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Ferronato, Giulia. "ENVIRONMENTAL IMPACT ASSESSMENT AT DIFFERENT SCALE LEVELS OF THE LIVESTOCK SECTOR", Università Cattolica del Sacro Cuore, XXXII ciclo, a.a. 2018/19, Piacenza, [http://hdl.handle.net/10280/72497].

Title: ENVIRONMENTAL IMPACT ASSESSMENT AT DIFFERENT SCALE LEVELS OF THE LIVESTOCK SECTOR
Author: FERRONATO, GIULIA
Tutor: BANI, PAOLO
TREVISAN, MARCO
Supervisor: TREVISAN, MARCO
Language: ENG
Italian Abstract: Negli ultimi tre decenni la domanda globale di cibo, in particolare di proteine animali (carne, latte, uova), è aumentata in base alla crescita della popolazione che dovrebbe arrivare a 9 miliardi di persone entro il 2050. Questi alimenti rappresentano infatti un'importante fonte di energia, proteine di alta qualità, micronutrienti e vitamine. Pertanto, questo miglioramento potrebbe contribuire all'aumento della durata della vita e della domanda di cibo. Ciò ha costretto il settore agricolo ad un'ulteriore intensificazione che ha interessato anche la coltivazione di colture per l'alimentazione animale. Le produzioni agricole e zootecniche hanno un impatto ambientale rilevante, e questo argomento è oggetto di critiche e di indagini scientifiche anche per definire più accuratamente il loro contributo e le relative potenziali strategie di mitigazione, considerando anche che la fase agricola è il principale contributore dell'impatto ambientale della catena di produzione alimentare. Si riconosce infatti che il settore agricolo contribuisce direttamente al 21% delle emissioni totali di gas serra di origine antropica a livello mondiale e consiste per lo più di metano seguito da protossido di azoto e anidride carbonica. Queste emissioni sono per lo più associate alla produzione zootecnica, in particolare all'allevamento di ruminanti che contribuisce con le emissioni dirette di metano dovute alla fermentazione dei ruminanti e alla fermentazione del letame; la restante parte è composta da emissioni indirette dovute alla deforestazione, all'uso di energia e alla produzione di mangimi. Lo scopo di questa tesi è stato la valutazione dell'impronta ambientale nel settore zootecnico a diversi livelli di scala tematica. La filiera italiana della carne, gli allevamenti lattiero-caseari, un caseificio per la produzione di Grana Padano DOP e i singoli animali sono stati studiati per quantificare l'impronta ambientale. Nel primo lavoro è stata valutata la filiera italiana della carne con un approccio di analisi dei flussi di massa e di valutazione del ciclo di vita. In primo luogo, la quantificazione della carne è stata effettuata dalla macellazione al consumo domestico, partendo dal peso della carcassa fino alla carne realmente consumata. A questo livello si è tenuto conto della carne di bovini, suini, ovini e caprini, equidi e conigli. Durante la catena sono state quantificate anche le perdite di carne e i rifiuti. In particolare, i sottoprodotti di origine animale (SOA) sono stati quantificati per singole specie e classificati in base al rischio a livello sanitario secondo il regolamento (CE) 1069/2009. Secondo la categoria (Cat 1, Cat 2 o Cat 3), supponendo che tutti i SOA fossero destinati al processo di rendering, l'uso e lo smaltimento dei prodotti dopo rendering è stato identificato. L'analisi dei flussi di massa ha confermato come l'Italia sia un importatore netto di carne bovina e suina, mentre è autosufficiente per quanto la carne avicola. L'analisi dei flussi di massa rivela che nel 2013 sono stati consumati in Italia 2,86 Mt di carne. Questo valore equivale a 131 g/giorno/pro-capite e a 47,91 kg/anno/pro-capite di carne consumata. In percentuale la quantità totale di carne consumata è rappresentata dal 46% da carne suina, dal 28% di carne avicola, dal 23% di carne bovina e dal 3% di altre carni (coniglio, equini, ovini e caprini). Questo approccio ha permesso di quantificare anche sottoprodotti di origine animale (SOA) prodotti durante la fase di macellazione e gli scarti alimentari a livello di vendita al dettaglio e fase di consumo. La fase di macellazione è risultata essere la principale fonte di rifiuti, producendo il 48% di rifiuti originati nella filiera della carne. I risultati hanno evidenziato come i SOA siano già quasi completamente