Naturen i Roskilde og den grønne trepart
Læs mere
Der bliver kastet rundt med klimatal på den ene, anden og tredje ting – og det er svært at holde styr på. Du husker måske skandalen for et par år siden, hvor klimaaftrykket for oksekød var sat lavere end slik og kaffe. Bag skandalen lå hvad der så mundret hedder en livs-cyklus-vurdering eller livs-cyklus-analyse (LCA).
En LCA er kompleks, tidskrævende og bygger på en række usikkerheder. Derfor kan CO2 aftrykket fra oksekød også svinge fra 11 til 239 kg CO2e (CO2-ækvivalenter) pr kg. Svinget betyder især noget når vi kigger på den gennemsnitlige danskers forbrug af oksekød. Nils skrev i et tidligere indlæg, at vi gennemsnitligt spiser 32 kg oksekød om året – så afhængigt af hvilket CO2-aftryk man anvender svarer det til mellem 0.35 og 7.6 ton CO2e årligt.
Med den lave beregning er oksekød bedre for klimaet end de højeste tal for kylling, hvorimod det i den høje ende svarer til halvdelen af den gennemsnitlige danskers årlige CO2 udledning. Så hvordan kan man finde hoved og hale i det? Er der nogle grådige firmaer der snyder med tallene? Er metoden fejlagtig, eller lyver jeg bare? Og hvordan kan man egentligt blive bedre til at gennemskue det?
Jeg hedder Martin. Til daglig studerer jeg Bæredygtig Omstilling på Roskilde Universitet og har et deltidsarbejde hvor jeg netop laver LCA’er. Jeg har efterhånden ret godt styr på hvordan det fungerer – men jeg har langt fra været omkring alle de niche måder LCA’er laves på.
-Nå ja og så arbejder jeg da også for Grønt Omstillingsforbund – Roskilde
Helt essentielt for livscyklusanalyser er naturligvis ideen om en livscyklus. Begrebet stammer fra biologi og indikerer at produkter, services og materialer har en livscyklus ligesom vi levende mennesker. Sagt poetisk: Jernmalmen fødes i en mine, bliver uddannet på en stålfabrik, har midtvejskrise, når bygningen nedrives, og dør på genbrugspladsen – hvor vi forhåbentligt kan føde noget nyt stål.
Men en fjer bliver jo hurtigt til 10 høns: Udvinding af jernmalm bruger stålmaskiner, stål kræver kul, og kulminedrift kræver stålmaskiner, og sådan kan vi fortsætte til begyndelsen af mennesketid. For at undgå uendelighedsanalyser laver man en afgrænsning, men de kan være ret så forskellige alt efter hvem der har lavet LCA’en – for der er ikke ét svar på hvor man skal trække stregen.
Du har måske hørt om kategorierne scope 1, 2 og 3 som definerer afgrænsning i forbindelse med virksomheders emissioner.
Scope 1 er emissioner der direkte er kontrolleret af firmaet
– f.eks. metan udledninger fra landmandens køer
Scope 2 er emissioner der indirekte stammer fra firmaet
– f.eks. udledninger fra produktionen af elektricitet som bruges på gården
Scope 3 er alle andre emissioner der indirekte stammer fra firmaet
– f.eks. ved produktion af råmaterialer, som de importerede sojabønner køerne fodres med
Man vurderer sjældent scope 3, for det bliver hurtigt kompliceret, hvis man skal finde ud af hvor et brasiliansk sojalandbrugs traktordæk er produceret, for at kunne sige noget om oksekødet der lander på tallerkenen i Roskilde. Læs mere om scope 1, 2 og 3 aftrykkene.
Et andet centralt element i LCA er den funktionelle enhed. Den sikrer at man kan sammenligne på funktionen frem for produktet. Den funktionelle enhed beskrives generelt igennem hvad, hvor meget, hvor godt og hvor længe, men for forståelses skyld simplificerer vi det lidt her.
Relevansen for den funktionelle enhed kan beskrives ved to bøtter hvid maling, hver på 1 kg, hvor den ene maling kan dække flere m2 væg. Hvis man sammenligner på vægt, har de måske et meget ens CO2 aftryk. Sammenligner man i stedet på funktionen 1 m2 malet væg, har den bedre dækkende maling et lavere CO2 aftryk fordi man bruger mindre maling pr. m2. Den ene funktionelle enhed er ikke automatisk mere korrekt end den anden, det kommer an på hvad vi gerne vil vise med vores LCA.
I vurderingen af mad anvender man oftest den simple funktionelle enhed 1 kg mad i butik eller på tallerkenen, men der er uendeligt mange muligheder. Det gør man for at kunne sammenligne alt mad – det ville ikke give meget mening at sammenligne kød og frugt på kg protein.
