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问题
OCL
体积20日,数量52013
文章编号 D505
数量的页面(年代) 12
部分 文件:生物柴油hydrotraitées /生物柴油和加氢处理油
DOI https://doi.org/10.1051/ocl/2013027
bob电子体育竞技风暴 2013年9月27日

©W. Ben Aoun等人,EDP Sciences出版,2013

许可创造性公共
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介绍

在运输部门使用生物能源是决策者提出的缓解气候变化和促进能源安全的解决方案之一。在中短期内,欧盟(EU)计划部署第一代生物燃料,特别是生物柴油和乙醇,以取代化石燃料,减少人为温室气体(GHG)排放。早期的研究(Farrelet al。2006;王,2005)的结论是,当以生物燃料替代石油燃料时,温室气体的排放将大幅减少,

缩略图 图1

化石燃料vs。生物燃料生命周期(王,2005).

这推动了生物柴油和乙醇的发展。然而,最近的一些研究(Fargioneet al。2008;搜索et al。2008)建议应修订支持生物燃料部署的政策,以限制生物燃料扩张的意外影响,即粮食作物被能源作物取代不仅会导致直接土地利用变化(dLUC),而且会导致间接土地利用变化(iLUC)。这些复杂的机制难以估计,通常与对环境的有害影响有关,例如由于自然生态系统的转变而增加的温室气体排放和生物多样性的损耗。因此,它们可能会严重降低生物燃料的环境性能。

生命周期评估(LCA)是目前应用最广泛的评估生物燃料环境可持续性的方法,特别是用于决策目的。然而,大多数发表的关于生物燃料的LCA研究并没有考虑到iLUC的影响(Di Lucia)et al。2012).这实际上是由于经典的(也称为归因)LCA无法考虑这些影响,因为它忽略了给定决策(例如,在国家一级实现给定的生物燃料混合目标)的市场和经济影响。经济均衡模型和所谓的LCA后果性方法已被推广为更合适的替代方案,以包括这些影响,并产生一个强有力的生物燃料环境影响评估(k øverpris)et al。2008).虽然对需要处理LUC效应这一事实有共识,但由此产生的指标相当不同,具有高度的不确定性(De Cara)et al。2012).

欧盟越来越关注这一问题,目前正期待更多可靠的结果来制定其生物燃料政策。欧洲委员会(EC)于2004年发布了一项关于可再生能源的指令2009,在生产生物燃料时引入可持续性标准进行评估(EC,2009;欧共体,2010).然而,它对第一代生物燃料的支持最近受到了质疑(欧委会,2010).

本研究的目的是强调使用lca来评估与生物燃料链相关的环境负担的重要性,以及调整该方法以考虑土地利用变化的影响的必要性。这项工作还侧重于确定现有研究的可变性和不确定性的来源。

1 LCA:适用于环境评估工具

1.1 LCA的主要概念

LCA定义为对产品系统从原材料提取、生产和使用到废物管理的整个生命周期的投入、产出和潜在环境影响的汇编和评估(Curran,2013)(图。1).

LCA技术可以用于不同的目的。其结果可以确定改善产品环境性能的机会,并为决策者提供可靠的科学依据。这是由于其指标的相关性以及其客观性和透明度的特点。

进行LCA必须与ISO 14040系列(ISO,2006A2006年).我们将在下一段描述LCA的主要步骤。

1.2 LCA步骤

LCA是一个迭代过程,分为四个相互关联的阶段:目标和范围定义、库存分析、影响评估和解释。

第一阶段包括确定进行评估的目标和理由。这就确定了研究的范围并建立了系统边界。在此步骤中还选择了功能单元(FU)。它衡量产品提供的服务的性能,并作为计算所有环境影响的参考单位。对于生物燃料,功能单位通常是1兆焦耳的生物燃料能量含量或乘用车行驶1公里。

LCA的第二步涉及前一阶段所描述的系统的所有组成部分(或子系统)的投入、产出和环境排放清单。每个子系统都列出了相关的流(物质、能量、信息等),并在FU的基础上表示。

影响分析阶段通过将生命周期库存的流量聚集到一组影响类别中,评估所研究的系统的输入和输出的环境影响,相对于每个类别的参考物质称重所有物质。例如,全球变暖影响的参考物质是二氧化碳(CO2),一氧化二氮(另一种温室气体)的权重为296,这与它相对于CO的全球变暖潜力相对应2(ADEME2010).

解释阶段是评价结果稳健性的关键阶段。这样就可以确定LCA研究得出的主要结论、局限性和建议。

1.3对生物燃料的应用:归因vs。重要的LCA

在最近的LCA文献中,有两种方法。归因,也称为回顾性LCA(ALCA)提供了有关特定生命周期的环境属性及其子系统的信息。因此,旨在描述过去,当前或潜在未来产品系统的环境影响,独立于可能受其发展影响的其他产品或系统。结果,也称为潜在LCA(CLCA)提供了有关个人行动的环境后果的信息,例如部署此类产品(EKVALL和Weidema,2004).

在aLCA中,所研究的系统仅限于从摇篮到坟墓的单一生命周期。关于生命周期各个子系统的技术数据在考虑的地理区域内平均,以确定考虑的每单位产品的平均环境负担。

与感兴趣的产品相关的副产品通过应用分配因子或使用系统扩展来处理(Wanget al。2011).在生物燃料的情况下,因此允许由于农用原料生产和工业加工到共同产品的第一步,因此允许分配一部分环境负担。能量分配仍然是处理共同产品中最常用的方法(王et al。2011).

在这一层面上,aLCA似乎能够提供生物燃料生命周期的全面评估,因为它们的生产直接产生的所有影响都被考虑在内(Reinhard和Zah,2011).然而,随着欧洲和美国第一代生物燃料部门的发展,人们发现它们的生产需要通过间接市场机制大规模改变陆地生态系统和生物圈通量(Fargione)et al。2008;Melliloet al。2009;搜索et al。2009).

