Treibhausgas-Emissionen aus der Südtiroler Land- und Ernährungswirtschaft

Treibhausgas-Emissionen aus der

Südtiroler Land- und Ernährungswirtschaft

MASTERARBEIT

Zu Erlangung des akademischen Grades Master of Science (MSc)

an der Leopold-Franzens-Universität Innsbruck Fakultät für Biologie

Janin Höllrigl, BSc

Betreuer:

Univ.-Prof. Dr. Ulrike Tappeiner, Institut für Ökologie Mag. Dr. Georg Niedrist, Eurac Research

Grafische Zusammenfassung

-200.000 0 200.000 400.000 600.000 800.000 1.000.000 1.200.000

Landnut

zungsänderungen

Produktionsperspektive

Vorleistungen

Nachleistungen

Konsumperspektive THG-Emissionen (t CO2eq a-1)

Treibhausgas-Emissionen nach Kapitel

In Tonnen CO₂-Äquivalente, (-) Senke bzw. (+) Freisetzung

Allgemein Grünlandwirtschaft Obstbau Weinbau

Zusammenfassung

Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, die Treibhausgas (THG)-Emissionen aus dem Nahrungsmittelsystem in Südtirol zu quantifizieren, sowohl in Bezug auf die Produktion als auch auf den Konsum. Dazu wurden die Rahmenmethoden des Weltklimarates (IPCC 2006, 2019) zur Erstellung nationaler Treibhausgas-Inventare angewandt, sowie die Methodik von Bretscher et al. (2014), um neben territorialen Emissionen auch graue Emissionen, in Form von Vor- und Nachleistungen der Landwirtschaft sowie der Konsumperspektive, miteinzubeziehen.

Die Ergebnisse zeigen, dass in der Südtiroler Landwirtschaft jährlich 991.627,65 Tonnen (t) CO2-Äquivalente (CO2eq) entstehen, wovon 495.240,79 t CO2eq pro Jahr (50 %) durch die Produktionsperspektive entstehen (beinhaltet Tierhaltung, Energieverbrauch in der Landwirtschaft sowie landwirtschaftliche Böden), 265.586,56 t CO2eq pro Jahr (27 %) durch die Nachleistungen, also die Verarbeitung, Verpackung und Lagerung der Produkte aus der Südtiroler Landwirtschaft und 230.800,31 t CO2eq (23 %) durch die Vorleistungen, also durch die Produktion von Düngemitteln, Pflanzenschutzmitteln, Futtermitteln und Infrastruktur. Der größte Teil der THG-Emissionen aus der Produktionsperspektive, den Vor- und Nachleistungen entsteht mit 67 % in der Grünlandwirtschaft. In der Konsumperspektive sind all jene THG- Emissionen enthalten, welche durch die Ernährung der Südtiroler Wohnbevölkerung sowie durch Tourist:innen entstehen. Jährlich entstehen dadurch 1.116.295,29 t CO2eq, wobei 80 % dieser THG-Emissionen auf den Konsum tierischer Produkte zurückzuführen sind. In der Konsumperspektive sind alle THG-Emissionen enthalten, die durch die Produktion von Nahrungsmitteln in Südtirol und durch importierte Nahrungsmittel entstehen und die anschließend in Südtirol verzehrt werden. Aus diesem Grund sind die THG-Emissionen aus der Produktionsperspektive und den Vor- und Nachleistungen getrennt zu betrachten von den Emissionen aus der Konsumperspektive und können nicht addiert werden. Die THG-Senke von 40.028,88 t CO2eq pro Jahr, welche durch die Landnutzungsänderung entsteht, kann entweder die THG-Emissionen aus der Produktionsperspektive in einem Ausmaß von 8,2 % kompensieren oder die THG-Emissionen aus der Produktionsperspektive, den Vor- und Nachleistungen um 4,1 % oder die THG-Emissionen aus der Konsumperspektive um 3,7 %. Das Ziel des „Green Deals“ der europäischen Union ist es, bis zum Jahr 2050 klimaneutral zu sein.

Um dieses Ziel zu erreichen, können in Bezug auf die Land- und Ernährungswirtschaft

Lösungsansätze, Veränderungen der menschlichen Ernährungsgewohnheiten, die Reduktion der Lebensmittelverschwendung sowie die Steigerung der THG-Senke durch Landnutzungsänderungen und bestimmte Landnutzungsmethoden.

Summary

The aim of this master thesis is to quantify greenhouse gas (GHG) emissions from the food system in South Tyrol, both in terms of production and consumption. For this purpose, the framework methodologies of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC 2006, 2019) for the compilation of national GHG inventories were applied, as well as the methodology of Bretscher et al. (2014), to include grey emissions, in the form of inputs and outputs of agriculture and the consumption perspective, in addition to territorial emissions.

The results show that South Tyrolean agriculture produces 991.627,65 tonnes (t) of CO2

equivalents (CO2eq) per year, of which 495,240.79 t CO2eq per year (50%), are generated by the production perspective (includes emissions from livestock and manure management, energy consumption in agriculture and managed soils), 265,586.56 t CO2eq per year (27%) by the post-harvest processes, i.e. the processing, packaging and storage of products from South Tyrolean agriculture, and 230.800,31 t CO2eq per year (23%) by the production of goods, used in South Tyrolean agriculture, i.e. the production of fertilisers, plant protection products, feedstuffs and infrastructure. The largest share of GHG emissions from the production perspective, the production of goods, used in South Tyrolean agriculture and the post-harvest processes together, is generated in grassland agriculture with 67 %. The consumption perspective includes all GHG emissions caused by the food consumption of the resident population and tourists in South Tyrol, regardless of wether the food is produced in the territory or imported. This results in 1,116,295.29 t CO2eq annually, with 80% of these GHG emissions being attributable to the consumption of animal products. Since consumption perspective also includes emissions caused by the production of food in South Tyrol, which is then consumed in South Tyrol, the GHG emissions from the production perspective, the production of goods, used in South Tyrolean agriculture and the post-harvest processes, must be considered separately from the emissions from the consumption perspective and cannot be added alltogether. The GHG sink of 40,028.88 t CO2eq per year resulting from the land use change can either compensate the GHG emissions from the production perspective to an

extent of 8.2% or the emissions from the production perspective, the production of goods, used in South Tyrolean agriculture and the post-harvest processes by 4.1% or from the consumption perspective by 3.7%. The goal of the European Union's "Green Deal" is to be climate neutral by 2050. In order to achieve this goal, various approaches can be pursued with regard to the food system, such as efficiency improvements, technological approaches, changes in human eating habits, the reduction of food waste as well as the increase of GHG sinks through land use changes and certain land use methods.

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung ... 14

2 Methodik ... 19

2.1 Landnutzungsänderung ... 20

2.2 Produktionsperspektive ... 29

2.2.1 Energieverbrauch ... 29

2.2.2 Tierhaltung ... 30

2.2.3 Landwirtschaftliche Böden ... 40

2.3 Vorleistungen ... 48

2.3.1 Infrastruktur ... 48

2.3.2 Düngemittel ... 49

2.3.3 Pflanzenschutzmittel ... 50

2.3.4 Futtermittel ... 51

2.4 Nachleistungen ... 51

2.4.1 Wein ... 52

2.4.2 Äpfel ... 52

2.4.3 Milch ... 53

2.5 Konsumperspektive ... 54

3 Ergebnisse ... 58

3.1 Landnutzungsänderungen ... 58

3.2 Produktionsperspektive ... 61

3.2.1 Energieverbrauch ... 61

3.2.2 Tierhaltung ... 62

3.2.3 Landwirtschaftliche Böden ... 67

3.2.4 Zusammenfassung Ergebnisse Produktionsperspektive ... 69

3.3 Vorleistungen ... 71

3.3.1 Infrastruktur ... 71

3.3.2 Düngemittel ... 71

3.3.3 Pflanzenschutzmittel ... 71

3.3.4 Futtermittel ... 72

3.3.5 Zusammenfassung Ergebnisse Vorleistungen ... 73

3.4 Nachleistungen ... 74

3.4.1 Apfel ... 74

3.4.2 Wein ... 75

3.4.3 Milch ... 75

3.4.4 Zusammenfassung Ergebnisse Nachleistungen ... 76

3.5 Zusammenfassung THG-Emissionen aus der Südtiroler Landwirtschaft ... 77

3.6 Konsumperspektive ... 81

4 Diskussion ... 84

4.1 Methodische Diskussion ... 84

4.1.1 Landnutzungsänderung ... 84

4.1.2 Produktionsperspektive ... 85

4.1.3 Vorleistungen ... 85

4.1.4 Nachleistungen ... 86

4.1.5 Konsumperspektive ... 87

4.2 Inhaltliche Diskussion ... 89

4.2.1 Landnutzungsänderung ... 89

4.2.2 Produktionsperspektive ... 90

4.2.3 Anteil der Vor- und Nachleistungen an Gesamtemissionen ... 90

4.2.4 Landwirtschaftliche Sektoren ... 91

4.2.5 Konsumperspektive ... 95

5 Ausblick ... 96

5.1 Effizienzsteigerung ... 99

5.2 Technologische Lösungsansätze ... 101

5.3 Veränderung der menschlichen Ernährungsgewohnheiten ... 103

5.4 Reduktion von Lebensmittelabfällen und -verschwendung ... 106

5.5 THG-Senke durch Landnutzungsänderung und Landnutzung ... 107 6 Literaturangaben

Abkürzungsverzeichnis

a Jahr

AWMS Animal waste management system; Wirtschaftsdünger-Lagersystem

Bzw. Beziehungsweise

°C Grad Celsius

C Kohlenstoff

Ca. Circa

CaCO3 Kalk

CaMg(CO3)2 Dolomit

CH4 Methan

CO2 Kohlenstoffdioxid

CO2eq Kohlenstoffdioxid-Äquivalente CO(NH2)2 Harnstoff

CPP Cattle, Poultry, Pig; Rinder, Geflügel und Schweine

d Tag

Dr. Doktor

EF Emissionsfaktor

et al. et alii; und andere

EU Europäische Union

FSOM Mineralisierter N durch Landnutzungsänderungen

FracGasMS Anteil des Wirtschaftsdüngers, der sich als NH3 oder NOx verflüchtigt FracGASF Anteil des N in synthetischen Düngemitteln, der sich verflüchtigt FracGASM Anteil des N in Urin und Mist, welcher sich verflüchtigt

