Příloha č. 1 k dokumentu Prognóza vybraných komunálních odpadů do roku 2020 (2024)

Příloha č. 1 k dokumentu 1.1.2 Prognóza vybraných komunálních odpadů do roku 22 (224)

Obsah 1. Úvod... 1 2. Analýza produkce... 4 2.1 Analýza trendu s následným vybilancováním pomocí nástroje JUSTÝNA... 4 2.2 SKO ze systému obce... 6 2.3 Prognóza produkce vybraných tříděných složek (SEP-PAP, SEP-PLA)... 6 2.3.1 Odhad složení SKO ze systému obce použitý přístup... 7 2.4 Separace papíru (systému obce)... 11 2.5 Separace plastu (systém obce)... 14 2.6 Vliv separace bioodpadu (SEP-BRKO) na produkci SKO... 17 2.7 Vývoj produkce SKO z firem... 24 2.8 Vývoj produkce objemného odpadu (všichni původci)... 25 2.9 Souhrn výsledků analýzy... 25 Seznam použitých zkratek... 26

Seznam tabulek Tabulka č. 1: Produkce vybraných materiálově využitelných a zbytkových odpadů v roce 213 odpad produkovaný obcemi a občany obce (zdroj: ISOH)... 2 Tabulka č. 2: Zastoupení složek SKO ve frakci nad 4mm (%hm celého vzorku SKO), 29 (zdroj: VaV/SP/2f1/132/8)... 2 Tabulka č. 3: Sub-toky a katalogová čísla zahrnutá do prognózy... 3 Tabulka č. 4: Typ zástavby (území celé ČR)... 7 Tabulka č. 5: Ukázka odlehlé hodnoty v datech z databáze ISOH Cenia... 9 Tabulka č. 6: Sumarizace výsledků analýzy vybraných složek KO produkce vybraných sub-toků... 25 Seznam grafů Graf č. 1: Výhled produkce SKO v ČR ze systému obce... 6 Graf č. 2: Histogram výtěžnosti separovaného papíru pro ORP v ČR v roce 213 (systém obce)... 11 Graf č. 3: Histogram separovaného papíru pro ORP v ČR v roce 224 (systém obce)... 11 Graf č. 4: Výhled množství vytříděného papíru v ČR (systém obce)... 12 Graf č. 5: Výhled zbytkového množství papíru v SKO v ČR (systém obce)... 12 Graf č. 6: Predikce MS papíru v ČR (systém obce)... 13 Graf č. 7: Spotřeba papírových obalů, [kg/obyv.];... 13 Graf č. 8: Spotřeba publikačního papíru, [kg/obyv.]... 14 Graf č. 9: Histogram separovaného plastu pro ORP v ČR v roce 213 (systém obce)... 14 Graf č. 1: Histogram separovaného plastu pro ORP v ČR v roce 224 (systém obce)... 15 Graf č. 11: Výhled množství vytříděného plastu v ČR (systém obce)... 15 Graf č. 12: Výhled množství plastu v SKO v ČR (systém obce)... 16 Graf č. 13: Spotřeba plastových obalů... 16 Graf č. 14: Výhled míry separace plastu v ČR... 17 Graf č. 15: Závislost produkce SKO na množství SEP-BRKO v ČR... 18 Graf č. 16: Závislost produkce SKO na množství SEP-BRKO v ORP s převažující venkovskou zástavbou... 18 Graf č. 17: Závislost produkce SKO na množství SEP-BRKO v ORP s převažující městskou zástavbou... 19 Graf č. 18: Výhled produkce odpadů pro katalogové číslo2 2 1 (Scénář I)... 2 Graf č. 19: Produkce odpadu s katalogovým číslem 2 2 1 v ORP s převládající venkovskou zástavbou... 21 Graf č. 2: Produkce odpadu s katalogovým číslem 2 2 1 v ORP se smíšenou zástavbou... 21 Graf č. 21: Produkce odpadu s katalogovým číslem 2 2 1 v ORP s převládající sídlištní zástavbou... 22 Graf č. 22: Produkce odpadu s katalogovým číslem 2 2 1 za celou ČR... 22 Graf č. 23: Histogram produkce BRKO v ORP v ČR scénář 3... 23 Graf č. 24: Uvažované scénáře produkce SEP-BRKO v roce 22 v ČR... 24 Graf č. 25: Výhled produkce SKO mimo obecní systémy v ČR... 24 Graf č. 26: Výhled produkce objemných odpadů v ČR... 25 Seznam obrázků Obrázek č. 1: Možné přístupy prognózy produkce odpadů... 4 Obrázek č. 2: Motivační princip tvorby modelů produkce předmětných typů odpadů... 8 Obrázek č. 3: Schéma principu odhadu potenciálu papíru... 9

1. Úvod Analýza produkce vybraných komunálních odpadů (KO) popsaných v této zprávě se věnuje následujícím typům odpadů: 1) Směsný komunální odpad systém obce (odpad produkovaný obcemi a občany obce). 2) Směsný komunální odpad produkce firem (mimo systém obce). 3) Vybrané tříděné složky komunálního odpadu SEP-PAP, SEP- PLAST, SEP-BRKO (systém obce). 4) Objemný odpad (bez rozlišení původce). Základní vstupní datové sady: veřejně dostupná databáze VISOH (data do roku 213, bez rozlišení původce). Byly uvažovány kódy způsobu nakládání A, BN3, AN6. data poskytnutá agenturou CENIA na základě požadavku řešitelů projektu (data do roku 213, odpad produkovaný obcemi a občany obce). Jednalo se o kódy způsobu nakládání A a BN3. Pro body 1 a 3 byla provedena rozsáhla analýza založená na odhadech složení směsného komunálního odpadu (SKO). Jako zdroj informací byla využita datová sada zahrnující pouze produkci ze systému obce (viz výše). U bodů 2 a 4 byla provedena pouze analýza založená na historických datech (analýza trendu). Jako zdroj dat byly použity data o produkci bez rozlišení původce a data ze systému obce. Za produkci firem byl považován rozdíl produkcí příslušných katalogových čísel (všichni původci minus systém obce). U tříděných složek (bod 3) byla využita sada produkce z obecních systémů. Detailně byla analyzována pouze katalogová čísla, která mají největší význam z pohledu nárůstu produkce materiálově využitelných složek (viz Tabulka č. 1) a současně se významně podílí na produkci SKO v rámci systému obce a jeho charakteristikách (Tabulka č. 2). Z tohoto důvodu nelze přímo porovnávat prognózu uvedenou v POH ČR a v tomto dokumentu. 1