riutilizzati, compatibilmente con il loro rischio a livello sanitario, dimostrando la circolarità del sistema e permettendo di quantificare anche i prodotti evitati grazie al loro riutilizzo e le relative emissioni di gas serra evitate. Per quanto riguarda gli altri rifiuti alimentari, i risultati della presente valutazione possono essere considerati solo una stima per la mancanza di specifici coefficienti nazionali. Dopo la fase di quantificazione, è stato applicato l'approccio del Life Cycle Assessment (LCA) per valutare l'impronta ambientale, considerando anche il prodotto evitato grazie al riutilizzo dei sottoprodotti del rendering. I risultati dell'LCA rivelano che il consumo giornaliero di carne pro-capite emette 4,0 kg di CO2eq, con un contributo della care bovina pari al 30%, della carne suina pari al 9.6% e della carne avicola pari all’8%. Le emissioni relative ai SOA sono risultate essere pari al 60% di quelle totali e il loro riutilizzo ha permesso una riduzione di queste del 10%. Il secondo ed il terzo lavoro sono stati invece relativi al potenziale di riscaldamento globale (GWP) di latte bovino e Grana Padano DOP. Complessivamente sono stati valutate ventisette aziende zootecniche con bovine da latte, con latte destinato al formaggio Grana Padano DOP, e un caseificio, situato nella provincia di Piacenza. I dati primari sono stati raccolti utilizzando un questionario appositamente redatto. Questo ha incluso per le aziende agricole la richiesta di dati relativi alla composizione della mandria, la gestione dell'alimentazione, la produzione di latte e performance riproduttive, piani colturali e l'utilizzo delle risorse energetiche e dei materiali di lettime, mentre per il caseificio sono stati richiesti dati relativi all'utilizzo delle risorse energetiche e gli input richiesti dal processo di caseificazione. Nel secondo lavoro sono state valutate 10 aziende lattiere per valutare l'impronta di carbonio del latte (CF) e individuare le principali fonti di emissioni. Lo studio ha utilizzato un approccio dalla culla alla tomba considerando come unità funzionale un 1 kg di latte corretto per contenuto di grasso e proteine (FPCM). Il valore medio di CF di 1 kg di FPCM è risultato essere pari a 1,33 kg di CO2eq/kg FPCM con però un ampio range di variazione, da 1,02 a 1,62 kg di CO2eq/kg FPCM. Le emissioni dovute alle fermentazioni enteriche e alle fermentazioni da reflui rappresentano il 52% del totale, mentre le emissioni relative agli alimenti acquistati il 36%. L'autoproduzione e il consumo energetico rappresentano invece rispettivamente il 6% e il 6%. Nel terzo lavoro invece è stata presa in considerazione la produzione di Grana Padano DOP. In questo caso è stato utilizzato un approccio dalla culla al cancello del caseificio considerando come unità funzionali 1 kg di FPCM e 1 kg di Grana Padano DOP stagionato 9 mesi. Il latte destinato alla produzione del formaggio ha mostrato un valore medio di CF pari a 1,38 kg CO2eq/kg FPCM, con un valore minimo di 1,02 e uno massimo di 1,94 kg CO2eq/kg FPCM. Il valore medio di CF di 1 kg di formaggio Grana Padano DOP è stato invece pari a 9,99 kg di CO2eq, con un contributo della fase agricola pari al 94%. I risultati di questi lavori si sono mostrati in accordo con studi simili riportati in bibliografia e hanno inoltre permesso di evidenziare come gli allevamenti da latte mostrassero un maggior livello di sostenibilità ambientale ma con possibilità di miglioramento principalmente attraverso il miglioramento della gestione delle mandrie (prestazioni produttive e riproduttive). Il quarto lavoro ha riguardato invece lo sviluppo di proxy in grado di prevedere le emissioni di metano da singole bovine da latte. Questo focus è un punto caldo di ricerca, soprattutto perché di fondamentale importanza per individuare strategie di mitigazione efficaci per la riduzione delle emissioni di metano dovute a fermentazioni ruminali, gas ad effetto serra riconosciuto avere il maggior contributo sul totale delle emissioni. Le emissioni di metano dipendono principalmente dal quantitativo di concentrato assunto e dalla composizione generale della dieta, ma tuttavia nelle aziende agricole commerciali risulta difficile quantificare con precisione l’ingestione di alimenti. Lo studio ha quindi mirato a