FracLEACH-H Anteil des N, welcher ausgewaschen wird

FracLeachMS Anteil des Wirtschaftsdüngers, welcher ausgewaschen wird

g Gramm

GIS geografisches Informationssystem

ha Hektar

inkl. inklusive

kg Kilogramm

l Liter

m² Quadratmeter

Mio. Million

MS Anteil der Nex, der durch grasende Tiere ausgebracht wird

N Number; Viehbestand Südtirol

N Stickstoff

Nex Stickstoff-Exkretion

NH3 Ammoniak

NO Stickstoffmonoxid

N2O Lachgas

N2O-N Stickstoff

NOx Summe aus NO und NO2

P Produktivitätssystem

PET Polyethylenterephthalat, Kunststoff

Prof. Professor

PRP Pasture Range Paddock; Wiese und Weide SO Sheep and other; Schafe und andere Tiere

t Tonnen

T Tierart

THG Treibhausgasemissionen

UHT Ultra high temperature; Ultrahocherhitzung UN United Nations; Vereinte Nationen

USA United States of America; Vereinte Nationen von Amerika VS volatile solids; flüchtige Feststoffe

z.B. zum Beispiel

% Prozent

> größer

< kleiner

+ Plus

- Minus

€ Euro

: Verhältnis

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Faktoren zur Umwandlung von Methan und Lachgas in CO2-Äquivalente ... 20

Tabelle 2: Jährliche Landnutzungsänderungen in 29 Gemeinden in Südtirol von 1980-2010 . 22 Tabelle 3: Anteil der Fläche verschiedener Landnutzungstypen in den 29 erfassten Gemeinden an der Gesamtfläche des jeweiligen Landnutzungstyps in Südtirol ... 25

Tabelle 4: Kohlenstoffgehalt im Boden, der Streu und der Biomasse verschiedener Landnutzungstypen ... 26

Tabelle 5: Fläche des Obst- und Weinbaus in Südtirol ... 28

Tabelle 6: Verbrauch an verbilligtem Treibstoff in der Landwirtschaft in Südtirol ... 29

Tabelle 7: Treib- und Brennstoffverbrauch in den Sektoren der Südtiroler Landwirtschaft .... 30

Tabelle 8: Tierbestand Südtirol im Jahr 2019 ... 31

Tabelle 9: Emissionsfaktoren (EF) für die enterische Methan-Produktion ... 32

Tabelle 10: Ausscheidung an flüchtigen Feststoffen (VS) ... 33

Tabelle 11: Methan-Emissionsfaktoren (EF) für die Lagerung von Wirtschaftsdünger ... 35

Tabelle 12: Jährliche Stickstoff-Exkretion (Nex) pro Tier durch Wirtschaftsdünger ... 36

Tabelle 13: Emissionsfaktoren zur Berechnung der Stickstoff-Emissionen aus Wirtschaftsdünger ... 37

Tabelle 14: Emissionsfaktoren für Stickstoff-Verluste durch Verflüchtigung und Auswaschung ... 40

Tabelle 15: Stickstoffdüngung pro Hektar in den Dauerkulturen Südtirols ... 43

Tabelle 16: Emissions-, Verflüchtigungs- und Auswaschungsfaktoren für indirekte Lachgas- Emissionen im Boden ... 44

Tabelle 17: Kalkdüngung pro Hektar in den Dauerkulturen Südtirols ... 47

Tabelle 18: CO2-Fußabdruck der Infrastruktur von Apfelanlagen ... 48

Tabelle 19: Düngemittel Import und Export Südtirol ... 49

Tabelle 20: Verbrauch an Pflanzenschutzmitteln in Südtirol 2019 ... 50

Tabelle 21: Emissionsfaktoren verschiedener Pflanzenschutzmittel ... 50

Tabelle 22: Jährlicher Verbrauch an Kraftfutter nach Tierart ... 51

Tabelle 23: CO2-Fußabdruck einer Flasche Wein in der Post Harvest-Phase ... 52

Tabelle 24: CO2-Fußabdruck des Apfels aus der Region Trentino-Südtirol nach der Ernte ... 53

Tabelle 25: Produktion Milchprodukte 2019 und dazugehörige Emissionsfaktoren für die Zutaten, die Verarbeitung und Verpackung der Milchprodukte ... 54

Tabelle 26: Jährlicher Pro-Kopf-Nahrungsmittelverbrauch und Emissionsfaktoren ... 55

Tabelle 27: Im Detail: Landnutzungsänderungen von 1980-2010 in Südtirol als Kohlenstoffspeicher und -quellen ... 58

Tabelle 28: Nach Übergruppen: Landnutzungsänderungen von 1980-2010 in Südtirol als Kohlenstoffspeicher und -quellen ... 61

Tabelle 29: Methan Emissionen durch enterische Fermentation in der Tierhaltung in Südtirol ... 63

Tabelle 30: Methan Emissionen durch Wirtschaftsdünger in der Tierhaltung in Südtirol ... 64

Tabelle 31: Direkte Lachgas Emissionen durch Wirtschaftsdünger in der Tierhaltung in Südtirol ... 65

Tabelle 32: Indirekte Lachgas Emissionen durch Wirtschaftsdünger in der Tierhaltung in Südtirol ... 66

Tabelle 33: Lachgas-Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden in Südtirol ... 67

Tabelle 34: Ausbringung synthetischer Düngemittel in Südtirol ... 67

Tabelle 35: Kalkdüngung im Obst- und Weinbau in Südtirol und dessen CO2-Emissionen ... 68

Tabelle 36: CO2-Emissionen durch die Produktion von in Südtirol verbrauchten Futtermitteln ... 72

Tabelle 37: THG-Emissionen durch die Kühlung, Lagerung und Verpackung der Südtiroler Äpfel ... 74

Tabelle 38: CO2-Emissionen durch die Verarbeitung und Verpackung von Südtiroler Wein ... 75

Tabelle 39: CO2-Emissionen durch die Verarbeitung und Verpackung von Südtiroler Milchprodukten ... 76

Tabelle 41: Zusammenfassung der THG-Emissionen und -Senken aus der Südtiroler Land- und

Ernährungswirtschaft ... 83

Tabelle 42: Kohlenstoffgehalt verschiedener Landnutzungstypen ... 123

Tabelle 43: Treibstoffverbrauch durch die Landwirtschaft und Gewächshäuser ... 126

Tabelle 44 Treibstoffverbrauch nach Sektoren in der Südtiroler Landwirtschaft im Detail ... 126

Tabelle 45: Im Detail: Ausscheidung an flüchtigen Feststoffen / "Volatile solids" ... 127

Tabelle 46: Stickstoff-Exkretion ... 128

Tabelle 47: Im Detail: Stickstoffdüngung pro Hektar in den Dauerkulturen Südtirols ... 129

Tabelle 48: Im Detail: Jährlicher Kraftfutterverbrauch von Tieren ... 130

Tabelle 49: CO2-Fußabdruck von Milchprodukten ... 131

Tabelle 50: CO2-Emissionsfaktoren verschiedener Lebensmittel ... 133

Tabelle 51: Emissionsfaktoren (Ökobilanzdaten) der Produktions- und Nahrungsmittel ... 134

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 2: Die 29 Gemeinden Südtirols mit Lebensraum Kartierung ... 22

Abbildung 3: Beispiel zur Hochrechnung einer Landnutzungsänderung aus den 29 digitalisierten Gemeinden auf die 116 Gemeinden Südtirols ... 24

Abbildung 4: Beispiel zur Berechnung der THG-Flüsse durch Landnutzungsänderungen ... 28

Abbildung 5: THG Emissionen aus dem Bereich "Energieverbrauch" nach Landwirtschaftssektor ... 62

Abbildung 6: THG-Emissionen in der Tierhaltung in Südtirol ... 63

Abbildung 7: THG Emissionen aus dem Bereich "Landwirtschaftliche Böden" nach Entstehungsursache ... 69

Abbildung 8: THG Emissionen aus dem Bereich "Landwirtschaftliche Böden" nach Landwirtschaftssektor ... 69

