les différents produits. En particulier, ces déchets sont calculés en fonction de l’utilisation de plastiques (en volume), conformément à Geyer, Jambeck et Law (2017[22]), à l’aide d’une méthodologie reposant sur la distribution des durées de vie1, l’hypothèse d’une homogénéité à l’échelle mondiale étant posée2.

Les déchets plastiques des différentes applications sont regroupés en trois grandes catégories : Déchets municipaux solides (DMS), Autres, et Marquages et microbilles. Les DMS incluent les emballages, les produits de consommation et institutionnels, les équipements électriques/électroniques et les textiles. La catégorie « Autres » intègre les déchets qui ne relèvent pas des DMS, c’est-à-dire pour l’essentiel les déchets engendrés par les applications industrielles (notamment dans les secteurs du bâtiment et des travaux publics, des produits industriels et des machines, et dans celui des transports). Les marquages et microbilles englobent les revêtements marins, les marquages routiers et les produits de soins personnels.

Destins en fin de vie

Les déchets plastiques sont répartis entre différents flux de gestion des déchets (selon leur destin en fin de vie) grâce à l’application de parts en fin de vie variables selon les pays, les polymères et les catégories de déchets. Les déchets plastiques qui relèvent des catégories « DMS » et « Autres » peuvent être (i) recyclés, (ii) incinérés ou (iii) mis au rebut. Dans ce dernier cas, on distingue en outre les déchets selon qu’ils sont mis en décharge contrôlée, mal gérés ou qu'ils constituent, dans le cas des DMS, des déchets sauvages3. Les déchets sauvages sont présentés avec les déchets mal gérés. Ils représentent, par postulat, une part constante des déchets municipaux solides, conformément à l’hypothèse formulée par Jambeck et al. (2015[17]). Les marquages et microbilles forment un flux de déchets très restreint (par sa masse) qui est supposé échapper à toute gestion et aboutir directement dans l’environnement.

Les sources dont sont issues les parts des différents destins en fin de vie pour l’année de référence, 2019, sont variables selon les régions. Les parts du recyclage des plastiques (définies ici par la proportion des matières collectées en vue de leur recyclage) sont fixées de manière exogène en s’appuyant sur diverses sources, principalement nationales (Tableau A ‎A.12). On notera que, pour l’Union européenne (UE), le taux de recyclage rapporté par Plastics Europe (2020[33]) a été ajusté afin que les taux de recyclage pour chaque polymère soient compatibles avec les taux de recyclage des emballages plastiques dans l’UE. Pour la Chine, le taux de recyclage officiel de 2017 a été utilisé (Ministère du Commerce (Chine), 2019[34]). Les taux de recyclage pour d’autres régions hors OCDE se sont appuyés sur des estimations du taux de recyclage des DMS tirées de What a Waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15]) et de consultations d’experts. Pour les régions Moyen-Orient et Afrique du Nord, Autres Afrique, Autres pays d’Eurasie et Amérique latine, les projections ont été ajustées pour tenir compte du recyclage informel qui n’est pas rapporté mais qui, en général, récupère des flux à haute valeur comme le PEHD et les bouteilles en PET.

Les parts du recyclage sont ensuite ventilées entre les polymères en multipliant les parts du recyclage des plastiques par des coefficients tenant compte de la recyclabilité et de la valeur des différents polymères, tels qu’ils ont été établis après consultation des experts, et en veillant à ce que les estimations des volumes recyclés ne soient pas supérieures aux capacités de recyclage disponibles. De manière générale, le PET et le PEHD sont supposés présenter les taux de recyclage les plus élevés, devant le PEBD, le PP et le PVC (pour le secteur de la construction). Le PUR, les fibres, les élastomères, les bioplastiques, les revêtements marins et les marquages routiers ne sont pas recyclés, tandis que seule une très petite partie du PS, de l’ABS, de l’ASA, du SAN et des autres polymères peut être recyclée.

Tableau A A.12.  Sources de données pour les taux de recyclage des plastiques dans l’année de référence

Région	Taux de recyclage : sources et hypothèses
USA	Agence pour la protection de l’environnement des États-Unis (EPA) (2020[35] ; 2020[36])
Canada	Environnement et changement climatique Canada (2019[37]) *
Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	D’après SEMARNAT (2020[38]) et FCH (2021[39])
Pays de l’UE membres de l’OCDE	Les taux de recyclage des différents polymères ont été déterminés d’après l’avis des experts avant d’être appliqués aux volumes de polymères collectés en vue de leur recyclage dans le modèle ENV-Linkages**.
Autres pays de l’UE
Pays de l’OCDE non membres de l’UE	Sur la base des données relatives à l’UE ajustées en fonction de la proportion du taux de recyclage des DMS de la région par rapport au taux de recyclage des DMS de l’UE d’après What a Waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15])
OCDE Asie	Institut de gestion des déchets plastiques (2019[40]) et avis d’experts pour évaluer les taux de recyclage des plastiques en Corée
OCDE Océanie	Gouvernement australien (2020[41]) ***
Amérique latine	Sur la base de la catégorie « Autres OCDE Amérique », ajustée pour tenir compte d’un secteur informel plus développé
Autres pays d’Eurasie	What a Waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15])
Moyen-Orient et Afrique du Nord	What a Waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15])
Autres Afrique	What a Waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15])
Chine	Rapport du ministère du Commerce sur le développement de l’industrie chinoise du recyclage (2013-2018) (2019[34])
Inde	Central Pollution Control Board (2019[42]) et ONUDI (2020[43])
Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	What a Waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15])

* Un rapport actualisé est disponible : (Statistique Canada, 2022[44]).

** Pour l’UE, le taux de recyclage calculé pour l’ensemble des plastiques a été comparé avec les chiffres présentés par Plastics Europe (2020[33]). Dans le modèle ENV-Linkages, la quantité totale des plastiques collectés en vue de leur recyclage est légèrement supérieure (le numérateur du taux de recyclage), alors que la quantité de plastiques prise en compte pour le calcul est sensiblement plus élevée (le dénominateur : les fibres et d’autres plastiques qui ne sont que rarement recyclés sont inclus dans l’ensemble des plastiques). En conséquence, le taux de recyclage global des plastiques dans ENV-Linkages est plus bas que celui de Plastics Europe (2020[33]).

*** Un rapport actualisé est disponible : Gouvernement australien (2021[45]).

Pour tenir compte des activités de recyclage informel non déclarées (qui entraînent une sous-évaluation des taux de recyclage des plastiques) ou d’un excès d’optimisme dans les taux de recyclage déclarés, tous les taux de recyclage déclarés ont été vérifiés, ajustés et validés par des consultations auprès d’experts et par une modélisation réalisée par Ed Cook, Josh Cottom et Costas Velis de l’Université de Leeds.

Le recours à l’incinération en tant que mode de traitement des déchets dépend de chaque pays et il est fonction de facteurs historiques et des densités démographiques locales. La part des déchets plastiques incinérés est étroitement liée à la part de l’ensemble des déchets solides qui est incinérée. Par conséquent, les parts de l’incinération sont fixées de telle sorte que le rapport entre la part de l’incinération et la part du non-recyclage soit égal à ce même rapport pour l’ensemble des DMS dans la base de données What a waste 2.0 (Kaza et al., 2018[15]). Par ailleurs, les mêmes parts d’incinération s’appliquent dans le cas des déchets plastiques n’entrant pas dans les DMS, autrement dit pour la catégorie des « Autres » déchets.

La part des déchets mis au rebut est quant à elle égale au solde, l’hypothèse que 2 % des DMS sont à tout moment constitués de déchets sauvages étant posée, afin de tenir compte des pertes potentielles dans l’environnement non comptabilisées (Jambeck et al., 2015[17]). La part mise au rebut est ensuite subdivisée en deux catégories selon que les déchets sont mis en décharge contrôlée ou qu’ils sont mal gérés. Dans cette analyse, pour les pays à revenu élevé et à revenu intermédiaire de la tranche supérieure, la mauvaise gestion des déchets recouvre leur mise en décharge brute et leur traitement par des moyens non pris en compte, alors que pour les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire de la tranche inférieure la mise en décharge dans des conditions non spécifiées, le déversement dans les cours d’eau, ainsi que d’autres catégories sont également prises en considération en s’appuyant sur les données nationales relatives aux DMS (Kaza et al., 2018[15]), tout comme sur les hypothèses formulées par (Jambeck et al., 2015[17]) pour la version antérieure de la base de données. De manière générale, la part des déchets plastiques mal gérés dans l’ensemble des déchets plastiques diminuera vraisemblablement au fur et à mesure de l’augmentation du niveau de revenu. Sur la base de cette hypothèse et des données sur les DMS tirées de (Kaza et al., 2018[15]), la part des déchets plastiques mal gérés a été estimée en procédant à une régression du rapport entre les déchets mal gérés et les déchets mis au rebut sur le PIB par habitant, en tenant compte des différences réglementaires entre les pays membres et non membres de l’OCDE à l’aide d’une variable muette « OECD ». Plus précisément, la régression suivante a été estimée pour les 156 pays pour lesquels des données complètes étaient disponibles :

${MIS}_i/({MIS}_i+{LAN}_i)\mathrm{ }=\mathrm{ }\alpha \mathrm{ }+\mathrm{ }\beta \mathrm{ }\mathrm{*}\mathrm{ }ln\left({gdp\_pc}_i\right)\mathrm{ }+\mathrm{ }{OECD}_i\mathrm{ }$

où ${MIS}_i$ = déchets mal gérés/DMS, ${LAN}_i$ = déchets enfouis/DMS, ${gdp\_pc}_i$ = PIB par habitant et ${OECD}_i$ = variable muette pour les pays de l’OCDE, $i$= pays. Finalement, la part des déchets enfouis est égale au solde.

S’agissant de la période 1980-1990, les données historiques relatives aux parts respectives du recyclage, de l’incinération et de la mise au rebut des déchets plastiques sont tirées de Geyer, Jambeck et Law (2017[22]) pour quatre régions – États-Unis, Union européenne, Chine et Reste du monde. Puis des données granulaires sur les taux de recyclage et d’incinération des DMS provenant de Kaza et al. (2018[15]) ont été utilisées pour cartographier les parts historiques observées en 1990 pour les 15 régions du modèle ENV-Linkages, ces parts faisant ensuite l’objet d’une interpolation linéaire pour la période 1990-2018 conformément à la méthodologie précédemment appliquée par Geyer, Jambeck et Law (2017[22]). Les données historiques portant sur la mauvaise gestion et l’enfouissement des déchets sont traitées selon la même méthodologie que pour l’année de référence.

Modélisation des échanges internationaux de déchets plastiques

Le modèle a été étendu de manière à tenir compte des échanges inter-régionaux de déchets plastiques par application et par type de polymère. Les volumes des exportations et des importations de déchets plastiques sont calculés en deux étapes à partir de la base de données Comtrade de l’ONU (Division de statistique des Nations Unies, 2020[46]). Premièrement, les exportations totales de déchets plastiques par pays et par polymère sont estimées par la part des exportations de plastiques (Comtrade) par rapport au volume des déchets plastiques (résultat du modèle ENV-Linkages). Deuxièmement, les exportations sont réparties entre les différents pays partenaires et les divers polymères en fonction du poids respectif des différents pays et polymères calculé par projection pour 2019, et des données historiques pour les années antérieures. Les coefficients de pondération des exportations et des importations bilatérales par pays (coefficients de pondération des rangées) ont été calculés sur la base des données bilatérales relatives à la valeur des exportations et des importations pour la période 2010-2019 (année complète la plus récente) et pour les quatre sous-catégories de déchets plastiques figurant dans la base de données Comtrade de l’ONU. Ces dernières ont été mises en correspondance avec les types de polymères pris en considération dans ENV-Linkages (Tableau A ‎A.13). L’objectif était de garantir que les échanges mondiaux totaux s’équilibrent, que les importations bilatérales de déchets plastiques de la paire déclarant-partenaire correspondent aux exportations bilatérales de la paire partenaire-déclarant correspondante. On notera que les échanges entre pays regroupés dans une même région dans la modélisation sont compris dans la comptabilité intrarégionale et donc exclus des flux commerciaux inter-régionaux. C’est pourquoi les flux commerciaux totaux dans le modèle sont d’environ un tiers inférieurs aux flux calculés à partir des données nationales.

Le destin en fin de vie des déchets plastiques qui font l’objet d’échanges est différent de celui des déchets traités au sein du pays afin de prendre en considération qu’une forte proportion des déchets plastiques faisant l’objet des échanges tend à être recyclable. En particulier, il est vraisemblable que 50 % des déchets plastiques faisant l’objet d’échanges soient recyclés, le reste étant réparti entre les autres flux de déchets dans les mêmes proportions que les déchets en fin de vie traités à l’intérieur du pays, exclusion faite des déchets sauvages.

Tableau A A.13.  Correspondance entre les séries relatives aux déchets plastiques de la base de données Comtrade de l’ONU et les polymères du modèle ENV-Linkages

Code Comtrade de l’ONU	Description de la série	Types de polymères pris en compte dans ENV-Linkages
3915	Déchets, rognures et débris de matières plastiques
391510	... de polymères de l’éthylène	PEHD, PEBD, PEBDL, PET, PP, PUR, élastomères (pneus)
391530	... de polymères du styrène	PS
391530	... de polymères du chlorure de vinyle	PVC
391590	... autres	Fibres, Revêtements marins, Revêtements de marquage routier, ABS, ASA, SAN, Autres

Source : Division de statistique des Nations Unies (2020[46]) et modèle ENV-Linkages de l’OCDE.

Modélisation des rejets de plastiques dans l’environnement (Université technique du Danemark, DTU)

Les estimations des rejets de plastiques reposent sur l’interaction entre le modèle ENV-Linkages et d’autres modèles spécifiques. Chacun de ces modèles spécifiques s’appuie sur les travaux antérieurs ayant fait l’objet d’un examen par les pairs pour ce qui est des estimations des rejets de plastiques du moment. Les sources de rejets dans l’environnement sont diverses. Aussi les techniques de modélisation utilisées pour procéder aux projections de ces flux sont-elles également différentes. La présente section décrit la méthodologie et les paramètres employés par Teddy Serrano, Alexis Laurent et Morten Ryberg de la section « Évaluation quantitative de la durabilité » de l’Université technique du Danemark (DTU) pour réaliser des projections des rejets de macroplastiques et de microplastiques dans l’environnement.

Rejets de macroplastiques

Pour ce qui est des pertes de macroplastiques, quatre grandes catégories ont été prises en considération : déchets municipaux solides mal gérés, déchets solides non municipaux mal gérés, déchets sauvages, et pertes dues aux activités maritimes. La production de déchets plastiques est calculée par le modèle ENV-Linkages comme expliqué dans les sections précédentes. La méthodologie retenue pour effectuer les projections dans les quatre catégories est la suivante :

• Le volume de DMS mal gérés a été calculé à partir du volume de déchets plastiques produit et de la part estimée de DMS mal gérés, c’est-à-dire enfouis dans des pays à faible revenu ou mis en décharge sauvage. Les DMS mal gérés sont tirés du modèle ENV-Linkages.

• Les non DMS mal gérés sont également tirés du modèle ENV-Linkages. Faute de données suffisantes sur le destin des non DMS mal gérés, la part des non DMS mal gérés perdus dans l’environnement est supposée égale à la part des DMS mal gérés perdus dans l’environnement (32 %).

• Les pertes liées aux déchets sauvages ont été calculées en deux étapes sous la forme d’une fraction des DMS. Premièrement, conformément à Jambeck et al. (2015[17]) et aux études réalisées pour le Royaume-Uni et la Belgique (OVAM, 2018[47] ; Resource Futures, 2019[48]), il a été supposé que 2 % des DMS correspondent à des déchets sauvages. Deuxièmement, une part non négligeable de ces déchets sauvages a lieu en milieu urbain et est nettoyée avant de finir dans l’environnement. On suppose que de 15 % à 40 % des déchets sauvages échappent au balayage des rues, aux collecteurs d’eaux pluviales et aux stations de pompage (Jambeck et al., 2015[17]). La part des déchets sauvages perdue dans l’environnement au sein de chaque région a été estimée en fonction du niveau de revenu (PNB/hab en USD), cette part étant d’autant plus faible que le revenu des pays est élevé, comme l’illustre le Tableau A ‎A.14.

• Les pertes imputables aux activités maritimes (engins de pêche et déchets autres que ceux issus des filets) ont été calculées sur la base des éléments : les données sur la production d’engins de pêche en Europe (PRODCOM, 2016) (Eunomia, 2018[49] ; Eurostat, s.d.[50]) extrapolées au reste du monde sur la base des projections de croissance des activités de pêche d’ici 2060 (issues du modèle ENV-Linkages), l’hypothèse que 28 % des déchets plastiques du secteur de la pêche et de l’aquaculture proviennent des filets (Viool et al., 2018[51]), et l’idée que 15 % des matières constitutives des engins de pêche sont perdues chaque année au cours de leur utilisation (Viool et al., 2018[51]).

Tableau A A.14.  Part des déchets sauvages perdus dans l’environnement en fonction du niveau de revenu des régions

Catégorie	Faible revenu et revenu intermédiaire de la tranche inférieure	Revenu intermédiaire de la tranche supérieure	Revenu élevé
Niveau de revenu en termes de PNB/hab [USD]	< 4 045	4 045-12 535	> 12 535
Part des déchets sauvages perdus dans l’environnement	35 %	25 %	15 %

Note : La classification des pays par la Banque mondiale en fonction de leur revenu : 2020-2021 a été utilisée pour répartir les régions en trois catégories : à faible revenu et revenu intermédiaire de la tranche inférieure, à revenu intermédiaire de la tranche supérieure, et à revenu élevé.

Source : Banque mondiale (2020[52]).

Rejets de microplastiques

Pour les pertes de microplastiques, dix catégories ont été prises en considération : microbilles, granulés primaires, lavage des textiles, usure des pneus, marquages routiers, poussières de freinage, gazon synthétique, revêtements marins, poussières microplastiques et boues d’épuration. Cette section présente la méthodologie employée pour calculer les projections de rejets de microplastiques issus des sources considérées. Le destin des microplastiques supposés être récupérés par les réseaux de collecte des eaux usées municipales est traité à la fin de cette section.