verificare la possibilità di utilizzare la tecnologia del vicino infrarosso (NIRS) utilizzando lo spettro di campioni di feci (NIRSf) e/o in combinazione con altri parametri fenotipici disponibili a livello aziendale per prevedere la produzione di metano (MP, g/giorno) dalle singole vacche da latte in lattazione. Il NIRSf da solo ha permesso una stima abbastanza buona della produzione di metano e le stime sono state migliorate in misura simile quando sono stati considerati il peso vivo o la produzione di latte tal quale o la produzione di latte corretta per il contenuto energetico, mentre la combinazione del NIRSf con più di un altro parametro ha migliorato le stime solo in misura molto limitata. Il metano può essere previsto utilizzando modelli che considerano l’ingestione di sostanza sezza, il peso vivo o la produzione di latte ma il limite principale è rappresentato dalla disponibilità dei dati a livello aziendale. La tecnica del vicino infrarosso applicata ai campioni fecali, in particolare se combinata con altri parametri fenotipici, può rappresentare una valida alternativa per misurazioni su larga scala in allevamenti da latte commerciali, quando l’ingestione di sostanza secca di solito non è disponibile, per la selezione genetica di vacche da latte a bassa emissione.
English Abstract: In the last three decades global demand of food, in particular animal proteins (meat, milk, and eggs), has increased according to the population growth, that is expected to go up to 9 billion by the 2050. These, in fact, represent an important source of energy, high-quality protein, micronutrients and vitamins. Therefore, this improvement could contribute to the lifespan increase and food demand. The latter forced the agricultural sector to a further intensification that affected also the cultivation of crops for animal feeding. Agricultural and livestock productions have a relevant environmental impact, and this topic is object of criticism and scientific investigation also to more accurately define its contribution and potential mitigation strategies, considering also that agricultural stage is the main contributor to the environmental impact of the food production chain. It is recognized, in fact, that agricultural sector directly contribute to the 21% of total global anthropogenic greenhouse gas emissions, mostly consisting of methane followed by nitrous oxide and carbon dioxide. These emissions are mainly associated with the livestock production, in particular with ruminants breeding that contributes directly to methane emissions due to ruminal and manure fermentation; the remaining part is composed by indirect emissions from deforestation, energy use and animal feed production. The scope of this thesis was the evaluation of environmental footprint in the livestock sector at different subject scale level. Italian meat supply chain, dairy farms, Grana Padano PDO cheese factory and single animals was investigated in order to quantify environmental footprint. In the first work, the Italian meat supply chain has been evaluated whit a mass flow analysis (MFA) approach and life cycle assessment (LCA) approach. Firstly, the quantification of meat had been made from slaughter to household consumption, starting form carcass weight to real meat consumed. At these levels, meat form cattle, pig, sheep and goat, equidae, and rabbit was taken in account. During the chain also meat losses and waste were quantified. In particular animal by-products (ABPs) were quantified for single species and categorized into heath level risk according to the Regulation (EC) 1069/2009. According to the category (Cat 1, Cat 2 or Cat3), assuming that all ABPs were destinated to rendering process, use and disposal of rendered products was identified. The MFA confirmed how Italy is a net importer of cattle and pork meat while it is self-sustaining for poultry meat. Mass flow analysis revealed that in 2013, 2.86 Mt of meat were consumed in Italy. It is equivalent to 131 g/day/pro-capita and to 47.91 kg/year/pro-capita of meat consumed. In percentage the total amount of consumed meat is represented by 46% of pig, 28% of poultry and 23% of cattle and 3% of other meat (rabbit, equidae, and sheep and goat). This approach quantified the ABPs produced at slaughtering