Abbildung 9: THG Emissionen aus dem Bereich "Produktionsperspektive" nach Unterkapitel ... 70

Abbildung 10: THG Emissionen aus dem Bereich "Produktionsperspektive" nach

Landwirtschaftssektor ... 70

Abbildung 11: CO2-Emissionen durch die Produktion, Instandhaltung und Betreibung der Infrastruktur im Obst- und Weinbau in Südtirol ... 71

Abbildung 12: CO2-Emissionen durch die Produktion von in Südtirol ausgebrachten Pflanzenschutzmitteln ... 72

Abbildung 13: THG-Emissionen aus dem Bereich "Vorleistungen" nach Produkt ... 73

Abbildung 14: THG-Emissionen aus dem Bereich "Vorleistungen" nach Landwirtschaftssektor ... 74

Abbildung 15: THG-Emissionen aus dem Bereich "Nachleistungen" ... 77

Abbildung 16: THG-Emissionen aus der Südtiroler Landwirtschaft. Emissionen aus der Produktionsperspektive, den Vorleistungen und Nachleistungen ... 77

Abbildung 17: THG-Emissionen nach Landwirtschaftssektor in Südtirol ... 78

Abbildung 18: THG-Emissionen aus dem Sektor Grünlandwirtschaft ... 79

Abbildung 19: THG-Emissionen aus dem Sektor Obstbau ... 79

Abbildung 20: THG-Emissionen aus dem Sektor Weinbau ... 80

Abbildung 21: THG-Emissionen der Konsumperspektive der Wohnbevölkerung und Tourist:innen nach Nahrungsmittelgruppe ... 82

Abbildung 22: Projektionen der globalen Emissionen, um die globale Erwärmung auf deutlich unter 2°C zu halten, mit dem Ziel, 1,5°C zu erreichen ... 97

Abbildung 23: THG-Emissionen (nach Lebensmitteltyp) pro Kopf nach Ernährungsform und Technologielevel ... 105

Gleichungsverzeichnis

Gleichung 2: Berechnung des jährlichen Kohlenstoffspeichers durch Landnutzungsänderungen zu bestockten Wiesen und Weiden ... 27

Gleichung 3: Berechnung der enterischen Methan-Emissionen einer Tierart ... 31

Gleichung 5: Berechnung der direkten Lachgas-Emissionen aus Wirtschaftsdünger ... 36 Gleichung 6: Berechnung des Stickstoff-Verlustes durch Verflüchtigung und Auswaschung aus Wirtschaftsdünger ... 38 Gleichung 7: Indirekte Lachgas-Emissionen durch Verflüchtigung von Stickstoff aus Wirtschaftsdünger ... 39 Gleichung 8: Indirekte Lachgas-Emissionen durch Auswaschung von Stickstoff aus Wirtschaftsdünger ... 39 Gleichung 9: Berechnung der direkten Lachgas-Emissionen aus bewirtschafteten Böden ... 41 Gleichung 10: Lachgas aus atmosphärischer Deposition von verflüchtigtem Stickstoff aus bewirtschafteten Böden... 42 Gleichung 11: Lachgas aus Auswaschung von Stickstoff aus bewirtschafteten Böden ... 43 Gleichung 12: Mineralisierter Stickstoff in mineralischen Böden durch einen Verlust von Kohlenstoff durch Landnutzungsänderungen oder Management ... 45 Gleichung 13: Berechnung des Stickstoffs in Urin und Mist, welcher durch grasende Tiere auf Wiesen und Weiden ausgebracht wird ... 46

1 Einleitung

Das Nahrungsmittelsystem bewirkt 21-37 % der globalen THG-Emissionen (Mbow et al. 2019).

Der größte Anteil dieser Emissionen entsteht durch die direkte landwirtschaftliche Produktion, gefolgt von der Landnutzung und Landnutzungsänderungen sowie von verschiedenen Schritten der Versorgungskette, wie z.B. der Lagerung, dem Transport und der Verarbeitung (Mbow et al. 2019). Der Klimareport Südtirol gibt an, dass 18 % der Gesamtemissionen Südtirols allein auf die Landwirtschaft entfallen. Hier spielen vor allem Methan und Lachgas eine große Rolle (Zebisch et al. 2018). In diesem Anteil sind jedoch nur bestimmte Vorgänge aus der direkten landwirtschaftlichen Produktion in Südtirol berücksichtigt worden, andere Aspekte des Nahrungsmittelsystems und auch die Landnutzungsänderungen wurden hier nicht analysiert.

Die Landwirtschaft, Forstwirtschaft und andere Landnutzungsformen sind zusammen für etwa 23 % der globalen menschlichen Netto-Treibhausgasemissionen verantwortlich (Jia et al.

2019). Landnutzung kann sowohl eine Quelle als auch eine Senke für THG sein: Emissionen durch Landnutzungsänderungen entstehen auf globaler Ebene hauptsächlich durch Entwaldung, werden jedoch teilweise durch Aufforstungen wieder ausgeglichen (Jia et al.

2019). Die Landnutzungsänderung wurde für Südtirol seit 1850 in mehreren Zeitschritten für insgesamt 29 von 116 Gemeinden erfasst (Tasser et al. 2018). THG-Emissionen bzw. -Senken basierend auf diesem Kartenmaterial wurden für Südtirol grundsätzlich noch nicht berechnet.

Damit die Gefahren und Risiken des Klimawandels möglichst gering gehalten werden, haben sich 2015 insgesamt 195 Länder in einem globalen Abkommen in Paris darauf geeinigt, die Temperaturerhöhung einzubremsen. Die Erhöhung der globalen Durchschnittstemperatur soll auf weit unter 2 °C, oder besser 1,5 °C, gegenüber dem vorindustriellen Niveau begrenzt werden (United Nations Framework Convention on Climate Change 2015). Um die Ziele des Pariser Klimaabkommens zu erreichen, hat sich die Europäische Union (EU) im sogenannten

„Green Deal“ das Ziel gesetzt, die THG-Emissionen bis zum Jahr 2030 im Vergleich zu 1990 um 55 % zu senken und bis 2050 Klimaneutralität zu erreichen (European Council 2020).

Die Vereinten Nationen haben sich im Pariser Klimaabkommen auch darauf geeinigt, dass alle

Framework Convention on Climate Change 2020), welches nach den Richtlinien für nationale THG-Inventare des Weltklimarates erstellt werden muss (Intergovernmental Panel on Climate Change – IPCC) (IPCC 2019). Bei den THG-Inventaren nach den Richtlinien des Weltklimarates (IPCC 2019) werden ausschließlich territoriale Emissionen miteinbezogen, welche innerhalb der nationalen Grenzen entstehen. Sogenannte „graue Emissionen“ werden in diesen Inventaren nicht berücksichtigt, da sie von den üblichen Berechnungsmethoden mit territorialem Ansatz abweichen. Für Italien erfolgte eine Bestandsaufnahme der nationalen THG-Emissionen von 1990 bis 2018 (Romano et al. 2020).

Für die Autonome Provinz Bozen-Südtirol wurde anhand der „INEMAR“ Methode aus der Lombardei ein Inventar für Schadstoffemissionen, unter anderem Treibhausgase, für das Jahr 2015 erstellt (CISMA 2015). Die „INEMAR“ Methode erfasst ebenfalls ausschließlich die territorialen THG-Emissionen. Innerhalb des Sektors Landwirtschaft wurden die Emissionen aus Düngemitteln, enterischer Fermentation, aus dem Abwassermanagement sowie aus Partikeln von landwirtschaftlichen Betrieben berücksichtigt. Andere wichtige Emissionen aus der Landwirtschaft wurden entweder nur teilweise, wie z.B. Landnutzungsänderungen, oder gar nicht erfasst, wie THG-Emissionen durch Kalkdüngung oder Ausbringung von Harnstoff.

THG-Emissionen, welche durch die Herstellung von in der Südtiroler Landwirtschaft verwendeten Produkten, durch die Verarbeitung und Verpackung der Nahrungsmittel aus der Südtiroler Landwirtschaft sowie durch die Produktion von in Südtirol konsumierten Lebensmitteln entstehen, wurden nicht berücksichtigt. Zudem liegt die Erstellung dieses Inventars bereits einige Jahre zurück und spiegelt daher die aktuelle Situation nicht mehr ausreichend wider.

Neben dem THG-Inventar nach der „INEMAR“ Methode gibt es für Südtirol den „Klimaplan Energie-Südtirol-2050“. Dieser beschreibt den zukünftigen Weg Südtirols in Bezug auf die Reduktion von Treibhausgasen bis zum Jahr 2050. Das darin formulierte Ziel ist es, die CO2- Emissionen pro Kopf bis 2050 auf unter 1,5 Tonnen (t) pro Jahr zu senken. Außerdem werden auch hier eine Energiebilanz und CO2-Emissionen berechnet, wobei die Sektoren Verkehr, Haushalt und Wirtschaft berücksichtigt wurden (Autonome Provinz Bozen – Südtirol 2011).

Emissionen der Land- und Ernährungswirtschaft wurden in dieser Berechnung nicht berücksichtigt. Da der Klimaplan im Jahr 2011 erstellt wurde, ist dessen Zielsetzung durch die

Zielsetzung des „Green Deals“ der EU mittlerweile überholt. Der Klimaplan wird derzeit überarbeitet und soll demnächst aktualisiert werden.