Tabulka č. 1: Produkce vybraných materiálově využitelných a zbytkových odpadů v roce 213 odpad produkovaný obcemi a občany obce (zdroj: ISOH) Název odpadu Katalogové číslo Produkované množství ze systému obce [t/r] Podíl na produkci vybraných separovaných složek [%] Papírové a lepenkové obaly 15 11 88 925 7,5% Plastové obaly 15 12 41 499 3,5% Dřevěné obaly 15 13 641,1% Kovové obaly 15 14 1 44,1% Kompozitní obaly 15 15 2 816,2% Směsné obaly 15 16 2 64,2% Skleněné obaly 15 17 39 62 3,3% Textilní obaly 15 19 5,% Papír a lepenka 2 11 221 111 18,7% Sklo 2 12 77 752 6,6% Biologicky rozložitelný odpad z kuchyní a stravoven 2 18 3 611,3% Plasty 2 139 67 649 5,7% Kovy 2 14 394 616 33,4% Biologicky rozložitelný odpad 2 21 239 894 2,3% Separované složky celkem 1 182 21 1% Směsný komunální odpad 2 31 2 158 788 Objemný odpad 2 37 346 434 Tabulka č. 2: Zastoupení složek SKO ve frakci nad 4mm (%hm celého vzorku SKO), 29 (zdroj: VaV/SP/2f1/132/8) Frakce nad 4 mm Centrálně vytápěná zástavba Lokálně vytápěná zástavba Smíšená zábava Papír 16,2 6,4 18,6 Plast 14,1 7,9 14,4 Sklo 6,4 2,3 6,7 Kovy 2 2,4 2,2 Biologický 21 12,6 24,7 Textil 6,3 2,5 4,6 Minerální 2 5,6,8 Z důvodu udržení řešitelnosti celé prognózy byla tato katalogová čísla rozdělena do skupin kódů (subtoků )označených pro účely této studie jako SEP-PAP separovaný papír a SEP-PLA separovaný plast a SEP-BRKO, které zahrnovaly následující katalogová čísla (odpad produkovaný obcemi a občany obce, viz Tabulka č. 3). 2

Tabulka č. 3: Sub-toky a katalogová čísla zahrnutá do prognózy Sub-tok Zahrnutá katalogová čísla SEP-PLA 2 1 39 Plasty 15 1 2 Plastové obaly SEP-PAP 2 1 1 Papír a lepenka 15 1 1 Papírové a lepenkové obaly SEP-BRKO 2 2 1 Biologicky rozložitelný odpad Zkratka SEP vyjadřuje, že předmětem zájmu jsou pouze složky separovaného sběru. Pro analýzu je do sub-toku BRKO zařazen pouze kód 2 2 1 Biologicky rozložitelný odpad jako podskupina 2 2 Odpady ze zahrad a parků (včetně hřbitovního odpadu). Pod tímto katalogovým číslem je vykazován odpad, pro který mají ze zákona obce povinnost zajistit oddělené soustřeďování a jehož produkce významně v posledních letech roste. Naopak produkce kat. čísla2 1 8 Biologicky rozložitelný odpad z kuchyní a stravoven ze systému obce je zanedbatelná (viz Tabulka č. 2). Pro ostatní katalogová čísla produkovaná v rámci systému obce (jako např. Dřevěné obaly 15 1 3, Kovové obaly 15 1 4, Kompozitní obaly 15 1 5, Směsné obaly 15 1 6, Skleněné obaly 15 1 7, Textilní obaly 15 1 9, Sklo 2 1 2, Biologicky rozložitelný odpad z kuchyní a stravoven 2 1 8, Kovy 2 1 4), z důvodu jejich charakteru (veliká variabilita v datech, velké množství extrémních hodnot, atd.), a celkově malému procentu zastoupení ve zbytkovém SKO není detailní analýza popsaná v následujících kapitolách realizovatelná a ani nutná vzhledem k cílům dokumentu 1.1.2. 3

2. Analýza produkce 2.1 Analýza trendu s následným vybilancováním pomocí nástroje JUSTÝNA Pro menší územní celky (ORP, popř. obce) se obecně vyskytuje velká variabilita v historických datech produkce odpadů. V kombinaci s krátkou časovou řadou (obvykle data od roku 29) rozkolísanost dat limituje aplikaci jednoduché analýzy trendu pomocí běžných nástrojů. Z tohoto důvodu je vhodné detailní analýzy prováděné na nižších územních celcích (ORP) korigovat agregovanými daty na vyšších územních celcích (kraje, ČR). Navržená metodika tedy současně zahrnuje: Prognózu katalogových čísel, resp. skupiny katalogových čísel (např. plast, papír, brko) ve všech ORP. Prognózu katalogových čísel, resp. skupiny katalogových čísel na území všech krajů. Prognózu katalogových čísel, resp. skupiny katalogových čísel na území ČR. Přičemž je zajištěn soulad mezi prognózami na úrovni ORP, kraje, ČR (součet prognóz ORP v kraji je roven prognóze na základě dat krajských a analogicky pro ČR). Obecně splnění souladu prognóz při různém okamžiku provedení agregace dat (územní nebo kódů, viz Obrázek č. 1, označeno symbolem, resp. okamžiku provedení analýzy trendu (symbol ) není z matematického pohledu (analýzy trendů, viz dále) zaručeno. Obrázek č. 1: Možné přístupy prognózy produkce odpadů Pozn.: Prognózou katalogových čísel se rozumí např. dle výše uvedeného prognóza SKO, původci obec (jedno katalogové číslo). Prognózou sub-toku se rozumí např. dle výše uvedeného prognóza PAP (více katalogových čísel). zdroj: vlastní tvorba VUT v Brně 4