La catégorie des « microbilles » recouvre les pertes de microplastiques volontairement ajoutés aux produits cosmétiques et de soin personnel éliminables par rinçage, ainsi qu’aux détergents et aux produits d’entretien rejetés dans les eaux usées municipales lors de leur utilisation. Les projections de la consommation de microbilles dans les produits cosmétiques et de soin personnel sont établies à partir des résultats du modèle ENV-Linkages. D’après les données de l’ECHA (2020[53]), les détergents et produits d’entretien contiennent deux fois plus de microbilles que les produits cosmétiques et de soin personnel. La tendance actuelle étant à des politiques d’élimination progressive des microbilles dans les produits cosmétiques et de soin personnel à rincer (ceux-ci représentent environ 75 % du total des microbilles employées dans les produits cosmétiques et de soin personnel) (ECHA, 2020[53]), l’hypothèse retenue était que les émissions de microbilles éliminées par rinçage diminueraient à partir de 2020. D’après la classification de Anagnosti et al. (2021[54]), on suppose que les régions dans lesquelles des interdictions sont déjà appliquées arrêteront de générer des rejets de microbilles par rinçage d’ici 2025. Ce sera le cas d’ici 2030 dans les régions qui envisagent une interdiction, d’ici 2035 dans celles qui ont trouvé un accord d’élimination progressive et d’ici 2040 dans les régions restantes. Toutes les microbilles sont supposées finir dans le réseau d’assainissement au cours de l’année où elles sont consommées.

La catégorie « granulés primaires » englobe les pertes de granulés de plastiques primaires au cours de la production, du transport et de la manutention. Eunomia (2018[49]) a estimé les pertes de granulés de plastiques en 2015 dans l’Union européenne, qui proviennent de la production de granulés à partir des matières premières, des opérations de manutention intermédiaire, des processus de traitement et de transformation, de la gestion hors site des déchets, ainsi que du transport et du fret. À supposer que le rejet soit proportionnel à la quantité de plastiques produite, les pertes pour l’Union européenne ont été extrapolées à l’ensemble du monde à partir de la part de la production européenne de plastiques en 2015 (Plastics Europe, 2017[55]), avant d’être réparties entre les différentes régions géographiques en fonction de leur part dans la production. Les pertes aux stades de la production, du recyclage, de la transformation et de la gestion hors site des déchets sont censées entrer dans le réseau d’assainissement, mêlées aux eaux usées. Les pertes imputables aux installations intermédiaires et au transport sont supposées aboutir directement dans l’environnement.

La catégorie « lavage des textiles » inclut les pertes de microfibres synthétiques au cours du lavage des produits textiles et d’habillement. Les projections sont calculées sur la base du volume total (tonnes) de plastiques utilisés dans la catégorie « Articles d’habillement » au cours d’une année donnée, et de l’hypothèse qu’au cours de la durée de vie d’un produit textile 0,4 % de la matière est perdue au cours du lavage. La part de la matière perdue au cours de la durée de vie d’un produit textile et d’habillement a été calculée sur la base d’une évaluation des études existantes tenant compte de la part de matière synthétique perdue à la suite de plusieurs cycles de lavage (De Falco et al., 2019[56] ; Pirc et al., 2016[57]). Il a été supposé que toutes les microfibres rejetées au cours du lavage pénètrent dans le réseau d’assainissement.

Trois sources de rejets de microplastiques dues aux transports routiers ont été prises en compte :

• La catégorie « abrasion des pneus » inclut les pertes d’élastomères résultant de l’abrasion des bandes de roulement des pneus des voitures, des poids lourds et des motocyclettes. Les projections des rejets sont établies à partir des données annuelles sur la circulation routière en véhicules-km pour les voitures de tourisme et en tonnes-km pour les poids lourds, pour la période allant de 2016 à 2060 et pour chaque région (provenant du modèle ENV-Linkages). Les taux d’usure (c’est-à-dire la masse moyenne de bande de roulement des pneus perdue par véhicule-km, par type de véhicules) utilisés sont ceux rapportés par Eunomia (2018[49]) et illustrés au Tableau A ‎A.15. Pour les poids lourds, un tonnage de fret moyen de 16 t/véhicule a été estimé sur la base des données d’Eurostat (2018[58]). Il a été supposé que 45 % des bandes roulantes des pneus sont constitués d’élastomères (Sommer et al., 2018[59]), et que le destin des particules est le suivant : 45 % sont retenus dans le revêtement en asphalte ou restent à proximité de la route, 45 % sont transportés par les eaux de ruissellement des routes et 10 % sont aéroportés, conformément aux estimations disponibles relatives au devenir de ces particules après leur émission (OCDE, 2021[60]). Le pourcentage des particules perdues dans l’environnement dépend des parts respectives de la population rurale et de la population urbaine dans chaque région entre 2016 et 2060 (telles qu’elles sont également utilisées dans le modèle ENV-Growth et donc dans ENV‑Linkages). Dans les régions rurales, les rejets dans les eaux de ruissellement des routes et dans l’atmosphère sont considérés comme perdus dans l’environnement, alors que tel n’est pas le cas des particules piégées dans l’asphalte ou sur le bord des routes. Dans les régions urbaines, les rejets dans l’atmosphère sont considérés comme perdus dans l’environnement, alors que tel n’est pas le cas des particules piégées dans l’asphalte ou sur le bord des routes, les particules contenues dans les eaux de ruissellement des routes étant supposées aller dans un réseau d’assainissement et être traitées dans les eaux usées de la région où se produit la perte.

• La catégorie « marquages routiers » inclut les pertes issues des marquages appliqués à la surface des routes. Les projections de l’utilisation de plastiques pour les marquages routiers sont générées par le modèle ENV-Linkages, et, faute de données, le destin des particules issues des marquages routiers est supposé être similaire à celui des particules dues à l’abrasion des pneus.

• La catégorie « usure des freins » inclut les pertes de polymères synthétiques liées à l’usure des plaquettes et des autres éléments constitutifs des freins. Compte tenu de la composition moyenne des plaquettes de frein telle qu’elle est décrite par Hallal et al. (2013[61]), il a été supposé que la teneur en polymères des plaquettes de frein s’élève à 23 %. Comme dans le cas de la méthodologie utilisée pour l’abrasion des pneus, les estimations des pertes sont établies à partir des données annuelles sur la circulation entre 2016 et 2060 et sur les taux d’abrasion basés sur les calculs d’Eunomia (2018[49]) et illustrés au Tableau A ‎A.16. Le destin des microplastiques dans les poussières de freinage a été supposé être similaire à celui des particules provenant de l’abrasion des pneus.

Tableau A A.15.  Taux d’usure des pneus utilisés

Valeurs en gramme par véhicule-kilomètre (g/vkm)

Type de véhicules	Voitures de tourisme	Poids lourds
Limite supérieure	0,05	0,6
Limite inférieure	0,25	1
Moyenne	0,1	0,8

Source : valeurs de l’ETRMA, rapportées par (Eunomia, 2018[49]).

Tableau A A.16.  Taux d’usure des plaquettes de freins utilisés

Valeurs en gramme par véhicule-kilomètre (g/vkm)

Type de véhicules	Voitures de tourisme	Poids lourds
Limite supérieure	0,011	0,047
Limite inférieure	0,02	0,084
Moyenne	0,016	0,066

Source : (Eunomia, 2018[49]).

La catégorie « gazon artificiel » inclut les pertes de plastiques provenant du remplissage des pelouses des terrains de sport. Les estimations tirées de la littérature constatent des pertes de 300 à 730 kg/an par terrain au Danemark et de 550 kg/an en Suède (Løkkegaard, Malmgren-Hansen et Nilsson, 2018[62] ; Agence suédoise pour la protection de l’environnement (EPA), 2019[63]). D’après l’ECHA (2020[53]), le nombre de terrains de sport synthétiques atteindra les 39 000 dès 2020 et la quantité moyenne de matières de remplissage utilisées se situe entre 40 et 120 tonnes. Partant de l’hypothèse que la consommation annuelle de matières de remplissage représente de 1 à 4 % du volume total (ECHA, 2020[53] ; Eunomia, 2018[49]), on obtient un chiffre moyen de 101 400 tonnes par an. Les estimations pour l’Europe ont été extrapolées aux autres régions sur la base des chiffres relatifs à la taille du marché du gazon artificiel (tirées de (ResearchNester, 2021[64])) et des projections de la croissance du PIB d’ici 2060 (tirées du modèle ENV-Linkages). Compte tenu de la composition des granulés de caoutchouc utilisés en tant que matière de remplissage, il a été supposé que 96 % de l’ensemble des matières de remplissage sont constitués de microplastiques4. Pour ce qui est des pertes et du devenir dans l’environnement, les hypothèses sont les suivantes :

• 10 % des particules de granulés de caoutchouc sont perdus dans les sols environnants (et sont par conséquent considérés comme perdus dans l’environnement).

• 10 % sont rejetés avec l’eau. Compte tenu de la part de la population rurale dans chaque région indiquée par le modèle ENV-Linkages de 2016 à 2060, il a été supposé que ces 10 % sont directement perdus dans l’environnement dans les zones rurales. Dans les zones urbaines, ils sont censés entrer directement dans le réseau d’assainissement. Lorsqu’elles atteignent un système de traitement (primaire, secondaire, tertiaire), toutes les particules sont par hypothèse retirées et finissent par conséquent dans les boues d’épuration, étant donné que la taille importante des débris de gazon leur permet d’être généralement retirés de manière satisfaisante dans les stations de traitement (Løkkegaard, Malmgren-Hansen et Nilsson, 2018[62]).

La catégorie des « revêtements marins » inclut les pertes de peintures et de revêtements émanant des navires et des structures marines. Il est probable que 10 % des plastiques employés pour produire des revêtements marins soient directement perdus dans l’environnement au cours de la durée de vie du produit (Boucher et Friot, 2017[65]).

La catégorie des « poussières microplastiques » recouvre les pertes involontaires de microplastiques qui se produisent au stade de l’utilisation d’un certain nombre de produits. En particulier, dans le modèle cinq sources ont été prises en compte : les microplastiques dans la poussière de textiles ménagers, l’usure des peintures des surfaces intérieures, l’usure des peintures des surfaces extérieures, les pertes liées aux activités de construction et de démolition, et l’abrasion des semelles de chaussures. Ces catégories ne constituent pas une liste exhaustive de toutes les pertes de microplastiques non prises en considération dans les autres sections, mais recouvrent uniquement les sources de rejets suffisamment couvertes par la littérature pour qu’il en soit tenu compte dans le modèle.

Pour chaque source, sauf la poussière de textiles ménagers, les projections reposent sur les pertes dont il est fait état à l’échelle d’un pays ou de l’Union européenne, qui ont ensuite été utilisées pour calculer les émissions par habitant ou par USD de PIB à parité de pouvoir d’achat (PPA) constant, avant d’être finalement extrapolées pour calculer les émissions annuelles à l’échelle mondiale entre 2016 et 2060 sur la base des données du modèle ENV‑Linkages. Pour les peintures intérieures et extérieures, ainsi que pour les sources de poussières liées aux activités de construction et de démolition extérieures, le PIB a servi de mesure indirecte, compte tenu de l’hypothèse que l’utilisation de ces matières est fonction du degré de prospérité.

Pour l’abrasion des semelles de chaussures, les données démographiques ont été considérées comme une mesure indirecte plus pertinente. Comme une personne ne peut porter qu’une paire de chaussures à la fois, l’usure des chaussures est supposée être liée à l’activité de la personne et non à son degré de prospérité. Faute de mieux, les évolutions de l’utilisation de chaussures sont supposées dépendre de celles de la population. Le modèle ne tient pas compte de l’évolution du nombre de personnes chaussées ni de progrès futurs obtenus dans les matériaux qui composent les semelles.

Les estimations des pertes de poussières de textiles ménagers reposent sur une étude récente, d’après laquelle les fibres synthétiques émises dans l’air par les produits textiles et d’habillement pourraient représenter un tiers des particules rejetées dans l’eau au cours des lavages (De Falco et al., 2020[66]). Les émissions de fibres textiles au cours du lavage des textiles qui ont été précédemment calculées ont donc été utilisées pour déterminer les pertes de poussières de textiles ménagers.

Une synthèse des sources utilisées pour calculer les pertes relevant de ces différentes catégories est présentée au Tableau A ‎A.17. Il a été supposé que 15 % des poussières de textiles ménagers (Kawecki et Nowack, 2020[67]) et 100 % des microplastiques issus des peintures intérieures aboutissent dans les eaux usées. Dans le cas des autres sources, les particules émises dans les zones urbaines ont également été supposées aboutir dans les systèmes d’assainissement, alors qu’elles étaient considérées comme perdues dans l’environnement dans le cas des zones rurales.

Tableau A A.17.  Sources d’émissions de poussières microplastiques et valeur des pertes pour l’année 2060

Sources de poussières microplastiques	Référence (pays ou région)	Indicateur
Poussières de textiles ménagers	Projections des textiles dans le modèle ENV-Linkages	-
Peintures intérieures	(Eunomia, 2018[49])(UE)	PIB (USD, PPA)
Peintures extérieures	(Eunomia, 2018[49]) (UE)
Construction et démolition extérieures	(Kawecki et Nowack, 2020[67]) (Suisse)
Abrasion des semelles de chaussures	(Lassen et al., 2016[68]) (Danemark)	Population

La catégorie « boues d’épuration » inclut les pertes de microplastiques qui se produisent à travers l’épandage de boues d’épuration sur les terres, comme indiqué dans la prochaine section.

Parcours des eaux usées et pertes à travers l’épandage des boues sur les terres

Une grande partie des rejets de microplastiques finit dans les eaux usées ou dans les eaux de ruissellement (OCDE, 2021[60]). Il convient donc de dresser un panorama des systèmes de traitement pertinents en bout de chaîne afin d’estimer la quantité de microplastiques qui finit sa course dans l’environnement. Le modèle prend en considération un certain nombre de destins potentiels des microplastiques, conformément à Ryberg et al. (2019[18]) et comme illustré au Graphique A ‎A.2. En dernier lieu, les microplastiques peuvent être soit retenus par le traitement des eaux usées, soit perdus dans l’environnement.

Graphique A A.2.  Destin des microplastiques dans les eaux usées

Source : méthodologie inspirée de Ryberg et al. (Ryberg et al., 2019[18]).

La part des rejets de microplastiques qui suit chacun de ces parcours varie en fonction de l’état de la couverture par des infrastructures d’eaux usées observée dans les différents pays. La répartition des parts entre les différents destins a été estimée au niveau régional. Pour chaque région, la plupart des parts débouchant sur un traitement (représentées par des cases jaunes au Graphique A ‎A.2) ont été calculées en faisant la moyenne des parts correspondantes des pays composant la région, pondérées par le nombre d’habitants de chaque pays. Une évaluation des données pour 187 pays a montré que la disponibilité et la qualité des données étaient très variables selon les pays. Pour la plupart des pays de l’OCDE, ainsi que pour le Brésil, la Colombie, et l’Afrique du Sud, les données disponibles les plus récentes fournies par (OECD.Stat, 2017[69]) ont été utilisées et considérées comme représentatives du traitement des eaux usées en 2016. Pour la Chine et l’Inde, les parts ont été établies sur la base de Kalbar, Muñoz et Birkved (2017[70]).

Pour les autres pays, il a été décidé d’utiliser les données provenant du Programme commun OMS/UNICEF de suivi de l’approvisionnement en eau, de l’assainissement et de l’hygiène (JMP, 2020[71]). Ces données sont utilisées pour suivre la mise en œuvre de l’ODD 6.3.1 « Proportion des eaux usées traitées sans danger ». Dans la série de données, la classification suivante est utilisée :

• Gérées en toute sécurité : utilisation d’installations améliorées non partagées avec d’autres ménages et permettant une élimination des excréments in situ en toute sécurité ou leur transport et leur traitement hors site.

• De base : utilisation d’installations améliorées non partagées avec d’autres ménages.

• Limitées : utilisation d’installations améliorées partagées par deux ménages ou davantage.

• Non améliorées : utilisation de latrines à fosse sans dalle ou plateforme, de latrines suspendues ou de latrines à seau.

• Défécation en plein air : élimination des selles humaines dans les champs, les forêts, les buissons, les masses d’eau libres, les plages et les autres espaces ouverts, ou avec les déchets solides (JMP 2020).

La part des eaux usées « gérées en toute sécurité » est supposée subir au moins un traitement primaire. Dans la modélisation, le reste des eaux usées est supposé être directement rejeté dans l’environnement. Il s’agit là d’une hypothèse prudente, mais pour certaines régions il n’a pas été possible de se procurer des données plus précises sur les niveaux de traitement.

À partir d’informations tirées de la littérature, un taux de retrait des microplastiques a été associé aux différents niveaux de traitement des eaux usées (primaire, secondaire, et tertiaire), comme indiqué au Tableau A ‎A.18, et il a été utilisé pour calculer le destin des microplastiques passant par un système de traitement des eaux usées, conformément à l’approche de Ryberg et al. (2019[18]). Le taux de retrait du traitement non précisé et du traitement indépendant des eaux usées a été supposé égal à celui du traitement primaire. Des données régionales sur la perte d’eaux usées imputable au débordement (représentée par les cases bleues au Graphique A ‎A.2) ne sont généralement pas disponibles et la part de perte a par conséquent été modélisée en appliquant les mêmes pourcentages de perte pour toutes les régions. On estime que 0,6 % et 2,4 % des eaux usées sont perdues du fait du débordement du réseau d’assainissement et de celui des stations de traitement des eaux usées (STEU), respectivement (Magnusson et al., 2016[72] ; Ryberg et al., 2019[18]).