Ziel dieser Masterarbeit ist es, ein detailliertes Inventar über die aktuellen THG-Emissionen, welche in der Land- und Ernährungswirtschaft Südtirols und den damit zusammenhängenden Bereichen anfallen, zu erstellen. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf den drei größten landwirtschaftlichen Sektoren Südtirols: Der Grünlandwirtschaft, dem Obstbau sowie dem Weinbau. Dazu werden folgende Emissionen erfasst:

• CO2-Emissionen bzw. -Senken durch Landnutzungsänderungen, welche mit der Landwirtschaft zusammenhängen

• THG-Emissionen aus dem Treibstoffverbrauch in der Landwirtschaft

• THG-Emissionen aus der direkten landwirtschaftlichen Produktion (aus der Viehhaltung und aus landwirtschaftlichen Böden)

• THG-Emissionen aus vorgelagerten Sektoren der Landwirtschaft

(aus der Produktion von Infrastruktur, Dünge-, Futter- und Pflanzenschutzmitteln)

• THG-Emissionen aus nachgelagerten Sektoren der Landwirtschaft

(aus der Verarbeitung, Verpackung und Lagerung von Äpfeln, Trauben und Milch)

• THG-Emissionen aus der Herstellung von in Südtirol konsumierten Lebensmitteln Die Berechnung der THG-Emissionen der Land- und Ernährungswirtschaft Südtirols basiert auf dem in Abbildung 1 dargestellten konzeptionellen Ansatz:

Abbildung 1: Konzeptioneller Ansatz zur Berechnung der THG-Emissionen der Land- und Ernährungswirtschaft Südtirols, wobei im Bereich Landnutzungsänderung CO2-Emissionen bzw. Senken berechnet werden, welche durch Landnutzungsänderungen in Zusammenhang mit der Landwirtschaft entstehen; im Bereich Produktionsperspektive THG-Emissionen berechnet werden, welche durch die Landwirtschaft innerhalb Südtirols entstehen (also durch den Verbrauch von Energie in der Landwirtschaft, durch die Tierhaltung als auch durch landwirtschaftliche Böden); im Bereich Vorleistungen THG-Emissionen berechnet werden, welche durch die Herstellung und den Erhalt von Produkten und Infrastruktur entstehen, welche in der Südtiroler Landwirtschaft eingesetzt werden; im Bereich Nachleistungen THG-Emissionen berechnet werden, welche durch die Verarbeitung, Verpackung und Lagerung von in Südtirol produzierten Nahrungsmitteln entstehen; der Bereich Konsumperspektive die THG-Emissionen umfasst, welche durch die Herstellung von in Südtirol konsumierten Nahrungsmitteln entstehen.

Bei der Berechnung der Emissionen aus den „Landnutzungsänderungen“ sowie der

„Produktionsperspektive“, also aus dem Energieverbrauch, der Tierhaltung und den THG- Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden, wurde die Methodik aus den Rahmenmethoden des Weltklimarates zur Erstellung nationaler THG-Inventare angewandt (IPCC 2006, 2019b).

Da in der vorliegenden Arbeit für die genannten Kapitel die selbe Methodik angewandt wird, wie für die nationalen THG-Inventare der Unterzeichner-Staaten des Pariser Klimaabkommens, bleibt deren Vergleichbarkeit erhalten. Um neben den „territorialen Emissionen“, also Emissionen, die in Südtirol entstehen, auch „graue“ bzw. „extraterritoriale Emissionen“

Kohlenstoffquelle oder -senke Energieverbrauch

Viehzucht

Landwirtschaftliche Böden Herstellung von landwirtschaftlichen Produktionsmitteln und Infrastruktur

Verarbeitung, Verpackung, Lagerung

Herstellung von in Südtirol konsumierten Nahrungsmitteln Landnutzungsänderung

Produktionsperspektive

Vorleistungen

Nachleistungen

Konsumperspektive

miteinzubeziehen, also um ein vollständigeres Bild über die tatsächlichen THG-Emissionen aus der Land- und Ernährungswirtschaft Südtirols zu erhalten, wurden die THG-Emissionen aus den Vorleistungen, den Nachleistungen und der Konsumperspektive nach der Methodik von Bretscher et al. (2014) berechnet. Unter diesen „grauen“ oder „extraterritorialen“ Emissionen versteht man THG-Emissionen, welche außerhalb eines Gebietes entstehen, aber mit Produkten zusammenhängen, die innerhalb dieses Gebietes konsumiert werden. Darunter fällt im Allgemeinen auch der CO2-Fußabdruck von Importwaren wie Futtermitteln und Nahrungsmitteln, aber auch von Kleidungsstücken, Autos, technischen Geräten, digitalem Medienkonsum oder Flugreisen. Der CO2-Fußabdruck, in dieser Arbeit auch THG-Fußabdruck genannt, misst die THG-Emissionen, welche direkt und indirekt durch eine Person, eine Organisation, eine Veranstaltung oder ein Produkt entstehen (UK Carbon Trust 2018).

Schlussendlich sollen die Ergebnisse dieser Masterarbeit auch dazu dienen, interessierten, involvierten und gesetzgebenden Personen einen Überblick über die Situation zu verschaffen und die Planung von Reduktionsmaßnahmen von THG-Emissionen zu erleichtern.

2 Methodik

Die Grundlage der Berechnung der THG-Emissionen aus der Produktionsperspektive bilden die Richtlinien des Weltklimarates zur Erstellung nationaler THG-Inventare (IPCC 2006, 2019). Der Weltklimarat unterscheidet mehrere Methodenstufen anhand deren Genauigkeit (Ogle et al.

2019):

• Stufe 1 Methoden:

Sie sind so konzipiert, dass sie am einfachsten anzuwenden sind. In den Rahmenmethoden des Weltklimarates werden Standardparameterwerte (wie z.B.

Emissionsfaktoren) für die Methoden der Stufe 1 bereitgestellt. Länderspezifische Daten werden benötigt (beispielsweise der Viehbestand), jedoch werden für die Methoden der Stufe 1 häufig auch globale Quellen von Aktivitätsdatenschätzungen herangezogen, obwohl diese Daten räumlich meist relativ grob sind (beispielsweise die Emissionsfaktoren für die enterische Methan-Produktion, welche sich auf Westeuropa beziehen).

• Stufe 2 Methoden:

Bei den Methoden der Stufe 2 werden teilweise die selben Ansätze wie bei den Methoden der Stufe 1 verwendet, jedoch werden Emissions- und Bestandsänderungsfaktoren angewandt, die auf länder- oder regionalspezifischen Daten für die wichtigsten Landnutzungs- oder Viehbestandskategorien beruhen (beispielsweise Emissionsfaktoren für die enterische Methan-Produktion, welche auf die jeweilige Region angepasst sind). Länderspezifische Emissionsfaktoren sind für die jeweilige Klimaregion, die jeweiligen Landnutzungssysteme und Viehbestandskategorien des Landes besser geeignet. Für die Methoden der Stufe 2 wird typischerweise eine höhere zeitliche und räumliche Auflösung verwendet.

• Stufe 3 Methoden:

Auf Stufe 3 werden Methoden höherer Ordnung verwendet. Beispiele hierfür sind prozessbasierte Modelle und Bestandsmessungssysteme, die auf nationale Gegebenheiten zugeschnitten sind. Diese Methoden liefern Schätzungen mit größerer Sicherheit als niedrigere Stufen. Solche Systeme können umfassende und in

regelmäßigen Zeitabständen wiederholte Feld-Beprobungen, GIS-basierte Systeme, Bodendaten sowie Landnutzungs- und Bewirtschaftungsaktivitätsdaten umfassen.

Für die Berechnungen in den Kapiteln „Landnutzungsänderung“ und „Produktionsperspektive“

wurden Methoden der Stufe 1 verwendet. Allerdings berücksichtigen die Richtlinien des Weltklimarates nicht das gesamte Lebensmittelsystem. Da es Ziel dieser Arbeit ist, ein umfassendes Gesamtbild über die Emissionen des „Nahrungsmittelsystems“ zu erhalten, wurden daher sowohl Emissionen berücksichtigt, welche aus den Landnutzungsänderungen, dem der Landwirtschaft zugeordneten Energieverbrauch, aus der Tierhaltung und aus landwirtschaftlichen Böden entstehen, als auch Emissionen, welche in vor- und nachgelagerten Sektoren der Landwirtschaft sowie aus dem Nahrungsmittelkonsum entstehen (Bretscher et al. 2014).

Um die THG-Emissionen aus den verschiedenen Kapiteln dieser Masterarbeit vergleichen zu können, wurden alle Emissionen in CO2-Äquivalente (CO2eq) umgerechnet. So entstehen durch die bäuerliche Bewirtschaftung auch Methan- und Lachgas-Emissionen (Zebisch et al. 2018), die eine sehr hohe Klimawirkung haben (Forster et al. 2007). Methan ist 25fach klimawirksamer als CO2 und Lachgas sogar beinahe 300fach. Um die Wirkung verschiedener Treibhausgase auf das Weltklima vergleichbar zu machen, wurde vom Weltklimarat (IPCC) das

„Global Warming Potential“ (Globale Erwärmungspotential) definiert. Dieses Potential drückt die Erwärmungswirkung einer bestimmten Menge eines Treibhausgases über einen festgelegten Zeitraum (meist 100 Jahre) im Vergleich zu derjenigen von CO2 aus. Die dafür benötigten Umrechnungsfaktoren sind in Tabelle 1 gelistet.