由此产生的LCA可以通过模拟生物燃料需求的“冲击”来解决这些影响。它将系统扩展到包括在中心生命周期中受物理流程变化影响的产品的生命周期。因此,它分析的系统超越了生物柴油价值链的经典边界(从原料生产到汽车燃烧),包括化石燃料替代对其他部门或市场的影响(例如食品和饲料商品)。此外,对于副产品,cLCA避免了分配,因此应该理想地模拟替代产品作为动态市场相互作用的结果。结果性LCA依赖于边际数据,而非aLCA的平均数据(Ekvall)et al。2005).

对Searchinger的研究,et al。2008)说明了在生物燃料的情况下,根据使用的方法,LCA结果的变化。归因法的结果鼓励了美国从玉米乙醇中提取生物乙醇的发展,而间接法的结果则表明,如果用乙醇替代汽油,温室气体排放将会增加。这种差异主要是由于纳入了iLUC效应和自然生态系统向耕地的转化。

2由于生物燃料开发,土地利用变化

考虑到生物燃料发展的直接和间接影响对改善环境评估至关重要。使用LCA方法是否足以提供生物燃料环境绩效的准确估计?

土地使用的变化是生物燃料生产最重要的后果(Van Stappen)et al。2011).因此,环境评估质量在很大程度上取决于这些机制的规模及其环境影响的衡量方式。

在本节中,我们审查了对生物燃料发展的目前对LUC的了解,重点关注他们的复杂性和每种类型的LUC的特征。我们还介绍了用于估计的不同方法。

2.1土地利用变化类型

生物燃料的发展为经济主体创造了更多的机会。事实上,对某种生物燃料原料需求的增加会造成这种产品的短缺,从而提高其价格,从而激励农民增加其产量。为了应对这种情况,农民加强作物管理以提高产量。它们也可能使未开垦的土地(例如和/或以能源作物替代粮食/饲料作物(Reinhard and Zah,2011).

用于种植能源作物的土地的扩大和粮食作物的转移触发了土地利用潜力估算机制。在这里,我们将LUC分为两种类型:dLUC和iLUC。

缩略图 图2

生物燃料生产增加的后果(改编自Bauenet al。2010).

2.1.1直接土地利用变化(dLUC)

当生物燃料原料的种植改变了土地使用时,直接的土地使用变化就发生了(德卡拉)et al。2012).根据Gawel和Ludwig (2011),当生物量的种植取代了以前不同的土地利用方式(例如这是一种在原草原上的可耕地作物)。范Stappen,et al。2011), dLUC描述了在一个从未采用过这种耕作方式的地点引进一种新的耕作制度。可从土壤和植被碳储量的变化进行定量估计。

如果生物燃料市场只改变特定作物的定价(即。从食物到能源的转换),当地的影响被认为是微不足道的。另一方面,如果在一种种植系统中,能源作物取代了其他作物,对环境的影响可能是显著的。最后,如果原料生产发生在高碳储量的土地上(例如牧场,泥炭土地,非囚犯),预计Dluc效果将是不利的。相反,当生物燃料原料在降解的土壤中生长时,Dluc可以有助于改善土壤碳平衡(GNAnsounouet al。2008).

几项研究(EC,2009;Hamelinck.et al。2008),重点研究dlluc造成的温室气体排放。他们的结果表明,由于dLUC造成的温室气体排放可能是正的或负的,这取决于能源作物实施前的土地使用类型(Van Stappen)et al。2011).

2.1.2间接土地利用变化(iLUC)

第一代生物燃料的发展不可避免地增加了全球土地的压力,最终会带来耕种土地,否则不会被施加到这种用途(Delucchi,2011).当对生物能源原料的额外需求通过市场机制导致其他地方的土地利用发生变化,以维持粮食/饲料作物的生产水平时,iLUC就发生了(De Cara)et al。2012;范表et al。2011).根据Gawel和Ludwig (2011),当以前用于种植粮食、饲料或纤维的土地现在用于生物质生产时,iLUC就发生了,原来的土地用途转移到一个可能有高碳储量的替代地区。

与dLUC相反,通常不可能量化与生物能源发展相关的iLUC,因为这是一种可能发生在已促进生物燃料生产的国家以外的机制。例如,Laurance(2007)指出,美国玉米种植的增加可能会导致亚马逊地区的森林砍伐。因此,iLUC可以造成重要的温室气体排放,对生物多样性以及土壤和水质也有不利影响。

2.2机制的复杂性

从理论上讲,直接和间接LUC机制都看起来很简单。如前一节所示,生物燃料生产的任何增加最终都需要将农田转移到生物燃料原料的生产,这不可避免地导致Dluc和Iluc。

例如(图。2),用于生产生物柴油的油菜籽(作物A)的额外需求通过两种主要的市场反应来满足:增加当前产量和扩大油菜籽种植面积以确保生物柴油生产。第二种选择(土地扩张),过去在现有农业用地上种植的油菜籽可以用来生产生物柴油。这种dLUC减少了用于食品的油菜籽的农业面积,这些油菜籽必须在其他一些土地上生产,从而产生iLUC效应。油菜籽也可以在非农业用地上种植(例如(休耕和草地)。这种类型的dLUC通常不伴有iLUC。油菜产量的扩大也可以通过在现有农业用地上取代其他作物(作物B)来实现。这可以触发iLUC,以满足流离失所作物的需求。应该提到的是,从油菜籽生产生物柴油也允许生产粕(副产物C),它可以替代其他作物(作物D)用于动物饲养的其他产品。这种替代减少了作物D的种植表面,因此缓解了iLUC (Bauenet al。2010).