Tohoto požadavku je dosaženo aplikací optimalizačního nástroje JUSTÝNA, který je na VUT Brno dlouhodobě vyvíjen v rámci projektu TAČR Centrum kompetence pro energetické využití odpadů (WtE CC). V rámci projektu WtE CC byl proveden nezbytný vývoj s ohledem na tuto specifickou aplikaci. Výsledky analýzy trendu na všech úrovních (ORP, kraj, ČR) jsou korigovány tak, aby byla splněna podmínka konzistence výsledků prognózy (je jedno jakou cestou půjdeme, výsledek musí být vždy stejný, viz Obrázek č. 1). Již na úrovni analýzy trendu je obecně velmi obtížné formulovat jednotný extrapolační model, který by věrně popsal situaci ve všech ORP, krajích i ČR. S ohledem na povahu dat proto byly uvažovány tři možné modely pro produkci všech prognózovaných katalogových čísel a skupin v roce 224. Uvažované modely jsou následující: Poslední uvedená hodnota rok 213 (model 1); Hodnota z analýzy trendu pro rok 224 (model 2 a 3). Pro trend (model 2 a 3) byla uvažována mocninná funkce, která je tvaru: y = a + bx c, kde koeficienty a, b, c vychází z minimalizace čtverců odchylek (rozdíl mezi daty a modelem metoda nejmenších čtverců MNČ). Tvar funkce je odůvodněn nereálností lineárního růstu po dlouhou dobu. Model 2 a 3 se liší pořadím provedení prognózy: Model 2 (označeno PredofSum) nejdříve je provedena územní agregace produkce celého kraje resp. ČR a následně na těchto datech provedena prognóza (symbolicky G, ). Model 3 (označeno jako SumofPred) nejdříve jsou provedeny prognózy jednotlivě pro všechny ORP, které jsou poté sečteny (symbolicky, G ). V rámci projektu je nejnižší územní jednotkou ORP. Metodiku lze v budoucnu rovněž využít pro analýzy na úrovni obcí. 5

2.2 SKO ze systému obce Produkce SKO v ČR (ze systému obce) a její výhled do roku 224 z pohledu analýzy trendu je uveden, viz Graf č. 1. Graf č. 1: Výhled produkce SKO v ČR ze systému obce 2 3 2 28 2 26 2 24 Produkce SKO [kt] 2 22 2 2 2 18 2 16 2 14 2 12 2 1 2 8 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum Pozn.: PredofSum nejdříve je provedena sumace produkce celé ČR a následně na těchto datech provedena prognóza; SumofPred nejdříve jsou provedeny prognózy za všechny ORP zvlášť, které jsou poté sečteny; Z grafu je patrný mírně klesající trend produkce. Uvažované modely (PredofSum a SumofPred) jsou ve velmi dobrém souladu, což značí vyhlazení chyb v rámci velkého územního celku. Drobná korekce výsledných predikovaných hodnot nástrojem JUSTÝNA (červené body posunuté nad křivky) je dána poslední hodnotou z roku 213 (model 1) a bilancováním nižších územních celků (krajů, ORP). Dalším vlivem na konečnou predikci jsou predikce ostatních složek (např. prognóza skupin spadajících pod tříděný sběr - musí totiž platit rovnice: KO = SKO + SEP separované složky). Byl vytvořen model produkce SKO na území ČR, krajů a jednotlivých ORP. Součet produkce v ORP odpovídá produkci krajů, součet produkce v krajích odpovídá prognóze ČR. 2.3 Prognóza produkce vybraných tříděných složek (SEP-PAP, SEP-PLA) Potenciální nárůst separace materiálově využitelných složek je mimo jiné dán obsahem těchto složek v SKO. Seriózní diskuse nad cílovými hodnotami budoucí míry separace a tedy i výtěžnosti separovaného sběru může být vedena pouze na základě dlouhodobého a systematického sledování složení zbytkových odpadů. To prokáže skutečný potenciál pro další separaci a vytvoří základ reálného nastavení cílů. 6

Efektivitu třídění je možné kvantifikovat tzv. mírou separace (MS), která udává, kolik procent z celkové produkce daného typu odpadu se podařilo vyseparovat. Tato hodnota dále s sebou nese informaci o možném zvýšení množství vytříděného odpadu. Vzorec udávající míru separace vypadá následovně: MS = m vytříděno m vytříděno +m SKO, kde m vytříděno udává množství vytříděného odpadu daného druhu a m SKO množství, které zbylo v SKO. Součet obou hodnot představuje potenciál dané složky (celkovou produkci bez ohledu na to, v jakém hmotnostním toku skončí). Účinnost separace (%) je více vypovídající, než čistě výtěžnost separovaného sběru (kg), protože se výtěžnost vztahuje k celkovému potenciálu. Bohužel výsledky analýzy odpadů jsou k dispozici jen velmi sporadicky, jsou z různého časového období a velmi často není navíc zaručeno použití jednotné metodiky. Pro analýzu bylo využito cca 15 rozborů. Přes vědomou nejednotnost představuje každý údaj cennou informaci, která může být využita s různou váhou. Pro použití v navrženém přístupu není nezbytně nutné dodržovat jednotnou metodiku. I samotné rozbory jsou zatíženy určitou nepřesností a jsou platné v okamžiku jejich provedení na konkrétní svozové trase. Obecně žádný z výsledků rozborů nelze považovat za přesnou průměrnou hodnotu charakterizující dané území, ale spíše za indicii, která teprve společně s dalšími informacemi o daném území a produkci odpadů v něm popisuje současný stav. Předpokladem je, že jednotlivé rozbory s určitou přesností pouze kopírují skutečné složení. Vzniklé chyby v jednotlivých rozborech by měly být bilancovány pomocí regresního modelu, který rozpory v datech vyhladí (zprůměruje). Kvalita odhadu složení pomocí tohoto přístupu je dána množství dostupných dat (rozbory SKO). 2.3.1 Odhad složení SKO ze systému obce použitý přístup Princip analýzy (odhadu) se skládá z několika kroků. Prvním krokem je odhad složení SKO v roce 29 pro jednotlivé ORP. V tomto časovém okamžiku začíná hodnocená časová řada a současně z tohoto období pochází většina dostupných analýz složení SKO (aktuálnější data nemá řešitelský kolektiv k dispozici). K tomu byla využita regresní analýza. Nezávislou proměnou bylo množství obyvatel v uvažovaných typech zástavby, viz Tabulka č. 1. Tabulka č. 4: Typ zástavby (území celé ČR) Typ zástavby (počet obyv. na jedno č. p.) - 8 8 3 3-6 6-12 Procentuální zastoupení 51,7% 2,3% 17,8% 1,3% Zdroj: Vlastní analýza VUT v Brně Volba hranic jednotlivých typů zástaveb je charakteristická pro vilovou, venkovskou a sídlištní zástavbu. Z důvodu, že regresní model popisuje průměrnou obec (s daným typem zástavby), reálné hodnoty se od modelu pro jednotlivé obce různě odklání. Situace je znázorněna viz motivační Obrázek č. 2. Červený bod (1) představuje obec, kde je zastoupena sledovaná frakce více, než předpovídá regresní model. Naopak žlutý bod (2) prezentuje obec se zastoupením dané frakce nižším, než udává vytvořený model. 7

