Modelling greenhouse gas emissions and cumulative energy demand of energy crops in rotation using the Life Cycle Assessment approach : challenges and potential solutions

Abstract

Sustainability of energy cropping is in the focus of an increasingly critical public debate. At the moment few empirical data are available regarding the impact of energy crops and their management on different sustainability indicators. As a result, the limitation of information in combination with the risks for the farmer of establishing new cropping systems were leading to a concentration on a limited number of energy crops, mostly maize. Consequently, appropriate assessment tools are needed to detect sustainable energy cropping systems especially in the context of greenhouse gas (GHG) emission mitigation and energy efficiency. Different Life Cycle Assessment (LCA) tools are available for the evaluation of agricultural crop production systems. However, most of these tools are lacking the ability to fully reflect current agricultural practices. These tools can account for differences in local agricultural management practices, pedoclimatic conditions, and farming technologies but all are lacking the consideration of the characteristics of perennial crops and crop rotations and their effects. The aim of this thesis was to develop a tool to calculate and analyze the GHG emissions and energy efficiency of energy crop cultivation in rotations. Furthermore, the challenges and special features of energy crop rotation modeling were investigated including the review of currently available tools for GHG emission assessments as well as an analysis of GHG emissions calculation methods from energy crop cultivation and a demonstration of the performance of the newly developed tool. Energy crop cultivation is a dynamic and complex system influenced by many factors as e.g. pedoclimatic conditions. This complexity hampers a sufficient realistic representation of GHG emission from energy crop cultivation using a model. In this thesis medium effort regional specific GHG emission assessment approaches were identified, which (1) require little additional effort compared to global approaches and (2) improve the accuracy of the estimate of land-based GHG emissions from fertilization and soil organic carbon change. Typical LCA studies from annual energy crops take only one vegetation period into account and disregard the interactions between the previous crops on the assessed crop (crop rotation effects). Ignoring these effects may lead to incorrect interpretation of LCA results. The review of 44 currently available agricultural environmental assessment calculators revealed that 18 calculators were capable of assessing GHG emissions from energy crop cultivation following the IPCC guidelines and using the LCA approach. Only seven out of these 18 could calculate GHG emissions from energy crop rotations but none of these calculators were able to consider actual crop rotation effects. To overcome the shortcomings of available LCA tools, a new tool called Model for integrated Life Cycle Assessment in Agriculture , short MiLA was developed. MiLA can calculate the GHG emissions and cumulative energy demand (CED) of cropping systems by taking the characteristics of crop cultivation in rotation into account. Furthermore, differences in local agricultural management practices, pedoclimatic conditions, farming practices and energy crop specifications are considered. MiLA was applied to a case study, which showed that including crop rotation effects influenced the GHG emission result of the individual crop by -34% up to +99% and the CED by -16% up to +89 %. Consequently, taking the whole crop rotation into account helps to draw a more realistic picture of the interactions between crops while increasing the reliability of the LCA results.MiLA tool indicator results can also be combined with other indicator results as demonstrated in a case study, analyzing the resource efficiency (area use, energy and economic efficiency) of different crop rotations at various sites. The results revealed that the efficiency of each crop rotation is dependent on the regional condition and related management, and that the efficiency indicators were strongly correlated. Consequently, the design of crop rotation adapted to regional site conditions can be a useful tool for steering and optimizing resource efficiency. However, in order to determine sustainable energy cropping systems, it will be indispensable to extend MiLA by including additional indicators to cover all indicators of sustainability assessment. This thesis was able to demonstrate, that MiLA tool results have a wide range of application possibilities and through the consideration of crop rotation effect in LCA studies a better reflection of agricultural reality was achieved and modelling uncertainties could be reduced. These aspects should be considered in national GHG emission agricultural inventory accountings in order to derive reliable and regionally adopted GHG emission