我们强调在全球范围内解决LUC问题的重要性,特别是对iLUC而言,以便考虑到生物燃料生产的总体后果(迪卢西亚)et al。2012;莱因哈德和Zah,2009;范表et al。2011).

欧洲和美国等主要出口国的土地压力和作物流离失所的增加改变了这些作物的产品的市场平衡,从而影响了他们的价格(De Cara,et al。2012).这对农民在世界范围内分配土地的决定产生了影响。

换句话说,只要作物被置换,置换的影响就会渗透到整个全球农业系统,直到达到一个新的平衡(Delucchi,2011;莱因哈德和Zah,2009).

此外,这些新的均衡可能会促进几种产品之间的替代(例如棕榈油可替代菜籽油用于生物柴油生产)。这使得土地利用/土地覆盖变化机制日益复杂,其监测困难到无法估计其环境影响的程度(Overmars)et al。2011).此外,应该提到Lucs也由诸如生物物理,人口统计和经济力量等其他几个因素驱动。因此,试图将LUC归因于单个因素或仅由于生物燃料生产而孤立的LUC揭示了严重的问题(De Caraet al。2012;Gnansounouet al。2009).

在欧洲层面上,温室气体排放量dLUC可能评估准则的基础上,由政府间气候变化专门委员会(IPCC),提出缺省排放因子(一级),但也建议使用特定国家的验证数据(Tier 2或3)无论(Van Stappen可用et al。2011).不幸的是,上述机制的复杂性导致了一个事实,即目前在iLUC的一种估算温室气体的方法上没有共识(Gawel和Ludwig,2011;Plevinet al。2010),尽管人们普遍意识到忽视或高估/低估iLUC的影响会导致错误的决定和生物燃料的低效使用。

2.3土地利用变化估算

随着人们意识到其在生物燃料的环境平衡中的重要性,目前正在广泛调查和评估LUC效应,并使用不同的方法,将在下一节进行综述。

2.3.1监控:使用历史数据进行统计分析

可以从统计的角度收集和分析来自不同来源的历史数据,以确定给定国家的生物燃料产量与土地使用和土地使用变化之间的可能关系。如果某一国家的生物燃料生产确实引发了其他地方的土地转换,那么利用土地利用变化效应的证据应该可以从全球土地使用的过去数据中找到(Kim和Dale,2011;Overmarset al。2011).一些研究试图从历史数据中寻找LUC的证据。In Numeri (2012)代表法国环境和能源管理署(ADEME)确定法国生物燃料生产对法国和国际市场(进口、出口、价格等)以及对LUC的影响。它的结论是,法国的luc相对有限,但它导致关于欧盟以外国家的luc的结果不确定。同时代表ADEME、Chakir和Vermont (2013)分析了法国近二十年来能源作物和粮食作物发展所产生的土地利用和dLUC的演变,该研究基于每年土地利用调查的数据。2004)和特鲁蒂·卢卡斯(2010).这项研究表明,直到2004年,能源和粮食作物面积的增加仅限于农业用地,而从2006年开始,这些表面的扩大也影响到永久草地。

Kim和Dale (2011)通过统计分析来检测可能是由美国生物燃料生产引起的ILUC的证据。由于生物燃料发育,这种分析似乎不足以检测ilc。相比之下,过高,et al。2011)采用了同样的方法,并提出了一系列假设,得出的结论是,iLUC的排放可以将生物燃料的温室气体平衡从净减排转变为相对于化石燃料的净排放过剩。

这些回顾性和前后分析对于说明LUC机制的复杂性是有用的,但通常不会允许由于生物燃料开发的SUPIC统计分析(De Cara,el al。2012;迪露西娅et al。2012;Overmarset al。2011).假设(例如在可能发生iluc的情况下,必须进行以获得一些不确定的结论。

2.3.2专家意见

如上所述,历史数据的统计分析不足以分离和量化生物燃料生产对土地利用变化的影响。对机制的理解和专家意见的协商对于确定LUC(特别是iLUC)和预测其规模仍然至关重要。这种方法,也称为“因果描述”,以其假设的透明度而闻名,通常基于直觉的因果关系,并简化了市场机制(Bauen)et al。2010;弗里奇et al。2010;纳塞尔et al。2011).

这种方法常用于结果性LCA。例如,Reinhard和Zah (2011)根据专家意见做出了一些假设,先验地定义了被生物燃料原料取代的作物,以及为抵消瑞士用于生产生物柴油的菜籽油产量下降而进口的产品的原产地。

2.3.3经济均衡模型

在实践中,由于还有可能导致土地利用交易所的其他活动,因此不可能将生物燃料开发对土地利用变化的影响变为历史数据或专家的影响。此外,这些方法简化了市场机制,使得LUC(特别是ILUC)的预测可能不够准确。实际上,建模似乎是测量直接和间接LUC(Edwards,et al。).基于模型的定量评估一直是政策制定者青睐的方法,尽管他们总是抱怨与LCA相比缺乏透明度。如今,普遍存在的共识是使用经济方法来解决迪卢西亚问题et al。2012).这种方法包括使用经济均衡模型,这是一种复杂的优化模型,建立在当所研究的经济中需求等于供给时,完全市场达到均衡的假设基础上。供需对价格变化的响应是估算土地利用/土地覆盖面积的基础。如果这些模型包括一个土地使用模块和世界各区域之间的某种程度的空间差异,就有可能精确地确定生物燃料的额外需求对全球范围的土地使用的后果。在这里,我们将均衡模型分为两种类型:部分均衡模型和一般均衡模型。

2.3.3.1部分均衡模型

部分均衡模型针对特定的经济部门。代表农业的人描述了商品供应(产量、分配给不同文化的区域、进口)和需求(人/动物需求、非粮食需求和出口)的不同部分。他们估计每种作物的土地需求,并允许它们通过交叉价格弹性竞争土地。他们随后计算价格,以平衡所代表的所有市场的供应和需求,以及它们在给定时间范围内随时间的演变(纳萨尔)et al。2011).

