1. Einleitung
Umrahmt von Labels und Standards, die manchmal staatlich und manchmal privat sein können, wie der VCS (Verified Carbon Standard) von Verra, öffnet sich der freiwillige Kohlenstoffmarkt für landwirtschaftliche Betriebe.
Private Unternehmen können bei der Entwicklung von Projekten verschiedene Methoden anwenden. Einer der wichtigsten Ansätze, insbesondere für landwirtschaftliche Projekte, ist die VM0042 (Methodik zur Verbesserung des Managements von Agrarland). Diese Methodik dient als greifbare Illustration und beschreibt die Buchungsregeln und eine Reihe von Prinzipien (Leckage, Permanenz, Additionalität usw.), um echte und signifikante Reduktionen in tCO2e zu erzielen (im Verra-Kontext gemeinhin als Kohlenstoffgutschriften oder VCUs bezeichnet).
Obwohl d-MRV*-Tools(auch MMRV oder einfach MRV), die in diesem Artikel eine umfassende Softwareplattform bezeichnen, für diese Methoden nicht obligatorisch sind (im Gegensatz z. B. zur Methode Label Bas Carbone Grandes Cultures in Frankreich), bieten sie einen echten Mehrwert. In diesem Artikel soll ihre Bedeutung für die Projektentwicklung am Beispiel der VM0042 des VCS-Standards erkundet werden.
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2. VM0042 auf einen Blick
VM0042 ist die derzeit am meisten beachtete internationale Methode mit der größten Anzahl an Projekten und wahrscheinlich eine ausgezeichnete Option für die Entwicklung von Projekten zur regenerativen Landwirtschaft.
Diese Methode beschreibt den Prozess der Quantifizierung der Reduzierung von Treibhausgasemissionen (THG) und der Entnahme von organischem Kohlenstoff aus dem Boden (SOC), die sich aus Praktiken der verbesserten landwirtschaftlichen Bodenbewirtschaftung wie reduzierte Bodenbearbeitung und Zwischenfrüchte ergeben, im Vergleich zu einem historischen Referenzzeitraum von drei Jahren.
Anwendbar auf landwirtschaftliche Ackerflächen (Produktion von Feldfrüchten) und Weideflächen (Weideflächen für Vieh), erfordert VM0042 ein umfangreiches Datenmanagement über verschiedene Dimensionen hinweg:
- Definition der Projektgebiete und der zugehörigen Schichtung
- Quantifizierung von THG-Emissionen und SOC-Veränderungen in einem historischen Zeitraum von drei Jahren (Referenzszenario)
- Simulation und Schätzung der THG-Emissionsreduktionen und SOC-Veränderungen in den Folgejahren, basierend auf der Umsetzung von Hebeln für ein verbessertes Management von Agrarland (Projektszenario)
- Bewertung von Lecks, Co-Benefits und anderen Qualitätskriterien
3. Vereinfachung und Automatisierung der Datenerhebung
Wenn Sie diesen Artikel lesen, ist es gut möglich, dass Sie mit dieser Methodik bereits vertraut sind oder vielleicht sogar aktiv als Projektentwickler daran beteiligt sind.
Einer der ersten Schritte in der Projektentwicklung besteht darin, das Projektgebiet zu definieren, insbesondere in der Landwirtschaft, wo dies bedeutet, die Grenzen der betroffenen Felder festzulegen. Hier kommt d-MRV ins Spiel, indem es den Prozess rationalisiert, indem es die Erstellung dieser Feldgrenzen automatisiert. Häufig sind diese Grenzen bereits in den Farm Management Information Systems (FMIS) des Landwirts kartografiert und können mithilfe von APIs nahtlos integriert werden. In Europa müssen Landwirte ihre Felder auch für Subventionen im Rahmen der Gemeinsamen Agrarpolitik (GAP) anmelden, was den Prozess weiter vereinfacht, da ein einfacher Dateiimport den gesamten landwirtschaftlichen Betrieb und seine zugehörigen Felder ausfüllen kann.
