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S. Fazio1,2, L. Barbanti1 e N. Minerva3

Studio dell’impatto ambientale

della barbabietola da zucchero

1 DipSA, Università di Bologna

2 Institute for Environment and Sustainability, JRC (EC), Ispra (VA)

3 Beta - Ricerca in Agricoltura

ANTZA, Giornata di studi Fondazione Tamburini – Zama

Trecasali (PR), 19/4/2013

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Obiettivi: confrontare l'impatto ambientale (Life Cycle Assessment), il bilancio energetico (Net Energy ed Energy Efficiency) e l’impronta ecologica dei consumi idrici (Water Footprint) dei sistemi di coltivazione della barbabietola da zucchero, studiando diversi areali con diversi livelli di input, anche in confronto con altre colture tipiche degli areali allo studio.

Metodi LCA:

LCA calcolata tramite software SimaPro 7.1; emissioni quantificate tramite metodo CML-2; aggregazione dei risultati con metodo Ecoindicator-99.

LCA effettuata con 2 approcci:

◦ mid-point (= problem oriented): quantificazione dei carichi ambientali in 10 categorie di impatto (effetto serra, esaurimento strato di ozono, ecc.);

◦ end-point (= damage oriented): quantificazione degli effetti finali su tre comparti aggregati (salute umana, qualità ecosistema, esaurimento risorse). I 2 approcci comportano le seguenti fasi di elaborazione dei dati:

◦ standardizzazione (impatti tradotti in kg di sostanze equivalenti; es. kg CO2);

◦ caratterizzazione (dati rapportati allo scenario più impattante);

◦ normalizzazione (dati rapportati all’impatto di un abitante medio UE) con eventuale espressione dei dati come “punteggio singolo” (ecopunti).

Obiettivi e metodi

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Obiettivi e metodi

Categoria d'impatto

Portata degli impatti

Fattori di standardizzazione

Unità del valore

standardizzato

Effetto serra Globale

Regionale Locale

GWPi

Global Warming Potential

kg di CO2 equivalenti

Assottigliamento

della fascia di ozono

Globale

Regionale Locale

ODPi

Ozone Depleting Potential

kg di triclorofluorometano (CFC-11) equivalenti

Acidificazione Regionale Locale

APi Acidification potential

kg di SO2 equivalenti

Eutrofizzazione Locale EPi Eutrophication Potential

kg di PO43- equivalenti

Ecotossicità

terrestre Locale TPi

Toxicity Potential kg di 1,4 diclorobenzene (DB) equivalenti

Ecotossicità

marina Locale TPi

Toxicity Potential kg di 1,4 DB equivalenti

Ecotossicità

delle acque dolci

Locale TPi Toxicity Potential

kg di 1,4 DB equivalenti

Tossicità umana Globale

Regionale Locale

TPi Toxicity Potential

kg di 1,4 DB equivalenti

Sfruttamento delle risorse

Globale

Regionale Locale

ADPi

Abiotic Depletion Potential

kg di Sb equivalenti

Ossidazione

fotochimica (fotosmog)

Regionale Locale

POxPi

Photochemical Oxidation Potential

kg di C2H4 equivalenti

Le 10 categorie di impatto (approccio problem oriented)

e le relative sostanze equivalenti (standardizzazione)

Fasi di una LCA

Macro-categoria Categorie comprese

Ecosystem quality GWP, ODP, AP, EP, TTP, MWTP, FWTP, HTP, POxP

Human health ODP, HTP, POxP

Abiotic depletion ADP

Le 3 macro-categorie

(approccio damage oriented)

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Bilancio energetico basato sulla determinazione della Cumulative Energy Demand (Input di energia sussidiaria) e sul contenuto di energia complessiva della biomassa (Output), utilizzando due indicatori:

◦ Net Energy (NE) = Output–Input;

◦ Energy Efficiency (EE) = Output/Input.

Water Footprint calcolata in base al WF Assessment Manual, esprimendo il volume di acqua consumata per unità di prodotto agricolo (m3/t saccarosio o granella), suddivisa in 3 frazioni:

◦ Green Water (piogge e umidità terreno);

◦ Blue Water (irrigazione);

◦ Grey Water (esigenze di disinquinamento).

Obiettivi e metodi

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Colture:

Barbabietola: Tre livelli produttivi (Basso, Medio, Alto) associati a input crescenti

Mais: Livello produttivo Medio

Soia: Livello produttivo Medio

Sorgo: Livello produttivo Medio

Areali:

Minerbio : Bietola, Mais, Sorgo da Granella

Pontelongo : Bietola, Mais, Soia

San Quirico: Bietola, Mais, Soia

Gli scenari sono stati confrontati sulla base di 3 unità funzionali a seconda del tipo di analisi:

superficie (ha) che permette un confronto tra colture a diversa destinazione e fornisce dati utili per l’analisi d’impatto su base territoriale. LCA e WF;

livello di produzione (t) del prodotto agricolo principale (saccarosio per la bietola, granella per le altre colture). LCA e WF;

contenuto energetico (GJ) della biomassa totale prodotta, che ha permesso di svolgere il bilancio energetico. NE e EE.