Tableau A A.18.  Taux de retrait des microplastiques pour les différents niveaux de traitement des eaux usées

Technologie de traitement	Microbilles	Fibres	Autres microplastiques
Traitement primaire	86 %	87 %	69 %
Traitement secondaire	92 %	92 %	96 %
Traitement tertiaire	99 %	96 %	99 %

Source : calculs d’après (Michielssen et al., 2016[73]).

Étant donné que la part des eaux usées traitée est susceptible d’évoluer entre 2019 et 2060, une régression linéaire multiple a été réalisée afin d’estimer l’évolution de la part des eaux usées dirigée vers une usine de traitement des eaux et le type de technologie de traitement en place (primaire, secondaire ou tertiaire). Le taux de retrait des microplastiques par pays a également été déduit d’une régression linéaire multiple. Les modèles de régression linéaire multiple utilisent comme paramètres de départ les valeurs de 2019 et le PIB par habitant (USD PPA), et tiennent compte de la région à laquelle appartient chaque pays. Les régressions linéaires multiples étaient pondérées par la population de chaque pays. Faute de données, l’évolution des pertes d’eaux usées du fait du débordement du réseau d’assainissement et de celui des stations de traitement des eaux usées (STEU), la part des eaux usées soumise à un traitement indépendant, ou encore la part des boues d’épuration épandue sur les terres ont été considérées comme constantes dans le modèle, entre 2016 et 2060.

Les boues d’épuration sont constituées des déchets issus du traitement des eaux usées contenant les polluants de l’eau collectés dans l’influent. La réutilisation des boues à des fins agricoles est encouragée dans plusieurs pays, en raison principalement de leur forte teneur en nutriments et de leurs effets bénéfiques sur les cultures, ainsi que pour réduire le besoin de les enfouir ou de les incinérer. De récents éléments d’information portent toutefois à croire qu’une telle pratique entraîne le transfert vers les terres agricoles d’une partie des microplastiques retenus lors du traitement des eaux usées (Nizzetto, Futter et Langaas, 2016[74]).

Les pertes dans l’environnement via les terres agricoles ont été calculées sur la base de la part des boues générées au cours d’une année donnée qui est épandue sur les terres agricoles. Compte tenu de la rareté des données sur le destin des microplastiques au cours du traitement des boues, il a été supposé qu’aucun autre retrait de microplastiques n’a lieu avant l’épandage des boues sur les terres (Ryberg et al. 2019). Pour le Canada, la Chine et les États-Unis, les parts des boues épandues sur les terres agricoles sont conformes aux pourcentages indiqués par Rolsky et al. (2020[75]) (à savoir 43 %, 45 % et 55 % pour le Canada, la Chine et les États-Unis, respectivement). Du fait d’un manque de données, pour tous les autres pays, les parts des boues d’épuration épandues sur les champs agricoles ont été supposées égales à la moyenne européenne (à savoir 46 %) (Eurostat, 2020[76]).

Modélisation des rejets de plastiques dans les milieux terrestres et aquatiques (Université de Leeds)

La présente section explique quelle méthodologie et quels paramètres ont utilisé les experts de l’Université de Leeds pour réaliser des projections relatives au destin des déchets plastiques.

Gestion et rejet des déchets dans l’environnement

Le destin en fin de vie, y compris le rejet des plastiques dans l’environnement après un passage par le système de gestion des déchets, a été quantifié pour le point de référence (2019) à l’aide du modèle de quantification spatiotemporelle des origines et du transport de la pollution par les plastiques (Spatiotemporal Quantification of Plastic Pollution Origins and Transportation – SPOT) (Cottom et al., 2022[10]). Le modèle SPOT estime principalement les flux de matières aux niveaux 2 et 3 du découpage administratif, et il fallait donc l’adapter afin d’obtenir des résultats au plan national (niveau 0) qui ont ensuite été agrégés à l’échelle des régions de l’OCDE. L’analyse des flux de matières (Brunner et Rechberger, 2016[77]) a été l’approche méthodologique d’ensemble à la base de la distribution des estimations de la production de déchets plastiques fournies par le modèle ENV-Linkages et utilisées pour décrire leur parcours à travers le système des déchets, comme l’illustre le schéma conceptuel (Graphique A ‎A.3). Ce modèle hybride est décrit ci-après sous le nom de « module d’extension ENV-Linkages – SPOT ».

Graphique A A.3.  Structure du module d’extension ENV-Linkages – SPOT

Source : Cottom et al. (2022[10]).

Structure et hypothèses de base du modèle

Les données ont été traitées en trois étapes à l’aide du modèle SPOT : 1) Les données sur la production, la composition et la gestion des déchets municipaux de 2007 à 2021 tirées de quatre sources, Waste Wise Cities Tool (WaCT) (ONU-Habitat, s.d.[78])  ; Wasteaware Cities Benchmark Indicators (WABI) (Wilson et al., 2012[79]) ; Division de statistique des Nations Unies (DSNU) (Division de statistique des Nations Unies (DSNU), 2021[80]) ; et What a Waste 2.0 (WAW2) (Kaza et al., 2018[15]), ont été nettoyées et normalisées au moyen d’un dénominateur commun, aboutissant à environ 500 écritures de données ; (2) L’apprentissage automatique à partir d’une forêt aléatoire a eu recours à des variables prédictives pour modéliser les données relatives aux 85 088 autres municipalités du monde pour lesquelles aucune donnée n’était disponible ; (3) L’analyse probabiliste des flux de matières s’est appuyée sur les données interpolées pour répartir le flux de déchets issus de leur point de production à travers les nœuds de traitement correspondant à leur gestion, à leur mauvaise gestion et à leur absence de gestion.

Le module d’extension ENV-Linkages – SPOT s’appuie sur l’agrégation au plan national (niveau 0) de la masse des déchets plastiques rigides et souples estimée par le modèle SPOT pour déterminer les coefficients de transfert utilisés pour répartir les matières entre les différents nœuds de traitement. Cependant, le modèle SPOT ne présente pas toutes les données dans le format requis pour que le module d’extension ENV-Linkages – SPOT puisse les exploiter, aussi quelques ajustements se sont-ils avérés nécessaires.

Les données relatives à l’incinération ne sont pas indiquées séparément dans cette version du modèle SPOT en raison du manque de granularité spatiale des données sources, qui a abouti à leur agrégation avec d’autres types de valorisation des déchets. Aussi les données issues de Kaza et al. (2018[15]) ont-elles été utilisées dans le module d’extension ENV-Linkages-SPOT parallèlement à de nouvelles recherches qui ont servi à vérifier ou à revoir certains points de données comme décrit au Tableau A ‎A.19.

Tableau A A.19.  Validation des données sur l’incinération

Pays	Masse des DMS incinérés (t y-1)	Proportion de DMS incinérés (%)	Vérification/addition	Source
Liechtenstein	8 268	25,4	add	Liechtenstein Institute for Strategic Development (2020[81])
Azerbaïdjan	400 000	9,6	add	Banque islamique de développement (2020[82])
Vietnam	1 602 764	5,4	add	Tun et al. (2020[83])
Thaïlande	1 389 627	5,0	Vérifié	Tun et al. (2020[83])
Éthiopie	350 000	2,5	add	Cleere et al. (2020[84]) et Muuben et al. (2019[85])
RDP lao	32 637	2,0	add	Tun et al. (2020[83])
Inde	1 916 250	0,7	add	Central Pollution Control Board (2021[86])
Myanmar	21 900	0,2	add	JFE Engineering Corporation (2017[87])

Source : Kaza et al. (2018[15]).

La proportion des déchets collectés en vue du recyclage par le secteur informel a été estimée à l’aide d’un modèle adapté d’un premier modèle présenté par Lau et al. (2020[25]) (P₂O). Des données supplémentaires rapportées par (Cottom et al., 2022[10]) ont été utilisées, concernant la productivité moyenne par récupérateur de déchets, le nombre de récupérateurs par habitant des zones urbaines, la proportion de déchets collectés qui est en matière plastique (Tableau A ‎A.20), ainsi qu’une hypothèse selon laquelle les récupérateurs travaillent en moyenne 235 jours par an, en tenant compte des arrêts pour maladie, congés ou autres motifs.

Tableau A A.20.  Données utilisées pour modéliser les activités du secteur du recyclage informel

Catégorie de revenu (Banque mondiale)	Proportion de la population urbaine travaillant dans le secteur informel des déchets (%)	Productivité par récupérateur de déchets (kg d-1)	Proportion de plastiques dans les déchets collectés par le secteur du recyclage informel (%)
Revenu élevé	0,01	37,0	5
Revenu intermédiaire – tranche supérieure	0,26	37,0	28
Revenu intermédiaire – tranche inférieure	0,19	37,0	35
Faible revenu	0,14	37,0	35

Source : Cottom et al. (2022[10]).

Déversement des déchets mal gérés dans l’eau

Les données pour vérifier le déversement délibéré de déchets dans l’eau par les producteurs de déchets sont rares. Nous présentons ici un tour d’horizon des données de recensement indiquant la masse directement rejetée dans l’eau par les chefs de ménage faute de services formels de collecte des déchets (Tableau A ‎A.21). Conscients de l’incertitude qui entoure les données, de leur haute variabilité et du fait que les données ne représentent pas nécessairement la population mondiale, il a été décidé d’adopter une approche prudente et d’utiliser une approximation calculée comme la moyenne des pourcentages médians de déchets ainsi rejetés par différents pays (4,8 % des déchets non collectés).

Tableau A A.21.  Déversement délibéré dans l’eau

Pays	Proportion de la population adoptant ce comportement (% moyen des déchets non collectés)	Source
Malawi	1,0	(Bureau national statistique, 2020[88])
Guatemala	1,8	(Institut National de la Statistique du Guatemala, 2018[89])
Indonésie	7,6	(Sous-direction des statistiques environnementales, 2014[90])
Fidji	0,5	(Office de statistiques des Fidji, 2018[91])
Brésil	0,4	(Institut brésilien de géographie et de statistique, 2010[92])
Bolivie	15,6	(Institut National de Statistique de la Bolivie, 2012[93])
Samoa	0,4	(Samoa : Bureau des statistiques, 2019[94])
Éthiopie	10,9	(Population Census Commission, 2007[95])

Rejets de débris de plastiques dans l’environnement

Le transfert de déchets des milieux terrestres vers les milieux aquatiques a été estimé à l’aide des taux de transfert suggérés par Lau et al. (2020[25]) et présenté en détail dans le Tableau A ‎A.22. La carte de densité démographique établie à partir de la population mondiale quadrillée d’après GPW v4 (2015) (Nations Unies, 2019[96]) et ajustée pour tenir compte des données des Nations Unies (CIESIN, 2018[97]) a été utilisée pour estimer les parts respectives de la population rurale et de la population urbaine en considérant comme Dijkstra et Poelman (2014[98]) que cette dernière correspond aux cellules du quadrillage qui comptent plus de 300 habitants et dont les cellules contiguës comportent au total plus de 5 000 habitants. La répartition entre population urbaine et population rurale a été mise en correspondance avec la série de données HydroSHEDS sur les cours d’eau et les rivages, avec une résolution de 30 secondes d’arc. Pour les pays situés au-dessus des 60° de latitude nord, les données démographiques ont été estimées de manière approximative sur la base des taux des pays similaires les plus proches situés en dessous des 60° de latitude nord.

Le transfert de déchets des milieux terrestres vers les milieux aquatiques a été estimé à l’aide des taux de transfert suggérés par Lau et al. (2020[25]) et présenté en détail dans le Tableau A ‎A.22. La carte de densité démographique établie à partir de la population mondiale quadrillée d’après GPW v4 (2015) (Nations Unies, 2019[96]) et ajustée pour tenir compte des données des Nations Unies (CIESIN, 2018[97]) a été utilisée pour estimer les parts respectives de la population rurale et de la population urbaine en considérant comme Dijkstra et Poelman (2014[98]) que cette dernière correspond aux cellules du quadrillage qui comptent plus de 300 habitants et dont les cellules contiguës comportent au total plus de 5 000 habitants. La répartition entre population urbaine et population rurale a été mise en correspondance avec la série de données HydroSHEDS sur les cours d’eau et les rivages, avec une résolution de 30 secondes d’arc. Pour les pays situés au-dessus des 60° de latitude nord, les données démographiques ont été estimées de manière approximative sur la base des taux des pays similaires les plus proches situés en dessous des 60° de latitude nord.

Tableau A A.22.  Taux de transfert des déchets plastiques des milieux terrestres vers les milieux aquatiques

Souplesse	Distance de la population par rapport aux milieux aquatiques	Part des déchets plastiques transférés des milieux terrestres vers les milieux aquatiques (% wt.)
Rigide	< 1 km	10
	> 1 km	3
Souple	< 1 km	35
	> 1 km	8

Source : Lau et al. (2020[25]).

Projection des déchets mal gérés à l’horizon 2060

Les coefficients de transfert tirés de l’année de référence (2019) dans le module d’extension ENV-Linkages-SPOT ont été utilisés pour répartir les rejets dans l’environnement de déchets mal gérés dans les années à venir, à partir du volume des déchets mal gérés projeté dans le modèle ENV-Linkages. Le Tableau A ‎A.23 et le Tableau A ‎A.24 montrent ces pourcentages par région pour les déchets mal gérés, et le Tableau A ‎A.25 et le Tableau A ‎A.26 montrent les pourcentages retenus pour répartir les déchets qui ne s’accumulent pas dans des décharges sauvages entre les différents nœuds sociétaux et de gestion des déchets par lesquels ils peuvent transiter.

Tableau A A.23.  Coefficients de transfert utilisés pour répartir les déchets plastiques mal gérés provenant des DMS dans les quatre composantes principales du module d’extension ENV-Linkages-SPOT

Pourcentage de déchets mal gérés par an en millions de tonnes (Mt)

Région	Décharge (sauvage)	Brûlés à ciel ouvert	Environnement terrestre	Milieux aquatiques
Canada	60 %	26 %	10 %	4 %
Chine	39 %	45 %	10 %	6 %
Autres pays de l’UE	26 %	54 %	13 %	7 %
Inde	57 %	30 %	8 %	5 %
Amérique latine	51 %	36 %	8 %	5 %
Moyen Orient et Afrique du Nord	60 %	31 %	7 %	3 %
Pays de l’UE membres de l’OCDE	50 %	31 %	14 %	5 %
Autres Afrique	38 %	31 %	21 %	10 %
Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	42 %	43 %	9 %	6 %
OCDE Océanie	60 %	27 %	10 %	3 %
Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	49 %	33 %	12 %	6 %
Pays de l’OCDE non membres de l’UE	41 %	43 %	11 %	5 %
OCDE Pacifique	26 %	36 %	29 %	9 %
Autres pays d’Eurasie	57 %	33 %	7 %	4 %
USA	56 %	28 %	11 %	5 %
Monde	49 %	35 %	11 %	6 %

Source : module d’extension ENV-Linkages-SPOT.

Tableau A A.24.  Coefficients de transfert utilisés pour répartir les déchets plastiques mal gérés provenant des non-DMS dans les quatre composantes principales du module d’extension ENV-Linkages-SPOT

Pourcentage de déchets mal gérés par an en millions de tonnes (Mt)

Région	Décharge (sauvage)	Brûlés à ciel ouvert	Environnement terrestre	Milieux aquatiques
Canada	60 %	26 %	12 %	3 %
Chine	39 %	45 %	12 %	4 %
Autres pays de l’UE	26 %	54 %	15 %	5 %
Inde	57 %	30 %	9 %	3 %
Amérique latine	52 %	37 %	9 %	3 %
Moyen Orient et Afrique du Nord	60 %	31 %	7 %	2 %
Pays de l’UE membres de l’OCDE	50 %	31 %	15 %	4 %
Autres Afrique	39 %	31 %	25 %	6 %
Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	42 %	44 %	10 %	4 %
OCDE Océanie	60 %	27 %	10 %	3 %
Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	49 %	33 %	14 %	4 %
Pays de l’OCDE non membres de l’UE	41 %	43 %	12 %	4 %
OCDE Pacifique	26 %	36 %	32 %	6 %
Autres pays d’Eurasie	57 %	33 %	8 %	2 %
USA	56 %	28 %	13 %	3 %
Monde	50 %	35 %	12 %	3 %

Source : module d’extension ENV-Linkages-SPOT.

Tableau A A.25.  Coefficients de transfert utilisés pour répartir les déchets plastiques mal gérés provenant des DMS dans les composantes principales du module d’extension ENV-Linkages-SPOT, à l’exclusion des décharges sauvages.

Pourcentage de déchets mal gérés (hors décharge sauvages) par an en millions de tonnes (Mt)

Région	Déchets sauvages non collectés	Déchets non collectés rejetés sur les sols	Déchets non collectés rejetés dans les milieux aquatiques	Débris des systèmes de collecte	Débris des systèmes d’élimination	Déchets non collectés brûlés à ciel ouvert	Élimination non contrôlée : déchets brûlés à ciel ouvert	Pertes de tri et retraitement brûlées à ciel ouvert	Pertes de tri et retraitement mal gérées dans les environnements terrestres
Canada	18 %	25 %	18 %	5 %	2 %	27 %	35 %	1 %	3 %
Chine	3 %	17 %	3 %	2 %	1 %	55 %	15 %	3 %	4 %
Autres pays de l’UE	3 %	18 %	3 %	1 %	0 %	63 %	8 %	1 %	3 %
Inde	2 %	18 %	2 %	1 %	1 %	36 %	31 %	3 %	5 %
Amérique latine	2 %	16 %	2 %	1 %	1 %	47 %	25 %	2 %	3 %
Moyen Orient et Afrique du Nord	2 %	16 %	2 %	2 %	2 %	38 %	35 %	2 %	3 %
Pays de l’UE membres de l’OCDE	15 %	27 %	15 %	7 %	1 %	37 %	24 %	2 %	3 %
Autres Afrique	1 %	34 %	1 %	1 %	1 %	31 %	15 %	4 %	8 %
Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	2 %	15 %	2 %	2 %	1 %	55 %	17 %	2 %	4 %
OCDE Océanie	14 %	24 %	14 %	5 %	2 %	31 %	36 %	1 %	2 %
Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	2 %	23 %	2 %	1 %	1 %	39 %	23 %	3 %	5 %
Pays de l’OCDE non membres de l’UE	4 %	18 %	4 %	2 %	1 %	54 %	17 %	2 %	3 %
OCDE Pacifique	25 %	39 %	25 %	11 %	0 %	39 %	8 %	2 %	4 %
Autres pays d’Eurasie	2 %	16 %	2 %	1 %	1 %	42 %	32 %	2 %	3 %
USA	15 %	25 %	15 %	7 %	1 %	31 %	30 %	2 %	3 %
Monde	3 %	21 %	3 %	2 %	1 %	43 %	22 %	3 %	4 %

Source : module d’extension ENV-Linkages-SPOT.