Tabelle 1: Faktoren zur Umwandlung von Methan und Lachgas in CO2-Äquivalente (Forster et al. 2007) Treibhausgas (THG) Faktor zur Umwandlung in CO2eq (CO2-

Äquivalente)

Methan 25

Lachgas 298

Darüber hinaus braucht es für die Anwendung von Stufe 1 und Stufe 2 Methoden weitere

Pflanzenschutzmittel oder für die Verarbeitung und Verpackung von landwirtschaftlichen Produkten bzw. Nahrungsmitteln und deren Energieeinsatz zu berechnen. Diese wurden aus der Literatur zusammengetragen und finden sich in den jeweiligen Unterkapiteln.

Im Folgenden wird die Methodik der durchgeführten Berechnungen im Detail beschrieben, analog Abbildung 1 untergliedert in fünf Bereiche:

1. Landnutzungsänderung 2. Produktionsperspektive 3. Vorleistungen

4. Nachleistungen 5. Konsumperspektive

2.1 Landnutzungsänderung

THG-Flüsse im Sektor Landnutzungsänderung werden durch Veränderungen im Kohlenstoffgehalt eines Ökosystems über einen bestimmten Zeitraum ermittelt (Ogle et al.

2019). Zur Berechnung der THG-Flüsse durch Landnutzungsänderungen in Südtirol braucht es daher 1) Flächendaten, zu den Landnutzungstypen und deren Veränderungen und 2) Daten zu den Kohlenstoffgehalten dieser Landnutzungstypen in Südtirol.

Um die THG-Flüsse der Landnutzungsänderung in Südtirol zu analysieren, wurden Landnutzungsänderungen von 1980 bis 2010 herangezogen. In den Richtlinien des Weltklimarates wird der Zeitraum von 20 Jahren als Standardwert zur Erhebung von Kohlenstoffbestandsveränderungen angegeben (Ogle et al. 2019), für Südtirol waren jedoch ausschließlich Landnutzungsänderungen über den Zeitraum von 30 Jahren verfügbar. Aus diesem Unterschied heraus lässt sich jedoch kein signifikanter Einfluss auf das Ergebnis erwarten, denn das Ergebnis ist durch den längeren Zeitraum noch stabiler. Um diese Landschaftsentwicklung im Maßstab 1:25.000 zu untersuchen, wurden sowohl Fernerkundung (Luftbilder und historische Karten) als auch Feldbegehungen mit Interviews und Archivrecherchen eingesetzt (Tasser et al. 2009). Diese Landnutzungsänderungen zwischen 1980 und 2010 wurden jedoch von Tasser et al. (2018) in nur 29 digitalisierten Gemeinden erfasst (Abbildung 2).

Abbildung 2: Die 29 Gemeinden Südtirols mit Lebensraum Kartierung (eigene Darstellung mit Gemeinden aus den Daten von Tasser et al. 2018)

Um die jährlichen Landnutzungsänderungen der 29 Gemeinden Südtirols mit Lebensraum Kartierung (Tabelle 2) zu berechnen, wurden die Landnutzungsänderungen von 1980-2010 durch 30 Jahre dividiert.

Tabelle 2: Jährliche Landnutzungsänderungen in 29 Gemeinden in Südtirol von 1980-2010 (Tasser et al.

2018)

Landnutzungsänderung Flächenumwandlung in 29

Gemeinden (ha a^-1) Wald und Gebüsch

Ackerland zu Wald 0,30

Dauerkulturen zu Wald 0,70

Intensiv bewirtschaftetes Grünland zu Gebüsch 0,00

Intensiv bewirtschaftetes Grünland zu Wald 9,57

Extensiv bewirtschaftetes Grünland zu Gebüsch 6,82

Extensiv bewirtschaftetes Grünland zu Wald 39,44

Bestockte Wiesen und Weiden zu Wald 36,20

Ackerland und Dauerkulturen

Fortsetzung Tabelle 2: Jährliche Landnutzungsänderungen in 29 Gemeinden in Südtirol von 1980-2010 (Tasser et al. 2018)

Landnutzungsänderung Flächenumwandlung in 29

Gemeinden (ha a^-1)

Intensiv bewirtschaftetes Grünland zu Dauerkulturen 21,98

Extensiv bewirtschaftetes Grünland zu Dauerkulturen 0,64

Grünland

Intensiv bewirtschaftetes Grünland zu extensiv

bewirtschaftetem Grünland 4,29

Extensiv bewirtschaftetes Grünland zu bestockten Wiesen

und Weiden 2,58

Bestockte Wiesen und Weiden zu intensiv

bewirtschaftetem Grünland 0,35

Gebüsch zu bestockten Wiesen und Weiden 0,42

Ackerland zu intensiv bewirtschaftetem Grünland 8,56

Siedlungen

Ackerland zu Siedlung und versiegelte Fläche 0,28

Dauerkulturen zu Siedlung und versiegelte Fläche 5,46

Intensiv bewirtschaftetes Grünland zu Siedlung und

versiegelte Fläche 14,53

Extensiv bewirtschaftetes Grünland zu Siedlung und

versiegelte Fläche 0,01

Anderes Land

Intensiv bewirtschaftetes Grünland zu

Zwergstrauchheiden 0,24

Extensiv bewirtschaftetes Grünland zu

Zwergstrauchheiden 80,90

Extensiv bewirtschaftetes Grünland zu Brachflächen 0,60

Bestockte Wiesen und Weiden zu Zwergstrauchheiden 0,34

Die Landnutzungsänderungen aus den 29 erfassten Gemeinden wurden entsprechend Abbildung 3 auf die insgesamt 116 Gemeinden Südtirols hochgerechnet.

Abbildung 3: Beispiel zur Hochrechnung einer Landnutzungsänderung aus den 29 digitalisierten Gemeinden auf die 116 Gemeinden Südtirols

Um die Landnutzungsänderungen in den insgesamt 116 Gemeinden in Südtirol zu ermitteln, wurden die Landnutzungsänderungen aus den erfassten 29 Gemeinden (Tabelle 2) auf die Gesamtfläche Südtirols hochgerechnet. Dazu wurde die Gesamtfläche jedes Landnutzungstyps in diesen 29 Gemeinden im Jahr 2010 mit der Südtiroler Gesamtfläche des selben Landnutzungstyps aus einer von Rüdisser et al. (2011) erstellten Landbedeckungs-Karte verglichen und in Verhältnis gesetzt. Die Fläche des ursprünglichen Landnutzungstyps (vor der Landnutzungsänderung) wurde anhand dieses prozentuellen Verhältnisses (Tabelle 3) hochgerechnet auf die Gesamtfläche Südtirols.

Landnutzungsänderung in 29 Gemeinden

Südtirols

Landnutzungsänderung von intensiv bewirtschaftetem Grünland zu Dauerkulturen:

Knapp 660 ha von 1980- 2010 in den 29 digitalisierten Gemeinden

Südtirols

Geteilt durch 30 Jahre:

Knapp 22 ha pro Jahr in den 29 digitalisierten Gemeinden Südtirols

Anteil an Gesamtfläche Südtirols

Der ursprüngliche Landnutzungstyp "intensiv bewirtschaftetes Grünland"

bedeckt 59.989,5 ha in ganz Südtirol (Rüdisser 2011)

In den 29 digitalisierten Gemeinden werden 23.666,7 ha von intensiv bewirtschaftetem Grünland bedeckt (Tasser et al. 2018)

39 % des intensiv bewirtschafteten Grünlandes in Südtirol befindet sich in den 29 digitalisierten Gemeinden

Hochrechnen auf 116 Gemeinden Südtirols

Die Landnutzungsänderung von knapp 22 ha pro Jahr

spiegelt 39 % der Fläche Südtirols wieder

Hochgerechnet werden in ganz Südtirol jährlich ca. 56

ha intensiv bewirtschaftetes Grünland

zu Dauerkulturen umgewandelt

Tabelle 3: Anteil der Fläche verschiedener Landnutzungstypen in den 29 erfassten Gemeinden an der Gesamtfläche des jeweiligen Landnutzungstyps in Südtirol (Tasser et al. 2018; Rüdisser et al. 2011)

Landnutzungstyp Fläche in 29 Gemeinden (ha) (Tasser et al. 2018)

Fläche in Südtirol (ha)

(Rüdisser 2011)

Anteil der 29 Gemeinden an der Gesamtfläche Südtirols (%)

Gebüsch 4.369,2 15.456,7 28

Ackerland 470,2 3.302,1 14

Dauerkulturen 6.611,9 24.609,6 27

Intensiv

bewirtschaftetes

Grünland 23.666,7 59.989,5 39

Extensiv

bewirtschaftetes

Grünland 46.554,1 117.815,5 40

Bestockte Wiesen

und Weiden 3.405,1 9.065,4 38

Um die THG-Quelle oder -Senke aus den Landnutzungsänderungen zu ermitteln, welche mit der Landwirtschaft zusammenhängt, wurden ausschließlich Landnutzungsänderungen berücksichtigt, welche mit einem Landnutzungstypen zusammenhängen, in dem eine regelmäßige landwirtschaftliche Nutzung eine Rolle spielt (Ackerland, Dauerkulturen, intensiv und extensiv bewirtschaftetes Grünland, bestockte Wiesen und Weiden). Nicht berücksichtigt wurden daher Änderungen im Bereich von Feuchtgebieten, Gewässern, Fels und Geröll oder Gletschern, da diese zu kleinräumig sind und daher methodisch nicht erfassbar waren. Zudem sind diese Landnutzungstypen, ausgenommen Feuchtgebiete, für die Kohlenstoffbilanz nicht relevant (Anderls et al. 2019). Die Mindestkartierfläche für Landnutzungsänderungen liegt bei 4 ha (Tasser et al. 2009), wobei Feuchtgebiete in Südtirol in deren Ausdehnung meist unter dieser kritischen Größe liegen und somit nicht erfasst werden konnten. Allfällige Pixel aus den Daten der Landnutzungsänderungen (Tasser et al. 2018), die den genannten Landnutzungsänderungen zufallen, sind auf falsche Klassifizierungen oder die Ungenauigkeit bei der Digitalisieren zurückzuführen und wurden daher ausgeschlossen.