Obiettivi e metodi

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Totale delle combinazioni saggiate

LCA - 16

Standardizzazione scenari Bb, base ha

Caratterizzazione scenari Bb, base ha

Normalizzazione scenari Bb, base ha

Ecopunti scenari Bb, base ha

Standardizzazione scenari Bb, base t saccarosio

Ecc.

Standardizzazione Bb vs. altre colture, base ha

Ecc.

Standardizzazione Bb vs. altre colture, base t saccarosio/granella

Ecc.

Bilancio energetico - 4

NE e EE scenari Bb

NE e EE Bb vs. altre colture

Water Footprint - 4

WF scenari Bb base ha e t saccarosio/granella

WF Bb vs. altre colture base ha e t saccarosio/granella

Obiettivi e metodi

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INPUT UNITA’ M_B

Low

M_B

Med

M_B

High

P_B

Low

P_B

Med

P_B

High

S_B

Low

S_B

Med

S_B

High

Aratura cm prof. - 40 50 40 40 45 30 40 45

Dissodatore cm prof. 35 - 30 - 20 45 - - -

Erpic./Estirp. n. ha-1 2 2 3 2 2 2 2 2 3

Sementi Uni. ha-1 1,4 1,4 1,4 1,5 1,5 1,5 1,4 1,4 1,4

Semina n. ha-1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Sarchiatura n. ha-1 1 1 1 - 1 2 - 1 1

Concimazioni n. ha-1 1 2 3 2 1 2 1 1 2

N kg ha-1 69 125 158 52 112 168 83 110 119

P2O5 kg ha-1 46 112 201 130 70 89 46 69 138

K2O kg ha-1 - 48 96 - - - - - -

Trattamenti-

Diserbi

kg ha-1SA 6,2 13,9 16,3 5,6 10,1 12,2 4,9 7,9 9,4

n. ha-1 4 6 10 5 5 7 3 6 9

Irrigazione mm ha-1 - 50 150 - 40 100 - 80 120

Raccolta Tipo* SCD S-

MC

S-

MC

CS S-MC S-MC S-ST S-ST S-ST

Trasporto km 40 40 40 55 55 55 80 80 80

OUTPUT UNITA’

Radici t ha-1 50 65,5 85 49 62 75 50 60 80

Saccarosio t ha-1 8 10,5 13,6 8,6 9,9 12 8 9,6 12

Resa en.** GJ ha-1 218 286 371 214 271 327 218 262 349

Dettaglio dei 9 scenari bietola

M_B Low = Minerbio Bietola basso input;

M_B Med = Minerbio Bietola medio input;

ecc.

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Dettaglio dei 6 scenari con colture alternative

M = mais;

SG = sorgo da granella;

S = soia.

INPUT UNITA’ M_M

Med

M_SG

Med

P_M

Med

P_S

Med

S_M

Med

S_S

Med

Aratura cm prof. 35 - 35 - 40 -

Dissodatore cm prof. - 30 20 20 - 30

Erpic. /Estirpature n. ha-1 2 2 1 1 2 1

Sementi kg ha-1 75 8 75 90 75 80

Semina n. ha-1 1 1 1 6 1 6

Sarchiatura n. ha-1 1 1 1 - 1 -

Concimazioni n. ha-1 1 1 2 1 1 1

N kg ha-1 184 138 264 26 300 26

P2O5 kg ha-1 46 46 92 92 92 92

Trattamenti-

Diserbi

kg ha-1SA 3,6 2,6 1,2 2,1 3,7 2,9

n. ha-1 2 1 2 2 3 2

Irrigazione mm ha-1 100 - 90 - 160 80

Raccolta Tipo* MT MT MT MT MT MT

Trasporto km 15 15 15 15 15 15

OUTPUT UNITA’

Granella t ha-1 9 8 10,5 3,8 11 3,5

Resa en.** GJ ha-1 237 195 254 112 271 103

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0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 1 2 3 4 5 6 7

EP= Potenziale di Eutrofizzazione; AP= Acidificazione Potenziale; POxP= Fotosmog; TTP= Ecotossicità terrestre; MWTP= Ecotossicità Marina; FWTP= Ecotossicità Acque Dolci; HTP= Tossicità Umana; OPD= Assottigliamento fascia Ozono; GWP= Effetto serra; ADP= Sfruttamento delle risorse

High Med San Quirico Low

High Med Pontelongo Low

High Med Minerbio Low

Abitanti eq./ha

Risultati

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0

50

100

150

200

250

300

350

Bb Low Bb Med Bb High

Eco

pu

nti

/ha

Resource depletion

Ecosystem quality

Human health

0

5

10

15

20

25

30

Bb Low Bb Med Bb High

Eco

pu

nti

/t s

acc

aro

sio

Resource depletion

Ecosystem quality

Human health

0

5

10

15

20

25

30

Bb Med M Med SG-S Med

Eco

pu

nti

/t s

ac. o

gra

n.

