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Using Life Cycle Assessment in Agriculture

Mit Ökobilanzen werden Umwelteigenschaften von Produkten und Dienstleistungen analysiert und zunehmend bei der Bewertung von Milchproduktionssystemen eingesetzt. Um konsistente Berichterstattung und Vergleichbarkeit von produktbezogenen Treibhausgasemissionen im Milchsektor zu gewährleisten hat die International Dairy Federation (IDF) Berechnungsgrundlagen publiziert. Allerdings werden die Effekte von Variabilität betrieblicher Kennzahlen und Unsicherheit von Emissionsfaktoren unzureichend betrachtet. Diese Arbeit hat es zum Ziel diese Lücke zu schließen.
In der ersten Studie wurden verschiedene Definitions- und Berechnungsmöglichkeiten des Referenzflusses und der funktionellen Einheit für die Klimabilanz von Milchproduktion verglichen. Eine hohe Bandbreite an möglichen Ergebnissen – bei gleichen Eingangsdaten – ermöglicht eine große Ergebnisunsicherheit. Die Voraussetzungen für zeitliche Repräsentativität wurden in der zweiten Studie untersucht. Über 6 aufeinanderfolgende Jahre wurde auf einem ökologischen Milchviehbetrieb in Norddeutschland die Klimabilanz mit einem detaillierten Stoffflussmodel analysiert. Dabei zeigte es sich, dass für den untersuchten Betrieb mindestens 4 aufeinanderfolgende Jahre untersucht werden müssen um belastbare Ergebnisse zu erzielen. Die dritte Studie befasst sich mit der Forderung mindestens ein Stufe 2 Verfahren der Methodik des IPCC zu verwenden. Mit Daten von 20 norwegischen Milchviehbetrieben wurde die Unsicherheit der Klimabilanz auf Basis von Tier 1 Berechnungen bei bodenbürtigen Emissionen mit dem FARM Modell ermittelt. Von allen 190 direkten Vergleichen von zwei Betrieben miteinander waren 78 % signifikant unterschiedlich
Aus den drei Studien wird geschlossen, dass die existierenden Regeln zur Erstellung von Klimabilanzen von Milchproduktion teilweise zu unpräzise und teilweise zu streng sind, und damit sowohl Erstellung als auch Interpretation von betrieblichen Klimabilanzen in der Milchproduktion erschwert werden. / Life cycle assessment (LCA) analyses the environmental performance of products and services and has become increasingly important also for the environmental assessment of dairy systems. In order to create consistent results for communication, declaration and comparison, the International Dairy Federation (IDF) provides a guideline for the calculation of product-related greenhouse gas (GHG) emissions in the dairy sector. However, the effects of farm data variability and emission factor uncertainty on the comparability of GHG assessments on the farming level are seldom considered. This thesis aims to fill this gap.
In the first study, different settings in the definition of energy corrected milk (ECM) and the reference flows were compared in a calculation example based on average farming data. A high bandwidth of the carbon footprint result indicated a severe uncertainty when calculation procedures are not well documented. The second case study examined the production data from six consecutive milk years in an organic dairy farm in northern Germany and its effect on the estimation of product-related GHG emissions. It was shown that data from at least four years is needed to provide reliable results for that farm. The third study dealt with the demand of the IDF guidelines to use at least Tier 2 in the methodology of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Using data from 20 Norwegian dairy farms, the uncertainty of the carbon footprint using Tier 1 of the IPCC guidelines within the FARM model was assessed. From all 190 direct comparisons of two farms in the study, 78 % of the comparisons were significantly different with a relative difference of 8.7 % being enough to establish significance of the difference.
From the three studies it was concluded that existing rules may partly not be precise enough to allow for comparison of farms or farming systems, or partly too strict and thereby hindering the execution of carbon footprint studies.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/20665
Date12 April 2019
CreatorsSchueler, Maximilian
ContributorsProchnow, Annette, Möller, Andreas
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageEnglish
Detected LanguageGerman
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Relation10.3220/LBF1538632028000, 10.1007/s11367-017-1307-x, 10.1016/j.jclepro.2017.12.227

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