Obrázek č. 2: Motivační princip tvorby modelů produkce předmětných typů odpadů Tuto variabilitu je možné odhadnout na základě informace o množství separovaných složek v jednotlivých ORP. Úvaha vychází z předpokladu, že čím více se separuje, tím méně daného typu odpadu zůstává v SKO. Bylo tedy stanoveno pravidlo, že podobné obce z pohledu rozložení typu zástavby mají podobnou jednotkovou produkci frakcí KO (tříděný sběr plus obsah v SKO). Aby bylo možné pracovat dohromady se složením SKO a tříděným sběrem, bylo nutné pro obě části vytvořit stejné modely (odhady průměrné obce s danou zástavbou). U SKO byl odhad stanoven na základě dat z rozborů odpadů, které má VUT v Brně k dispozici: Jedná se o následující rozbory: tři typy zástavby, 12 rozborů pro každou zástavbu v období 11/28 až 1/29,VaV/SP/2f1/132/8 4 typy zástavby, Hl. M. Praha, 2 rozbory pro každou zástavbu v období 11/27 až 4/28 městská zástavba, město A (Region Severní Morava), 2 rozbory v období 2/212 Dva typy zástavby, město B (Region Jižní Čechy), 3 rozbory pro každý typ zástavby v roce 28 Tři typy zástavby, Plzeň, 4 rozbory pro každý typ zástavby v roce 29, TIC 1 Tři typy zástavby, Olomouc, výsledná hodnota ze série 24 měření pro každý typ zástavby v období 9/28 až 8/21, VaV SP/2f1/166/8 Dva typy zástavby, Jihlava, rozbor pro každou zástavbu v roce 212, EAV- BOKU Vídeň. V případě lokalit A a B nebyl získán souhlas se zveřejněním bližších údajů. U tříděného sběru byla datovou základnou informace z databáze ISOH (systém obce). Princip je uveden, viz Obrázek č. 3. 1 www.plzensky-kraj.cz/cs/system/files/1482411427113652.doc 8

Obrázek č. 3: Schéma principu odhadu potenciálu papíru Pozn.: Potenciál složky = výtěžnost v rámci tříděného sběru +obsah v SKO Obrázek č. 3 ukazuje princip odhadu produkce papíru v průměrné obci v roce 29. V prvním kroku (A) se vytvoří dva regresní modely výtěžnost tříděného sběru papíru a množství papíru v SKO (produkce je dána součtem modelu produkce a modelu odhadu složení). Pro oba modely je nezávislou proměnnou množství obyvatel v uvažovaných kategoriích zástavby (viz analogické údaje pro každé ORP jako v tabulce č. 1). Součet těchto modelů udává odhad množství produkce papíru v uvažované územním celku (ORP, kraj, ČR). V dalším kroku (B) se zohlední aktuální výtěžnost separace v jednotlivých ORP. Z celkové produkce se odečte papír ze tříděného sběru, zbytek vyprodukovaného papíru se nachází v SKO (potenciál pro možnou budoucí separaci). Stejným způsobem byl odhad vytvořen i pro ostatní složky tříděného sběru. Dříve než je možné přistoupit k tvorbě regresních modelů, je nezbytné zkontrolovat kvalitu dat a případné chyby eliminovat. S ohledem na povahu dat byl zvolen pro identifikaci chybných údajů Dixonův test (hladina významnosti byla nastavena v souladu s 1 % pravděpodobnosti selhání testu). Celkově bylo identifikováno: papír 16 hodnot, plast 9 hodnot a SKO 13 hodnot jako odlehlých. Ukázka odhalené chyby prostřednictvím zmíněného testu je uvedena v tabulce č. 2. Jednalo se o ORP Mladá Boleslav, typ odpadu SKO. Tabulka č. 5: Ukázka odlehlé hodnoty v datech z databáze ISOH Cenia 29 21 211 212 213 Testovací hodnota Kritická hodnota Závěr 12 98 26 89 21 863 24 645 25 561,95,78 chyba Pozn.: zvýrazněná hodnota byla identifikovaná jako chybný údaj. Odlehlé hodnoty se nahradily sousední hodnotou (pro rok 29 se v ORP Mladá Boleslav uvažovala produkce SKO 26 89 tun). V případě, že se odlehlá hodnota nacházela uprostřed časové řady, byla nahrazena průměrem okolních hodnot. Z tabulky č. 2 jednoznačně plyne nutnost verifikovat dostupná data z databáze ISOH. Přidanou hodnotou využité metodiky je automatizovaná identifikace podezřelých odlehlých hodnot. Detailní posouzení příčin a důsledků těchto chybných údajů, popř. jejich oprava představuje aktivitu, která přesahuje rámec projektu MŽP. Může však představovat zajímavou dlouhodobější výzkumnou aktivitu vedoucí ke zkvalitnění datové základny. 9

Druhým krokem v celkové metodice je posun vzniklých odhadů pro rok 29 do roku 213. Vzhledem k tomu, že nejsou informace o složení SKO z posledního období, byly využity dva scénáře určení potenciálu klíčových frakcí separovaného sběru: Produkce je konstantní, produkce se mění v souladu s celkovou změnou KO (zde myšleno jako součet vybraných složek KO). První scénář uvažuje změnu složení SKO v závislosti na změně separovaných složek ve sledovaném období (o co se navýší separace, sníží se množství dané frakce v SKO). Druhý scénář bere v úvahu tlak na prevenci proti vzniku odpadu, kdy je uvažováno se stejným podílem změny pro všechny složky obsažené v KO (když klesá produkce KO, klesá adekvátně také daná složka, přičemž její podíl je zachován). Je zřejmé, že ani jeden scénář nebude odrážet realitu. Uvažované scénáře je možné chápat jako hraniční směry, které budou dále využity pro následné analýzy. Odhady pro roky 21 až 213 byly vytvořeny pro územní celky ORP, kraje a ČR. Následně se všechny modely (dva scénáře pro tři stupně územního rozdělení) bilancovaly pomocí nástroje JUSTÝNA. Tím vznik jediný verifikovaný model produkce separovaných složek a složení SKO ve sledovaném období (nástroj JUSTÝNA aplikován poprvé). Díky časové řadě 29 213 je možné pro oba scénáře analyzovat existenci trendu pro jednotlivé složky KO. Na tomto základě byly vytvořeny scénáře vývoje do roku 224.Celkově byla provedena analýza trendů pro tyto typy odpadů: separovaný papír (SEP-PAP) na základě dat z ISOH, separovaný plast (SEP-PLA) na základě dat z ISOH, zbytkový papír v SKO (PAP v SKO) na základě odhadů, zbytkový plast v SKO (PLA v SKO) na základě odhadů, SKO na základě dat z ISOH, Celkový uvažovaný odpad (SKO + SEP-PAP + SEP-PLA) na základě odhadů, Separované složky celkem (SEP-PAP + SEP-PLA) na základě odhadů, Separovatelné složky v SKO (PAP v SKO + PLA v SKO) na základě odhadů, Separovatelné složky celkem (SEP-PAP + SEP-PLA + PAP v SKO + PLA v SKO) na základě odhadů, papír celkem (SEP-PAP + PAP v SKO) na základě odhadů, plast celkem (SEP-PLA + PLA v SKO) na základě odhadů, Míra separace papíru (SEP-PAP / (SEP-PAP + PAP v SKO)) na základě odhadů, Míra separace plastu (SEP-PLA / (SEP- PLA + PAL v SKO)) na základě odhadů. V závorkách jsou uvedeny vztahy, které bylo nutné bilancovat nástrojem JUSTÝNA.Tzn. nástroj JUSTÝNA byl aplikován podruhé. Analýzu je možné provést pro libovolně zvolený rok. 1

