Die Landwirtschaft belastet die Umwelt nicht nur durch CO₂-Emissionen. Sie führt zur Versauerung der Böden, belastet Gewässer mit Nährstoffen, beansprucht Flächen und setzt giftige Verbindungen frei. (1). Andere Branchen bewältigen diese Bandbreite an Auswirkungen mit einem einzigen Instrument: der Ökobilanz. Wie gut eignet sich die Ökobilanz also für etwas so Komplexes wie eine Agroforstfläche?
Die Ökobilanz (LCA) erfasst die Umweltauswirkungen eines Produkts über dessen gesamte Lebensdauer hinweg innerhalb eines festgelegten Begrenzungsrahmens, der je nach gewählter Bewertungsmethode Luft, Wasser und Boden umfasst. (2,3). In der Fertigungsindustrie, im Bergbau sowie in der Öl- und Gasindustrie ist diese Technologie bereits fest etabliert. In der Landwirtschaft bleibt sie hingegen meist auf den Forschungsbereich beschränkt.
Die Agrarindustrie greift stattdessen meist auf die CO₂-Bilanzierung zurück, in der Regel nach dem GHG-Protokoll. Damit erhält man die Emissionswerte und sonst nichts. (4). Und auf wissenschaftlicher Ebene gibt es zahlreiche LCA-Untersuchungen zu Monokulturen, aber nur sehr wenige zu Mischkulturen, insbesondere vergleichende Studien zur Agroforstwirtschaft (5). Allerdings haben sich die Möglichkeiten der Ökobilanz (LCA) in komplexen landwirtschaftlichen Systemen im Laufe des letzten Jahrzehnts verbessert.
Eine Masterarbeit Nabila Budiaki untersuchte anhand von SysCom-Felddaten, inwieweit sich die Ökobilanz (LCA) für die Agroforstwirtschaft eignet. Dabei wurden Kakao aus Monokultur (MONO), konventioneller Agroforstwirtschaft (CAF) und dynamischer Agroforstwirtschaft (DAF) verglichen, wobei für MONO und CAF sowohl biologische als auch anorganische Bewirtschaftungsvarianten berücksichtigt wurden. (6). Es wurden zwei Maßeinheiten verwendet: eine Tonne produzierter Kakao und ein Hektar Land pro Jahr.
Die Indikator-Kategorien umfassten Landnutzung, Treibhausgasemissionen, Eutrophierung, Versauerung, Ökotoxizität, photochemische Ozonbildung, Wasserknappheit und Ressourcenknappheit. Im Rahmen einer Szenarioanalyse wurde die Sprinklerbewässerung im Vergleich zur aktuellen, auf Regenwasser basierenden Referenzsituation modelliert, die CO₂-Ergebnisse der Ökobilanz wurden anhand der Bilanzierungsvorschriften des GHG Protocol überprüft, und das gesamte Ergebnis wurde mit veröffentlichten Studien abgeglichen.
Der Einfluss der Ausbeute zeigt sich deutlich. DAF schnitt in beiden Funktionseinheiten als System mit den geringsten Auswirkungen ab, gefolgt von CAF-Org. Welches System am schlechtesten abschnitt, hing davon ab, welche Einheit man heranzog. Pro Tonne Kakao verzeichnete MONO-Org Verluste: Die Erträge waren im Verhältnis zu den Inputs gering, sodass sich die Belastung durch den Anbau von Kakao und Maniok auf eine sehr geringe Produktmenge verteilte. Pro Hektar und Jahr schnitt CAF-Inorg am schlechtesten ab, da sein Rohstoff-Fußabdruck groß ist. Allerdings produzierte dasselbe System die größte Menge an Kakao, was die Belastung pro Tonne verwässerte. Für Kleinbauern und Abnehmer bedeutet dies einen direkten Zusammenhang zwischen den Ausgaben für Betriebsmittel und vergeblicher Arbeit.
Zwei Funktionseinheiten sorgen dafür, dass das Argument stichhaltig bleibt. Auf die eine Weise gelesen lassen die Ergebnisse den Schluss zu, dass organische Bodenverbesserungsmittel umweltschädlicher sind als Mineraldünger. Die landwirtschaftliche Abteilung bietet jedoch eine andere Interpretation an, indem sie den Ertragseffekt herausrechnet und die Auswirkungen als Funktion der Ausbringungsintensität darstellt, sodass niemand zu dem Schluss kommt, dass organische Systeme grundsätzlich schlechter sind.