Im nächsten Schritt wurden für die Hochrechnung der THG-Flüsse durch Landnutzungsänderungen in Südtirol, die Kohlenstoffgehalte von Boden, Streu und Biomasse der verschiedenen Landnutzungstypen aus der Literatur berechnet (Tabelle 4).

Tabelle 4: Kohlenstoffgehalt im Boden, der Streu und der Biomasse verschiedener Landnutzungstypen, berechnet als Mittelwerte aus Daten der jeweilig angegebenen Literaturquellen. Details zu den Berechnungen finden sich in Tabelle 42 im Anhang A1

Landnutzungstyp Kohlenstoffgehalt

im Boden, Streu und Biomasse (t C ha^-1)

Literatur

Gebüsch 163,76 Anderls et al. 2019; Romano et al.

2020; Schubert 2010; Tappeiner et al.

2008

Wald Berggebiete 371,06 Anderls et al. 2019; Schubert 2010;

Tappeiner et al. 2008

Wald Talboden 261,84 Anderls et al. 2019; Schubert 2010;

Tappeiner et al. 2008

Ackerland 90,29 Anderls et al. 2019; Romano et al.

2020; Tappeiner et al. 2008

Obstbau 92,04 Anderls et al. 2019; Romano et al.

2020

Weinbau 85,92 Agnelli et al. 2014; Anderls et al. 2019;

Romano et al. 2020

Dauerkulturen 90,64 Agnelli et al. 2014; Anderls et al. 2019;

Romano et al. 2020

Intensiv bewirtschaftetes Grünland 102,24 Anderls et al. 2019, Tappeiner et al.

2008

Extensiv bewirtschaftetes Grünland 140,36 Anderls et al. 2019, Tappeiner et al.

2008

Bestockte Wiesen und Weiden 213,60 Anderls et al. 2019, Tappeiner et al.

2008

Siedlungen und versiegelte Flächen 43,37 Anderls et al. 2019, Tappeiner et al.

2008

Zwergstrauchheiden und Brachflächen 138,71 Anderls et al. 2019; Romano et al.

2020; Tappeiner et al. 2008

Beim Landnutzungstyp Wald wurde angenommen, dass nach 100 Jahren das Klimaxstadium erreicht wird. Grund für diese Annahme ist, dass die Fichte der häufigste Baum in Südtirol ist (Autonome Provinz Bozen – Südtirol, 2020) und Fichten in der Forstwirtschaft nach durchschnittlich 100 Jahren gefällt werden (Webseite Schutzgemeinschaft Deutscher Wald, zuletzt aufgerufen am 15.01.2021; Webseite die Forstpflanze, zuletzt aufgerufen am 23.05.2021). Daher wurde der jährliche Kohlenstoffspeicher, welcher durch

Landnutzungsänderungen von anderen Landnutzungstypen zu Wald entsteht, analog Gleichung 1 berechnet.

∆ (𝐶 𝑊𝑎𝑙𝑑 − 𝐶 𝑢𝑟𝑠𝑝𝑟ü𝑛𝑔𝑙𝑖𝑐ℎ𝑒𝑟 𝐿𝑎𝑛𝑑𝑛𝑢𝑡𝑧𝑢𝑛𝑔𝑠𝑡𝑦𝑝)

100 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒 ∗ 𝑅𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑧𝑧𝑒𝑖𝑡𝑟𝑎𝑢𝑚 30 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒

Gleichung 1: Berechnung des jährlichen Kohlenstoffspeichers durch Landnutzungsänderungen zu Wald, wobei ∆ = Differenz; C = Kohlenstoffgehalt eines Landnutzungstyps in t pro ha

Zudem gehen aus den Angaben über Landnutzungsänderungen in Südtirol die Charakteristika der jeweiligen Wälder nicht hervor. Die Speicherfähigkeit von Kohlenstoff im Waldboden ist jedoch abhängig von der Jahresdurchschnittstemperatur und somit auch von der Meereshöhe.

Es wurde angenommen, dass die Umwandlung von Obst- und Weinbau, Ackerflächen sowie Siedlungen in Wald eher für Gebiete in den Tallagen spricht. Für den Wald im Talboden wurde die Temperaturklasse und der dazugehörige Kohlenstoffgehalt im Boden von 9-10 °C verwendet (Schubert 2010). Im Gegensatz dazu kommt die Umwandlung von Grünland zu Wald eher in der subalpinen Stufe zwischen 1.900 und 2.200 Metern Meereshöhe vor. In diesen Bergregionen wurde eine jährliche Durchschnittstemperatur von max. 4 °C geschätzt, daher wurde der Kohlenstoffgehalt der Wälder der Temperaturklasse von 3-4 °C verwendet (Schubert 2010).

Beim Landnutzungstyp bestockte Wiesen und Weiden wurde angenommen, dass nach 120 Jahren das Klimaxstadium erreicht wird, da die Lärche der häufigste Baum in bestockten Wiesen und Weiden ist (persönliche Mitteilung Tasser) und die Umtriebszeit von Lärchen in dieser Größenordnung liegt (Webseite Schutzgemeinschaft Deutscher Wald, zuletzt aufgerufen am 15.01.2021). Daher wurde der jährliche Kohlenstoffspeicher, welcher durch Landnutzungsänderungen von anderen Landnutzungstypen zu bestockten Wiesen und Weiden entsteht, analog Gleichung 2 berechnet.

∆ (𝐶 𝑏𝑒𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑡𝑒 𝑊. 𝑢𝑛𝑑 𝑊. − 𝐶 𝑢𝑟. 𝐿𝑎𝑛𝑑𝑛𝑢𝑡𝑧𝑢𝑛𝑔𝑠𝑡𝑦𝑝)

120 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒 ∗ 𝑅𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑧𝑧𝑒𝑖𝑡𝑟𝑎𝑢𝑚 30 𝐽𝑎ℎ𝑟𝑒

Gleichung 2: Berechnung des jährlichen Kohlenstoffspeichers durch Landnutzungsänderungen zu bestockten Wiesen und Weiden, wobei ∆ = Differenz; C = Kohlenstoffgehalt eines Landnutzungstyps in t pro ha; W. und W. = Wiesen und Weiden; ur. = ursprünglicher

Da die verwendeten Daten zu Landnutzungsänderungen in Südtirol nicht zwischen Obst- und Weinbau aufschlüsseln, wurde die Kategorie „Dauerkulturen“ gebildet. Der Kohlenstoffgehalt dieser Kategorie wurde anhand der Flächenverteilung aus Tabelle 5 berechnet (77 % Obstbau und 23 % Weinbau).

Tabelle 5: Fläche des Obst- und Weinbaus in Südtirol (Autonome Provinz Bozen – Südtirol 2020)

Dauerkultur Fläche (ha)

Obstbau 18.333

Weinbau 5.553

Anhand eines Beispiels (Abbildung 4) wird die konkrete Berechnung von THG-Flüssen durch Landnutzungsänderungen exemplarisch vorgestellt.

