Global bilanziert

Eine verbessere Berechnungsmethode soll es Firmen ermöglichen, die Auswirkungen auf die Natur bei der Entwicklung von neuen Produkten oder der Beschaffung von Ressourcen genauer abschätzen zu können.

Viele Firmen sind heutzutage global agierende Konzerne, die auf verschiedenen Kontinenten Produktionsstandorte haben. Entscheidungen, beispielsweise zur Erhöhung der Produktionsrate von Gütern oder zur Herstellung neuer Produkte haben daher nicht nur Einfluss auf die Wirtschaft eines möglicherweise weit vom Hauptsitz des Konzerns entfernten Landes, sondern betreffen in besonderem Maß die Umwelt der jeweiligen Regionen und können auch globale Auswirkungen haben.

Um diese Auswirkungen abzuschätzen, wird eine Ökobilanz erstellt, das sogenannte „Life Cycle Assessment“ (LCA). Diese Modellberechnung soll aufzeigen, inwieweit die Umwelt durch neue Produktionsvorgänge negativ beeinflusst wird und wie eine nachhaltigere Produktion ermöglicht werden kann. Dazu fließen die wichtigsten Bereiche wie Biodiversität, Wasserverbrauch oder Einfluss auf das Klima in die Berechnungen ein und zeigen auf, wo und wie stark die geplanten Erweiterungen die Umwelt schädigen können.

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Gut gemeint, aber nicht richtig gekonnt

Allerdings hat das bisher verwendete LCA einige Nachteile: So wird zum Beispiel im Bereich der Landnutzungsänderungen die durchschnittliche Vegetation eines Landes als Berechnungsgrundlage genommen, ohne genauer mit einzubeziehen, welche Vegetation (Wald, Grasländer, etc.) in der betroffenen Region vorherrscht. Auch werden Habitatzerschneidungen oder die Nähe zu Wasserläufen nicht berücksichtigt, so dass die Ergebnisse die Realität und den zu erwartenden Eingriff in die Natur nur unzureichend abbilden. Entscheidungen, die aufgrund dieser Berechnungen getroffen werden, haben zwar das Ziel der Nachhaltigkeit, die tatsächlichen Auswirkungen sind aber für Umwelt - durch die nicht realitätsnah ermittelten Daten - oftmals weitaus gravierender als berechnet.

Verbesserte Datengrundlage

Um diesen Missstand zu beheben, hat es sich ein Forschungsteam aus den USA zur Aufgabe gemacht, ein verbessertes Berechnungsmodell zu entwickeln. So sollen Firmen bei wichtigen Entscheidungen einen genaueren Überblick über die Auswirkungen auf die Natur erhalten. Dazu entwickelte das Team eine verbesserte Version des LCA, das sogenannte „Land-Use Change Improved LCA“ (LUCI-LCA). Im Gegensatz zum Standard LCA hat es eine deutlich feinere räumliche Auflösung und kann daher genauer aufzeigen, in welchen Landschaftstypen die Eingriffe erfolgen sollen und somit auch genauer den Einfluss beispielsweise auf den Wasserhaushalt, die Freisetzung von Treibhausgasen und die Artenvielfalt ermöglichen.

Um die Arbeitsweise des LUCI-LCA-Modells zu testen, berechnete das Forschungsteam die ökologischen Auswirkungen eines intensivierten Anbaus von Zuckerrohr in Mato Grosso/Brasilien und von Mais im US-Bundesstaat Iowa. Beide Pflanzen dienen als Ausgangsstoffe für die Produktion von Bio-Polyethylen. Berechnet wurden die Auswirkungen jeweils über das Standard-LCA und über das neue LUCI-LCA. Den Forschern ging es bei ihrem Modellversuch nicht so sehr darum zu untersuchen, welcher Standort der nachhaltigere für einen intensivieren Anbau wäre, sondern sie wollten feststellen, inwieweit Fehleinschätzungen passieren können, wenn das genutzte Modell auf ungenaue Datengrundlagen zurückgreifen muss.

Bessere räumliche Auflösung bringt genauere Ergebnisse

Die beiden Berechnungsmethoden zeigten zum Teil gegensätzliche Ergebnisse. So favorisierte das Standard-LCA in punkto Klimabeeinflussung den Maisanbau in Iowa, da hier nach seinen Berechnungen weniger Treibhausgase freigesetzt würden als beim Anbau von Zuckerrohr in Mato Grosso. Das LUCI-LCA zeigte das genaue Gegenteil: Ein Anbau von Mais in Iowa hätte eine deutlich höhere Freisetzung von CO₂ zur Folge.

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Der Grund für diese gegensätzlichen Aussagen lag an der räumlichen Auflösung: Das Standard-LCA nimmt für ganz Brasilien an, dass es größtenteils mit tropischem Regenwald bedeckt ist. Eine Vergrößerung der Anbaufläche hätte demzufolge eine Rodung von Regenwald und damit einen starken Anstieg der Treibhausgasfreisetzung zur Folge.

Für den Mais berechnete es einen geringeren Anstieg der Treibhausgasfreisetzung, da es hier von größeren Flächen mit Grasland ausgeht. Das neue LUCI-LCA ermittelte durch seine bessere räumliche Auflösung hingegen, dass der größte Teil der Anbaufläche in Mato Grosso im Bereich der Savanne stattfinden würde und nur zu einem geringen Teil im Bereich des Regenwaldes, wodurch die Treibhausgasfreisetzung deutlich geringer ausfallen würde. Ganz im Gegensatz zu Iowa: In den Bundesstaat mit bereits sehr intensiver Landwirtschaft müsste tatsächlich mehr Wald gerodet werden, um neue Anbauflächen für den Mais zu erhalten.

Ähnliche Tendenzen zeigten die Berechnungen des Wasserverbrauchs: Während die alte Berechnungsmethode einen höheren Wasserverbrauch in Iowa im Vergleich zu Mato Grosso ergab, berechnete die verfeinerte Berechnungsmethode einen um 900 Prozent erhöhten Wasserverbrauch in Mato Grosso im Vergleich zu Iowa.

Weitreichende Entscheidungen an der Nahtstelle zwischen Wirtschaft und Umwelt

Mit ihrem neuen Modell konnte das Forschungsteam zeigen, wie wichtig korrekte Datengrundlagen sind, um die Auswirkungen auf die Umwelt exakt modellieren zu können. Um sowohl die Wirtschaft zu fördern als auch die Umwelt zu schützen, müssen bei weitreichenden Entscheidungen unbedingt belastbare Datengrundlagen zur Verfügung stehen.

Das Forschungsteam hofft daher, dass dieser detailliertere Ansatz in Zukunft von möglichst vielen Firmen zur Entscheidungsfindung genutzt wird, da er ein besseres Abbild der tatsächlichen Auswirkungen von Produktionssteigerungen auf die Umwelt zeigen kann. So sollte es in Zukunft leichter sein, die Nachhaltigkeit der Produktion von Gütern abzuschätzen und so neben dem Schutz der Umwelt auch Kosten und Risiken für die Firmen zu minimieren. Dann kann die erwünschte Nachhaltigkeit auch wirklich praktiziert werden.