Sobald die Felder abgegrenzt sind, besteht die nächste Aufgabe darin, Informationen über die Produktion von Feldfrüchten zu sammeln. In Frankreich beispielsweise bietet das Registre Parcellaire Graphique (RPG) einen öffentlichen Zugang zu Daten über Nutzpflanzen, sodass d-MRV die Fruchtfolgen verfolgen und einen transparenten Beitrag zum Modell der Veränderung des SOC-Bestands leisten kann. Darüber hinaus können Aktivitäten wie Düngung und Schädlingsbekämpfung, die üblicherweise zu Compliance-Zwecken in den FMIS festgehalten werden, automatisch erfasst werden, was den Prozess weiter vereinfacht.
Darüber hinaus dienen die Landmaschinen selbst als wahre Goldgrube an Daten für diese Projekte. Die Aufzeichnungen der Maschinen bieten unschätzbare Informationen über die Praktiken, indem sie detailliert auflisten, was wann getan wurde, die Eingabemengen, die bearbeitete Fläche und in einigen Fällen sogar Karten über den Kraftstoffverbrauch. Diese Daten können direkt bezogen werden von den Cloud-Plattformen der Agrarhersteller oder über spezielle Hardware-Geräte.
Natürlich ist es wichtig zu beachten, dass nicht alle Praktiken in diesen Systemen erfasst werden und dass nicht alle Landwirte solche Software verwenden. Daher bleibt es entscheidend, eine intuitive Web- oder Mobilschnittstelle für die Datenerfassung bereitzustellen.
Illustration einiger der verfügbaren API-Integrationen von MyEasyFarm für die automatische Datenerfassung.
Für diese Projekte werden jedoch zusätzliche Daten benötigt, insbesondere Informationen über das Klima und den Boden.
Auch hier erweist sich ein digitales MRV-Tool als unschätzbar, da es die Erfassung dieser Datensätze automatisiert. Beispielsweise erfordert VM0042 eine Datenquelle von mindestens 50 km. Da ein digitales MRV-Tool Feldgrenzen und Adressen von landwirtschaftlichen Betrieben verwalten kann, wird die Beschaffung der erforderlichen Daten in Übereinstimmung mit den VM0042-Standards zu einem flüssigen Prozess.
Dasselbe Prinzip gilt auch für Bodeninformationen. Die Verwendung von Feldgrenzen vereinfacht das Abrufen von raumbezogenen Bodendaten wie SoilGrids und erleichtert mühelos den Datenbedarf des Projekts.
4. Überwindung der Herausforderungen bei der Modellierung und Quantifizierung
Sobald alle erforderlichen historischen 3-Jahres-Daten für das Projektgebiet gesammelt wurden, ist der nächste Schritt die Quantifizierung (Modellierung).
Aus verschiedenen Gründen, einschließlich der Möglichkeit, jährlich Emissionsgutschriften auszustellen, kann es für den Projektentwickler sinnvoll sein, einen Mess- und Neuvermessungsansatz zu verwenden.
Ein solcher Ansatz erfordert eine wissenschaftliche Grundlage für die Modellierung von SOC-Veränderungen. Außerdem erfordert er die Bereitstellung der für die Modellierung notwendigen Inputdaten: u. a. Bodendaten, Klimadaten, Fruchtfolgen und Anbaupraktiken.
Bei der Quantifizierung von THG-Emissionen sind die Wahl des geeigneten Emissionsfaktors und die Begründung der in der Modellierung verwendeten Daten für die Projektentwickler von entscheidender Bedeutung. Durch den Einsatz eines digitalen MRV-Tools können solche Aufgaben delegiert werden.
Darüber hinaus ist es wichtig, eine dritte Partei einzubeziehen, um Interessenkonflikte abzuschwächen, die die Ergebnisse von Projekten zur CO2-Landwirtschaft potenziell beeinflussen könnten.
Dasd-MRV-Tool rationalisiert die Arbeitsabläufe für Projektentwickler, sodass sie sich auf ihre eigentlichen Ziele konzentrieren können. Das Tool automatisiert Arbeitsabläufe und erleichtert die Skalierbarkeit. Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, Informationen grafisch darzustellen, und auch hier bietet das MRV-Tool die notwendige Schnittstelle. Um diesen Aspekt zu veranschaulichen, wird ein Beispielbericht von MyEasyCarbon bereitgestellt, der demonstriert, wie die Veränderungen des SOC-Bestands quantifiziert werden und wie sich ein Referenzszenario von einem Projektszenario unterscheidet.