Tableau A A.26.  Coefficients de transfert utilisés pour répartir les déchets plastiques mal gérés provenant des non-DMS dans les composantes principales du module d’extension ENV-Linkages-SPOT, à l’exclusion des décharges sauvages.

Pourcentage de déchets mal gérés (hors décharge sauvages) par an en millions de tonnes (Mt)

Région	Déchets sauvages non collectés	Déchets non collectés rejetés sur les sols	Déchets non collectés rejetés dans les milieux aquatiques	Débris des systèmes de collecte	Débris des systèmes d’élimination	Déchets non collectés brûlés à ciel ouvert	Élimination non contrôlée : déchets brûlés à ciel ouvert	Pertes de tri et retraitement brûlées à ciel ouvert	Pertes de tri et retraitement mal gérées dans les environnements terrestres
Canada	18 %	25 %	18 %	5 %	2 %	27 %	35 %	1 %	3 %
Chine	3 %	17 %	3 %	2 %	1 %	55 %	15 %	3 %	4 %
Autres pays de l’UE	3 %	18 %	3 %	1 %	0 %	63 %	8 %	1 %	3 %
Inde	2 %	18 %	2 %	1 %	1 %	36 %	31 %	3 %	5 %
Amérique latine	2 %	16 %	2 %	1 %	1 %	47 %	25 %	2 %	3 %
Moyen Orient et Afrique du Nord	2 %	16 %	2 %	2 %	2 %	38 %	35 %	2 %	3 %
Pays de l’UE membres de l’OCDE	15 %	27 %	15 %	7 %	1 %	37 %	24 %	2 %	3 %
Autres Afrique	1 %	34 %	1 %	1 %	1 %	31 %	15 %	4 %	8 %
Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	2 %	15 %	2 %	2 %	1 %	55 %	17 %	2 %	4 %
OCDE Océanie	14 %	24 %	14 %	5 %	2 %	31 %	36 %	1 %	2 %
Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	2 %	23 %	2 %	1 %	1 %	39 %	23 %	3 %	5 %
Pays de l’OCDE non membres de l’UE	4 %	18 %	4 %	2 %	1 %	54 %	17 %	2 %	3 %
OCDE Pacifique	25 %	39 %	25 %	11 %	0 %	39 %	8 %	2 %	4 %
Autres pays d’Eurasie	2 %	16 %	2 %	1 %	1 %	42 %	32 %	2 %	3 %
USA	15 %	25 %	15 %	7 %	1 %	31 %	30 %	2 %	3 %
Monde	3 %	21 %	3 %	2 %	1 %	43 %	22 %	3 %	4 %

Source : module d’extension ENV-Linkages-SPOT.

Modélisation des rejets de plastiques dans les milieux aquatiques (Laurent Lebreton)

Cette section décrit la méthodologie et les paramètres employés par Laurent Lebreton pour réaliser des projections relatives au destin des déchets plastiques après leur entrée dans l’environnement. Plus précisément, le modèle calcule la quantité de rejets de plastiques qui finissent dans les milieux aquatiques, et il évalue leur mobilité ainsi que leur dégradation dans les cours d’eau et les océans.

Compte tenu de la grande diversité des types de polymères, des formes et des tailles des objets, ainsi que de la nature dynamique des milieux aquatiques, la quantification des sources et le destin des plastiques dans les cours d’eau, les lacs et les océans ne vont pas de soi. Certaines études ont récemment tenté de quantifier la quantité de déchets plastiques mal gérés produits par les pays à l’échelle mondiale, qui atteignent vraisemblablement un milieu aquatique (Borrelle et al., 2020[99]) puis l’océan (Meijer et al., 2021[100]). Ces études utilisent des modèles spatiaux qui décrivent la production de déchets plastiques mal gérés en fonction de la topographie et des autres paramètres environnementaux. Dans cette section, les résultats relatifs aux émissions au niveau des pays ont été transposés à l’échelle des régions mondiales issues du modèle ENV-Linkages. Le transport des déchets plastiques a été estimé en tenant compte des variations géographiques. Le destin des plastiques dans les différentes régions a ensuite été modélisé en fonction des types de polymères prévus eu égard aux projections de la production de déchets des divers secteurs de l’économie. Enfin, la masse de plastiques accumulée dans les différents milieux aquatiques de chaque région a été indiquée.

Afin de calculer les entrées de plastiques dans les milieux aquatiques par région, on a utilisé les résultats d’une étude de Borrelle et al. (2020[99]) dans laquelle étaient estimés les rejets de plastiques mal gérés dans les cours d’eau, les lacs et les océans à l’échelle mondiale. Le modèle utilisé pour obtenir les résultats de cette étude comprend une répartition mondiale à haute résolution de la production de déchets plastiques, elle-même obtenue à partir de la densité de population, du produit intérieur brut (PIB) par habitant et de statistiques nationales portant sur les déchets municipaux (Lebreton et Andrady, 2019[19]). Le modèle calcule ensuite la probabilité que les déchets plastiques mal gérés rejetés atteignent un milieu aquatique (cours d’eau, lacs, et océans) en fonction de la distance et de l’orientation de la pente du terrain. Du fait qu’elle tient compte du terrain, l’étude rapporte la probabilité des rejets de plastiques dans les milieux aquatiques par pays, laquelle est indépendante du volume total de déchets produits, mais varie dans le monde en fonction de la situation géographique des populations et de la topographie du pays (inspiré de Borrelle et al. (2020[99])). Dans la présente étude, la probabilité des rejets a été calculée pour chaque région en pondérant la probabilité des rejets à l’échelle des pays en fonction de la taille de leur population et en établissant une moyenne régionale et ses intervalles de confiance (Graphique A ‎A.4). La probabilité des rejets de déchets plastiques est variable selon les régions. Les régions OCDE Océanie (Australie et Nouvelle-Zélande) et OCDE Pacifique (Japon et Corée) ont la plus forte probabilité que des rejets dans les milieux aquatiques se produisent, sous l’effet des apports de nations insulaires dont la population se trouve principalement concentrée sur les côtes.

Graphique A ‎A.4.  Probabilité des rejets de déchets plastiques mal gérés et de déchets sauvages dans les milieux aquatiques

Note : La probabilité a été calculée comme la moyenne de la fraction des rejets des différents pays, pondérée par la taille de leur population.

Source : calculs d’après Borrelle et al. (2020[99]).

Statlink

Dans les eaux douces, les plastiques flottants peuvent être transportés en aval alors que les plastiques coulants (plastiques d’une densité supérieure à celle de l’eau douce : PET, PVC ou PS, par exemple) atteindront inévitablement les sédiments du fond. Les plastiques flottants peuvent également être retenus dans les milieux d’eau douce par la végétation longeant les cours d’eau, les sédiments des berges, les obstacles artificiels (tels que les barrages), ou encore les lacs. Certains plastiques flottants peuvent également être colonisés par des organismes et couler en raison d’une perte de flottabilité. Une étude récente a estimé le volume mondial de plastiques directement déversés dans l’océan par les cours d’eau, et il en ressort que de 1 % à 2 % seulement des plastiques mal gérés produits chaque année ont, à l’échelle mondiale, une chance d’atteindre la mer dans un délai ne dépassant pas un an (Meijer et al., 2021[100]). Cette étude s’est appuyée sur le même cadre de probabilités tenant aussi bien compte de la localisation que des quantités de déchets plastiques mal gérés rejetés en direction du réseau hydrographique le plus proche. Elle a cependant calculé d’autres probabilités de transport jusqu’à l’embouchure du fleuve à partir de la distance à parcourir jusqu’à l’embouchure, du débit du cours d’eau et de son ordre au sein du réseau hydrographique.

Tableau A A.27.  Fraction des déchets plastiques mal gérés qui pénètre dans les milieux aquatiques et fraction qui pénètre le milieu océanique

Macrorégion	Région	Fraction des déchets plastiques mal gérés et des déchets sauvages qui pénètre dans les milieux aquatiques	Fraction des plastiques présents dans les milieux aquatiques atteignant l’océan
OCDE Amérique	USA	32 %	3 %
	Canada	36 %	3 %
	Autres pays d’Amérique membres de l’OCDE	21 %	5 %
OCDE Europe	Pays de l’UE membres de l’OCDE	34 %	3 %
	Pays de l’OCDE non membres de l’UE	34 %	4 %
OCDE Asie	OCDE Pacifique	43 %	11 %
	OCDE Océanie	44 %	2 %
Autres pays d’Amérique	Amérique latine	28 %	5 %
Eurasie	Autres pays de l’UE	27 %	1 %
	Autres pays d’Eurasie	32 %	1 %
Moyen-Orient et Afrique	Moyen-Orient et Afrique du Nord	27 %	4 %
	Autres Afrique	23 %	4 %
Autres pays d’Asie	Chine	28 %	2 %
	Inde	26 %	4 %
	Autres pays d’Asie non membres de l’OCDE	34%	14%

Source : fraction des déchets plastiques mal gérés et des déchets sauvages qui pénètre dans les milieux aquatiques (d’après Borrelle et al. (2020[99])) et fraction des déchets présents dans les milieux aquatiques qui pénètre dans le milieu océanique (d’après Meijer et al. (2021[100])) par région.

Dans l’océan, les plastiques dont la densité est plus élevée que celle de l’eau de mer couleront au fond et s’accumuleront dans les fosses et les canyons abyssaux sous l’effet de la gravité. Les plastiques flottants seront cependant transportés sous l’action des vagues, du vent et des courants. Cependant, la majeure partie de ces plastiques ne tardera pas à toucher de nouveau terre et à retrouver une plage du littoral. Une étude présentant un modèle de dispersion dans l’océan des plastiques issus des sources côtières de l’ensemble du monde a constaté que, en l’espace d’une année, environ 97 % des particules du modèle rejetées s’étaient trouvées près d’un rivage pendant plus de deux jours consécutifs (Lebreton et Andrady, 2019[19]), ce qui suggère qu’une fraction non négligeable était probablement échouée à ce moment-là. Les riches écosystèmes côtiers faciliteront également la rétention près du rivage des plastiques flottants, étant donné qu’ils seront, comme dans les milieux d’eau douce, colonisés par les organismes présents dans l’environnement marin. Les objets dont le rapport entre le volume et la surface est le plus réduit, tels que les films plastiques ou les petits microplastiques, couleront probablement près du rivage. Les fragments et les objets dont le volume est suffisamment important pour préserver leur flottabilité peuvent s’échapper des environnements côtiers. Au fil du temps, les débris tendent à s’accumuler au large sous les latitudes subtropicales. Cinq zones d’accumulation ont été amplement décrites dans la littérature au moyen d’observations de terrain et de modèles numériques. La plus étendue est située dans le Pacifique Nord, entre les îles Hawaï et la Californie (Lebreton et al., 2018[101]).

Les conditions environnementales détermineront également le destin des plastiques au cours de leur parcours à travers les environnements d’eau douce et les environnements marins. En particulier, les plastiques se dégradent sous l’effet de la lumière du soleil, par photo-oxydation. Les plastiques proches de la surface des cours d’eau, des lacs ou des océans auront donc sans doute une plus grande probabilité de se dégrader en des particules de plus petite taille communément appelées microplastiques qui sont définies de manière variable (particules inférieures à 1-5 mm et supérieures à un micron, en règle générale). Du fait de la grande complexité des mécanismes et de la variabilité des conditions ambiantes, les données sur la dégradation des plastiques dans les environnements naturels sont rares. Néanmoins, des résultats commencent à se faire jour dans le cadre d’expériences à long terme sur la dégradation des plastiques dans des environnements contrôlés. Pour divers thermoplastiques conventionnels, les taux de fragmentation exprimés en pourcentage de la perte de poids par an ne dépassent pas 5 % dans un microcosme d’eau de mer reconstitué en laboratoire (Gerritse et al., 2020[102]). Cela cadre bien avec les taux de dégradation des plastiques calculés pour l’ensemble de l’océan à l’aide de modèles numériques (à savoir une dégradation de 3 % par an de la masse totale de plastiques océaniques sous la forme d’une transformation des macroplastiques en microplastiques) (Lebreton et Andrady, 2019[19]).

Pour les besoins de ce rapport, le modèle du budget massique des plastiques dans l’ensemble des océans présenté par (Lebreton et Andrady, 2019[19]) a été étendu à une représentation simplifiée de l’environnement aquatique mondial. Le modèle distingue désormais les apports annuels dans les eaux douces et dans les océans, ce qui permet que les déchets plastiques flottants passent d’un compartiment à l’autre au fil du temps. Le modèle a également été amélioré en permettant de différencier les apports par type de polymère grâce aux estimations et projections relatives aux déchets fournies par le modèle ENV-Linkages de l’OCDE et présentées dans ce rapport. Le destin probable des plastiques rejetés a été déterminé en fonction de leur densité. Les taux de dégradation sont par ailleurs variables selon les polymères, d’après les résultats en laboratoire (Gerritse et al., 2020[102]). Le cadre du modèle général est présenté au Graphique A ‎A.5. Pour faire la distinction entre les apports selon qu’ils ont lieu dans les environnements d’eau douce ou dans les milieux marins, le modèle s’appuie sur les résultats de Meijer et al. (2021[100]), qui fournissent des probabilités nationales de rejet dans l’océan. Ces résultats ont été extrapolés à la région modélisée en suivant la même méthode de pondération que pour les apports dans les milieux aquatiques (voir la section précédente). La fraction annuelle des déchets rejetée dans l’eau douce et celle directement rejetée dans l’océan ont ensuite été estimées pour chaque région. Le modèle a simulé les rejets de plastiques dans le milieu aquatique modélisé de chaque région à compter de l’année 1951. Les polymères d’une densité supérieure à l’eau étaient supposés couler au fond des cours d’eau, des lacs, ou des mers. Les polymères flottants qui se déplacent à la surface pourraient atteindre directement les eaux côtières superficielles avant la fin de la première année, ou rester dans les systèmes d’eau douce, probablement échoués sur les berges des cours d’eau et des lacs. Le modèle remobilise par ailleurs les déchets accumulés sur les berges des cours d’eau et des lacs, qui viennent se surajouter à partir de l’année suivante. Les polymères flottant à la surface des eaux côtières suivent la même dynamique que dans le modèle présenté par Lebreton et Andrady (2019[19]), avec une recirculation entre le rivage et la surface des mers et un transfert des eaux côtières vers celles du large. Il a été considéré que les plastiques flottants accumulés sur les berges des cours d’eau et des lacs ou à la surface et sur le rivage des océans se trouvaient en contact avec la lumière du soleil, et qu’une fraction de leur masse était dégradée chaque année jusqu’à atteindre un terme de disparition représentant la masse de microplastiques accumulés dans les environnements d’eau douce et les environnements marins. Le cycle a été répété chaque année jusqu’à 2019.

Graphique A A.5.  Modèle de bilan massique des plastiques dans les milieux aquatiques à l’échelle mondiale

Note : Les apports de masse par région modélisée, ventilés par type de polymères, sont cumulés de 1951 jusqu’à 2060 dans la modélisation du destin des plastiques. Les plastiques d’une densité supérieure à celle de l’eau coulent et s’accumulent au fond des cours d’eau, des lacs et des mers. Les plastiques flottants (d’une densité inférieure à celle de l’eau) sont transportés entre les différents compartiments des milieux aquatiques et se dégradent en microplastiques au fil du temps sous l’effet du contact avec la lumière du soleil. Le paramètre régional « i » correspond au rapport entre les plastiques qui restent dans les eaux douces et ceux qui pénètrent dans l’environnement marin (Tableau A ‎A.27). Les paramètres « s » et « r » représentent respectivement la fraction qui s’échoue sur les rivages à l’échelle mondiale et celle qui s’en trouve libérée. Le paramètre « t » correspond à la fraction des plastiques flottants entraînés des eaux côtières vers celles du large. (s = 97 %, r = 3 %, t = 33 %, (Lebreton, Egger et Slat, 2019[103])). Pour finir, « d » est la fraction de la masse qui se dégrade en microplastiques au cours de chaque année, laquelle est variable selon le type de polymères (Tableau A ‎A.28).

Source : Modèle ENV-Linkages de l’OCDE, adapté d’après la méthodologie de Lebreton et Andrady (2019[19]).

Tableau A A.28.  Paramètres relatifs au destin des plastiques dans les milieux aquatiques, par type de polymères

Type de polymères	Microplastiques	Flottants	Taux de dégradation en pourcentage massique par an
PEHD	Non	Oui	0,6
PEBD, PEBDL	Non	Oui	0,8
PP	Non	Oui	0,0
PET	Non	Non	4,9
PS	Non	Non	0,1
PUR	Non	Non	3
PVC	Non	Non	-
ABS, ASA, SAN	Non	Non	-
Bioplastiques	Non	Non	-
Élastomères (pneus)	Non	Non	-
Fibres	Non	Non	-
Revêtements de marquage routier	Oui	Non	-
Revêtements marins	Oui	Non	-
Autres	Non	Non	-

Source : les taux de dégradation sont tirés d’expériences de laboratoire (Gerritse et al., 2020[102]).

Le modèle a produit pour chacune des régions du monde des séries chronologiques retraçant les apports et l’accumulation de déchets plastiques dans les cours d’eau, les lacs et les océans de 1951 à 2060. Le principal résultat, préoccupant, est une dégradation sévère de la pollution dans tous les milieux aquatiques dans le scénario de Référence. Le modèle nous permet de produire des estimations du premier ordre de grandeur de la répartition des masses entre les différents compartiments des milieux aquatiques mondiaux.