Abbildung 4: Beispiel zur Berechnung der THG-Flüsse durch Landnutzungsänderungen

Durch die Differenz des Kohlenstoffgehalts des ursprünglichen Landnutzungstyps und des Ziel- Landnutzungstyps, wird der Verlust bzw. der Speicher an Kohlenstoff pro ha durch Landnutzungsänderungen ermittelt. Diese Differenz wird mit den jeweiligen Landnutzungsänderungen in ha, hochgerechnet auf ganz Südtirol, multipliziert. Daraus ergibt sich für jede Landnutzungsänderung die Menge an Kohlenstoff, welche pro Jahr freigesetzt oder gespeichert wurde. Diese Menge an Kohlenstoff wird durch die Multiplikation mit dem

Landnutzungsänderung von intensiv bewirtschaftetem

Grünland zu Dauerkulturen:

Kohlenstoffveränderung

Kohlenstoffgehalt von intensiv bewirtschaftetem

Grünland: 102,24 t C ha^-1

Kohlenstoffgehalt von Dauerkulturen: 90,64 t C

ha^-1

Differenz der Kohlenstoffgehalte: 11,6 t C

ha^-1 Kohlenstofffreisetzung

Hochrechnung auf Gesamtfläche Südtirols

56,35 ha intensiv bewirtschaftetes Grünland

werden jährlich zu Dauerkulturen umgewandelt

Umrechnung in Kohlenstoff und CO2-

Äquivalente

Dadurch werden 653,46 t Kohlenstoff pro Jahr

freigesetzt

Dies entspricht einer Freisetzung von 2.396,03 t CO2-Äquivalenten pro Jahr

2.2 Produktionsperspektive

In der Produktionsperspektive wurden all jene Emissionen erfasst, welche durch die Landwirtschaft innerhalb Südtirols entstehen, also bei der Erzeugung von tierischen und pflanzlichen Produkten. Berücksichtigt wurden die Emissionen aus dem Energieverbrauch in der Landwirtschaft, der Tierhaltung und aus bewirtschafteten Böden.

2.2.1 Energieverbrauch

Für die Berechnung der THG-Emissionen aus dem Energieverbrauch wurden jene Emissionen berücksichtigt, welche durch die Verbrennung von Treibstoffen in der Landwirtschaft entstehen. Die Basis dazu bilden die Daten zum verbilligten Treib- und Brennstoff in der Landwirtschaft (Benzin und Diesel sowohl für landwirtschaftliche Fahrzeuge und Maschinen als auch zur Beheizung von Gewächshäusern, Tabelle 6) für das Jahr 2019 aus dem Agrar- und Forstbericht (Autonome Provinz Bozen – Südtirol 2020).

Tabelle 6: Verbrauch an verbilligtem Treibstoff in der Landwirtschaft in Südtirol 2019 (Autonome Provinz Bozen – Südtirol, 2020)

Treibstoff Liter

Diesel 27.042.165

Benzin 567.891

Der jeweilige Treib- und Brennstoffverbrauch wurde mit den Emissionsfaktoren von 2,46 Kilogramm (kg) CO2eq pro Liter Diesel und 2,13 kg CO2eq pro Liter Benzin multipliziert (Umweltbundesamt Österreich 2019). Es wurde angenommen, dass der Dieselverbrauch für Gewächshäuser hauptsächlich Gärtnereien betrifft und somit nicht direkt mit der Südtiroler Landwirtschaft zusammenhängt. Aus diesem Grund wurde der Dieselverbrauch von 18 % für Gewächshäuser abgezogen (Autonome Provinz Bozen – Südtirol – Amt für Landmaschinen und biologische Produktion, 2016). Um den Treibstoffverbrauch auf die verschiedenen Sektoren (Grünland, Weinbau, Obstbau) aufzuteilen, wurden anschließend die prozentuellen Angaben

aus Tabelle 7 auf die Treibstoffmengen in Tabelle 6 (abzüglich der Dieselmenge für Gewächshäuser) hochgerechnet.

Tabelle 7: Treib- und Brennstoffverbrauch in den Sektoren der Südtiroler Landwirtschaft (eigene Berechnungen mit Daten des Amtes für landwirtschaftliche Informationssysteme (LAFIS)). Die Datengrundlage zur Berechnung des Treibstoffverbrauches nach Sektoren finden sich in Tabelle 43 und Tabelle 44 in Anhang A2.

Sektor Diesel (%) Benzin (%)

Grünland 49,32 87,58

Weinbau 9,98 6,50

Obstbau 40,70 5,92

2.2.2 Tierhaltung

Anhand der „Stufe 1 Methoden“ aus den Richtlinien des Weltklimarates zur Erstellung von nationalen Treibhausgas-Inventaren (IPCC 2006, 2019) und dem Viehbestand in Südtirol (Tabelle 8) aus dem Agrar- und Forstbericht konnten die Methan- und Lachgas-Emissionen aus der Tierhaltung berechnet werden. Da insbesondere bei Rindern die Emissionen stark von der Haltung abhängen, wurde für diese eine genauere Aufschlüsselung verwendet.

Tabelle 8: Tierbestand Südtirol im Jahr 2019 (Autonome Provinz Bozen - Südtirol 2020). Der Anteil der Milchkühe und der anderen Rinder am gesamten Rinderbestand wurde anhand des Verhältnisses dieser Anteile in der 6. Landwirtschaftszählung aus dem Jahr 2010 (Landesinstitut für Statistik ASTAT 2013) berechnet. Dazu wurden auch alle Jungtiere dem Typus „andere Rinder“ zugeordnet.

Tierart Anzahl

Pferde 7.600

Schafe 38.831

Ziegen 26.763

Schweine 9.267

Geflügel 245.000

Rinder 126.218

Davon Milchkühe* 64.330

Davon andere Rinder*

(wovon wiederum 23.558 Rinder < 1 Jahr

und 38.331 Rinder > 1 Jahr) 61.889

*berechnet anhand der 6. Landwirtschaftszählung aus dem Jahr 2010 (Landesinstitut für Statistik ASTAT 2013).

Enterische Fermentation

Methan-Emissionen, welche durch die enterische Fermentation entstehen, wurden entsprechend Gleichung 3 berechnet.

𝐸_! = I 𝐸𝐹_(!,$)∗ (𝑁_(!,$) 10^& )

($)

Gleichung 3: Berechnung der enterischen Methan-Emissionen einer Tierart, wobei ET = enterische Methan-Emissionen einer Tierart in Gigagramm Methan pro Jahr; EF(T,P) = Emissionsfaktor für eine bestimmte Tierart und Produktivitätssystem in kg Methan pro Tier und Jahr; N(T,P) = die Anzahl der Tiere einer Tierart in einem bestimmten Gebiet, klassifiziert nach Produktivitätssystem; T = Tierart; P = Produktivitätssystem (Gavrilova et al. 2019)

Die Anzahl der Tiere jeder Art in der Südtiroler Landwirtschaft (N) (Tabelle 8) wurde mit aus der Literatur recherchierten Emissionsfaktoren (EF) multipliziert (Tabelle 9).

Tabelle 9: Emissionsfaktoren (EF) für die enterische Methan-Produktion in kg CH4 pro Tier und Jahr (Gavrilova et al. 2019)

Tierart Emissionsfaktoren der enterischen

Methan Produktion (kg CH4 Kopf^-1 a^-1)

Schweine 1

Schafe 5

Ziegen 5

Pferde 18

Andere Rinder 52

Milchkühe 126

Bei der enterischen Methan-Produktion bestimmter Tiere (Schafe, Ziegen, Schweine) gibt es jedoch Unterschiede, je nachdem, ob sie in einem System mit niedriger oder hoher Produktivität (P) gehalten werden (Gavrilova et al. 2019). Schafe, Schweine und Ziegen wurden dem System mit niedriger Produktivität zugeordnet. Merkmale hierfür sind beispielsweise hauptsächlich lokal produziertes Futter, Freilandhaltung im Großteil des Lebenszyklus und eine Verbindung zur saisonalen Produktion von Weiden (Gavrilova et al. 2019). Die CO2eq der Methan-Emissionen wurden anhand Tabelle 1 berechnet.

THG-Emissionen aus Wirtschaftsdünger

Durch die Lagerung und Aufbereitung von Wirtschaftsdünger entstehen die Treibhausgase Methan und Lachgas. Die Methan-Emissionen aus Wirtschaftsdünger wurden entsprechend Gleichung 4 berechnet.

𝐶𝐻_'((() = [I𝑁_(!,$)∗ 𝑉𝑆_(!,$)∗ 𝐴𝑊𝑀𝑆_(!,),$)∗ 𝐸𝐹_(!,),$)

1000 ]

Gleichung 4: Berechnung der Methan-Emissionen aus Wirtschaftsdünger, wobei CH4(mm) = Methan- Emissionen aus Wirtschaftsdünger in kg Methan pro Jahr; N(T,P) = die Anzahl der Tiere einer Tierart in einem bestimmten Gebiet; VS(T,P) = durchschnittliche Ausscheidung von flüchtigen Feststoffen für eine bestimmte Tierart und Produktivitätssystem in kg pro Tier und Jahr; AWMS(T,S,P) = Anteil der gesamten flüchtigen Feststoffe, für jede Tierart, welche in einem bestimmten Wirtschaftsdünger-Management- System gelagert wird, nach Produktivitätssystem, dimensionslos; EF(T,S,P) = Emissionsfaktor für direkte Methan-Emissionen nach Wirtschaftsdünger-Managementsystem, Tierart und Produktivitätssystem in g Methan pro kg flüchtigem Feststoff; S = Wirtschaftsdünger-Management-System; T = Tierart; P = hohes bzw. niedriges Produktivitätssystem (Gavrilova et al. 2019)

Der Viehbestand Südtirols (N) (Tabelle 8) wurde mit der jährlichen Ausscheidung an flüchtigen Feststoffen pro Tier und Jahr (VS) (Tabelle 10) multipliziert.