主要的部分均衡模型有FAPRI、FASOM、CAPRI、IMPACT、GLOBIOM、AGLINK-COSIMO和MIST。

2.3.3.2一般均衡模型

一般均衡模型适用于所有经济部门,并被开发用来描述国际贸易。在这个模型中,不同市场之间的相互作用被认为是内生的。通过固定弹性的转换,可以假设土地相对容易地从一种用途转变为另一种用途。这些模型还包括产量对价格的反应,并区分新土地和已耕种土地的产量。因此,农民将选择通过调整生产要素使用水平(劳动力、施肥等)来增加业务,还是扩大其他土地以满足生物燃料的发展需求。

主要的一般均衡模型是GTAP,leitap和Mirage(De Caraet al。2012).

在这里,应该强调将地理参考信息纳入经济模型的必要性,特别是在土地覆盖和土地可用性方面。当然,空间分辨率越高,利用LUC对温室气体的估计就越准确。为了提供关于产量和温室气体排放的必要信息,还必须结合使用生物物理模型和经济模型。

3 LUC效应的可用估计

3.1主要结果

3.1.1法语水平(由ADEME委托进行的研究)

通过对各种情景的敏感性分析,法国消耗的生物燃料(ADEME,2010)强调了它们的温室气体平衡对LUC假说的巨大敏感性。数字3.通过对大豆生物柴油温室气体平衡的敏感性分析,揭示了不同LUC假设下的温室气体排放变化范围。黄条代表汽油的温室气体排放,红条代表考虑的大豆生物柴油路径的温室气体排放,蓝条代表不同LUC情景下的温室气体排放。

缩略图 图3

大豆生物柴油(ADEME,2010).

为了增进对这一主题的了解,ADEME决定与法国理性农业研究所(INRA)合作,就温室气体平衡评估中土地利用/土地覆盖变化的核算方式提供额外分析。本节的重点是这种合作所产生的不同研究,并与公共机构、技术和科学专家以及非政府组织的代表分享。这一伙伴关系的第一步是在2010年底启动了一项由INRA进行的国际文献综述,并回顾分析了自20世纪90年代以来法国生物燃料发展政策的影响。这种双重的方法使我们能够从不同的角度来研究这个问题:

  • 以前瞻性的方式,在可变的地理尺度上,通过国际文献综述,提出了各种假设,特别是关于LUC类型、动员原料、生物燃料类型;

  • 在回顾中,聚焦于法国层面,以确定的生物燃料路径和LUC类型,考察国家生物燃料政策对给定时期的影响。

回顾性分析的目的,范围,方法和主要结果和结果描述如下。在第3.1.2.3节中给出了国际文献综述中出现的一般趋势,而在第3.1.2.1节和3.1.2.2节中特别关注了一组被认为特别能代表当前文献的关键研究。在这些研究中,针对这一特殊问题,只给出了与生物柴油途径有关的全球LUC因子或温室气体平衡的评估。

基于上述法国(ADEME) LUC情景敏感性分析结果,2010),研究1993年至2009年期间法国生物燃料消费的发展是否会对法国和全球农业原材料、加工产品和副产品以及LUC(直接或间接)市场产生影响似乎很有趣。这项调查是通过结合互补的方法进行的,在1

  • (一世)

    数据收集,统计分析,以识别数据系列之间的相关性,评估原料生产所需的区域(在Numeri中,2012);

  • (2)

    分析法国的土地覆盖和土地利用变化(特鲁蒂和特鲁蒂-卢卡斯),评估与生物燃料消费发展相关的温室气体排放:评估法国(查基尔和佛蒙特州)的直接LUC,2013);

  • (3)

    在法国,欧洲和全球水平上的经济建模与部分均衡模型的作物:LUC和iLUC的调查。

第一项研究2012)主要证明了2006年至2009年间用于生物柴油生产的原材料(油或油籽)进口的增长。在法国,由此产生的土地利用面积似乎相对有限,基本上相当于1992年留出的土地的逆转。在世界其他地区,人们观察到截然不同的情况。然而,统计分析并不能得出关于温室气体排放的相关影响的结论,从而估计全球土地利用变化的因素。这证实了在缺乏建模以确定生物燃料在农田演变、作物管理和土地利用变化中的唯一责任的情况下,即使不是不可能,也是困难的。

第二项研究(查基尔和佛蒙特,2013)证实,农田面积的增加,致力于能源使用(油菜籽、向日葵、小麦和甜菜)在法国在1992年和2010年之间仍局限于现有的农业用地通过种植的土地储备品从1992年开始,并在较小程度上草原转换成耕地。对于冬季油菜籽,增加的作物面积是通过在现有耕地内重新分配获得的。向日葵地区的生长是以牺牲牲畜与作物的混合种植面积为代价的,草地向耕地的转化略高。对2007 - 2010年的时间片进行了dLUC因子的评估,假设种植油菜籽或向日葵的整个区域与用于能源原料的区域之间的dLUC结构相似。这导致以下范围:0.2至0.6 g eq. CO2/MJ油菜籽生物柴油和0.7至1.9 g eq。有限公司2/MJ向日葵生物柴油。

3.1.2在欧洲和全球层面

3.1.2.1经济研究

国际粮食政策研究所(IFPRI, Laborde,2011)采用了经济一般均衡模型Mirage-Biof。该报告旨在评估欧盟27个成员国基于各自国家可再生能源行动计划的2020年预测生物燃料消费模式的影响(表示为dLUC + iLUC因素)。只有第一代生物燃料被考虑。表格1列出了在两种情况下(没有贸易自由化和有贸易自由化)不同生物柴油途径获得的dLUC + iLUC因子。

表格1

直接和间接LUC因素(g eq. CO .2/MJ),计算了20年的不同生物柴油途径(来源:Laborde 2011)。

表2.