Ce modèle simplifié présente certaines limites, et il convient de faire preuve de prudence dans l’interprétation des résultats. Le destin des plastiques sera très variable selon la situation. Ces projections devraient être considérées dans leur ensemble, en tant qu’elles décrivent le volume des déchets de plastiques des différentes régions, exprimé selon l’ordre de grandeur de la masse. Quelques-unes des hypothèses formulées lors de la conception du modèle ne sont pas toujours conformes à la réalité. Les polymères tels que le PET, le PVC ou le PUR étaient ainsi considérés comme des plastiques coulants, alors que, du fait de leur conception, les objets fabriqués avec ces polymères peuvent flotter pendant une durée variable (par exemple, les bouteilles en PET fermées par un bouchon, les balises en PVC, ou la mousse de polyuréthane expansé). À l’inverse, certains plastiques flottants tels que le HDPE ou le LDPE peuvent également couler rapidement (par exemple les sacs plastiques biosourcés) dans les cours d’eau alors qu’ils n’en sont pas moins considérés comme mobiles dans le modèle.

En étudiant les apports, le transport et le destin des plastiques depuis le début de leur production de masse jusqu’en 2060, il est possible d’estimer les rejets de microplastiques secondaires dans l’environnement, ce qui permet de comparer la contribution des plastiques déjà rejetés à celle des nouveaux apports. Grâce à une étude rétrospective, la contribution des premiers pollueurs peut être évaluée et il est possible d’observer au long du siècle comment le problème s’est déplacé géographiquement et continue de se déplacer. Ces résultats contribuent à cibler les régions dans lesquelles il est prioritaire de mettre en place des mesures d’atténuation de la pollution, notamment en Asie et en Afrique.

Modélisation des émissions de particules dans l’air résultant de l’usure des pneus et des freins (NILU)

Cette section décrit la méthodologie et les paramètres employés par Nicolaos Evangeliou de l’Institut norvégien pour la recherche atmosphérique (NILU) pour réaliser des projections des émissions de microplastiques dans l’air liées à la circulation routière et leur contribution à la pollution particulaire.

Calcul des émissions dues à l’usure des pneus et des freins

Les particules issues de l’usure des pneus et des freins (PUP et PUF) sont calculées à l’aide du modèle GAINS (Greenhouse gas – Air pollution Interactions and Synergies) (Amann et al., 2011[104]). GAINS est un modèle d’évaluation intégré dans lequel les émissions de polluants atmosphériques et de gaz à effet de serre sont estimées pour près de deux cents régions du monde en prenant en considération les principales activités économiques, les politiques de réglementation environnementale, ainsi que les coefficients d’émission propres à chaque région. GAINS modélise les émissions de particules (PM) en distinguant les PM₁, les PM_2.5, les PM₁₀, les PM totales, ainsi que les particules carbonées (CN, CO) issues des processus de combustion, comme décrit par Klimont et al. (2017[105]).

Dans GAINS, les émissions de particules non liées aux gaz d’échappement recouvrent celles de PUP, de PUF et de PM émanant de l’abrasion des routes. Ces émissions sont calculées sur la base des données propres à chacune des régions et des estimations des distances parcourues (km/type de véhicule/an), ainsi que des taux d’émission spécifiques des différents types de véhicules (mg/km). Au nombre des types de véhicules considérés figurent les motocyclettes, les voitures, les véhicules utilitaires légers, les autobus/autocars, et les véhicules utilitaires lourds. Pour 2015, les estimations de la distance parcourue ont été obtenues à l’aide des données sur la consommation de carburant des transports par route tirées des Perspectives énergétiques mondiales de l’Agence internationale de l’énergie (AIE, 2011[106]), associées aux données nationales sur le nombre de véhicules et à des hypothèses concernant le nombre de kilomètres par véhicule parcourus. La prise en considération de l’utilisation et des taux d’émission des divers types de véhicules permet de mieux tenir compte des importantes différences régionales dans la structure des parcs automobiles, qui se caractérisent par exemple par un grand nombre de motocyclettes en Asie du Sud et du Sud-Est et par un plus faible taux de possession d’automobiles dans certaines parties du monde en développement. Les émissions de GAINS sont estimées à l’échelle mondiale selon un quadrillage avec un niveau de résolution de 0,5° × 0,5° sur la base de données relatives au réseau routier, d’hypothèses concernant la densité de véhicules selon le type de routes, ainsi que des données démographiques.

Les coefficients d’émission de PUP et de PUF utilisés dans GAINS pour chaque type de véhicules reposent sur l’examen de plusieurs études quantitatives (Klimont et al., 2002[107]) récemment mises à jour (Klimont et al., 2017[105]) sur la base, principalement, de van der Gon et al. (2013[108]), l’AEE (2013[109]) et Harrison et al. (2012[110]). De grandes incertitudes entourent les coefficients d’émission, concernant notamment la distribution par taille des PM. GAINS indique les particules en suspension totales (PST), et suppose ensuite que les PM₁₀ provenant des PUP représentent environ 10 % de ces PST, et les PM_2.5 environ 1 % du total des PUP, alors que les PM₁₀ provenant des PUF constitueraient environ 80 % des PST et que les PM_2.5 compteraient pour 40 à 50 % du total des PUF (Klimont et al., 2002[107]).

Modélisation du transport atmosphérique

Les émissions de PM₁₀ calculées à l’aide du modèle GAINS sont utilisées en tant que données d’entrée dans la version 10,4 du modèle du transport atmosphérique FLEXPART (FLEXible PARTicle) (Pisso et al., 2019[111]). La dispersion des particules dans l’atmosphère, qui tient aussi bien compte du transport que du dépôt de particules, a été simulée pour l’année de référence 2014. On a fait tourner le modèle FLEXPART en mode prospectif à partir de 2014. Les processus atmosphériques qui affectent le transport des particules dans les nuages (par exemple les processus de convection et de mélange turbulent des couches limites) sont paramétrés dans le modèle (Forster, Stohl et Seibert, 2007[112]). Le modèle était alimenté par les analyses opérationnelles 1° × 1° réalisées toutes les trois heures par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT), et la résolution spatiale des résultats concernant les champs de concentration et de dépôt était fixée à 0,5° × 0,5° dans un domaine global, avec une résolution temporelle quotidienne. Dans FLEXPART la dispersion des microplastiques issus du réseau routier est modélisée en supposant que les particules sont de forme sphérique (Pisso et al., 2019[111]).

Les simulations tenaient également compte du balayage sous les nuages et des retombées sèches, en supposant que la densité des PUP est de 1234 kg/m³, valeur intermédiaire entre la densité de 945 kg/m³ du caoutchouc naturel et celle de 1522 kg/m³ du caoutchouc synthétique (Walker, 2019[113] ; Federal Highway Administration Research and Technology, 2019[114]). Cette densité se situe dans la fourchette dont il est fait état pour les microplastiques (940-2 400 kg/m³) (Unice et al., 2019[115]). Dans le cas des PUF, une densité plus élevée a été supposée (2 000 kg/m³), étant donné que ces particules peuvent également contenir des métaux (Grigoratos et Martini, 2014[116]). Les plastiques sont généralement hydrophobes et devraient par conséquent constituer des noyaux de condensation des nuages (NCN) assez peu efficaces (Di Mundo, Petrella et Notarnicola, 2008[117] ; Ganguly et Ariya, 2019[118]). Cependant, avec le temps, les revêtements peuvent rendre les particules plus hydrophiles dans l’atmosphère (Bond et al., 2013[119]). L’efficacité des aérosols en tant que noyaux glaçogènes (NG) n’est par ailleurs pas bien connue. D’après Evangeliou et al. (2020[120]), il est plus réaliste d’utiliser dans le modèle des coefficients de balayage intermédiaires pour les NCN/NG.

Extrapolation des résultats du modèle jusqu’en 2060

Les émissions ci-dessus de PUP et de PUF ont été extrapolées sur la base des données sur les voyageurs par route issues des Perspectives énergétiques mondiales de l’AIE (AIE, 2018[121]) pour les 15 régions géographiques couvrant l’ensemble de la planète, suite à l’agrégation régionale réalisée dans le modèle ENV-Linkages de l’OCDE.

L’année 2014 a été prise pour année de référence et le ratio par rapport à l’année 2014 a été calculé pour chaque année entre 2015 et 2020 et pour chacune des 15 régions (il sera appelé ci-après « coefficient de proportionnalité régional »). Ce coefficient de proportionnalité régional pourrait être négatif si le nombre de voyageurs par route a diminué par rapport à 2015, ou positif si leur nombre a au contraire augmenté.

Après obtention des estimations des PUP et des PUF, le modèle FLEXPART a été utilisé pour calculer leur transport et leurs dépôts annuels mondiaux (dispersion atmosphérique) pour chaque année de 2015 à 2060. Faire tourner le modèle FLEXPART pour autant d’années demande d’importantes ressources informatiques. De plus, étant donné que les informations météorologiques nécessaires pour faire fonctionner FLEXPART ne sont disponibles que jusqu’à aujourd’hui (2021), il faudrait faire tourner des modèles climatiques jusqu’en 2060 pour générer les informations météorologiques utilisables par FLEXPART, ce qui accroît davantage le temps de calcul nécessaire. Pour éviter cet écueil, on a retenu l’hypothèse que les conditions météorologiques resteront à peu près constantes au fil du temps et que les changements dans la dispersion mondiale des PUP et des PUF ne seront dus qu’à l’évolution des apports dans les différentes régions.

Ces hypothèses étant posées, on a fait tourner FLEXPART avec les émissions de 2014 pour les 15 régions du modèle ENV-Linkages, ce qui a abouti à 15 simulations différentes à l’aide du modèle, dont chacune représente la dispersion liée à la région correspondante. Le coefficient de proportionnalité régional a ensuite été utilisé pour mesurer la dispersion modélisée de chacune des émissions régionales pour chaque année entre 2015 et 2060. Enfin, les 15 dispersions modélisées chaque année à l’échelle régionale ont été utilisées pour calculer les estimations des PUP et des PUF au niveau mondial.

Modélisation des émissions de gaz à effet de serre imputables aux plastiques dans le modèle ENV-Linkages

Cette section décrit la méthodologie et les paramètres employés pour réaliser des projections relatives à la contribution du cycle de vie des plastiques aux émissions de GES, à l’échelle mondiale.

Une approche basée sur les coefficients d’émission

Dans la base de données GTAP (Aguiar et al., 2019[5]), la production de matières plastiques concerne deux secteurs : d’une part, les produits chimiques, d’autre part, les produits en caoutchouc et en matière plastique. Les secteurs des plastiques ont été subdivisés en deux catégories correspondant respectivement à la production primaire et à la production secondaire de plastiques. Les secteurs producteurs de plastiques utilisent des intrants issus du secteur de la production d’électricité, des secteurs d’extraction de combustibles fossiles, ainsi que d’autres secteurs de l’économie. Cependant, étant donné que ces secteurs producteurs de plastiques produisent également d’autres biens, toutes leurs émissions ne peuvent pas être attribuées aux plastiques. Ainsi, pour parvenir à une approximation des émissions mondiales imputables au cycle de vie des plastiques, une approche basée sur les coefficients d’émission a été retenue, conforme aux estimations les plus récentes publiées dans la littérature :

${Emi}_{g,t}^{plastics}= {\sum }_p\left({\lambda }_{g,p,t}^{prod}+{\lambda }_{g,p,t}^{conv}\right)C_{p,t}+{\sum }_f{\lambda }_{g,f,t}^{eol}{W}_{f,t}$

où ${Emi}_{g,t}^{plastics}$ désigne les émissions de gaz à effet de serre $g$ (dont le CO₂, le CH₄ et le N₂O, mesurés en équivalents CO₂5) issus du cycle de vie des plastiques au moment $t$, ${\lambda }_{g,p,t}^{prod}$ et ${\lambda }_{g,p,t}^{conv}$ sont respectivement les coefficients d’émission par tonne de plastique correspondant à la production et à la transformation de plastiques pour le polymère $p$ qui sont appliqués au niveau de la consommation de plastiques $C_{p,t}$ estimée par le modèle. Enfin, ${\lambda }_{g,f,t}^{eol}$ est le coefficient d’émission correspondant à un destin en fin de vie donné $f$ (pour des raisons de disponibilité des données, ne sont pris en considération que l’incinération, la mise en décharge contrôlée et le recyclage), appliqué à la quantité de déchets plastiques produite $W_{j,t}$.

La littérature fournit des estimations des coefficients d’émission pour l’année 2015 (Zheng et Suh, 2019[21])6 qui sont utilisées pour calibrer les émissions pour 2015 (Graphique A ‎A.6). Ces coefficients d’émission tiennent compte des émissions de l’ensemble de la chaîne de valeur de la production des plastiques et ne sont pas constants au fil du temps en raison des changements structurels du processus de production. L’évolution dans le temps de l’intensité en GES de la production et de la transformation des plastiques est déterminée par le modèle de manière endogène. Un indice d’efficacité par émission de GES est calculé sur la base de la moyenne mondiale des émissions de portée 2 (émissions directes plus émissions liées à la demande d’électricité) des secteurs les plus pertinents liés aux plastiques (produits chimiques, produits en caoutchouc et en matière plastique primaires, extraction de pétrole, extraction de gaz et produits du pétrole et du charbon). Pour ce qui est de l’intensité en GES du recyclage, un indice est élaboré sur la base des émissions de portée 2 du secteur des plastiques secondaires, alors que pour l’incinération et l’enfouissement les coefficients d’émission sont constants.

Graphique A A.6.  Coefficients d’émission de gaz à effet de serre pour le cycle de vie des plastiques dans le modèle ENV-Linkages

Note : Les émissions liées au recyclage et à l’incinération sont des émissions directes des processus industriels correspondants. Les émissions évitées (émissions liées à la production d’électricité remplacée par l’incinération de déchets et émissions de la production des plastiques primaires remplacés par des plastiques secondaires) ne sont pas prises en compte dans les coefficients d’émission décrits ici, car elles sont déjà directement prises en considération dans le modèle ENV-Linkages (modifications de la structure des intrants du secteur de la production d’électricité et évolutions de l’équilibre entre les plastiques primaires et secondaires, qui sont toutes deux fonction des variations des prix relatifs de ces matières, lesquelles sont déterminées de manière endogène par le modèle).

Source : adapté de Zheng et Suh (2019[21]).

Statlink

Désagrégation de l’évolution des émissions imputables aux plastiques

Afin d’analyser l’évolution des émissions $E$ entre deux situations, nommées 1 et 0 (par exemple, entre 2060 et 2019 dans le scénario de Référence, ou entre un scénario d’action et le scénario de Référence), la désagrégation des émissions a été effectuée comme suit (par exemple, pour la fin de vie) :

$E_1-E_0=\left({\sum }_f{W}_{f,1}-{\sum }_f{W}_{f,0}\right) {\sum }_f{\lambda }_{f,0}\frac{W_{f,0}}{{\sum }_{ff}{W}_{ff,0}}+\left({\sum }_f{W}_{f,1}\right){\sum }_f{\lambda }_{f,0}\left(\frac{W_{f,1}}{{\sum }_{ff}{W}_{ff,1}}-\frac{W_{f,0}}{{\sum }_{ff}{W}_{ff,0}}\right)+{\sum }_f\left({\lambda }_{f,1}-{\lambda }_{f,0}\right)W_{f,1}$ où le premier terme peut être interprété comme un effet « d’échelle » (évolution du volume total de déchets plastiques produits pour le coefficient d’émission et la composition initiaux), le deuxième terme comme un effet « de composition » (évolution des parts relatives des différents choix de gestion des déchets) et le troisième terme comme un effet « d’intensité en GES » (évolution des coefficients d’émission pour la composition et l’échelle finales). La même opération de désagrégation est effectuée pour les émissions imputables à la production et à la transformation, où l’effet « d’échelle » correspond à l’évolution du volume de déchets plastiques produits pour le coefficient d’émission et l’ensemble de polymères initiaux, l’effet « de composition » correspond à l’évolution des parts relatives des différents polymères dans la production totale et l’effet « d’intensité en GES » correspond à l’évolution des coefficients d’émission pour la composition et l’échelle finales.

Modélisation des effets d’une augmentation de la part de marché des plastiques biosourcés (Neus Escobar et Wolfgang Britz)

L’évaluation a été réalisée à l’aide d’un modèle intégré fondé sur la base de données GTAP, appelé « CGE-box » (Britz et van der Mensbrugghe, 2018[122]). Pour commencer, les données d’origine de la base de données GTAP 10 (Aguiar et al., 2019[5]) ont été agrégées en 18 régions plus larges, tout en préservant la résolution sectorielle complète. Ensuite, les plastiques d’origine fossile et biosourcés ont été séparés de l’agrégat « produits en caoutchouc et en matière plastique » dans cinq grandes régions productrices (Brésil, Chine, UE, États-Unis et Thaïlande) sur la base de la part relative de production de chaque région. Ces régions représentent actuellement environ 60 % du marché mondial des plastiques biosourcés. Le marché thaïlandais des bioplastiques est certes relativement plus étroit, cependant, au vu des investissements réalisés ces dernières années, le pays devrait devenir un important centre de production de plastiques biodégradables et biosourcés (Fielding et Aung, 2018[123] ; OCDE, 2013[124]). En plus du blé et de la canne à sucre qui étaient déjà explicitement présentés dans la base de données GTAP, le maïs et le manioc ont été séparés des catégories « autres céréales » « fruits et légumes », respectivement, pour intégrer les matières premières utilisées dans les bioplastiques. D’autres ajustements ont été apportés à la base de données GTAP pour accroître la part de coût que représentent les matières premières agricoles dans l’industrie des plastiques biosourcés par rapport à la part de coût que représente le pétrole dans le secteur des « produits en caoutchouc et en matière plastique ». La Chine et les États-Unis produisent des plastiques biosourcés principalement à partir de maïs (> 85 %), mais aussi avec du blé ; les pays de l’UE membre de l’OCDE utilisent le maïs et le blé quasiment à part égale (environ 50 % chacun) ; la production du Brésil repose intégralement sur la canne à sucre et la Thaïlande utilise également le manioc à hauteur d’environ 40 %.

