Assessing life cycle impacts from changes in agricultural practices of crop production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This paper presents an improved methodological approach for studying life cycle impacts (especially global warming) from changes in crop production practices. The paper seeks to improve the quantitative assessment via better tools and it seeks to break down results in categories that are logically separate and thereby easy to explain to farmers and other relevant stakeholder groups. The methodological framework is illustrated by a concrete study of a phosphate inoculant introduced in US corn production. Methods The framework considers a shift from an initial agricultural practice (reference system) to an alternative practice (alternative system) on an area of cropland A. To ensure system equivalence (same functional output), the alternative system is expanded with displaced or induced crop production elsewhere to level out potential changes in crop output from the area A. Upstream effects are analyzed in terms of changes in agricultural inputs to the area A. The yield effect is quantified by assessing the impacts from changes in crop production elsewhere. The field effect from potential changes in direct emissions from the field is quantified via biogeochemical modeling. Downstream effects are assessed as impacts from potential changes in post-harvest treatment, e.g., changes in drying requirements (if crop moisture changes). Results and discussion An inoculant with the soil fungus Penicillium bilaiae has been shown to increase corn yields in Minnesota by 0.44 Mg ha−1 (~ 4%). For global warming, the upstream effect (inoculant production) was 0.4 kg CO2e per hectare treated. The field effect (estimated via the biogeochemical model DayCent) was − 250 kg CO2e ha−1 (increased soil carbon and reduced N2O emissions) and the yield effect (estimated by simple system expansion) was − 140 kg CO2e ha−1 (corn production displaced elsewhere). There were no downstream effects. The total change per Mg dried corn produced was − 36 kg CO2e corresponding to a 14% decrease in global warming impacts. Combining more advanced methods indicates that results may vary from − 27 to − 40 kg CO2e per Mg corn. Conclusion and recommendations The present paper illustrates how environmental impacts from changes in agricultural practices can be logically categorized according to where in the life cycle they occur. The paper also illustrates how changes in emissions directly from the field (the field effect) can be assessed by biogeochemical modeling, thereby improving life cycle inventory modeling and addressing concerns in the literature. It is recommended to use the presented approach in any LCA of changes in agricultural practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».