APPLICATION AND ENHANCEMENT OF LIFE CYCLE ASSESSMENT AND WATER FOOTPRINT APPROACHES TO AGRICULTURAL MACHINERY AND CULTIVATION

The environmental sustainability of agricultural productions has gained wide interest worldwide. For the scientific community, understanding the behaviour of agricultural production systems on the environmental impact perspective with a holistic view and quantifying the environmental benefits arising from the selection of a sequence of operations or another, permits to identify and suggest the introduction of beneficial improvements for society and future generations. This PhD Thesis was aimed to study how to make adequately reliable the inventories in view of performing environmental sustainability assessments about agricultural machinery production systems. For these, local pedo-climatic and work-specific characteristics affect considerably both the completion of inventories and the outcomes of Life Cycle Assessment (LCA) studies. In detail, in this Thesis are quantified with LCA the environmental impacts of agricultural field operations for seedbed preparation (i.e. primary and secondary soil tillage) and for organic fertilisers spreading techniques. This has been done by studying the use of different machinery in different working conditions and, consequently, highlighting how different environmental outcomes can be obtained when average inventory data are used uncritically. This makes policy makers and stakeholders aware of the importance of avoiding such simplifications and general information. The alternative operations that were studied, representative of the Italian Po Valley, were analysed with the tool ENVIAM (ENVironmental Inventory of Agricultural Machinery operations). ENVIAM was developed to quantify inventory data for agricultural field operations, considering the mechanical variability of machinery (i.e. of tractors and implements), the coupling choices between tractor and implement, the organisation of working time and the local pedo-climatic variables. The related environmental impact results showed not negligible differences. Accordingly, the choice of machinery greatly influences the environmental sustainability of agricultural productions, mainly in terms of fuel consumption, lubricating oil and materials consumption as well as of emissions of engine exhaust gases and of nutrients to air, soil and water. Among them, the focus was paid to fuel and engine exhaust gases. For deepening knowledge and improving the reliability of the inventory calculation tool, field tests on several field operations were carried out using a tractor equipped with GPS, CAN-bus, Dewesoft® data logger and Testo® emissions analyser. This allowed collecting data during field operations and processing them within the identified work states (i.e. effective work, turns at the headlands, stops and transport). In addition, in the PhD Thesis an analysis of the Water Footprint (WF) indicator was carried out, because water resource is crucial for agricultural productions and environmental sustainability issues. By reviewing the literature, methodological criticisms emerged about the Water Footprint Network approach, mostly in relation to the quantification of WFblue and WFgrey. Therefore, some improvements have been suggested, among which the introduction of the Pollution Water Indicator (PWI). It was proposed to qualitatively evaluate WFgrey with the support of LCA’s impact categories that relate to the impact on water resources. The results got from the analysis of agricultural machinery operations and inventory data completion permitted to identify the alternatives for machinery that have a more restrained environmental impact respect to others. Moreover, the work conditions that should be adopted when working with the tractor used during the field trials were identified, which also allowed having reliable data for quantifying the environmental impact of the analysed field operations. Finally, regarding the WF study, the results that were obtained from the use of PWI permitted to assess water pollution of agricultural productions without omitting important pollutant sources. In conclusion, the outcomes of this PhD Thesis can be adopted to have a methodology for analysing local production systems that allows assessing local variability and achieving greater reliability in the results and, moreover, to help policy makers introduce policies and incentive systems appropriate to support the environmental sustainability of agri-food systems.