Hvis man vurderer kød eller muslinger er der knogler og skaller som ikke kan spises. Derfor er det vigtigt at man sammenligner på kg mad, der faktisk kan spises. Der tages ofte højde for knogler i oksekød, fordi de for det meste sorteres fra industrielt. Modsat sælges muslinger ofte med skaller, der kan udgøre mellem 30 til 50% af vægten. Tager man ikke højde for dette med den funktionelle enhed, risikerer man at sammenligne 1 kg oksekød med 0.5 kg muslingekød. Hvilket giver muslingekødet et CO2 aftryk, der kun er halvt så stort som det egentligt burde være ift. funktionen: 1 kg mad.
Endeligt er der allokeringen, som er en fordeling af klima og miljøpåvirkninger mellem produkt og rest- eller biprodukter. Det er nødvendigt, hvis man har flere produkter der stammer fra samme produktion, som ikke kan adskilles.
Et klassisk eksempel er mælk, oksekød, knogler, indmad mm., hvor man ikke kan producere det ene uden det andet. Her vil man bl.a. skulle fordele metangas udledt igennem koens liv på de forskellige produkter. Du har måske luret at mælk gennemgående scorer højt på ovenstående figur, det skyldes at der altid bliver produceret større mængder mælk, end kød. Altså selvom vi sammenligner på pris, hvor kg-prisen for mælk er lavere end kød, er den totale pris på mælk højere fordi koen producerer meget mere mælk igennem sit liv end kød. Vægten af det producerede indgår altså stadig selvom man allokerer på noget andet.
Typisk allokerer man efter vægt eller markedspris, men ligesom med den funktionelle enhed og afgrænsningen er der mange valgmuligheder, som leder til forskellige resultater. Kød- og mælkeindustrien anvender typisk noget der kaldes en biofysisk allokering, som er en fordeling efter den metabolistiske energi det pågældende kræver for kroppen at producere. Du behøver ikke vride hovedet mere over hvad en biofysisk allokering er – det vigtige er at allokeringsmetoden har effekt på hvordan klimabelastningen fordeles.
Nårh ja, og så fordeler den biofysiske allokering en mindre klimabelastning til kød…
Afgrænsning, funktionel enhed og allokering er blot tre eksempler, af mange, på hvorfor et CO2 aftryk kan variere betydeligt blandt, i øvrigt sobre, vurderinger. Det er svært på overfladen af en livscyklusanalyse at bestemme hvilke valg der skal træffes, og umuligt at gennemskue hvilke valg der er truffet uden den bagvedliggende analyse. Derfor skal man også passe på, og have tungen i munden når man sammenligner CO2 aftryk.
Den gode nyhed er, at der ikke er nogle grådige firmaer, der forsøger at snyde med tallene, i hvert fald ikke bag de tal jeg nævnte i starten. Men der er mange valg der skal træffes i en livscyklusanalyse, hvor man kan argumentere for det ene eller det andet. Samtidig er der ingen firmaer, der vil bruge tid og penge på en LCA, for at fortælle hvor dårlige de er for klimaet.
Så hvis det er acceptabelt for et firma at afgrænse sig ud af klimabelastningen fra sojabønner produceret i Amazonas, og anvende en biofysisk allokering, som gør klimatallet lavere, så gør de nok det.
Men hvad så med tallene fra Concito’s store database, som vi ligesom så mange andre læner os op ad – f.eks. var det tal herfra, som Nils refererede til i sin artikel? Fordelen er at man sikrer sammenligneligheden mellem tal, ved at bruge de samme afgrænsninger og allokeringsmetoder. Ulempen er at tallene er generelle. Det er ikke en specifik analyse af det spidskål du har købt på den lokale gård, det er en analyse af dem der producerer det største parti af spidskål. Der tages heller ikke højde for de specifikke funktioner fødevarerne repræsenterer. Vi kommer aldrig til at erstatte kødet med noget der ikke indeholder proteiner – for de er livsnødvendige. Så det giver nok meget lidt mening at sammenligne salat og oksekød.
Men databaserne spiller alligevel en vigtig rolle ved at informere og oplyse og, brugt med omtanke, er de generelt gode værktøjer når vi skal vurdere klimaaftryk. Vi har ikke noget bedre, og uden LCA-er har vi ingenting.
Så konklusionen er, at der er sammenlignelige og brugelige tal derude – herunder Concitos, som vi altså også har brugt. Men man som altid skal være kildekritisk og klar over at det er komplekst – og forhåbentligt er du nu klædt bare en smule bedre på til at forstå hvad det er en livscyklusanalyse indebærer af finurlige valg og afgrænsninger.
Blev du lidt interesseret i hvad det der scope 1, 2 & 3 egentligt var, men er måske lidt læsetræt – så kig med her, hvor jeg kort indleder til den skrevne artikel, som du kan finde her.