直接和间接LUC因素在g eq. CO .2/ MJ在几个生物柴油通路上计算了20年的时间。

欧盟联合研究中心(JRC)在2010年和2011年发表了几项LUC研究。马瑞利的作品,et al。(2011)基于IFPRI在相同原料、生产区域、生物燃料类型、生物燃料需求模式、原料和时间范围下的评估。与IFPRI研究的主要区别在于,某些作物被分类为一年生或多年生植物,某些土壤使用更新的排放因子(例如泥炭地)和更精细的可用于耕地增长的土地分类。爱德华的作品,et al。(2010)比较了不同的经济模型(FAPRI, GTAP, LEITAP),并考虑了不同的时间范围和生物燃料消费水平(Tab。2).

美国环境保护署(EPA)也在2009年(USEPA, 2009)和2010年(USEPA, 2010)发表了几项研究,重点研究了基于FASOM和FAPRI模型的不同时间尺度下美国生物燃料消费目标的影响(乙醇2012年、2017年和2022年,而大豆生物柴油仅2022年)。3.).

表3

直接和间接LUC因素在g eq. CO .2/MJ计算了大豆生物柴油20年的周期。

3.1.2.2 LCA研究

与Luc效应的经济研究相比,基于LCA方法的国际文献综述有较少的参考资料。我们仅在下面存在对不同生物柴油途径的分类Dluc和ILUC因子的研究。剥夺,et al。2011)研究了油菜籽生物柴油在欧盟实现2020年可再生能源占交通运输领域10%的目标时的情况。根据LUC类型(草地-耕地或森林-耕地),估算的直接和间接LUC因子分别为26 g eq. CO2/MJ或53.7 g eq. CO2/乔丹。

表格4汇编数项研究的结果,涉及欧洲某一特定国家的生物燃料政策,考虑不同生物柴油途径(油菜籽、大豆和棕榈)的不同LUC类型。

表4.

直接和间接LUC因素在g eq. CO .2/MJ对欧洲不同的路径和不同的国家政策方案进行了20年的年度分析。

3.1.2.3国际文献综述

最近的德卡拉研究,et al。2012)调查了与生物燃料发展相关的Luc和Iluc效果的国际文献,旨在评估其水平并分析其对生物燃料的温室气体余额的影响。它集中在生物柴油(甲酯)和生物乙醇途径上。485年在1996年至2011年间发布的参考文献,鉴定了70,在精确的选择后保留,提供239个直接LUC因子和561个直接和间接LUC因子。

从这项工作中得出的第一个结论是LUC问题仍然是最近的科学关注,当时法国生物燃料计划在当时启动和逻辑账户时仍然是未知的。

对总体直接和间接LUC因素的分析显示,根据原料、生物燃料类型,存在相当明显的差异(1)vs。第二代),原料供应区域,生物燃料需求区域,方法。

在上述561个总LUC因子评价中,有221个涉及生物柴油途径,主要基于菜籽油、大豆和棕榈油。为了更好地了解这些评估和潜在影响,这些数据被添加到法国生物燃料温室气体的生命周期排放归因(ADEME,2010)(选项卡。5).

表5.

几种生物柴油途径的温室气体平衡和LUC因子。

它可以从表中推断出来5中值显著影响生物柴油途径的温室气体平衡,甚至可能抵消它们的气候效益。因此,如果将相应的LCA数值的中值相加,植物油生物柴油似乎不符合RED的可持续性标准(随着时间的推移,与化石柴油相比,该标准规定了最低的温室气体减排阈值为35、50和60%)。

缩略图 图4

不同假设对d+i LUC因子的影响2/MJ计算超过20年)(德卡拉et al。2012).部分乙醇:在总生物燃料混合物中所检测的乙醇(以能量为基础)。CFC、CPC、CMLOC:这些参数分别表明,该模型或情景允许森林、草地、边际土地(包括草原、山地)转化为耕地,也可以反过来。PeatxBiod指出,该方案允许从泥炭地转化生物柴油,并考虑生产生物柴油。Rdt与作物产量有关,在此表明,由于生物燃料需求的增加,作物产量可能会发生变化。该模型考虑了需求对价格变化的反应。Copdt表明,共产物在研究中得到了考虑,并增加了LUC积分。AmLatS、SEAsieS、AmNordS、EuropeS分别描述了生物燃料的地理供应区域:拉丁美洲、东南亚、北美和欧洲。模型可以同时考虑几个领域。

3.2结果的可变性

几项研究(德卡拉et al。2012;Malca Freire,2011;Plevinet al。2010)专注于比较生物燃料的可用环境评估。他们的研究突出了对另一个评估结果的巨大变化。例如,与生物柴油链的排放生命周期有所不同,从15到170g CO之间变化2eq. /乔丹。直接和间接LUC因子的估计(例如年化温室气体排放除以生物燃料能源,表达于G CO2eq./MJ)是变异性的主要来源之一。然而,将评估的变化范围解释为不确定性的唯一反映是错误的(De Cara)et al。2012).表观变异部分部分地反映了方法的多样性(LCAvs。(经济模型),关于LUC类型和原始土地覆盖、生物燃料路径、原料类型和来源、授权级别以及不同工作中使用的市场机制的描述的情景定义和假设。使用相同方法的研究结果也存在显著差异。当处理LCA方法,不同的研究之间的差异是由于不同的选择方法(归因或间接),系统边界的选择(坦克或轮),功能部件的选择和副产品处理(分配或替换),而当使用经济模型时,结果取决于类型(一般vs。部分均衡)和模型的构建。

德·卡拉做了一个荟萃分析,et al。2012),特别是为了量化不同参数对评估整体直接加间接土地利用估算因子的影响。结果表明,影响结果的因素有:

  • 方法:LCA导致LUC因子值普遍低于经济模型;

  • 生物燃料途径:所有等于的东西,生物乙醇导致升高因子低于生物柴油,木质纤维素乙醇Luc因子似乎低于1代乙醇;

  • LUC类型:当情景允许高碳含量的土壤(如泥炭地或森林)在所有条件相同的情况下转换时,它预测的LUC因子显著更高;

  • 其他关于农业产量和粮食需求弹性的假设:在同等条件下,将产量响应和粮食需求变化作为价格的函数考虑在内的情景会导致LUC因子的估值较低(图1)。4).

