Tracing the life cycle carbon footprint of global staple crops: an integrated approach combining machine learning and life cycle assessment
Notice bibliographique
Résumé
Crop production is a major source of agricultural carbon emissions, yet the life cycle carbon footprints (LCCFs) of key global staple crops remain underexplored. This study quantifies the LCCFs of three major grain crops—maize, rice, and wheat—using a hybrid approach that integrates machine learning (ML) models and life cycle assessment (LCA) for the period from 2006 to 2019. We systematically calculated the cradle-to-farm-gate carbon footprint (CF), accounting for emissions from upstream inputs, transportation, and field operations. Emission factors (EFs) and CF compositions were assessed over different time periods. Additionally, we developed a novel Supply-Demand Balanced Carbon Allocation Model (SD-CAM) to trace the sources and flows of upstream CF. Our results reveal a steady increase in the CF of these crops over time, with significant regional variations in both EFs and CF composition. The primary carbon footprint of global rice production is mainly attributed to field carbon emissions, with nitrogen fertilizers as the secondary carbon source. In contrast, nitrogen fertilizers are the dominant carbon source for maize and wheat. Interestingly, while maize's total field emissions are a net carbon source, wheat production acts as a carbon sink. The majority of the CF is concentrated in a few key grain-producing countries, such as China, India, and the United States. Regarding the upstream carbon footprint (IUCCF), major producing countries like China and Canada have consistently been the primary sources of upstream carbon inputs throughout the study period. However, with the rise of global economic initiatives like the Belt and Road, emerging upstream contributors such as Morocco and Vietnam have increasingly become significant contributors in upstream carbon emissions. This study provides valuable insights into the environmental impacts of agricultural production over time, offering guidance for sustainable agricultural policies, carbon responsibility allocation, and international low-carbon cooperation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».