2.4 Separace papíru (systému obce) Současné množství vytříděného papíru v jednotlivých ORP je uvedeno v Graf č. 2. Průměrné množství na osobu v ČR v roce 213 bylo přibližně 23 kg. Graf č. 2: Histogram výtěžnosti separovaného papíru pro ORP v ČR v roce 213 (systém obce) 7 6 5 Počet ORP 4 3 2 1 5 1 15 2 25 3 35 4 45 5 55 Množství papíru shromážděného v rámci tříděného sběru [kg/obyv. a rok] Odhad průměrného množství vytříděného papíru na osobu v ČR v roce 224 je přibližně 27 kg. Histogram pro všechny ORP v ČR je uveden viz Graf č. 3. Graf č. 3: Histogram separovaného papíru pro ORP v ČR v roce 224 (systém obce) 6 5 Počet ORP 4 3 2 1 5 1 15 2 25 3 35 4 45 5 55 Další Rozdíl se nezdá být příliš významný, je třeba si ale uvědomit, kolik se vyprodukovalo celkově papíru (jaký je potenciál pro třídění). Celkové množství papíru je dáno separovaným sběrem (viz Graf č. 4, analýza trendu založena na datech z ISOH) a zbytkovou frakcí v SKO (analýza trendu založena na odhadnutých datech vybalancováním pomocí nástroje JUSTÝNA). Výsledky analýzy trendu pro zbytkové množství papíru v SKO jsou ukázány, viz Graf č. 5. Výhled celkové míry separace (MS) pro ČR naznačuje mírný růst k 7 %,viz Graf č. 6. 11

Graf č. 4: Výhled množství vytříděného papíru v ČR (systém obce) 4 35 3 Papir - separovany sber [kt]] 25 2 15 1 5 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum Graf č. 5: Výhled zbytkového množství papíru v SKO v ČR (systém obce) 3 25 Papir v SKO [kt] 2 15 1 5 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum 12

Graf č. 6: Predikce MS papíru v ČR (systém obce) 8% 7% 6% Mira separace - papir [%] 5% 4% 3% 2% 1% % 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Viz Graf č. 4 a Graf č. 5 vyplývá celkový nárůst produkce papíru v roce 224 oproti roku 213 v průměru o asi,4 kg/obyv. To je v rozporu oproti historickým produkcím možných dominantních zdrojů papíru, viz Graf č. 7 a Graf č. 8. Zde je snižování produkce publikačního papíru (noviny, časopisy, letáky) výrazně rychlejší, než produkce papírových obalů (celkově se jedná přibližně o pokles 7 kg/obyv. za sledované období 29-213). Data viz Graf č. 7 a Graf č. 8 je třeba brát s rezervou, odpad z těchto složek se skládá totiž i z firemního odpadu, který může být svým charakterem odlišný od odpadu z obcí. Graf č. 7: Spotřeba papírových obalů, [kg/obyv.]; 8 Data Predikce 7 6 Spotřeba [kg/obyv. a rok] 5 4 3 2 1 1995 1996 1997 1998 1999 2 21 22 23 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213 Rok zdroj: Černík B. KOMUNÁLNÍ ODPADY V ČR - minulost, současnost a budoucnost, 213(zpracováno pro VUT Brno) 13

Graf č. 8: Spotřeba publikačního papíru, [kg/obyv.] 8 7 6 Spotřeba [kg/obyv. a rok] 5 4 3 2 1 1995 1996 1997 1998 1999 2 21 22 23 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213 Rok zdroj: Černík B. KOMUNÁLNÍ ODPADY V ČR - minulost, současnost a budoucnost, 213, (zpracováno pro VUT Brno) 2.5 Separace plastu (systém obce) Současné množství vytříděného plastu v jednotlivých ORP je uvedeno viz Graf č. 9. Průměrné množství na osobu v ČR v roce 213 bylo přibližně 1,3 kg. Na základě analýzy trendů by mohlo dojít k nárůstu množství vytříděného papíru v roce 224 v průměru na 11,3 kg na osobu (viz histogram Graf č. 1). Graf č. 9: Histogram separovaného plastu pro ORP v ČR v roce 213 (systém obce) Počet ORP 8 7 6 5 4 3 2 1 3 6 9 12 15 18 21 Množství plastů shromážděného v rámci tříděného sběru [kg/obyv. a rok] 14

Graf č. 1: Histogram separovaného plastu pro ORP v ČR v roce 224 (systém obce) 7 6 Počet ORP 5 4 3 2 1 3 6 9 12 15 18 21 24 Další Predikce množství vytříděného papíru je uvedena, viz Graf č. 11. Nárůst je kompenzován snížením množství zbytkového plastu v SKO, viz Graf č. 12. Celkové množství vyprodukovaného plastu (jako součet separovaného a zbytku v SKO) je tedy dle uvedené analýzy relativně konstantní. Graf č. 11: Výhled množství vytříděného plastu v ČR (systém obce) 14 12 1 Plast - separovany sber [kt] 8 6 4 2 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum 15

Graf č. 12: Výhled množství plastu v SKO v ČR (systém obce) 245 24 Plast v SKO [kt] 235 23 225 22 215 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum Celkově produkce plastu (separovaný sběr plus plast v SKO) dle analýzy vzroste do 224 oproti roku 213 o,4 kg/ obyv. Graf č. 13: Spotřeba plastových obalů 25 2 Spotřeba [kg/obyv. a rok] 15 1 5 1995 1996 1997 1998 1999 2 21 22 23 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213 Rok zdroj: Černík B. KOMUNÁLNÍ ODPADY V ČR - minulost, současnost a budoucnost, 213, (zpracováno pro VUT Brno) 16