Resource depletion

Ecosystem quality

Human health

0

50

100

150

200

250

300

350

Bb Med M Med SG-S Med

Eco

pu

nti

/ha

Resource depletion

Ecosystem quality

Human health

Ecopunti / ha Ecopunti / t

(*) 1 ecopunto = 1/1.000 dell’impatto di un cittadino medio europeo. Più alto il punteggio, maggiore l’impatto.

Scenari Bb

Bb vs. altre

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Scenari Bb

Bb vs. altre

0

2

4

6

8

10

0

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200

300

400

B_Low B_Med B_High

En

erg

y E

ffic

ien

cy (

GJ

GJ-1

)

Ne

t En

erg

y (G

J h

a-1)

NE

EE

0

2

4

6

8

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0

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200

300

400

B_Med M_Med SG-S_Med

En

erg

y E

ffic

ien

cy (

GJ

GJ-1

)

Ne

t En

erg

y (G

J h

a-1)

NE

EE

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Scenari Bb

Bb vs. altre

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

B_Low B_Med B_High

m3/h

a

Grey

Blue

Green

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

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9000

B_Med M_Med SG-S_Med

m3/h

a

Grey

Blue

Green

0

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200

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400

500

600

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1000

B_Low B_Med B_High

m3/t

Grey

Blue

Green

0

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400

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1000

B_Med M_Med SG-S_Med

m3/t

Grey

Blue

Green

WF / ha WF / t

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Incidenza dei trasporti sull’impatto ambientale Bb e altre colture

Raggio medio di approvvigionamento:

Minerbio – 40 km

Pontelongo – 55 km

S. Quirico – 80 km

Altre colture – 15 km

Incid

enza s

ull’L

CA

in e

cop

unti

/ha

di cia

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cenari

o

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Incidenza dei trasporti sul bilancio energetico Bb e altre colture

Raggio medio di approvvigionamento:

Minerbio – 40 km

Pontelongo – 55 km

S. Quirico – 80 km

Altre colture – 15 km

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Gli impatti ambientali, il consumo energetico e di acqua per ettaro risultano significativamente meno incidenti con tecniche di basso input.

Dal ranking dei diversi scenari risulta che tali impatti possono essere mitigati agendo principalmente sulle lavorazioni e sulle concimazioni.

Nel confronto con le altre colture, su base ettaro appare evidente il vantaggio ambientale nella coltivazione di colture meno esigenti (sorgo e soia) rispetto a bietola. Su base produttiva, invece, le colture con rese più basse (soia e sorgo) appaiono fortemente penalizzate, laddove non emergono differenze sostanziali tra bietola e mais.

Nei doversi areali il bilancio energetico della bietola si è dimostrato pari o superiore in termini di energia netta (output-input) a quello del mais; nettamente superiore alle altre colture considerate.

L’incidenza dei trasporti è notevole su bietola, per via del peso della biomassa (radici) trasportata e delle distanze considerate; l’incidenza risulta inferiore per le colture da granella.

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Dettaglio degli scenari energetici e idrologici

Parametri M_B

Low

M_B

Med

M_B

High

P_B

Low

P_B

Med

P_B

High

S_B

Low

S_B

Med

S_B

High

Cumul. Energy Demand (GJ ha-1) 25,1 40,6 58,7 31,7 38,6 50,6 33,2 45,1 56,7

Energy Yield (GJ ha-1) 218 286 371 214 271 327 218 262 349

Net Energy (GJ ha-1) 193 245 312 182 232 277 185 217 293

Energy Efficiency (GJ GJ-1) 8,7 7,0 6,3 6,8 7,0 6,5 6,6 5,8 6,2

Parametri (m3 ha-1) M_B

Low

M_B

Med

M_B

High

P_B

Low

P_B

Med

P_B

High

S_B

Low S_B Med

S_B

High

Piogge in fase produttiva 3500 3500 3500 4300 4300 4300 3500 3500 3500

Apporti di falda 310 1250 2158 -205 260 1016 310 500 1616

Irrigazione 0 500 1500 0 400 1000 0 800 1200

Fabbisogno colturale 3810 5250 7158 4095 4960 6316 3810 4800 6316

Parametri M_B

Med

M_M

Med

M_SG

Med

P_B

Med

P_M

Med P_S Med

S_B

Med

S_M

Med

S_S

Med

Cumul. Energy Demand (GJ ha-1) 40,6 26,7 16,9 38,6 39,7 12,9 45,1 44,8 14,9

Energy Yield (GJ ha-1) 286 237 195 271 254 112 262 271 103

Net Energy (GJ ha-1) 245 210 178 232 214 99 217 227 88

Energy Efficiency (GJ GJ-1) 7,0 8,9 11,5 7,0 6,4 8,7 5,8 6,1 6,9

Parametri (m3 ha-1) M_B

Med

M_M

Med

M_SG

Med

P_B

Med

P_M

Med P_S Med

S_B

Med

S_M

Med S_S Med

Piogge in fase produttiva 3500 3500 3000 4300 4300 3100 3500 3500 2500

Apporti di falda 1250 -250 2158 260 -708 1033 500 -211 506

Irrigazione 500 1000 0 400 900 0 800 1600 800

Fabbisogno colturale 5250 4250 3778 4960 4492 4133 4800 4889 3806