Tabelle 10: Ausscheidung an flüchtigen Feststoffen (VS) (Gavrilova et al. 2019). Details dazu finden sich im Anhang A3, Tabelle 45

Tierart Ausscheidung an flüchtigen Feststoffen

(kg VS Kopf^-1 a^-1)

Pferde 777,47

Schafe 119,72

Ziegen 131,40

Schweine 124,83

Geflügel 6,29

Milchkühe 1.642,50

Andere Rinder 843,60

Wie viel Methan je kg ausgeschiedenem flüchtigem Feststoff entsteht, hängt vom System ab, in dem der Wirtschaftsdünger gelagert wird (AWMS) (Gavrilova et al. 2019). Laut einer Experteninformation von Prof. Dr. Gauly der Freien Universität Bozen (persönliche Mitteilung), wird der Wirtschaftsdünger von Pferden, Schafen, Ziegen, Schweinen und Geflügel in Südtirol hauptsächlich als Festmist gelagert. Bei Milchkühen und anderen Rindern wird nur ca. die

Hälfte des Wirtschaftsdüngers als Festmist gelagert, wogegen die andere Hälfte als Gülle gelagert wird. Außerdem wurde angenommen, dass ein Teil des Wirtschaftsdüngers durch grasende Tiere auf Weiden ausgebracht wurde, und zwar bei Pferden und Rindern 10 % sowie bei Schafen und Ziegen ca. ein Drittel des Wirtschaftsdüngers.

Neben der Tierart und der Lagerungsmethode des Wirtschaftsdüngers hängt die Methan- Produktion auch vom Klima im jeweiligen Gebiet ab (Gavrilova et al. 2019). Da Grünlandwirtschaft vor allem in höheren Lagen Südtirols betrieben wird, wird eine kühl gemäßigte jährliche Durchschnittstemperatur zwischen 0-10 °C angenommen. Zudem wird eine Mischung aus einem feuchten und trockenen Klima angenommen.

Außerdem wird die Methan-Produktion aus ausgeschiedenem flüchtigem Feststoff vom sogenannten „Produktivitätssystem“ (P) beeinflusst, also ob Tiere in einem System mit hoher oder niedriger Produktivität gehalten werden (Gavrilova et al. 2019). Bei Milchkühen und Rindern wird das System mit hoher Produktivität als repräsentativ für Westeuropa erachtet (Gavrilova et al. 2019). Außerdem werden in Südtirol als Provinzdurchschnitt laut Angaben des Agrar- und Forstberichts jährlich 7.619 kg Milch pro Milchkuh produziert (Autonome Provinz Bozen – Südtirol 2020), was über dem Durchschnittswert von 7.410 kg Milch pro Tier und Jahr als Angabe des Weltklimarates für Systeme mit hoher Produktivität liegt (Gavrilova et al. 2019).

Bei anderen Tierarten ist die Unterscheidung zwischen einem System mit hoher Produktivität und niedriger Produktivität weniger eindeutig. Für Geflügel wurde das System mit hoher Produktivität gewählt. Diese Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass deren Futter aus lokalen und internationalen Märkten stammt und die Tiere durch verschiedene Zuchtformen an die Bedingungen der kommerziellen Produktion angepasst werden (Gavrilova et al. 2019). Im Gegensatz dazu wurde für Pferde, Schweine, Ziegen und Schafe das System mit niedriger Produktivität gewählt, dessen Merkmale bereits oben beschrieben wurden (Gavrilova et al.

2019).

Für die Berechnung der Gesamtmenge an Methan-Emissionen aus Wirtschaftsdünger in Südtirol wurden die ausgeschiedenen flüchtigen Feststoffe (VS) mit den entsprechenden Methan-Emissionsfaktoren (EF) pro Tierart multipliziert (Tabelle 11). Die CO2eq der Methan- Emissionen wurden anhand Tabelle 1 berechnet.

Tabelle 11: Methan-Emissionsfaktoren (EF) für die Lagerung von Wirtschaftsdünger (Gavrilova et al.

2019)

Tierart (T) Produktivitäts- system (P)

Wirtschaftsdünger- Management- System (AWMS)

Verteilung (%)

Methan-

Emissionsfaktoren (EF) (g CH4 kg VS^-1)

Pferde Niedrig Festmist 90 3,5

Weide 10 0,6

Schafe Niedrig Festmist 77 1,7

Weide 33 0,6

Ziegen Niedrig Festmist 77 1,7

Weide 33 0,6

Schweine Niedrig Festmist 100 3,9

Geflügel Hoch Festmist 100 5,2

Milchkühe Hoch Festmist 45 3,2

Gülle 45 37,8

Weide 10 0,6

Andere

Rinder Hoch Festmist 45 2,4

Gülle 45 28,4

Weide 10 0,6

Die Lachgas (N2O)-Emissionen aus Wirtschaftsdünger können in direkte und indirekte Lachgas- Emissionen eingeteilt werden. Direkte Lachgas-Emissionen entstehen durch die Kombination aus Nitrifikation und Denitrifikation von Stickstoff aus Wirtschaftsdünger und wurden entsprechend Gleichung 5 berechnet.

𝑁_*𝑂₊₍₍₍₎ = [I[

)

I TU𝑁_(!,$)∗ 𝑁𝑒𝑥_(!,$)W ∗ 𝐴𝑊𝑀𝑆_(!,),$)X] ∗ 𝐸𝐹_,())] ∗44

!,$ 28

Gleichung 5: Berechnung der direkten Lachgas-Emissionen aus Wirtschaftsdünger, wobei N2OD(mm) = direkte Lachgas-Emissionen aus Wirtschaftsdünger in einem bestimmten Gebiet in kg Lachgas pro Jahr;

N(T,P) = die Anzahl der Tiere einer Tierart in einem bestimmten Gebiet; Nex(T,P) = durchschnittliche Stickstoff-Exkretion einer bestimmten Tierart und Produktivitätssystem in kg Stickstoff pro Tier und Jahr;

AWMS(T,S,P) = Anteil der gesamten Stickstoffexkretion, für jede Tierart, welche in einem bestimmten Wirtschaftsdünger-Management-System gelagert wird nach Produktivitätssystem, in kg Stickstoff pro Jahr; EF3(S) = Emissionsfaktor für direkte Lachgas-Emissionen aus Wirtschaftsdünger in einem bestimmten Gebiet in kg N2O-N pro kg Wirtschaftsdünger in einem bestimmten Wirtschaftsdünger- Managementsystem; S = Wirtschaftsdünger-Managementsystem; T = Tierart; P = hohes bzw. niedriges Produktivitätssystem; 44/28 = Umrechnungsfaktor von N2O-N(mm)-Emissionen in N2O(mm)-Emissionen (Gavrilova et al. 2019)

Im ersten Schritt wurde die jährliche Stickstoff-Exkretion (Nex) der verschiedenen Tierarten (T) aus Wirtschaftsdünger (Tabelle 12) mit dem Viehbestand (N) (Tabelle 8) multipliziert.

Tabelle 12: Jährliche Stickstoff-Exkretion (Nex) pro Tier durch Wirtschaftsdünger (Gavrilova et al. 2019).

Details dazu finden sich in Anhang A4, Tabelle 46

Tierart Jährliche Stickstoff-Exkretion (Nex)

(kg N Kopf^-1 a^-1)

Geflügel 0,51

Schafe 5,26

Ziegen 6,72

Schweine 18,03

Pferde 35,78

Andere Rinder 62,09

Milchkühe 109,50

Um zu ermitteln, welcher Anteil des jährlich durch Wirtschaftsdünger ausgeschiedenen

der Literatur recherchierten Emissionsfaktoren (EF3) nach Wirtschaftsdünger- Managementsystems (AWMS) multipliziert (Tabelle 13).

Tabelle 13: Emissionsfaktoren zur Berechnung der Stickstoff-Emissionen aus Wirtschaftsdünger (Gavrilova et al. 2019)

Wirtschaftsdünger-Managementsystem (AWMS)

Emissionsfaktor für Stickstoff-Emissionen aus Wirtschaftsdünger (EF3)

(kg N2O-N emissions kg N-excretion^-1)

Festmist 0,010

Gülle 0,005

Weide In Kapitel „Lachgas-Emissionen aus

bewirtschafteten Böden“ berücksichtigt

Das Managementsystem zur Lagerung des Wirtschaftsdüngers jeder Tierart wurde aus der oben genannte Expertenempfehlung von Prof. Dr. Gauly bzw. den Angaben zur Verteilung der Lagerung des Wirtschaftsdüngers aus Tabelle 11 entnommen. Die Lachgas-Emissionen aus Wirtschaftsdünger, welcher durch grasende Tiere auf Weiden ausgebracht wurde, werden im Kapitel „Lachgas-Emissionen aus bewirtschafteten Böden“ berücksichtigt. Die Stickstoff- Emissionen wurden mit dem Faktor 1,57 (Umrechnungsfaktor Stickstoff-Emissionen zu Lachgas-Emissionen) multipliziert (Garvrilova et al. 2019).

Indirekte Lachgas Emissionen entstehen durch Stickstoff-Verluste, v.a. in Form von Ammoniak und NOx (Gavrilova et al. 2019). Die indirekten Lachgas Emissionen aus Wirtschaftsdünger werden in Emissionen aus Verflüchtigung und Auswaschung eingeteilt. Dazu wird im ersten Schritt der Stickstoff-Verlust durch Verflüchtigung bzw. Auswaschung entsprechend Gleichung 6 berechnet.