La sostenibilità ambientale delle produzioni agricole ha riscosso ampio interesse in tutto il mondo. Per la comunità scientifica, comprendere i sistemi produttivi agricoli nell’ottica dell’impatto ambientale, che consente di realizzare analisi con una prospettiva olistica, e quantificare i benefici ambientali derivanti dalla selezione di una serie di operazioni o un'altra, comporta la possibilità di identificare e suggerire l'introduzione di miglioramenti vantaggiosi per la società e le generazioni future. Questa Tesi di Dottorato è stata finalizzata a studiare come rendere adeguatamente affidabili gli inventari per le valutazioni di sostenibilità ambientale relativi ai sistemi produttivi agricoli in cui si utilizzano macchine agricole per le operazioni di campo. Per esse, le caratteristiche locali pedo-climatiche e organizzativo-produttive influenzano considerevolmente i dati di inventario e, di conseguenza, i risultati degli studi di sostenibilità ambientale, qui realizzati secondo la metodologia del Life Cycle Assessment (LCA). Nel dettaglio, utilizzando l’LCA, nella Tesi sono stati quantificati gli impatti ambientali delle operazioni agricole di campo per la preparazione del letto di semina (lavorazione del terreno primaria e secondaria) e per la distribuzione di fertilizzanti organici; ciò è stato fatto studiando l'uso di diverse macchine operatrici in diverse condizioni di lavoro. Di conseguenza, si è evidenziato quanto possono essere diversi i risultati di impatto ambientale relativi alla medesima operazione, ma ottenuti utilizzando dati di inventario riguardanti condizioni di lavoro “medie” che vengono adottati acriticamente. Ciò è necessario per rendere consapevoli i decisori politici e tutte le parti interessate dell'importanza di evitare semplificazioni eccessive e informazioni generiche. Le diverse operazioni che sono state studiate, rappresentative per il contesto produttivo della Pianura Padana, sono state analizzate con ENVIAM (ENVironmental Inventory of Agricultural Machinery operations). ENVIAM è un foglio di calcolo sviluppato per quantificare i dati di inventario delle operazioni agricole considerando le variabili di tipo meccanico di trattori e macchine operatrici, le scelte sulla tipologia di accoppiamento tra gli stessi, la ripartizione dei tempi di lavoro e le variabili pedo-climatiche locali. I risultati ottenuti dalla relativa valutazione di impatto ambientale hanno mostrato delle differenze non trascurabili. Pertanto, risulta evidente come la scelta delle macchine (trattori e macchine operatrici) influenzi profondamente la sostenibilità ambientale delle produzioni agricole, principalmente in termini di consumo di combustibile, olio lubrificante e materiali, nonché delle emissioni dei gas di scarico del motore e delle sostanze nutritive rilasciate in aria, suolo e acqua. Tra questi, l'attenzione è stata rivolta ai combustibili e ai gas di scarico del motore e, per approfondire la conoscenza sul sistema e migliorare l’affidabilità dello strumento di calcolo di inventario, sono state eseguite delle prove su molteplici operazioni di campo utilizzando un trattore equipaggiato con GPS, CAN-bus, software di registrazione dei dati Dewesoft® e analizzatore di emissioni Testo®. Ciò ha consentito di raccogliere dati durante le operazioni in campo ed elaborarli per ciascuno degli stati di lavoro identificati (lavoro effettivo, svolte in capezzagna, tempi di stop e trasporto). Inoltre, nella Tesi di Dottorato è stata eseguita un'analisi sull'indicatore Water Footprint (WF) poiché la risorsa idrica è fondamentale per le produzioni agricole e per le problematiche di sostenibilità ambientale. Analizzando la letteratura sono emerse delle critiche metodologiche sull'approccio di calcolo adottato per il WF, principalmente in relazione alla quantificazione di WFblue e WFgrey. Pertanto, sono stati suggeriti alcuni miglioramenti, tra cui l’introduzione del Pollution Water Indicator (PWI) che permette di valutare qualitativamente il WFgrey con il supporto delle categorie di impatto caratteristiche dell’LCA che si riferiscono all’impatto sulla risorsa idrica. I risultati ottenuti dall'analisi delle operazioni di campo e dalla valutazione sui dati per la compilazione degli inventari hanno permesso di identificare le combinazioni alternative di trattori e macchine operatrici che hanno un impatto ambientale più contenuto rispetto ad altri. Inoltre, sono state identificate le condizioni di lavoro che dovrebbero essere adottate positivamente quando si lavora con il trattore utilizzato durante le prove di campo e le misure in campo hanno anche permesso di avere dati affidabili per quantificare l'impatto ambientale delle operazioni analizzate. Infine, per quanto riguarda lo studio del WF, i risultati ottenuti dall'introduzione del PWI hanno permesso di valutare l'inquinamento della risorsa idrica nelle produzioni agricole senza omettere importanti inquinanti. In conclusione, i risultati di questa Tesi di Dottorato possono essere adottati per avere una metodologia di analisi dei sistemi produttivi che consenta di valutare la variabilità locale e di raggiungere una maggiore affidabilità nei risultati e, inoltre, per aiutare i decisori politici a introdurre politiche e sistemi di incentivazione adeguati a supportare la sostenibilità ambientale dei sistemi agro-alimentari.