Vývoj MS naznačuje mírný nárůst v souladu, viz Graf č. 11 a Graf č. 12. Výhled je uveden viz Graf č. 14. Graf č. 14: Výhled míry separace plastu v ČR 4% 35% 3% Mira separace - plast [kt] 25% 2% 15% 1% 5% % 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce 2.6 Vliv separace bioodpadu (SEP-BRKO) na produkci SKO V případě třídění biologicky rozložitelných komunálních odpadů (BRKO) vzniká otázka, ze kterého odpadového toku je tento odpad odkloněn. Ze zákona vyplývá povinnost pro obce zajistit oddělené soustřeďování minimálně pro biologicky rozložitelné odpady rostlinného původu. Biologickým odpadem rostlinného původu se rozumí biologicky rozložitelný komunální odpad, který neobsahuje, ani nepřišel do kontaktu s biologickým odpadem živočišného původu nebo s vedlejšími produkty živočišného původu. A takto definovaný biologicky rozložitelný odpad je zařazen pod kat.č. 2 2 1. Obecně se dá předpokládat, že část produkce 2 2 1 bude z SKO a zbytek vytříděného bioodpadu byl do této doby mimo režim (evidenci) zákona odpadech a vzniká jako nový odpadový proud (odpad ze zahrad rodinných domů). Na druhou stranu je velmi často mezi odbornou veřejností prezentován názor, že v důsledku zavedení separovaného sběru BRKO dojde k významnému snížení množství SKO. Cílem dílčí analýzy bylo odhadnout, jak velká část vytříděného bioodpadu pochází původem z SKO. Závislost vyprodukovaného SKO v závislosti na množství vytříděného bioodpadu (odpad kat.č. 2 2 1) v roce 213 je uvedena viz Graf č. 15. Z grafu je patrný zcela nahodilý charakter, tzn. množství vyprodukovaného SKO není nijak závislé na efektivitě třídění bioodpadu v ORP. Koeficient lineární korelace r =,7, což jen kvantifikuje nezávislost předmětných parametrů. 17

Graf č. 15: Závislost produkce SKO na množství SEP-BRKO v ČR 45 4 35 Produkce SKO [kg/obyv a rok]] 3 25 2 15 1 5 2 4 6 8 1 12 14 16 18 Mnozstvi separovaneho bioodpadu [kg/obyv a rok] Při detailnější analýze není ani významná změna mezi ORP s rozdílným typem zástavby. Výsledky pro ORP s převažující venkovskou zástavbou jsou zobrazeny, viz Graf č. 16. Korelace nebyla potvrzena. Graf č. 16: Závislost produkce SKO na množství SEP-BRKO v ORP s převažující venkovskou zástavbou 4 35 3 Produkce SKO [kg/obyv a rok]] 25 2 15 1 5 2 4 6 8 1 12 14 16 18 Mnozstvi separovaneho bioodpadu [kg/obyv a rok] 18

ORP s převažující městskou zástavbou jsou zobrazeny, viz Graf č. 17. Graf č. 17: Závislost produkce SKO na množství s převažující městskou zástavbou SEP-BRKO v ORP 3 25 Produkce SKO [kg/obyv a rok]] 2 15 1 5 1 2 3 4 5 6 7 8 Mnozstvi separovaneho bioodpadu [kg/obyv a rok] Graf č. 16 a Graf č. 17 potvrzuje nezávislost mezi produkcí SKO a množství vytříděného bioodpadu pro různé typy převažující zástavby. Celkově z analýzy vyplývá, že v současnosti vytříděný bioodpad nepochází z SKO, ale většinové množství je dáno jako nový hmotnostní tok. Zásadním rozdílem je ale množství vytříděného bioodpadu (viz Graf č. 16 a Graf č. 17). V ORP s převažující venkovskou zástavbou se vytřídí bioodpadu výrazně více než je tomu v ORP s převládající městskou zástavbou. To je v souladu s předchozím tvrzením. Výsledek analýzy prognózy produkce odpadu kat. č. 2 2 1 je uveden, viz Graf č. 18. 19

Graf č. 18: Výhled produkce odpadů pro katalogové číslo2 2 1 (Scénář I) 7 6 5 Produkce [kt] 4 3 2 1 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum Přestože stejně jako u všech ostatních sub-toků byla i v případě 2 2 1 použita stejná metodika prognózy na základě analýzy trendu, prognóza založená na sumě prognóz na úrovni ČR vede k diametrálně odlišným závěrům než prognóza provedená na agregovaných datech za celou ČR. V případě kódu 221 se statisticky projevil vliv obcí, které v roce 213 netřídily. Prudký nárůst produkce 221 v posledních letech nelze popsat čistě analýzou trendu. Proto bylo přistoupeno k vypracování prognózy samostatného katalogového č. 2 2 1 pro tři scénáře. Scénář 1 na základě analýzy trendu s následným vybilancováním nástrojem JUSTÝNA (Graf č. 18) Scénář 2 Pouze na základě analýzy trendu pro ČR a následné rozpočítání produkce na základě současné produkce a typu zástavby. Scénář 3 na základě potenciálu jednotlivých ORP s ohledem na existující typ zástavby. Výsledky pro scénář 1 jsou zobrazeny, viz Graf č. 18. Výsledná predikce udává produkci přibližně 3 kg/os. a rok. Tento scénář nereflektuje legislativní změny, a tudíž by nastal v případě, že by legislativní změna neměla žádný vliv na výsledky separace BRKO. Tomuto scénáři přisuzují tvůrci prognózy velmi malou pravděpodobnost. V druhém scénáři byl analyzován vývoj tohoto katalogového čísla pro ORP podle současného trendu produkce v ČR a převládajícího typu zástavby bez bilancování v nástroji JUSTÝNA. Protože je prognóza provedená na agregovaných datech za ČR, zmírnil se efekt ORP, které se do třídění zatím výrazněji nezapojily. Pro ukázku trendu v závislosti na typu zástavby byly ORP rozděleny do tří skupin s převažující venkovskou zástavbou, se smíšenou zástavbou a s převažující sídlištní zástavbou. Historická data (29 213) včetně predikce založené na analýze trendů jsou uvedeny, viz Graf č. 19 až Graf č. 21. 2