Le passage des plastiques d’origine fossile aux plastiques biosourcés pour une demande de production intermédiaire a été modélisé à l’aide de la fonction d’élasticité de substitution constante (CES). Une valeur initiale de 5 a été supposée pour l’élasticité de substitution (subelas), afin de prendre en compte la part de marché assez conséquente de produits équivalents qui devraient se maintenir à l’avenir (AIE, 2020[125]). Ces produits sont des plastiques qui ont les mêmes caractéristiques techniques que leurs équivalents d’origine fossile et permettent une substitution directe sur les marchés, comme le polyéthylène (PE) et le polyéthylène téréphtalate (PET).

Le modèle CGE-Box comprend plusieurs modules de la base GTAP qui lui permettent d’estimer les émissions de GES imputables aux modifications indirectes de l’affectation des terres ainsi qu’aux ressources utilisées et à la production agricole. Le module de transformation des sols simule la réaffectation des sols entre plusieurs grands types d’usage (terres agricoles, pâturages et plantations forestières) au niveau des zones agroécologiques (ZAE), sur la base des différences de rendement des terres et selon une fonction d’élasticité de transformation constante (CET). Chaque utilisation des terres dans chaque ZAE est associée à un réservoir de carbone spécifique constitué dans les sols, dans la biomasse présente sur et dans le sol, dans la litière, ainsi qu’à une séquestration de carbone effectuée au cours des 30 années passées (Gibbs, Yui et Plevin, 2014[126] ; Pelvin et al., 2014[127]). De plus, le modèle CGE-Box introduit la possibilité d’une expansion des terres agricoles sur les espaces naturels, avec une élasticité de l’offre de terres (landelas) de 0,05 pour toutes les régions prises en considération. Les réserves de carbone dans les espaces naturels ont été estimées en supposant que les forêts naturelles piègent deux fois plus de carbone que les plantations forestières (Kindermann et al., 2008[128]) ; les prairies, la savane et les fruticées en contiennent autant que les pâturages ; les autres types de terres renferment 10 % du carbone présent dans les pâturages – voir (Escobar et Britz, 2021[129]) pour le détail.

L’analyse se concentre sur les effets d’un accroissement de la part de marché des plastiques biosourcés au Brésil, en Chine, dans les pays de l’OCDE membres de l’UE, aux États-Unis et en Thaïlande, comparé au scénario de Référence en 20607. Pour que cette part de marché augmente, les plastiques biosourcés doivent présenter un meilleur coût que les plastiques d’origine fossile. Pour ce faire, deux scénarios ont été simulés : a) l’introduction de mesures fiscales pour réguler le marché des plastiques, b) la promotion de progrès techniques dans le secteur des plastiques biosourcés grâce à la R&D. Les deux scénarios sont décrits ci-dessous :

• Scénario Dirigé : ce scénario correspond à l’intervention d’un gouvernement visant à accroître la consommation de plastiques biosourcés aux dépens des plastiques conventionnels. Il s’agit de subventionner la consommation de plastiques biosourcés par les entreprises et les ménages jusqu’à remplacer 5 % du marché total des plastiques (en valeurs monétaires) dans chacune des cinq régions étudiées, d’ici 2060. La part de marché visée est compatible avec les projections réalisées pour la région UE 28 (Schipfer et al., 2017[130]). En conséquence, le niveau de subventions est variable d’une région productrice de plastiques biosourcés à une autre, en fonction de la taille respective de leurs secteurs des plastiques biosourcés et des plastiques d’origine fossile. La plus forte baisse des taxes ad valorem applicables aux plastiques biosourcés devrait être observée en Chine (-47,0 %) et la plus faible au Brésil (-14,0 %), la baisse moyenne mondiale étant de 41,0 %. En parallèle, les taxes à la consommation augmentent sur le pétrole, le gaz, le charbon, les carburants et les plastiques d’origine fossile dans chaque région, ce qui a une incidence sur la demande intérieure et sur les importations, ainsi que sur tous les acteurs (consommateurs, entreprises, investisseurs et administrations publiques). Ces cinq produits sont soumis à la même évolution des droits ad valorem dans toutes les régions, afin de maintenir constant en termes réels le produit total des taxes indirectes. Cela peut être considéré comme un changement des taux de la taxe sur la valeur ajoutée afin que les services publics (santé, éducation, etc.) soient maintenus.

• Scénario d’Efficience : ce scénario prévoit des progrès techniques dans le secteur des plastiques biosourcés plus importants que dans le scénario de Référence, sous l’effet d’investissements en R&D qui débouchent sur des améliorations technologiques, elles-mêmes permettant d’accroître l’efficience d’utilisation de la biomasse. Ces progrès concernent des circuits de production qui exploitent des matières premières non alimentaires (par exemple, les algues, les plantes vivaces ou les déchets) ou des approches permettant l’utilisation en cascade et les circuits fermés (par exemple, les bioraffineries intégrées). Le progrès technique est donc simulé sous la forme d’une utilisation plus efficiente des intrants agricoles dans la production de plastiques combinée à une meilleure productivité des facteurs de production. On pose l’hypothèse que la demande en matière agricole brute par unité de plastiques biosourcés produite baisse de 60 % d’ici 2060, soit un rythme de 1,3 % par an. En outre, les besoins en main-d’œuvre et en capital sont réduits de 30 % (0,65 % par an). D’autres études ont pris en compte des améliorations de l’efficience similaires dans l’évolution à long terme des secteurs des bioénergies et de la biochimie, tant dans les pays industrialisés qu’émergents (Lee, 2016[131] ; van Meijl et al., 2018[132]), ainsi qu’à l’échelle mondiale (Escobar et Britz, 2021[129]). Dans le même temps, des taxes sur les plastiques d’origine fossile sont introduites dans toutes les régions (pas uniquement dans les régions productrices de plastiques biosourcés) afin de maintenir le PIB réel à un niveau constant.

Le volume de plastiques biosourcés produit en 2060 à l’échelle mondiale est approximativement le même dans les deux scénarios (Dirigé et d’Efficience), soit environ 60 Mt, et représente environ 3 % du marché total des plastiques. Alors que la part de marché des plastiques biosourcés est exactement la même dans toutes les régions productrice (5 %) dans le scénario Dirigé, le niveau de consommation de plastiques biosourcés varie dans les cinq régions dans le scénario d’Efficience. Les plus grandes parts de marché sont observées en Thaïlande (6,3 %) et au Brésil (17,6 %) en raison de l’amélioration de l’efficience de la transformation de la canne à sucre, laquelle devient la matière première présentant le meilleur rapport coût-efficacité. La part de marché des plastiques biosourcés en Chine, dans les pays de l’OCDE membres de l’UE et aux États-Unis atteint environ 4 % en 2060 dans le scénario d’Efficience. Les résultats des deux scénarios ont été évalués par rapport au scénario de Référence afin de comprendre l’incidence de chaque intervention sur l’ensemble de l’économie.

Dans le cadre d’une analyse de l’incertitude, des scénarios reposant sur d’autres paramètres ont été pris en considération. Tout d’abord, on a fait varier le paramètre correspondant à la possibilité de substituer les plastiques biosourcés aux plastiques d’origine fossile (subelas) dans différentes applications (par exemple, les emballages, l’électronique, la construction et l’automobile) afin de saisir l’agilité avec laquelle les différents secteurs peuvent remplacer les plastiques conventionnels par des plastiques biosourcés. Ensuite, on a fait varier la facilité avec laquelle des espaces naturels peuvent être transformés en terres agricoles ou en exploitations forestières (landelas) pour mieux comprendre comment la mise en œuvre de différentes mesures de conservation et d’autres stratégies de gestion peut favoriser ou limiter la perte d’espaces naturels face à une hausse de la demande en biomasse. On a fait varier ces deux paramètres autour des valeurs centrales prises en considération (subelas = 5 et landelas = 0,05) afin d’analyser l’incertitude des résultats (voir le Tableau A ‎A.29).

Tableau A A.29.  Paramètres d’incertitude pour l’analyse des taux de pénétration des plastiques biosourcés

Scénario Dirigé		Scénario d’Efficience
Subelas	Landelas	Subelas	Landelas
5	0	5	0
5	0,025	5	0,025
5	0,05	5	0,05
5	0,10	5	0,10
5	0,25	5	0,25
1	0,05	1	0,05
2,5	0,05	2,5	0,05
5	0,05	5	0,05
7,5	0,05	7,5	0,05
10	0,05	10	0,05

Note : subelas = élasticité du remplacement des plastiques conventionnels par les plastiques biosourcés ; landelas = élasticité de l’offre de terres. Les valeurs centrales de 5 (pour subelas) et 0,05 (pour landelas) ont été retenues dans l’évaluation des deux scénarios (Dirigé et d’Efficience). Le scénario de référence qui utilise les valeurs centrales est signalé en gras dans le tableau.

Source : modèle CGE-Box.

Projections relatives aux autres répercussions sur la santé et sur l’environnement imputables au cycle de vie des plastiques (Université de Gand).

Cette section explique la méthodologie, les paramètres et les catégories de répercussions utilisés par les experts du groupe de recherche Sustainable Systems Engineering de l’Université de Gand pour réaliser des projections relatives aux répercussions sur la santé et sur l’environnement imputables aux plastiques au moyen d’une analyse du cycle de vie (ACV).

Objectif et périmètre

L’objectif de l’ACV est d’analyser les répercussions environnementales des plastiques à l’échelle mondiale. L’analyse prend en compte la production de l’extraction de la matière première à la sortie de l’usine de polymères qui servent de matière première à l’industrie, ainsi que les traitements auxquels sont soumis ces plastiques en fin de vie, à savoir le recyclage, l’enfouissement, l’incinération, la mise en décharge sauvage et la combustion à ciel ouvert.

Sept types de polymères ont été inclus dans l’analyse : le polychlorure de vinyle (PVC), le polyuréthane (PUR), le polystyrène (PS), le polypropylène (PP), le polyéthylène téréphtalate (PET), le polyéthylène basse densité (PEBD), le polyéthylène haute densité (PEHD).

L’unité fonctionnelle est la production et la fin de vie des polymères à l’échelle mondiale en 2019. Les limites du système comprennent la production primaire et secondaire de l’extraction de la matière première à la sortie de l’usine et un ensemble de méthodes de gestion des déchets. On trouvera au Graphique A ‎A.7 une représentation simplifiée des limites du système.

Graphique A ‎A.7.  Étapes prises en considération dans l’ACV des sept types de polymères

Le périmètre géographique est le monde. Les données de l’OCDE sur l’utilisation mondiale de plastiques ont été utilisées comme base pour établir la production mondiale de plastiques. Des données de l’OCDE ont également été utilisées pour étudier la gestion des déchets dans le monde. Aucune différence régionale dans la production n’a été appliquée pour l’évaluation des répercussions environnementales des plastiques. De manière générale, les répercussions environnementales ont été calculées à partir du bouquet énergétique mondial utilisé dans la production d’électricité et de chaleur. Pour certains jeux de données relatifs à l’incinération et à l’enfouissement, aucune moyenne mondiale n’est disponible. Les estimations portant sur l’Europe ont donc été utilisées comme référence géographique.

Le périmètre temporel porte sur deux périodes : 2019 et 2060. La différence entre les deux années ne porte que sur les volumes projetés d’utilisation des plastiques et de production de déchets plastiques. Les informations tirées de l’inventaire relatives à la production de plastiques par destin en fin de vie n’ont pas été modifiées ; de plus, aucune évolution technologique ni aucun changement du bouquet énergétique mondial n’ont été pris en compte.

Cette étude présente des limites : il n’a pas été tenu compte de l’utilisation des plastiques, de la fabrication de produits en plastique et des répercussions liées à la production d’autres polymères non traités dans le présent rapport.

Inventaire du cycle de vie

L’inventaire a été établi avec le logiciel SimaPro 9.1.1.1. Les données sur le cycle de vie des plastiques ont été tirées de la version 3.6 d’Ecoinvent avec un modèle de définition des critères de coupure par classification. Dans le modèle de définition des critères de coupure par classification, « les matériaux recyclables sont séparés du système de production des produits » (Wernet et al., 2016[133]). En conséquence, la matière première du recyclage (les déchets plastiques) est apportée sans aucun poids au producteur secondaire. Ce dernier ne se voit attribuer que le poids du recyclage et du processus de production d’un matériau secondaire, c’est pourquoi aucun poids lié à la production primaire n’est attribué aux matériaux secondaires (Wernet et al., 2016[133]).

Le périmètre du système qui en résulte suit la structure de modélisation de la base de données. Comme présenté au Graphique A ‎A.7, la production secondaire au début du cycle (Secondaire) part des activités qui suivent la collecte des plastiques et va jusqu’à la production d’un polymère secondaire (par exemple, des regranulés). Pour rester cohérent avec la comptabilisation de la fin de vie, ne comptabilisées sous la catégorie « recyclage » que les répercussions liées à la collecte des déchets, avant le processus de recyclage lui-même.

Hypothèses relatives aux données :

• Production primaire : les technologies de production d’un polymère donné peuvent varier. Certaines de ces technologies sont représentées dans la base de données et doivent parfois être manipulées avant d’entrer dans l’analyse. Par exemple, pour la production de PVC, trois technologies de polymérisations sont présentes : suspension, émulsion et polymérisation en masse. Bien entendu, ces technologies présentent des répercussions environnementales différentes ; la moyenne arithmétique des répercussions des diverses technologies de production de ce polymère a donc été utilisée dans les projections.

• Production secondaire (recyclage mécanique) : on dispose d’assez peu de données relatives à la production secondaire de plastiques, par rapport aux données disponibles pour la production primaire. Dans Ecoinvent, seules sont disponibles des données sur la production secondaire de PEHD et de PET par recyclage mécanique. Par conséquent, la moyenne arithmétique des répercussions environnementales de ces polymères a été utilisée pour calculer les répercussions du PVC, du PS et du PP. Quant au PEBD, on a supposé qu’il présentait les mêmes répercussions que le PEHD. Le PUR est exclu, car aucune production secondaire de ce polymère n’est signalée dans le modèle de l’OCDE. L’analyse part des déchets plastiques collectés (sans poids associé) et comprend les étapes de tri, de broyage, de lavage, de flottaison, de séchage, de découpage et de granulation d’après les informations de la base de données Ecoinvent.

• Production secondaire (recyclage chimique) : les données portant sur le recyclage thermochimique sont tirées de (Civancik-Uslu et al., 2021[134]) et prennent en compte les déchets triés de PP et PE entrant dans la production de naphta. Pour des raisons de confidentialité des données, seules les répercussions environnementales agrégées peuvent être présentées. Les données portant sur les processus qui suivent la production de naphta (le craquage, la polymérisation et la granulation) s’appuyaient sur les calculs de (Civancik-Uslu et al., 2021[134]) et sur les données d’Ecoinvent relatives à la production primaire de PP et de PEHD. Les estimations de ces processus aval sont associées à une forte incertitude. Néanmoins, les données sur la production de naphta grâce au recyclage thermochimique sont fondées sur des mesures de haute qualité tirées d’un recueil de données primaires effectué en Belgique. Pour finir, les données portant sur le procédé de recyclage thermodynamique ont été adaptées en exploitant les données sur la production énergétique mondiale (électricité et chaleur), afin de garantir une bonne représentation des répercussions à l’échelle mondiale.

• Fin de vie : l’étape de la fin de vie a été évaluée à l’aide de cinq catégories : recyclage, incinération, enfouissement, mise en décharge sauvage et combustion en plein air. Comme mentionné dans la section 1.2, seules les répercussions imputables à la collecte sont attribuées au recyclage (les processus aval sont attribués à la production de matière secondaire). Pour les autres méthodes de gestion des déchets, on a eu recours à des données ventilées par polymère. Pour l’incinération, les données concernaient l’incinération réalisée par les municipalités et prévoyant l’extraction des cendres volantes et la mise en décharge contrôlée.

Les données de base disponibles dans Ecoinvent, c’est-à-dire les données amont concernant l’énergie, les matériaux, l’infrastructure et les services auxiliaires qui permettent de mettre en œuvre les processus susmentionnés, n’ont pas été modifiées. Les bouquets énergétiques retenus sont donc ceux fournis dans les régions qui ont été prises en considération dans l’analyse.

Évaluation de l’impact du cycle de vie (EICV)

Pour le calcul des répercussions environnementales, le logiciel SimaPro 9.1.1.1 a été utilisé. Pour l’EICV, la méthodologie utilisée était Recipe 2016 Midpoint (H) v 1.04 / World (2010) H ; 11 catégories de répercussions environnementales ont été retenues dans les calculs : formation d’ozone – santé humaine, formation d’ozone – écosystèmes terrestres, acidification des terres, eutrophisation des eaux douces, eutrophisation des eaux marines, écotoxicité terrestre, écotoxicité en eau douce, écotoxicité dans les mers, toxicité pour l’homme avec un effet cancérogène, toxicité pour l’homme sans effet cancérogène et utilisation des terres.

Description des catégories de répercussion retenues dans l’ACV

Le concept d’utilisation des terres recouvre l’utilisation de superficies pour produire une ressource ou développer une activité, par exemple l’occupation d’une superficie par une mine, une décharge contrôlée ou un terrain agricole. Ces terrains sont alors temporairement indisponibles pour d’autres utilisation et non couverts par des zones ou écosystèmes naturels. Les répercussions sont mesurées par superficie utilisée (en m2).

La formation d’ozone et l’oxydation photochimique recouvrent la formation de composés chimiques réactifs comme l’ozone, sous l’effet du rayonnement solaire sur certains polluants atmosphériques primaires, parfois visibles sous la forme de smog. Ces composés réactifs peuvent nuire à la santé, aux écosystèmes et aux cultures agricoles. Les répercussions sont mesurées sous la forme d’émissions de substances (COV, CO) dans l’atmosphère (en kg d’équivalents d’éthylène). À l’aide du potentiel de création d’ozone photochimique (PCOP) des différents gaz (Jenkin et Hayman, 1999[135] ; Derwent et al., 1998[136] ; Derwent, Jenkin et Saunders, 1996[137]), ces émissions sont converties en un indicateur appelé « formation d’ozone troposphérique ».