level and food wastes at retail and consumer levels. Slaughter phase was the main source of waste, producing 0.80 Mt of ABPs, 48% of the total amount of waste originated in the meat supply chain. Results highlighted how the ABPs are already almost completely reused, compatibly with their health level risk, demonstrating the circularity of the system through the quantification of the avoided products and relative GHGs emissions. Concerning other food wastes, the results of the present evaluation could be considered only an estimate due to the lack of specific national coefficients. After quantification LCA was applied in order to evaluate environmental footprint, considering also avoided product due to the re-use of rendered ABPs. LCA results reveal that daily meat consumption pro-capita emits 4.0 kg CO2eq represented by 30% of cattle meat, 9.6% of pig meat and 8% of poultry meat. Emissions allocated to ABPs are the 60% and their re-use decrease the emissions about 10%. Second and third works focused the milk and PDO Grana Padano global warming potential (GWP). Overall, twenty-seven dairy farms, producing milk destinated to Grana Padano PDO cheese and one cheese factory, situated in the Piacenza province were evaluated. Primary data were collected by using a specific survey. This included for the farms the request of data regarding herd composition, feeding management, milk production, herd management and performace, crops cultivation and resource use, whereas for the cheese factory, the survey included energy resource use and input requested by cheese making process. In the second work, 10 dairy farms were evaluated in order to assess the milk Carbon Footprint (CF) and the main source of emissions. The system boundary was a cradle-to-farm-gate and functional unit is 1 kg of FPCM (Fat and Protein corrected milk). The CF of 1 kg of FPCM resulted equal to 1.33 kg CO2eq/kg FPCM with a wide range of variation from 1.02 to 1.62 kg CO2eq/kg FPCM. Emissions due to enteric fermentation and manure fermentation represented the 52% of the total, while acquired feed the 36%. Self-production and energetic consumption represented 6% and 6% respectively. In the third, Grana Padano PDO production was considered. The milk destinated to cheese processing showed an average value of CF equal to 1.38 kg CO2eq/kg FPCM, with a minimum value of 1.02 and a maximum one of 1.94 kg CO2eq/kg FPCM. Instead, the CF average value of 1 kg of PDO Grana Padano cheese was equal to 9.99 kg CO2eq, showing an agricultural stage contribution of 94%. Results of these works were in accord with similar studies reported in literature and had pointed out how dairy farms showed a greater level of environmental sustainability but with possibilities for improvement, mainly through herd management enhancement (productive and reproductive performances). Fourth work was about the development of proxies able to predict the methane emissions from individual cows. This focus is a hot research point in order to improve the mitigation strategies to reduce methane emissions because of the main GHG contributor. Methane emission is mainly driven by feed intake and diet composition, but it is difficult to measure intake in commercial farms. The study aimed to verify the possibility of using NIRS of faeces (NIRSf) alone and in combination with other phenotypic parameters available at a farm level to predict methane production (MP, g/d) from individual lactating dairy cows. NIRSf alone allowed a fairly good estimation of methane yield and the estimations were improved to a similar degree when BW, MY or ECM were considered, whereas combining NIRSf with more than one other parameters improved the estimations with a very little extent only. Methane can be predicted using models that consider the DMI, BW or MY but the main limitation is represented by the data availability. Near Infrared technique applied to faecal samples, in particular when combined with other phenotypic parameters, can represent a valid alternative for large-scale measurements in commercial dairy farms for genetic selection of low emitters dairy cows, when DMI measurement is usually not available.
Defense Date: 2-Apr-2020
URI: http://hdl.handle.net/10280/72497
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