Die Arbeit mit Szenarien ist schnell und effektiv. Wichtige Entscheidungen lassen sich simulieren, bevor man mit der Arbeit auf den Feldern beginnt. Die Studie ergab, dass die Einbeziehung von Sprinklern in das Modell zu einem sprunghaften Anstieg der Wasserknappheit sowie zu höheren CO₂-Äquivalent-Emissionen und einer schnelleren Erschöpfung der Ressourcen führte. Ökologische Systeme reagierten weitaus empfindlicher und lagen 10- bis 40-mal über dem Ausgangswert, während anorganische Systeme höchstens um den Faktor 3 anstiegen. Das sind Informationen, die man kennen sollte, bevor man mit den Erdarbeiten beginnt.
Die Auswirkungen auf die Flächennutzung verstehen. Die meisten Indikatoren lieferten plausible Zahlen, von denen einige – soweit vergleichbar – im Rahmen der veröffentlichten Studien lagen. Bei der Landnutzung war dies jedoch nicht der Fall. Der potenzielle Verlust an biologischer Vielfalt durch Landinanspruchnahme war die einzige Kategorie, in der DAF am schlechtesten abschnitt, obwohl die Situation vor Ort das Gegenteil zeigte. In allen vorhandenen Studien zum SysCom-Projekt war DAF eindeutig das System mit der größten biologischen Vielfalt – von der Pflanzenvielfalt über Makrofauna wie Vögel bis hin zu Mikroorganismen wie Bakterien und Pilzen. Bei der Landumwandlung schnitt es nicht besser ab: DAF wies einen höheren potenziellen Verlust an biologischer Vielfalt pro Tonne Kakao auf als die CAF-Systeme, während pro Hektar und Jahr alle Systeme denselben Wert ergaben.
Die LCIA-Daten erklären, warum. Die Umwandlung in und die Nutzung durch alle Kategorien dauerhafter Kulturen sind mit einem Charakterisierungsfaktor von 0,77 m² bzw. 0,77 m²a versehen. Einjährige Brachflächen haben den Wert 0. Eine etablierte, kontinuierlich produktive Agroforstfläche wird daher hinsichtlich der Biodiversität schlechter bewertet als eine bloße Brachfläche. Hier kommen zwei Mängel zusammen: Die Methode kann die biologischen Mechanismen, die DAF vielfältiger machen, nicht abbilden, und sie verfügt über keine feinere Landnutzungsklasse als “Dauerkultur”, sodass ein schattiges Mehrschichtsystem und eine Kakao-Monokultur rechnerisch identisch sind.
Kohlenstoff für die Gutschrift. Die Ergebnisse der Ökobilanz (LCA) und des GHG-Protokolls lagen in einem ähnlichen Bereich und entwickelten sich größtenteils parallel, wobei CAF-Inorg aufgrund seines industriellen Fußabdrucks eine Ausnahme bildete. Allerdings ging die Ökobilanz in der Regel von einer höheren Kohlenstoffbindung und einer geringeren Emissivität aus. Die Kohlenstoffmärkte verlangen konservative Zahlen mit dokumentierter Begründung und einem System zum Umgang mit Schwankungen, sodass die LCA-Zahlen nicht als Emissionsgutschriften anerkannt werden können.
Uncertainty. There is no consensus on how to do agriculture LCA. Agroforestry studies are scarce, and the few that allow comparison often use different LCIA methods. Allocation is a real problem: ISO 14044 asks practitioners to use physical allocation and treat economic allocation as a last resort, but physical allocations that map cleanly onto impact pathways are hard to build in intercropped systems, and economic allocation ties environmental burden to volatile prices that have nothing to do with science.
Carbon accounting has an edge over LCA with the availability of numerical errors and ranges. In LCA, sensitivity analysis is the preferable choice when assessing numerical uncertainty in a system, but it barely applies when the systems being compared are structurally different rather than differing by one parameter. Scenario analysis then becomes the default option, but with no numerical uncertainty to provide.
Not yet at least! While LCA can be a game changer in agricultural LCA, it is too dependent on data sets that are static. While suitable for other industries, agriculture pre-farm gate is much too dynamic to be accommodated for similarly. The physiochemical theory appears sound, especially when estimating CO2-eq emissions. The biological component needs work and as it currently stands, it needs more time to be developed in research settings before being a feasible replacement for carbon accounting in the business sector.