3.3 Luc因子周围不确定性的来源

许多生物柴油的温室气体平衡研究都存在着农业阶段温室气体排放的巨大不确定性,尤其是N2O (ADEME,2010;鸟et al。2011;克鲁岑et al。2007).

LUC因素的评估,发表的研究显示输入数据的可靠性的重要性与原料和生物燃料的生产阶段,贸易监测、供应平衡(Numeri,2012)和敏感调整因素的模型校准,如假设显示的土地用于流离失所的作物生产(De Caraet al。2012).它们还表明,有必要改进对所有与生物燃料生产和贸易有关的国家的直接土地利用面积的监测,以及对现有工具的兴趣,如terutil - lucas调查(AGRESTE,2010).

结论和展望

在欧洲层面,生物燃料行业的发展,尤其是生物柴油,是一个敏感的公共政策问题。一方面,大规模部署第一代生物燃料是非常有希望的,因为它不仅可以在区域发展中发挥作用,还可以增强能源安全,为农民创造更多机会。另一方面,生物燃料的可持续性正在受到质疑,因为一些研究指出,生物能源需求增加所引发的直接和间接土地使用变化的影响可能会对环境造成不利影响。

生命周期评估是目前最被推荐用于协助环境问题决策的方法。在本研究中,我们强调需要选择相应的LCA,以便在评估生物燃料链时囊括直接和间接影响。

已经提出了几种方法来量化碳汇和评估其环境影响。然而,对于给定的方法仍然没有共识。事实上,间接LCA使用专家意见和历史数据的统计分析来估计LUC,经常受到批评,因为使用了简化的市场机制假设,而经济均衡模型,尽管它们提供了对这些机制最有力的估计,但由于它们的使用困难(非专业人士)和它们往往缺乏透明度而受到批评。因此,通过发展生物燃料来确保最佳的社会福利仍然相当困难。

为了对生物燃料的环境表现进行更有力的评估,必须:

  • 适当地评估和隔离由于生物燃料引起的土地利用变化。使用包括土地使用模块的经济均衡(是否是部分或普通的)模型,该模型具有精细的速度范围和在全球范围内运行,似乎是实现这一目标的最古典方法;

  • 提供更准确的温室气体排放(包括CO2和N2O)与生物燃料原料生产和LUC有关,通过使用适应当地条件的生态系统模型;

  • 将经济模型和LCA结合起来,以克服与追踪生物燃料对土地利用的影响相关的困难,正如其他LCA方法所观察到的。这将使我们能够更精确地估计与农业和土地利用变化有关的环境影响。在这里,我们强调这些工具可以相互补充。结果LCA中使用经济模型的结果可以提高iLUC估计的质量。另一方面,通过生命周期评估来完成经济模型将扩大用于评估生物燃料性能的环境指标的范围,包括当地影响,如富营养化、空气质量或毒性/生态毒性。

同时,也存在一些降低LUC因素的改进方法。提高农业生产力的措施可能确实会限制为满足与生物燃料和土地利用变化的间接影响有关的日益增长的需求所需要的扩大。提高作物产量(特别是在土地利用变化可对温室气体排放产生强烈影响的地区,如拉丁美洲或东南亚)和生物燃料的能源效率可以减少土地利用变化对土地的压力,从而减少与土地利用变化相关的间接影响。基因改良还可以提高产量并减少投入。

欧洲共同体还指出,能够使用残留物、废物或其他原料作为生物燃料生产的原材料的技术,也是减少LUC、避免作物取代和粮食竞争的途径之一。

最后,在最近的Lepage关于生物燃料的报告(Lepageet al。2013)根据运输的能源效率和其他可再生能源的提高,促进了2020年最终运输部门的最终消费中可再生能源的10%目标。


1

第一批研究已完成,可在ADEME网站(http://www2.ademe.fr/servlet/KBaseShow?sort=-1&cid=96&m=3&catid=23698).最后一个仍在运行,结果在最终验证阶段,将由ADEME在2013年第二季度在同一网站上公布。