Beispiel eines Berichts über die Modellierung von SOC-Änderungen innerhalb des digitalen MRV-Tools MyEasyCarbon mit SIMEOS-AMG von AgroTransfert.
5. Stärkung der Zusammenarbeit und des Projektmanagements
Als Projektentwickler wenden Sie wahrscheinlich verschiedene Strategien an, um Ihre Initiativen zur CO2-Landwirtschaft oder regenerativen Landwirtschaft umzusetzen.
In einigen Fällen können Sie die Teilnahme der Landwirte vorwegnehmen, um Zugang zu ihren Betrieben zu erhalten, um bei der Datenerhebung und -meldung zu helfen und um Zugang zu verwertbaren Erkenntnissen zu erhalten. Es gibt jedoch auch Szenarien, in denen Sie ein engagiertes Team vorziehen, das die Projektszenarien und Quantifizierungsmodule verwaltet, um die Störungen für die Landwirte so gering wie möglich zu halten.
In solchen Fällen werden kollaborative Funktionen entscheidend. Diese Funktionen ermöglichen es einzelnen Landwirten, unabhängig auf ihre Betriebe zuzugreifen, während Ihnen als Projektentwickler der Zugang und die Nutzung der Daten aller unterstützten Betriebe gewährt wird. Darüber hinaus ist es zwingend erforderlich, einen umfassenden Überblick über Ihr gesamtes Programm zu haben. Sich auf Tabellenkalkulationen zu verlassen, um Erkenntnisse über Veränderungen der Treibhausgasemissionen und SOC-Bestände über alle Projektschichten hinweg zu aggregieren, ist möglicherweise nicht die effektivste Option.
Illustration der kollaborativen Funktionen, die in einem digitalen MRV-Tool wie MyEasyCarbon verfügbar sind.
6. Schlussfolgerung und Veranschaulichung mit unserem digitalen MRV-Tool MyEasyCarbon
Zur Veranschaulichung ist hier ein Blockdiagramm unseres digitalen MRV-Tools MyEasyCarbon, das wir Projektentwicklern anbieten:
Landwirtschaftliche Managementinformationssysteme (FMIS) werden verwendet, um die Erstellung von Betrieben und die damit verbundenen Feldgrenzen zu automatisieren und historische Daten über drei Jahre zu erhalten. Diese Daten können dann direkt über unsere Schnittstelle von einem Berater oder dem Projektentwickler aktualisiert werden. Tatsächlich haben wir beispielsweise festgestellt, dass die Bodenbearbeitungspraktiken in den von den Landwirten verwendeten Systemen vor allem aus Konformitätsgründen oft fehlen.
Zur konkreten Veranschaulichung werden räumliche Datensätze verwendet, um das Modell zur Veränderung der SOC-Bestände zu speisen: Je nach Lage des landwirtschaftlichen Betriebs und der Feldgrenzen rufen wir den erforderlichen Datensatz für Klima- und Bodeninformationen ab, die dann mit Bodenproben und Daten zu den Feldaktivitäten/-gestionen integriert werden.
Die Fernerkundungstechnologie, die in ein spezielles Modul integriert und von CESBIO übertragen wurde, erleichtert die Quantifizierung der Biomasse von Zwischenfrüchten mit numerischen und überprüfbaren Daten. Darüber hinaus hilft die Fernerkundung bei der Identifizierung verschiedener landwirtschaftlicher Praktiken wie Fruchtfolgen und Zwischenfruchtanbau.
Die MyEasyCarbon-Plattform bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die es Projektentwicklern ermöglicht, ihre Projekte effizient zu verwalten. Darüber hinaus erstellt sie leicht interpretierbare Berichte über die Quantifizierung von Treibhausgasemissionen und Veränderungen der SOC-Bestände, die effektiv an verschiedene Interessengruppen weitergegeben werden können.
Dieser Artikel wurde von Guillaume, Carbon Project Manager bei MyEasyFarm, verfasst.
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