L’eutrophisation couvre toutes les répercussions potentielles de niveaux trop élevés de macronutriments dans l’environnement, les plus importants étant l’azote (N) et le phosphore (P). Un enrichissement en nutriments peut provoquer une évolution néfaste des espèces présentes et un accroissement de la production de biomasse dans les écosystèmes, et touche également des sources d’eau potable. Ces émissions sont converties en un indicateur appelé « dépôt/équivalents N/P dans la biomasse » au moyen d’un calcul stœchiométrique qui identifie l’équivalence entre l’azote et le phosphore dans les systèmes terrestres et aquatiques (Heijungs, 1992[138]). L’eutrophisation des eaux marines est mesurée en kg d’éq. N et l’eutrophisation des eaux douces est mesurée en kg d’éq. P.

L’écotoxicité renvoie aux répercussions des substances toxiques sur les espèces présentes dans les écosystèmes d’eau douce ou terrestres. Les répercussions sont mesurées sous la forme d’émissions de substances toxiques dans l’air, l’eau et les sols (en kg d’équivalents de 1,4-dichlorobenzène). Ces émissions sont converties en un indicateur appelé « concentration prédite dans l’environnement/concentration prédite sans effet » à l’aide du potentiel d’écotoxicité en eau douce (Freshwater Aquatic Ecotoxicity Potentials , FAETP) (Huijbregts, 2000[139] ; Huijbregts, 1999[140]) et du modèle USES 2.0 mis au point par l’institut néerlandais pour la santé publique et l’environnement (RIVM) qui décrit le destin, l’exposition et les effets de substances toxiques dans un potentiel d’écotoxicité terrestre (Terrestrial Ecotoxicity Potentials, TETP) (Huijbregts, 2000[139] ; Huijbregts, 1999[140]).

La toxicité humaine couvre les répercussions sur la santé humaine de la présence de substances toxiques dans l’environnement, soit par inhalation, soit par leur entrée dans la chaîne alimentaire. Ces répercussions couvrent un vaste ensemble de signes allant de l’irritation à la mortalité. Les répercussions sont mesurées sous la forme d’émissions de substances toxiques dans l’air, l’eau et les sols (en kg d’équivalents de 1,4-dichlorobenzène). Ces émissions sont converties en un indicateur appelé « dose journalière admissible/dose journalière prédite » à l’aide d’un potentiel de toxicité humaine (Human Toxicity Potentials, HTP) (Huijbregts, 2000[139] ; Huijbregts, 1999[140]).

L’acidification est l’effet corrosif de polluants comme le dioxyde de soufre (SO₂) et les oxydes d’azote (NOx) sur les sols, les eaux souterraines et de surface, les organismes vivants, les écosystèmes et les matériaux (constructions). Les répercussions sont mesurées comme des émissions de gaz acidifiants dans l’atmosphère (en kg d’équivalents de SO₂). Ces émissions sont converties en un indicateur appelé « dépôt/charge critique d’acidification » qui décrit le destin et le dépôt de substances acidifiantes comme des potentiels d’acidification de différents gaz (Acidifying Potentials, AP, moyenne pour l’Europe) (Huijbregts, 1999[140]).

Références

[35] Agence pour la protection de l’environnement des États-Unis (EPA) (2020), « Advancing Sustainable Materials Management: 2018 Tables and Figures », https://www.epa.gov/sites/default/files/2021-01/documents/2018_tables_and_figures_dec_2020_fnl_508.pdf.

[36] Agence pour la protection de l’environnement des États-Unis (EPA) (2020), Plastics: Material-Specific Data, https://www.epa.gov/facts-and-figures-about-materials-waste-and-recycling/plastics-material-specific-data.

[63] Agence suédoise pour la protection de l’environnement (EPA) (2019), Microplastics in the Environment 2019, http://www.naturvardsverket.se/Om-Naturvardsverket/Publikationer/ISBN/6900/978-91-620-6957-5/.

[5] Aguiar, A. et al. (2019), « The GTAP Data Base: Version 10 », Journal of Global Economic Analysis, vol. 4/1, pp. 1-27, https://doi.org/10.21642/jgea.040101af.

[125] AIE (2020), World Energy Outlook 2020, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/557a761b-en.

[121] AIE (2018), World Energy Outlook 2018, Agence internationale de l’énergie, Paris, https://doi.org/10.1787/weo-2018-en.

[106] AIE (2011), World Energy Outlook 2011, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/weo-2011-en.

[104] Amann, M. et al. (2011), « Cost-effective control of air quality and greenhouse gases in Europe: Modeling and policy applications », Environmental Modelling & Software, vol. 26, pp. 1489–1501.

[54] Anagnosti, L. et al. (2021), « Worldwide actions against plastic pollution from microbeads and microplastics in cosmetics focusing on European policies. Has the issue been handled effectively? », Marine Pollution Bulletin, vol. 162, p. 111883, https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2020.111883.

[28] Antonopoulos, I., G. Faraca et D. Tonini (2021), « Recycling of post-consumer plastic packaging waste in the EU: Recovery rates, material flows, and barriers », Waste Management, vol. 126, pp. 694-705, https://doi.org/10.1016/j.wasman.2021.04.002.

[82] Banque islamique de développement (2020), Waste to Energy: Averting environnmental damage in Azerbaijan., https://www.isdb.org/sites/default/files/media/documents/2020-06/Success_Lflt_Azerbaijan_EN.pdf.

[52] Banque mondiale (2020), Nouvelle classification des pays en fonction de leur revenu : 2020-2021, https://blogs.worldbank.org/fr/opendata/nouvelle-classification-des-pays-en-fonction-de-leur-revenu-2020-2021 (consulté le 28 janvier 2021).

[119] Bond, T. et al. (2013), « Bounding the role of black carbon in the climate system: A scientific assessment », Journal of Geophysical Research: Atmospheres, vol. 118, pp. 5380–5552.

[99] Borrelle, S. et al. (2020), « Predicted growth in plastic waste exceeds efforts to mitigate plastic pollution », Science, vol. 369/6510, pp. 1515-1518, https://doi.org/10.1126/science.aba3656.

[65] Boucher, F. et D. Friot (2017), Primary Microplastics in the Oceans: A Global Evaluation of Sources, Union internationale pour la conservation de la nature.

[141] Britz, W. et R. Roson (2018), « G-RDEM: A GTAP-Based Recursive Dynamic CGE Model for Long-Term Baseline Generation and Analysis », SSRN Electronic Journal, https://doi.org/10.2139/ssrn.3167781.

[122] Britz, W. et D. van der Mensbrugghe (2018), « CGEBox: A Flexible, Modular and Extendable Framework for CGE Analysis in GAMS », Journal of Global Economic Analysis, vol. 3/2, pp. 106-177, https://doi.org/10.21642/jgea.030203af.

[77] Brunner, P. et H. Rechberger (2016), Handbook of Material Flow Analysis: For Environmental, Resource, and Waste Engineers, CRC Press, https://doi.org/10.1201/9781315313450.

[88] Bureau national statistique (2020), 2018 Malawi population and housing census: water and sanitation report Zomba, http://www.nsomalawi.mw/images/stories/data_on_line/demography/census_2018/Thematic_Reports/Water%20and%20Sanitation%20Report.pdf.

[86] Central Pollution Control Board (2021), Report of Waste to Energy Plants in Delhi by CPCB in OA No. 640 of 2018 (Earlier O.A. No. 22 of 2013(THC), Sukhdev Vihar Residents Welfare Association Vs State of NCT of Delhi, https://greentribunal.gov.in/report-waste-energy-plants-delhi-cpcb-oa-no-640-2018-earlier-oa-no-22-2013thc-sukhdev-vihar.

[42] Central Pollution Control Board (CPCB) (2019), Annual Report for the year 2018-2019 on Implementation of Plastic Waste Management Rules, Ministère de l’Environnement, des Forêts et du Changement climatique (Inde).

[2] Château, J., R. Dellink et E. Lanzi (2014), « An Overview of the OECD ENV-Linkages Model: Version 3 », Documents de travail de l’OCDE sur l’environnement, n° 65, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/5jz2qck2b2vd-en.

[3] Château, J., C. Rebolledo et R. Dellink (2011), « An Economic Projection to 2050: The OECD « ENV-Linkages » Model Baseline », Documents de travail de l’OCDE sur l’environnement, n° 41, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/5kg0ndkjvfhf-en.

[11] Chruszcz, A. et S. Reeve (2018), « Composition of plastic waste collected via kerbside. Banbury, Royaume-Uni : W. a. R. A. P. (WRAP) », https://wrap.org.uk/sites/default/files/2020-10/WRAP-Composition%20of%20Plastic%20Waste%20Collected%20via%20Kerbside%20v2.pdf.

[24] Chruszcz, A. et S. Reeve (2018), Composition of plastic waste: Results of a waste compositional analysis of plastics at MRFs and PRFs, WRAP.

[97] CIESIN (2018), Gridded population of the world, version 4 (GPWv4): population count adjusted to Match 2015 revision of UN WPP country totals, revision 11., Center for International Earth Science Information Network - Columbia University, https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v4-population-count-adjusted-to-2015-unwpp-country-totals-rev11.

[134] Civancik-Uslu, D. et al. (2021), « Moving from linear to circular household plastic packaging in Belgium: Prospective life cycle assessment of mechanical and thermochemical recycling », Resources, Conservation and Recycling, vol. 171, p. 105633, https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2021.105633.

[84] Cleere, R. (2020), « The New Reppie Incinerator at Koshe Landfill in Addis Ababa, Ethiopia », Atlas des conflits pour la justice environnementale [ensemble de données en ligne], https://ejatlas.org/conflict/the-new-reppie-incinerator-at-koshe-landfill-in-addis-ababa-ethiopia-leaves-the-wastepickers-without-livelihood.

[10] Cottom, J. et al. (2022), « Spatio-temporal quantification of plastic pollution origins and transportation (SPOT) » University of Leeds, Royaume-Uni, https://plasticpollution.leeds.ac.uk/toolkits/spot/.

[66] De Falco, F. et al. (2020), « Microfiber Release to Water, Via Laundering, and to Air, via Everyday Use: A Comparison between Polyester Clothing with Differing Textile Parameters », Environmental Science & Technology, doi: 10.1021/acs.est.9b06892, pp. 3288-3296, https://doi.org/10.1021/acs.est.9b06892.

[56] De Falco, F. et al. (2019), « The contribution of washing processes of synthetic clothes to microplastic pollution », Scientific Reports, vol. 9, p. 6633, https://doi.org/10.1038/s41598-019-43023-x.

[137] Derwent, R., M. Jenkin et S. Saunders (1996), « Photochemical ozone creation potentials for a large number of reactive hydrocarbons under European conditions », Atmospheric Environment, vol. 30/2, pp. 181-199, https://doi.org/10.1016/1352-2310(95)00303-g.

[136] Derwent, R. et al. (1998), « Photochemical ozone creation potentials for organic compounds in northwest Europe calculated with a master chemical mechanism », Atmospheric Environment, vol. 32/14-15, pp. 2429-2441, https://doi.org/10.1016/s1352-2310(98)00053-3.

[117] Di Mundo, R., A. Petrella et M. Notarnicola (2008), « Surface and bulk hydrophobic cement composites by tyre rubber addition », Construction and Building Materials, vol. 172, pp. 176–184.

[98] Dijkstra, L. et H. Poelman (2014), A harmonised definition of cities and rural areas: the new degree of urbanisation, https://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/work/2014_01_new_urban.pdf.

[46] Division de statistique des Nations Unies (2020), Base de données statistiques de l’ONU sur le commerce des marchandises (COMTRADE), https://comtrade.un.org (consulté le 21 septembre 2020).

[80] Division de statistique des Nations Unies (DSNU) (2021), UNSD Environmental Indicators: Waste In Environment Statistics, https://unstats.un.org/unsd/envstats/qindicators.cshtml.

[53] ECHA (2020), Comité d’évaluation des risques (CER) et Comité d’analyse socio-économique (CASE) Opinion on an Annex XV dossier proposing restrictions on intentionally added microplastics.

[109] EMEP/AEE (2013), Air pollutant emission inventory guidebook 2013: Technical guidance to prepare national emission inventories, https://doi.org/10.2800/92722.

[37] Environnement et changement climatique Canada (2019), Étude économique sur l’industrie, les marchés et les déchets du plastique au Canada, Environnement et changement climatique Canada.

[129] Escobar, N. et W. Britz (2021), « Metrics on the sustainability of region-specific bioplastics production, considering global land use change effects », Resources, Conservation and Recycling, vol. 167, p. 105345, https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2020.105345.

[49] Eunomia (2018), « Investigating options for reducing releases in the aquatic environment of microplastics emitted by (but not intentionally added in) products », Rapport pour la DG Environnement de la Commission européenne, vol. vol. 62/février, pp. 1596-1605, https://www.eunomia.co.uk/reports-tools/investigating-options-for-reducing-releases-in-the-aquatic-environment-of-microplastics-emitted-by-products/.

[76] Eurostat (2020), Statistiques - Production et élimination de boues de stations d’épuration, https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ENV_WW_SPD/default/table. (consulté le 28 janvier 2021).

[58] Eurostat (2018), Average loads for total road freight transport, 2018 (tonnes), https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=File:Average_loads_for_total_RFT,_2018_(tonnes).png. (consulté le 21 mai 2021).

[50] Eurostat (s.d.), Production vendue, exportations et importations par liste PRODCOM (NACE Rév. 2) - données annuelles, https://ec.europa.eu/eurostat/fr/web/prodcom/data/database.

[20] Evangeliou, N. et al. (2020), « Atmospheric transport is a major pathway of microplastics to remote regions », Nature Communications, vol. 11/1, p. 3381, https://doi.org/10.1038/s41467-020-17201-9.

[120] Evangeliou, N. et al. (2020), « Atmospheric transport is a major pathway of microplastics to remote regions », Nature Communications, vol. 11, p. 3381, https://doi.org/10.1038/s41467-020-17201-9.

[39] FCH (2021), « NEW PLASTICS ECONOMY », https://fch.cl/en/initiative/new-plastics-economy.

[114] Federal Highway Administration Research and Technology (2019), User Guidelines for Waste and Byproduct Materials in Pavement Construction.

[123] Fielding, M. et M. Aung (2018), Bioeconomy in Thailand: a case study, Stockholm Environment Institute, Stockholm (Suède), https://cdn.sei.org/wp-content/uploads/2018/04/sei-wp-2018-thailand-bioeconomy.pdf.

[7] FMI (2020), Perspectives de l’économie mondiale, octobre 2020 : Une ascension longue et difficile, Fonds monétaire international, Washington, D.C., https://www.imf.org/fr/Publications/WEO/Issues/2020/09/30/world-economic-outlook-october-2020 (consulté le 22 janvier 2021).

[112] Forster, C., A. Stohl et P. Seibert (2007), « Parameterization of convective transport in a Lagrangian particle dispersion model and its evaluation », Journal of Applied Meteorology and Climatology, vol. 46, pp. 403–422.

[118] Ganguly, M. et P. Ariya (2019), « Ice Nucleation of Model Nanoplastics and Microplastics: A Novel Synthetic Protocol and the Influence of Particle Capping at Diverse Atmospheric Environments », ACS Earth and Space Chemistry, vol. 3, pp. 1729–1739.

[102] Gerritse, J. et al. (2020), « Fragmentation of plastic objects in a laboratory seawater microcosm », Scientific Reports, vol. 10/1, p. 10945, https://doi.org/10.1038/s41598-020-67927-1.

[14] Geyer, R., J. Jambeck et K. Law (2017), « Production, use, and fate of all plastics ever made », Science Advances, vol. 3/7, p. e1700782, https://doi.org/10.1126/sciadv.1700782.

[22] Geyer, R., J. Jambeck et K. Law (2017), « Production, use, and fate of all plastics ever made », Science Advances, vol. 3/7, p. e1700782, https://doi.org/10.1126/sciadv.1700782.

[126] Gibbs, H., S. Yui et R. Plevin (2014), « New Estimates of Soil and Biomass Carbon Stocks for Global Economic Models », GTAP Technical Paper, n° 33, https://ageconsearch.umn.edu/record/283432.

[142] GIEC (1995), Changement de climat 1995 : Rapport du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat - deuxième évaluation du GIEC.

[45] Gouvernement de l’Australie (2021), Australian plastics flows and fates 2019-2020, https://www.awe.gov.au/sites/default/files/documents/apff-national-report_0.pdf.

[41] Gouvernement de l’Australie, D. (2020), 2018-19 Australian plastics recycling survey - national report, https://www.awe.gov.au/environment/protection/waste/publications/australian-plastics-recycling-survey-report-2018-19 (consulté le 28 octobre 2021).

[9] Grand View Research (2020), Recycled Plastics Market: Market Analysis.

[116] Grigoratos, T. et G. Martini (2014), Non-exhaust traffic related emissions. Brake and tyre wear PM, https://doi.org/10.2790/21481.

[61] Hallal, A. et al. (2013), « Overview of Composite Materials and their Automotive Applications », dans Advanced Composite Materials for Automotive Applications, John Wiley & Sons, Ltd., https://doi.org/10.1002/9781118535288.ch1.

[110] Harrison, R. et al. (2012), « Estimation of the contributions of brake dust, tire wear, and resuspension to nonexhaust traffic particles derived from atmospheric measurements », Environ. Sci. Technol., vol. 46, pp. 6523–6529.

[138] Heijungs, R. (1992), « Environmental life cycle assessment of products: guide and backgrounds », vol. Centre of Environmental Science (CML), Leiden University, Leiden, Pays-Bas, https://openaccess.leidenuniv.nl/handle/1887/8061 (consulté le 20 septembre 2018) (consulté le 22 avril 2022).