参考

  • Acbaye AA,Wiedmann T,Feng K,等。使用杂种LCA和结构路径分析识别生物柴油供应链中的碳热点和量化温室气体强度的定量,环绕。科学。抛光工艺。45:2471-2478。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • Ademe。2010.分析De Cycle de VieAppliquées奥克斯BiocarbusersdedemièreGénirationConmancésen France。ÉtudeRéaliséeppeLeptede l'Ademe Par Bio是2010,1236(谷歌学者)
  • AGRESTE。2004.eNquêteTeruti - Série1992à2004.ServiceLaStatistique et de LaPêche德拉·迪拉姆(SSP)De LaPêche,de laThuryitéetde lahêche,de laThymitéetde laNaturalitéetde laThymitéetdylta。(谷歌学者)
  • AGRESTE。2010.Enquête terutil - lucas - Nouvelle série 2005 à 2010。统计和展望服务(SSP)在Ministère de l’agriculture, de l’alimentation, de la Pêche, de la Ruralité和de l 'Aménagement du Territoire。(谷歌学者)
  • Bauen A, Chudziak C, Vad K, Watson PA。2010.模拟与生物燃料间接土地使用影响相关的温室气体排放的因果描述性方法:最终报告E4tech,英国交通部2010。(谷歌学者)
  • Bird N, Cowie A, Cherubini F, Jungmeier G. 2011。利用生命周期评估方法估算生物能源的净温室气体排放,IEA生物能源战略报告,exo:2011:03。(谷歌学者)
  • 巴m . 2011。食物,饲料,燃料,木材还是碳汇?朝向可持续的土地使用系统-一个重要的生命周期方法,博士论文,环境战略中心;土木、化学与环境工程学部;工程和物理科学学院;萨里大学。(谷歌学者)
  • Chakir R,Vermont B.2013.Fruceémentaireàl'分析Rétrospectivededessfo椰子en France AvecL'Évolutionsdsmarresfrançaiset mondiaux et les eching d'phoweration des sols。ÉtudeRéaliséepplele compte de l'Ademe Par L'Inra,PP。1-69。(谷歌学者)
  • Crutzen PJ, Mosier AR, Winiwarter W. 2007。N2o通过代替化石燃料,从农业生物燃料生产中释放否定全球变暖减少,大气压。化学。理论物理。讨论。8: 11191 - 11205(CrossRef)(谷歌学者)
  • Curran马。2013.生命周期评估:方法及其在可持续性中的应用综述。咕咕叫。当今。化学。Eng。2: 1 - 5。(CrossRef)(谷歌学者)
  • De Cara S, Goussebaïle A, grateful R,et al。2012. Revue Critiquedesétudesévalanantl'Effet des改变d'phoweration des sols sur les Bilans Environnementaux des Biocarbes。ÉtudeRéaliséeppleocomet de l'Ademe Par L'Inra,PP。1-96。(谷歌学者)
  • 德卢基m . 2011。估算能源作物计划引起的土地使用变化对气候影响的概念框架。生物质和生物能源35:2337-2360。(CrossRef)(谷歌学者)
  • 欧盟生物燃料政策中间接土地利用变化的困境——科学不确定性背景下决策的实证研究。环绕。科学。政策。2012:9-19。(CrossRef)(谷歌学者)
  • 爱德华R,马利根D,马瑞利L. 2010。生物燃料需求增加导致的间接土地利用变化:不同原料边际生物燃料产量模型和结果的比较,JRC-IE, 2010。(谷歌学者)
  • Ekvall T, Tillman AM, Molander S. 2005。生命周期评估的规范伦理和方法。j .干净。刺激。13: 1225−1234。(CrossRef)(谷歌学者)
  • Ekvall T, Weidema boP。2004.结果生命周期库存分析中的系统边界和输入数据。Int。j . LCA3: 161−171。(CrossRef)(谷歌学者)
  • 欧盟委员会。2009.欧洲议会的指令2009/28 / EC和2009年23 00/2009年促进从可再生能源和修订使用能源以及随后废除2001/77 / EC和2003/30 / EC的使用。2009.可提供:http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=Oj:L:2009:140:0016:0062:en:PDF(谷歌学者)
  • 欧洲委员会,2010年。关于变化的委员会关系是指对土壤liés生物增碳剂和生物液体的影响。可以在:http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2010:0811:FIN:FR:PDF(谷歌学者)
  • Fargione J, Hill J, Tilman D, Polasky S, Hawthorne P. 2008。土地清理和生物燃料碳债务。科学319: 1235−1237。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • Farrel AE, Plevin RJ, Turner BT, Jones AD, O’hare M, Kammen DM. 2006。O’hare M, Kammen DM.乙醇有助于实现能源和环境目标。科学311: 506−508。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • Fritsches Ur,Sims R,Monti A. 2010.直接和间接的土地利用能源作物和综合性生产的竞争问题 - 概述。生物燃料Bioprod。生物。4: 692−704。(CrossRef)(谷歌学者)
  • Gawel E, Ludwig G. 2011。iLUC的困境:在管理能源作物时,如何应对间接的土地利用变化?土地使用政策28:846-856。(CrossRef)(谷歌学者)
  • Gnansounou E, Dauriat A, Villegas J, Panichelli, L. 2009。生物燃料生命周期评估:能源和温室气体平衡。Biores。抛光工艺。100: 4919−4930。(CrossRef)(谷歌学者)
  • Gnansounou E, Panichelli L, Dauriat A, Villegas JD。2008.生物燃料温室气体平衡中间接土地使用变化的核算。当前方法的回顾。瑞士洛桑:École polytechnique fédérale de洛桑,22页。(谷歌学者)
  • Hamelinck C, Koop K, Croezen H, Koper M, Kampman B, Bergsma G. 2008。技术规范:生物燃料温室气体计算器。荷兰乌得勒支:受SenterNovem委托的Ecofys & CE Delft, 109页。(谷歌学者)
  • 在数字中。2012.分析RétrospectiveDes互动DuDéveloppementsdesbeocarantsen France AvecL'ÉvolutionsdsMarchésFrançaiset Mondiaux(Productions Agricoles,ProduitsTransforméset Coproduits)et les改变d'phoweration des sols。ÉtudeRéaliséePleLe Compte de L'Ademe,PP。1-128。(谷歌学者)
  • ISO。2006 a。ISO规范14040:环境管理-生命周期评估-原则和框架。(谷歌学者)
  • ISO。2006B。ISO符号14044:环境管理 - 生命周期评估 - 要求和指导方针。(谷歌学者)
  • Kim S, Dale BE。2011.生物燃料的间接土地利用变化:测试预测和改进分析方法。生物质和生物能源35: 3235−3240。(CrossRef)(谷歌学者)
  • k øverpris J, Wenzel H, Nielsen PH. 2008。作物消耗引起的土地利用生命周期库存模型。第一部分:概念分析和方法建议。Int。J.生命周期评估。13:13-21。(谷歌学者)
  • Laborde D. 2011,评估欧洲生物燃料政策的土地使用变化后果。IFPRI。(谷歌学者)
  • Laurance WF。2007.转而种植玉米会促进亚马逊森林的砍伐。科学318: 1721。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • Lechon Y,Cabal H,SáezR.111。生命周期温室气体排放采用欧盟指令在西班牙生物燃料的影响。原材料进口和土地利用变化的影响。生物质和生物能源35: 2374−2384。(CrossRef)(谷歌学者)
  • 理c . 2013。项目de融洽苏尔la命题de指令du最高法院纽约等杜modifiant la委员会指令98/70 / CE concernant la质量de l 'essence et des增碳剂柴油等modifiant la指令2009/28 / CE相对la促销de l 'utilisation de l 'energie produite从德源renouvelables (COM (2012) 0595 - C70337/2012 -2012/0288(COD)),环境委员会,santé publique和sécurité alimentaire。(谷歌学者)
  • Malça J, Freire F. 2011。欧洲生物柴油的生命周期研究:解决结果和建模问题的可变性的综述。更新。Sust。Energ。牧师。15: 338−351。(CrossRef)(谷歌学者)
  • Marelli L, Ramos F, Hiederer R, Koeble E. 2011。全球土地利用变化情景的温室气体排放估算,JRC技术说明,JRC- ie。(谷歌学者)
  • Mellilo JM, Reilly JM, Kicklighter DW等。2009。生物燃料的间接排放:有多重要?科学326: 1397−1399。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • 生物燃料与土地利用变化:寻找最佳模式。接口的焦点1: 224−232。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • Overmars KP, Stehfest E, Ros JPM, Prins AG。2011.与欧盟生物燃料消费相关的间接土地使用变化排放:基于历史数据的分析。环绕。科学。政策。14: 248−257。(CrossRef)(谷歌学者)
  • Plevin RJ, O 'Hare M, Jones AD, Torn MS, Gibbs HK。2010.生物燃料的间接土地使用变化所产生的温室气体排放尚不确定,但可能比先前估计的要大得多。环绕。科学。抛光工艺。44:8015-8021。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • Reinhard J, Zah R. 2011。在瑞士增加油菜甲基酯(RME)生产对环境影响的相应生命周期评估。生物质和生物能源35: 2361−2373。(CrossRef)(谷歌学者)
  • Reinhard J, Zah R. 2009。瑞士生物柴油消费增加对全球环境的影响:相应的生命周期评估。j .干净。刺激。17: S46-S56。(CrossRef)(谷歌学者)
  • Searchinger T, Heimlich R, Houghton RA等。2008。利用美国耕地生产生物燃料会由于土地使用变化而排放温室气体。科学319: 1238−1240。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • Searchinger T, Hamburg SP, Melillo J,等。2009。修正一个关键的气候核算错误。科学326:527-528。(CrossRef)(PubMed)(谷歌学者)
  • 美国环境保护署,2009。法规草案影响分析:可再生燃料标准的变化。(谷歌学者)
  • 美国环境保护署。2010年可再生燃料标准计划(RFS2)监管影响分析。(谷歌学者)
  • van Stappen F,Brose I,Schenkel Y. 2011.直接和间接的土地利用欧洲可持续发展举措中的问题:最先进的,开放的问题和未来发展。生物质和生物能源35: 4824−4834。(CrossRef)(谷歌学者)
  • 王m . 2005。燃料乙醇的最新能源和温室气体排放结果。交通研究中心,阿贡国家实验室。可以在:http://www.transportation.anl.gov/pdfs/ta/375.pdf.(谷歌学者)
  • 王敏,霍和,阿罗拉。2011。在美国环境下,生物燃料生命周期分析中处理副产品的方法和结果。Energ。政策39: 5726 - 5736。(CrossRef)(谷歌学者)