Graf č. 19: Produkce odpadu s katalogovým číslem 2 2 1 v ORP s převládající venkovskou zástavbou 35 3 25 Produkce [kg/os] 2 15 1 5 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data PredOfSum Graf č. 2: Produkce odpadu s katalogovým číslem 2 2 1 v ORP se smíšenou zástavbou 1 9 8 Produkce [kg/os] 7 6 5 4 3 2 1 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data PredOfSum 21

Graf č. 21: Produkce odpadu s katalogovým číslem 2 2 1 v ORP s převládající sídlištní zástavbou 25 2 Produkce [kg/os] 15 1 5 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Mezi jednotlivými skupinami ORP jsou patrné významné rozdíly v produkci odpadu katalogového čísla 2 2 1. Zatímco u ORP s převládající venkovskou a smíšenou zástavbou se dá očekávat v krátkodobém časovém horizontu zrychlující růstový trend, u ORP s převládající sídlištní zástavbou se bude pravděpodobně produkce těchto odpadu pozvolna stabilizovat a v nejbližších letech se nedá očekávat exponenciální charakter nárůstu. Historická data a predikce za celou ČR jsou uvedeny, viz Graf č. 22. Graf č. 22: Produkce odpadu s katalogovým číslem 2 2 1 za celou ČR 7 Data PredOfSum 6 5 Produkce [kg/os] 4 3 2 1 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum 22

Z důvodu, že se do aktivního třídění BRKO prozatím zapojila pouze část obcí (viz např. kumulace bodů u osy y viz Graf č. 15), není možné prognózovat produkci obdobným způsobem jako u ostatních kat. čísel, tj. s využitím analýzy trendu na bázi ORP. Proto byla prognóza provedena pouze za ČR jako celek a dále byly výsledky rozpočítány do jednotlivých ORP na základě typu zástavby. Tento postup nereflektuje budoucí vývoj v obcích, které dosud BRKO nevykazují, a u kterých teprve bude separovaný sběr v následujících letech narůstat. Výše uvedený způsob prognózy představuje druhý scénář. Jelikož je prognóza směřovaná do roku 22 a prozatím nejsou dostatečná historická data pro BRKO byl vytvořen ještě třetí scénář. Ten má za úkol modelovat situaci potencionálního maximálního rozšíření separace BRKO v ČR. Na druhé straně je vidět, že některé obce (resp. ORP), které se třídění již aktivně věnují, dokáží vytřídit velké množství BRKO (viz Graf č. 15 pravá část grafu). Některé obce dosahují množství vytříděného BRKO až 2 kg/os. a rok. Tyto hodnoty jsou v souladu např. se závěry pilotního projektu v Bílině v roce 22 a 24, který uvádí výtěžnost separovaného sběru BRKO asi 17 kg/os. a rok pro venkovskou zástavbu a okolo 6 kg/os. a r. pro městskou zástavbu. Rozdílnost na základě typu zástavby je patrná i z výše prezentovaných analýz. Cílem třetího scénáře pro množství tříděného BRKO je určit potenciál, který je v jednotlivých ORP v závislosti na rozložení typů zástavby. Bylo uvažováno s potenciální produkcí 2 kg/os. a rok pro venkovskou zástavbu a 6 kg/os. a rok pro městskou zástavbu. U každého ORP byla sídlištní zástavba brána pro popisná čísla s počtem 8 a více osob. Pro nižší počet osob v jednom popisném čísle byla uvažována venkovská zástavba. Celková produkce SEP - BRKO pro rok 22 u jednotlivých ORP byla stanovena váženým průměrem představených hodnot. Výsledky jsou zobrazeny v histogramu (viz Graf č. 23). Výsledky třetího (hraničního) scénáře udávají průměrnou hodnotu SEP-BRKO asi 132 kg/os. a rok. Většina ORP má potenciál vytřídit okolo 17 kg/os. a rok. Nesymetrické rozdělení histogramu viz Graf č. 23 je dáno větším počtem obyvatelů v ORP s velkými městy. Graf č. 23: Histogram produkce BRKO v ORP v ČR scénář 3 5 45 4 35 3 Četnost 25 2 15 1 5 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 Produkce k. č. 2 2 1 [kg/os. a rok] 23

Uvažované scénáře jsou souhrnně uvedeny, viz Graf č. 24. Graf č. 24: Uvažované scénáře produkce SEP-BRKO v roce 22 v ČR 25 2 Produkce [kg/os.] 15 1 5 Limit - venkovská zástavba Limit - sídlištní zástavba data Scénář 3 Scénář 2 Scénář 1 25 21 215 22 225 Rok 2.7 Vývoj produkce SKO z firem Vývoj produkce odpadu z firem je dán kondicí ekonomiky v ČR, která je velmi obtížně predikovatelná. Provedený výhled na základě extrapolace současných hodnot je patrný, viz Graf č. 25. Nástroj JUSTÝNA navrhuje klesající trend v souladu s historickými daty. Graf č. 25: Výhled produkce SKO mimo obecní systémy v ČR 12 1 Firemni Sko - produkce [kt] 8 6 4 2 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum 24

2.8 Vývoj produkce objemného odpadu (všichni původci) Analýza produkce objemných odpadů vykazuje nepatrný pokles, viz Graf č. 26. Graf č. 26: Výhled produkce objemných odpadů v ČR 6 5 Objemny odpad - produkce [kt] 4 3 2 1 28 21 212 214 216 218 22 222 224 226 Data Predikce SumOfPred PredOfSum 2.9 Souhrn výsledků analýzy Výsledné hodnoty prognózy založené na analýze trendu s následným vybilancováním pro různé územní celky jsou uvedeny, viz Tabulka č. 3. Současně je zobrazena hodnota z roku 213, tj. poslední dostupný údaj v době zpracování analýzy. Tabulka č. 6: Sumarizace výsledků analýzy vybraných složek KO produkce vybraných sub-toků 213 [kt] 213 [kg/obyv.] 224 [kt] 224 [kg/obyv.] SKO 2 158,8 25,6 2 14,4 23,5 SKO (firemní) 748,3 71,2 624,9 59,4 SEP-PAP 38,9 29,4 335,7 31,9 PAP v SKO 172,4 16,4 149,5 14,2 PAP celkem 481,3 45,8 485,3 46,1 MS PAP 64,2 % - 69,2 % - SEP-PLA 18,8 1,3 119,3 11,3 PLA v SKO 222,7 21,2 216,7 2,6 PLA celkem 331,5 31,5 336,1 31,9 MS PLA 32,8 % - 35,5 % - SEP-BRKO scénář 1 336 32 SEP-BRKO scénář 2 22 2,9 58 48 SEP-BRKO scénář 3 139 132 OO (všichni původci) 469,7 44,7 416,2 39,6 Pozn.: Pokud není uvedeno jinak, jedná se o produkci ze systému obce Výsledky analýzu trendu s následným vybilancováním představené v této zprávě lze chápat jako scénář business-as-usual, tzn. pokračování současného stavu bez významného vnějšího impulsu, který původce odpadu (občany) donutí změnit své chování. 25