[23] Hestin, M., T. Faninger et L. Milios (2015), Increased EU Plastics Recycling Targets: Environment, Economic and Social Impact Assessment, https://743c8380-22c6-4457-9895-11872f2a708a.filesusr.com/ugd/0af79c_d3c616e926e24896a8b82b833332242e.pdf.

[140] Huijbregts (1999), Priority assessment of toxic substances in LCA.Development and application of the multi-media fate, exposure and effect model USES-LCA, IVAM environmental research, University of Amsterdam.

[139] Huijbregts, M. (2000), « Priority Assessment of Toxic Substances in the frame of LCA. Time horizon dependency of toxicity potentials calculated with the multi-media fate, exposure and effects model USES-LCA », Institute for Biodiversity and Ecosystem Dynamics, University of Amsterdam, http://www.leidenuniv.nl/interfac/cml/lca2/.

[92] Institut brésilien de géographie et de statistique (2010), Demographic Census: Table 1395 - Permanent private households, by household situation and existence of bathroom or toilet and number of toilets for the exclusive use of the household, according to the type of household, the form of water supply, the desti, https://sidra.ibge.gov.br/tabela/1395.

[89] Institut National de la Statistique du Guatemala (2018), Características generales del hogar. Censo 2018: Cuadro B6.1 - Hogares por forma principal de eliminación de la basura, según departamento. [ensemble de données en ligne], https://www.censopoblacion.gt/explorador.

[93] Institut National de Statistique de la Bolivie (2012), Disposal of garbage in the house, according to province and municipality, 2012 census [ensemble de données en ligne], https://www.ine.gob.bo/index.php/estadisticas-sociales/vivienda-y-servicios-basicos/censos-vivienda/.

[17] Jambeck, J. et al. (2015), « Plastic waste inputs from land into the ocean », Science, vol. 347/6223, pp. 768-771, https://doi.org/10.1126/science.1260352.

[135] Jenkin, M. et G. Hayman (1999), « Photochemical ozone creation potentials for oxygenated volatile organic compounds: sensitivity to variations in kinetic and mechanistic parameters », Atmospheric Environment, vol. 33/8, pp. 1275-1293, https://doi.org/10.1016/s1352-2310(98)00261-1.

[87] JFE Engineering Corporation (2017), Opening Ceremony for Myanmar’s First Waste to Energy Plant, https://www.jfe-eng.co.jp/en/news/2017/20170410.html.

[71] JMP (2020), Wash Data, https://washdata.org/data/household#!/table?geo0=region&geo1=sdg. (consulté le 29 janvier 2021).

[70] Kalbar, P., I. Muñoz et M. Birkved (2017), « WW LCI v2: A second-generation life cycle inventory model for chemicals discharged to wastewater systems. », Science of the Total Environment, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.10.051.

[67] Kawecki, D. et B. Nowack (2020), « A proxy-based approach to predict spatially resolved emissions of macro- and microplastic to the environment », Science of The Total Environment, vol. 748, p. 141137, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141137.

[15] Kaza, S. et al. (2018), What a Waste 2.0: A Global Snapshot of Solid Waste Management to 2050, Banque mondiale, https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1329-0.

[128] Kindermann, G. et al. (2008), « A global forest growing stock, biomass and carbon map based on FAO statistics », Silva Fennica, vol. 42/3, https://doi.org/10.14214/sf.244.

[107] Klimont, Z. et al. (2002), « Modelling Particulate Emissions in Europe. A Framework to Estimate Reduction Potential and Control Costs », IIASA, IR-02-076.

[105] Klimont, Z. et al. (2017), « Global anthropogenic emissions of particulate matter including black carbon », Atmospheric Chemistry and Physics, vol. 17, pp. 8681–8723.

[68] Lassen, C. et al. (2016), Microplastics: Occurrence, effects and sources of releases to the environment in Denmark, Agence danoise pour la protection de l’environnement, Copenhague.

[25] Lau, W. et al. (2020), « Evaluating scenarios toward zero plastic pollution », Science, vol. 369/6510, pp. 1455-1461, https://doi.org/10.1126/science.aba9475.

[19] Lebreton, L. et A. Andrady (2019), « Future scenarios of global plastic waste generation and disposal », Palgrave Communications, vol. 5/1, p. 6, https://doi.org/10.1057/s41599-018-0212-7.

[103] Lebreton, L., M. Egger et B. Slat (2019), « A global mass budget for positively buoyant macroplastic debris in the ocean », Scientific Reports, vol. 9/1, p. 12922, https://doi.org/10.1038/s41598-019-49413-5.

[101] Lebreton, L. et al. (2018), « Evidence that the Great Pacific Garbage Patch is rapidly accumulating plastic », Scientific Reports, vol. 8/1, https://doi.org/10.1038/s41598-018-22939-w.

[131] Lee, D. (2016), « Bio-based economies in Asia: Economic analysis of development of bio-based industry in China, India, Japan, Korea, Malaysia and Taiwan », International Journal of Hydrogen Energy, vol. 41/7, pp. 4333-4346, https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2015.10.048.

[81] Liechtenstein Institute for Strategic Development (2020), Circular economy strategy for Liechtenstein., https://www.alpine-space.org/projects/greencycle/deliverables/t2/lisd---circular-economy-strategy-for-liechtenstein-vol1-10-03-2020-1.pdf.

[62] Løkkegaard, H., B. Malmgren-Hansen et N. Nilsson (2018), Mass balance of rubber granulate lost from artificial turf fields, focusing on discharge to the aquatic environment.

[72] Magnusson, K. et al. (2016), Swedish Sources and Pathways for Microplastics to the Marine Environment..

[100] Meijer, L. et al. (2021), « More than 1000 rivers account for 80% of global riverine plastic emissions into the ocean », Science Advances, vol. 7/18, https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz5803.

[73] Michielssen, M. et al. (2016), « Fate of microplastics and other small anthropogenic litter (SAL) in wastewater treatment plants depends on unit processes employed », Environmental Science: Water Research and Technology, vol. 2/6, pp. 1064-1073, https://doi.org/10.1039/c6ew00207b.

[34] Ministère du Commerce (Chine) (2019), The China Recycling Industry Development Report (2013-2018).

[85] Mubeen, I. et A. Buekens (2019), « Chapter 14 - Energy From Waste: Future Prospects Toward Sustainable Development », dans Kumar, S., R. Kumar et A. Pandey (dir. pub.), Current Developments in Biotechnology and Bioengineering, Elsevier, https://doi.org/10.1016/B978-0-444-64083-3.00014-2.

[96] Nations Unies (2019), World Urbanization Prospects: The 2018 Revision., https://population.un.org/wup/Publications/Files/WUP2018-Report.pdf.

[74] Nizzetto, L., M. Futter et S. Langaas (2016), Are Agricultural Soils Dumps for Microplastics of Urban Origin?, American Chemical Society, https://doi.org/10.1021/acs.est.6b04140.

[60] OCDE (2021), Policies to Reduce Microplastics Pollution in Water: Focus on Textiles and Tyres, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/7ec7e5ef-en.

[6] OCDE (2020), Perspectives économiques de l’OCDE, Volume 2020 Numéro 2, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/8dd1f965-fr.

[4] OCDE (2019), Global Material Resources Outlook to 2060: Economic Drivers and Environmental Consequences, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264307452-en.

[124] OCDE (2013), « Policies for Bioplastics in the Context of a Bioeconomy », OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, n° 10, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/5k3xpf9rrw6d-en.

[1] OECD.Stat (2022), Perspectives mondiales des plastiques, https://www.oecd-ilibrary.org/environment/data/perspectives-mondiales-des-plastiques_34b0a3b7-fr.

[69] OECD.Stat (2017), Base de données environnement - Traitement des eaux usées (% de la population connectée), https://stats.oecd.org/index.aspx?lang=fr&SubSessionId=a5dae2a7-dc3c-419a-bb65-50c8f92a1576&themetreeid=7 (consulté le 29 janvier 2021).

[91] Office de statistiques des Fidji (2018), 2017 Fiji population and housing census., https://www.statsfiji.gov.fj/component/advlisting/?view=download&format=raw&fileId=5970.

[43] ONUDI (2020), Recycling of plastics in Indian perspective, Bureau de l’ONUDI, Centre international de Vienne (CIV), Vienne, https://www.unido.org/sites/default/files/files/2018-11/Plenary%202%20-%20Plastics%20-%20Mohanty.pdf.

[78] ONU-Habitat (s.d.), Cities’ Waste Data, https://unhabitat.org/waste-wise-cities-waste-data (consulté le 20 septembre 2021).

[47] OVAM (2018), Huishoudelijk afval en gelikkaardig bedrijfsafval (Ordures ménagères et déchets d’entreprise), https://www.ovam.be/inventarisatie-huishoudelijke-afvalstoffen.

[127] Pelvin, R. et al. (2014), Agro-ecological Zone Emission Factor (AEZ-EF) Model: A model of greenhouse gas emissions from land-use change for use with AEZ-based economic models, https://ww2.arb.ca.gov/sites/default/files/classic//fuels/lcfs/lcfs_meetings/aezef-report.pdf.

[57] Pirc, U. et al. (2016), « Emissions of microplastic fibers from microfiber fleece during domestic washing », Environmental Science and Pollution Research, vol. 23, pp. 22206–22211, https://doi.org/10.1007/s11356-016-7703-0.

[111] Pisso, I. et al. (2019), « The Lagrangian particle dispersion model FLEXPART version 10.4 », Geoscientific Model Development, vol. 12, pp. 4955–4997.

[40] Plastic Waste Management Institute (2019), An Introduction to Plastic Recycling.

[33] Plastics Europe (2020), « Plastics – the Facts 2020 ».

[55] Plastics Europe (2017), Plastics: the Facts (2017) An analysis of European plastics production, demand and waste data, Plastics Europe.

[29] Plastics Recyclers Europe (2020), Report on Plastics Recycling Statistics, http://743c8380-22c6-4457-9895-11872f2a708a.filesusr.com/ugd/dda42a_2544b63cfb5847e39034fadafbac71bf.pdf.

[95] Population Census Commission (2007), 2007 Population and Housing Census of Ethiopia., https://microdata.worldbank.org/index.php/catalog/2747/download/39216.

[27] Recoup (2019), Recyclability by Design, https://www.bpf.co.uk/design/recyclability-by-design.

[64] ResearchNester (2021), Artificial Turf: Market Insights, Demand & Growth Forecast 2027., https://www.researchnester.com/reports/artificial-turf-market/995. (consulté le 28 janvier 2021).

[48] Resource Futures (2019), Composition analysis of litter waste in Wales.

[75] Rolsky, C. et al. (2020), « Municipal sewage sludge as a source of microplastics in the environment. », Current Opinion in Environmental Science & Health.

[12] Roosen, M. et al. (2020), « Detailed Analysis of the Composition of Selected Plastic Packaging Waste Products and Its Implications for Mechanical and Thermochemical Recycling », Environmental Science & Technology, vol. 54/20, pp. 13282-13293, https://doi.org/10.1021/acs.est.0c03371.

[30] Roosen, M. et al. (2020), « Detailed Analysis of the Composition of Selected Plastic Packaging Waste Products and Its Implications for Mechanical and Thermochemical Recycling », Environmental Science & Technology, doi: 10.1021/acs.est.0c03371, pp. 13282-13293, https://doi.org/10.1021/acs.est.0c03371.

[18] Ryberg, M. et al. (2019), « Global environmental losses of plastics across their value chains », Resources, Conservation and Recycling, vol. 151, p. 104459, https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2019.104459.

[16] Ryberg, M. et al. (2019), « Global environmental losses of plastics across their value chains », Resources, Conservation and Recycling.

[94] Samoa : Bureau des statistiques (2019), Samoa’s Experimental Solid Waste Accounts FY2013-14 to FY2015-16, https://www.sbs.gov.ws/digi/Samoa's%20Experimental%20Solid%20Waste%20Arrounts_2013-2014%20to%202015-2016.pdf.

[130] Schipfer, F. et al. (2017), « Advanced biomaterials scenarios for the EU28 up to 2050 and their respective biomass demand », Biomass and Bioenergy, vol. 96, pp. 19-27, https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2016.11.002.

[38] SEMARNAT (2020), Diagnostico basico para la gestion integral de los residuos.

[59] Sommer, F. et al. (2018), « Tire Abrasion as a Major Source of Microplastics in the Environment », Aerosol and Air Quality Research, vol. 18/8, pp. 2014-2028, https://doi.org/10.4209/aaqr.2018.03.0099.

[90] Sous-direction des statistiques environnementales (2014), Indikator Perilaku Peduli Lingkungan Hidup (2014 Indicateur de comportement de protection de l’environnement), https://www.bps.go.id/publication/2015/12/23/2cdc2ef08c706d6f205c69fc/indikator-perilaku-peduli-lingkungan-hidup-2014.html.

[8] Stadler, K. et al. (2018), « EXIOBASE 3: Developing a Time Series of Detailed Environmentally Extended Multi-Regional Input-Output Tables », Journal of Industrial Ecology, vol. 22/3, pp. 502-515, https://doi.org/10.1111/jiec.12715.

[44] Statistique Canada (2022), Compte pilote des flux physiques des matières plastiques, 2012 à 2018, https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/220323/dq220323f-fra.htm.

[26] SystemIQ and the Pew Charitable Trust (2020), Breaking the Plastic Wave: A Comprehensive Assessment of Pathways Towards Stopping Ocean Plastic Pollution, https://www.systemiq.earth/breakingtheplasticwave/.

[32] Thompson, P., P. Willis et N. Morley (2012), A review of commercial textile fibre recycling technologies, Waste and Resources Action Programme (WRAP), Royaume-Uni, https://refashion.fr/eco-design/sites/default/files/fichiers/A%20review%20of%20commercial%20textile%20fibre%20recycling%20technologies.pdf.

[83] Tun, M. et al. (2020), « Renewable Waste-to-Energy in Southeast Asia: Status, Challenges, Opportunities, and Selection of Waste-to-Energy Technologies », Applied Science, vol. 10/20, p. 7312, https://doi.org/10.3390/app10207312.

[115] Unice, K. et al. (2019), « Characterizing export of land-based microplastics to the estuary - Part I: Application of integrated geospatial microplastic transport models to assess tire and road wear particles in the Seine watershed », Science of the Total Environment, vol. 646, pp. 1639–1649.

[108] van der Gon, H. et al. (2013), « The Policy Relevance of Wear Emissions from Road Transport, Now and in the Future -- an International Workshop Report and Consensus Statement », Journal of the Air & Waste Management Association, vol. 63/2, pp. 136-49, https://doi.org/10.1080/10962247.2012.741055.

[132] van Meijl, H. et al. (2018), « On the macro-economic impact of bioenergy and biochemicals – Introducing advanced bioeconomy sectors into an economic modelling framework with a case study for the Netherlands », Biomass and Bioenergy, vol. 108, pp. 381-397, https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2017.10.040.

[13] VinylPlus (2019), « PVC Recycling in Action », https://vinylplus.eu/uploads/images/Leaflets/Recovinyl_21x21_04-05_web.pdf.

[31] VinylPlus (2019), PVC Recycling in Action, https://vinylplus.eu/uploads/images/Leaflets/Recovinyl_21x21_04-05_web.pdf.

[51] Viool, V. et al. (2018), Study to support impact assessment for options to reduce the level of ALDFG.

[113] Walker, R. (2019), The mass of 300 different ‘dry’ materials.

[133] Wernet, G. et al. (2016), « The ecoinvent database version 3 (part I): overview and methodology », The International Journal of Life Cycle Assessment, vol. 21/9, pp. 1218-1230, https://doi.org/10.1007/s11367-016-1087-8.

[79] Wilson, D. et al. (2012), « Comparative analysis of solid waste management in 20 cities », Waste Management & Research, doi: 10.1177/0734242X12437569, pp. 237-254, https://doi.org/10.1177/0734242X12437569.

[21] Zheng, J. et S. Suh (2019), « Strategies to reduce the global carbon footprint of plastics », Nature Climate Change, vol. 9/5, pp. 374-378, https://doi.org/10.1038/s41558-019-0459-z.

Notes

← 1.  Étant donné qu’il est impossible d’utiliser la distribution des durées de vie pour les années antérieures, une composante exogène correspondant aux déchets engendrés par les biens précédemment produits est ajoutée les premières années.

← 2.  Faute de données spécifiques sur la durée de vie par pays ou par application.

← 3.  Les déchets sauvages sont présentés dans une catégorie à part afin d’illustrer les pertes potentielles dans l’environnement non comptabilisées. Ils représentent, par postulat, une part constante des déchets municipaux solides uniquement, conformément à l’hypothèse formulée par (Jambeck et al., 2015[17]).

← 4.  En particulier, d’après l’ECHA (2020[53]), la part des granulés issue de pneus en fin de vie devrait représenter 78 % des matières de remplissage, alors que l’EPDM et le TPE n’en composeraient que 18 % et le liège 4 % à l’horizon 2028. Étant donné que le gazon artificiel est exclusivement constitué de la partie en caoutchouc des pneus (EuRIC MTR 2020), 96 % de l’ensemble des matières de remplissage sont supposés être composés de microplastiques.

← 5.  Les émissions nominales de CH₄ et de N₂O sont converties en équivalents-CO₂ sur la base de leur PRG à l’horizon de 100 ans d’après le 2e rapport d’évaluation (GIEC, 1995[142]).

← 6.  Nous sommes reconnaissants aux auteurs qui ont fourni des coefficients d’émission par type de gaz à effet de serre qui n’étaient pas directement disponibles dans leur article.

← 7.  La référence a été générée pour la période 2014-2060 à l’aide du modèle G-RDEM de CGE-Box (Britz et van der Mensbrugghe, 2018[122] ; Britz et Roson, 2018[141]), à partir de projections de la population et du PIB tirées du modèle de l’OCDE ENV-Linkages et tenant compte des conséquences du COVID-19. La référence comprend également les projections de la consommation de plastiques biosourcés et de la consommation totale de plastiques en unités physiques.