引用本文如下:Wassim Ben Aoun, Benoît Gabrielle, Bruno Gagnepain。土地利用变化对生物燃料的环境平衡的重要性。2013年10月,20(5)d505。

所有的表

表格1

直接和间接LUC因素(g eq. CO .2/MJ),计算了20年的不同生物柴油途径(来源:Laborde 2011)。

表2.

直接和间接LUC因素在g eq. CO .2/ MJ在几个生物柴油通路上计算了20年的时间。

表3

直接和间接LUC因素在g eq. CO .2/MJ计算了大豆生物柴油20年的周期。

表4.

直接和间接LUC因素在g eq. CO .2/MJ对欧洲不同的路径和不同的国家政策方案进行了20年的年度分析。

表5.

几种生物柴油途径的温室气体平衡和LUC因子。

所有的数据

缩略图 图1

化石燃料vs。生物燃料生命周期(王,2005).

在文本中
缩略图 图2

生物燃料生产增加的后果(改编自Bauenet al。2010).

在文本中
缩略图 图3

大豆生物柴油(ADEME,2010).

在文本中
缩略图 图4

不同假设对d+i LUC因子的影响2/MJ计算超过20年)(德卡拉et al。2012).部分乙醇:在总生物燃料混合物中所检测的乙醇(以能量为基础)。CFC、CPC、CMLOC:这些参数分别表明,该模型或情景允许森林、草地、边际土地(包括草原、山地)转化为耕地,也可以反过来。PeatxBiod指出,该方案允许从泥炭地转化生物柴油,并考虑生产生物柴油。Rdt与作物产量有关,在此表明,由于生物燃料需求的增加,作物产量可能会发生变化。该模型考虑了需求对价格变化的反应。Copdt表明,共产物在研究中得到了考虑,并增加了LUC积分。AmLatS、SEAsieS、AmNordS、EuropeS分别描述了生物燃料的地理供应区域:拉丁美洲、东南亚、北美和欧洲。模型可以同时考虑几个领域。

在文本中

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