reduction plans. Die Nachhaltigkeit des Energiepflanzenanbaus steht zunehmend im Fokus einer kritischen öffentlichen Debatte. Zurzeit sind nur wenige Daten bezüglich des Einflusses des Energiepflanzenanbaus auf einzelne Nachhaltigkeitsindikatoren verfügbar. Die eingeschränkte Informationslage sowie das erhöhte Risiko für den Landwirt beim Anbau neuer Kulturen führten zu einer Spezialisierung des Energiepflanzenanbaus auf wenige Kulturen, im Besonderen auf Mais. Aktuell stehen verschiedene Ökobilanzierungstools zur Beurteilung von Pflanzenproduktionssystemen zur Verfügung. Jedoch sind viele dieser Tools nicht in der Lage, die aktuelle landwirtschaftliche Praxis wiederzugeben. Diese Tools berücksichtigen Unterschiede im landwirtschaftlichen Management und Standorteigenschaften, jedoch fehlt ihnen die Fähigkeit, mehrjährige Fruchtarten, Fruchtfolgen und Fruchtfolgeeffekte abzubilden. Das Ziel dieser Dissertation war die Entwicklung eines Ökobilanzierungstools für die Berechnung und Analyse von Treibhausgasemissionen (THG-Emissionen) und des kumulierten Energieaufwandes (KEA) beim Energiepflanzenanbau in Fruchtfolgen. Zusätzlich wurden die gängigen THG-Emissionsberechnungsmethoden im Energiepflanzenanbau untersucht, ein Review der aktuellen verfügbaren THG- Emissionsbilanzierungstools erstellt, sowie eine Demonstration der Leistungsfähigkeit des neu entwickelten Tools durchgeführt. Der Energiepflanzenanbau ist ein dynamisches und komplexes System, welches durch viele Faktoren beeinflusst wird. Diese Komplexität erschwert jedoch die realitätsnahe Darstellung der THG-Emissionen des Energiepflanzenanbaus durch ein Modell. Im Rahmen der Dissertation wurden leicht anwendbare, mit mittlerem Aufwand verbundene regionalspezifische Ansätze zur Modellierung von THG-Emission identifiziert, die nur einen geringfügig höheren Aufwand als globale Ansätze haben, jedoch die Genauigkeit der berechneten Feldemissionen verursacht durch Düngemittelapplikation und Bodenkohlenstoffänderungen, steigern. Typische Ökobilanzstudien von einjährigen Energiepflanzen berücksichtigen nur die aktuelle Anbauperiode und missachten somit Interaktionen zwischen den Vorfrüchten und der aktuellen Frucht (Fruchtfolgeeffekte). Durch die Vernachlässigung der Fruchtfolgeeffekte kann es jedoch zu Fehlinterpretation der Ökobilanzstudienergebnisse kommen. Die Untersuchung von 44 derzeit verfügbaren landwirtschaftlichen Umweltbewertungstools zeigte, dass nur 18 in der Lage sind, THG-Emissionen des Energiepflanzenanbaus nach den IPCC- und Ökobilanzrichtlinien zu berechnen. Nur sieben von 18 Tools konnten die THG-Emissionen des Energiepflanzenanbaus in Fruchtfolge berechnen, jedoch keines davon berücksichtigte bei der Berechnung Fruchtfolgeeffekte.Um die Unzulänglichkeiten der aktuellen Ökobilanzierungstools zu überwinden, wurde ein neues Tool mit dem Namen Model for integrative Life Cycle Assessment in Agriculture (MiLA), entwickelt. MiLA kann die THG-Emissionen und KEA des Energiepflanzenanbaus in Fruchtfolge berechnen, wobei Unterschiede im Anbaumanagement, Boden-Klima-Eigenschaften und Spezifikationen des Energiepflanzenanbaus mit berücksichtigt werden. Die Leistungsfähigkeit des Tools wurde anhand von Feldversuchsdaten getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Einbeziehung von Fruchtfolgeeffekten einen Einfluss von -34% bis +99% auf die berechnet THG-Emissionen und von -16% bis +89% auf den KEA der einzelnen Früchte in der Fruchtfolge im Vergleich zu der Berechnung ohne Fruchtfolgeeffekte hat. Die Erweiterung der Systemgrenze auf die gesamte Fruchtfolge trägt dazu bei, ein realitätsnahes Bild der Interaktionen zwischen den Früchten zu skizzieren um somit die Zuverlässigkeit der Ökobilanzergebnisse zu erhöhen. MiLA-Ergebnisse können mit weiteren Indikatorergebnissen kombiniert werden, wie in einer Studie zur Analyse der Ressourceneffizienz (Flächen-, Energie und ökonomische Effizienz) von unterschiedlichen Fruchtfolgen an verschiedenen Standorten demonstriert wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass die Effizienz jeder Fruchtfolge abhängig von den regionalen Bedingungen und dem damit verbundenen Management ist und dass die einzelnen Effizienzindikatoren stark miteinander korrelieren. Demzufolge, stellen regional angepasste Fruchtfolgen ein nützliches Werkzeug zur Steuerung der Ressourceneffizienz dar. Um jedoch nachhaltige Energiepflanzensysteme zu identifizieren, ist es unverzichtbar, MiLA zur Durchführung einer ganzheitlichen Nachhaltigkeitsbewertung um zusätzliche Nachhaltigkeitsindikatoren zu erweitern. In dieser Arbeit wurde die vielfältige Einsatzfähigkeit von MiLA demonstriert. Durch die Einbeziehung von Fruchtfolgeeffekten in Ökobilanzstudien kann eine bessere Abbildung der landwirtschaftlichen Realität erzielt und Unsicherheiten in der Modellierung reduziert werden. Demzufolge wäre es vorteilhaft, diesen Ansatz in die nationale THG-Emissionsberichterstattungsberechnung mit aufzunehmen, um zuverlässige regionale angepasste THG-Emissionsreduktionspläne zu entwickeln.