Seznam použitých zkratek Seznam zkratek A AN6 BN6 Produkce odpadu (vlastní vyprodukovaný odpad). Staré zátěže, živelné pohromy, černé skládky apod. Přeshraniční přeprava odpadu z členského státu EU do ČR. BN16 Dovoz odpadu ze státu, který není členským státem EU. BN3 Převzetí zpětně odebraných některých výrobků nebo zpětně odebraných elektrozařízení od právnické osoby nebo fyzické osoby oprávněné k podnikání, která zajišťuje zpětný odběr podle 37k nebo 38 zákona nebo převzetí odpadů od nepodnikajících fyzických osob občanů. BN4 Odpad po úpravě, když nedošlo ke změně katalogového čísla odpadu. ČR Česká republika LF Lehká frakce MBÚ Zařízení pro mechanicko-biologickou úpravu SKO Směsný komunální odpad TAP Tuhé aternativní palivo ZEVO ZLF BPS BRO ČOV EU EVO ISOH MVO MŽP NO OH ORP PS SDO Zařízení pro energetické využití odpadů Zařízení pro zpracování lehké frakce Bioplynová stanice Biologicky rozložitelný odpad Čistírna odpadních vod Evropská unie Energetické využití odpadu Informační systém odpadového hospodářství Materiálově využitelný odpad Ministerstvo životního prostředí Nebezpečný odpad Odpadové hospodářství Obec s rozšířenou působností Překládací stanice Stavební a demoliční odpad 26

SFŽP VISOH Zákon o odpadech POH XN1 XN2 XN11 XN12 XR12 BN XN5 XN6 OO KOMP SPAL NO STAB STAB/ NEUTR STAB/ DEEMULG BIODEGR BRKO SEP- PAP SEP- PLAST PLA KOMP/ BPS KOMP/ TAP KOMP/ BPS/ TAP BPS/ TAP EIA O-BPS Z-BPS TZS SKO OO Státní fond životního prostředí Veřejný informační systém odpadového hospodářství Ministerstva životního prostředí Zákon č. 185/21 Sb., o odpadech a o změně některých dalších zákonů Plán odpadového hospodářství Využití odpadů s výjimkou využívání kalů podle vyhl. 382/21 Sb. na terénní úpravy apod. Předání kalů ČOV k použití na zemědělské půdě Využití odpadu na rekultivace skládek Ukládání odpadů jako technologický materiál na zajištění skládky Skladování materiálů před aplikací některého z postupů uvedených pod označením R1 až R12 (s výjimkou dočasného skladování na místě vzniku před sběrem) k 31. prosinci vykazovaného roku Odpad převzatý od původce, jiné oprávněné osoby (sběr, výkup, shromažďování), nebo jiné provozovny Inventurní rozdíl vyrovnání nedostatku odpadu Staré zátěže, živelní pohromy, černé skládky apod. Ostatní odpad Kompostárna Spalitelné nebezpečné odpady Nebezpečné odpady vhodné pro stabilizaci Kapalné odpady vhodné pro stabilizaci nebo neutralizaci Kapalné odpady vhodné pro stabilizaci nebo deemulgaci Odpady vhodné pro biodegradaci Biologicky rozložitelné komunální odpady Separovaný plast Separovaný papír Plast Kompostárny nebo bioplynové stanice Kompostárny nebo výroba TAP Kompostárny, bioplynové stanice nebo výroba TAP Bioplynové stanice nebo výroba TAP Vyhodnocení vlivů na životní prostředí (Environmental Impact Assessment) Komunální BPS Zemědělské BPS Technické zabezpečení skládek Směsný komunální odpad kategorie ostatní 27

BAT CZT Nejlepší dostupné techniky Centrální zásobování teplem V1 Varianta 1 V2 Varianta 2 V3 Varianta 3 PNP KÚ IPPC VUT MNČ MS EAV BOKU Přechodný národní plán ČR Krajský úřad Integrovaná prevence a omezování znečištění Vysoké učení technické v Brně Metod nejmenších čtverců Míra separace Energetická Agentura Vysočiny Universität für Bodenkultur Wien 28

EY Assurance Tax Transactions Advisory About EY EY is a global leader in assurance, tax, transaction and advisory services. The insights and quality services we deliver help build trust and confidence in the capital markets and in economies the world over. We develop outstanding leaders who team to deliver on our promises to all of our stakeholders. In so doing, we play a critical role in building a better working world for our people, for our clients and for our communities. EY refers to the global organization, and may refer to one or more, of the member firms of Ernst & Young Global Limited, each of which is a separate legal entity. Ernst & Young Global Limited, a UK company limited by guarantee, does not provide services to clients. For more information about our organization, please visit ey.com. 215 Ernst & Young, s.r.o. Ernst & Young Audit, s.r.o. E & Y Valuations s.r.o. All Rights Reserved. ey.com

EY Assurance Tax Transactions Advisory Informace o EY EY je předním celosvětovým poskytovatelem odborných poradenských služeb v oblasti auditu, daní, transakčního a podnikového poradenství. Znalost problematiky a kvalita služeb, které poskytujeme, přispívají k posilování důvěry v kapitálové trhy i v ekonomiky celého světa. Výjimečný lidský a odborný potenciál nám umožňuje hrát významnou roli při vytváření lepšího prostředí pro naše zaměstnance, klienty i pro širší společnost. Název EY zahrnuje celosvětovou organizaci a může zahrnovat jednu či více členských firem Ernst & Young Global Limited, z nichž každá je samostatnou právnickou osobou. Ernst & Young Global Limited, britská společnost s ručením omezeným garancí, služby klientům neposkytuje. Pro podrobnější informace o naší organizaci navštivte prosím naše webové stránky ey.com. 215 Ernst & Young, s.r.o. Ernst & Young Audit, s.r.o. E & Y Valuations s.r.o. Všechna práva vyhrazena. ey.com

Evropská unie Spolufinancováno z Prioritní osy 8 - Technická pomoc financovaná z Fondu soudržnosti. Ministerstvo životního prostředí Státní fond životního prostředí České republiky www.opzp.cz zelená linka 8 26 5 dotazy@sfzp.