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Nature Food Band 4, Seiten 61–73 (2023)Diesen Artikel zitieren

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Eine Verlagskorrektur zu diesem Artikel wurde am 12. Januar 2023 veröffentlicht

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Nachhaltige Ernährungssysteme erfordern die gleichzeitige Bekämpfung von Mangelernährung und Klimawandel. Hier schätzen wir die Nicht-CO2-Treibhausgasemissionen, die sich aus der Schließung der weltweiten Nährstofflücke in der Ernährung – der Lücke zwischen der Nährstoffversorgung auf Länderebene und dem Bevölkerungsbedarf – für Energie, Protein, Eisen, Zink, Vitamin A, Vitamin B12 und Folsäure unter fünf Klimazonen ergeben -freundliche Interventionsszenarien im Jahr 2030. Wir zeigen, dass eine Verbesserung der Ernte- und Viehproduktivität und die Halbierung von Lebensmittelverlusten und -verschwendung die Nährstofflücke mit bis zu 42 % geringeren Emissionen (3,03 Gt CO2-Äquivalent pro Jahr) im Vergleich zu den üblichen Versorgungsmustern schließen kann mit einer anhaltenden Nährstofflücke (5,48 Gt CO2eq pro Jahr). Eine gesteigerte Produktion und ein erhöhter Handel mit Gemüse, Eiern sowie Wurzeln und Knollen können die Nährstofflücke mit den geringsten Emissionen in den meisten Ländern schließen – mit einem Anstieg der Gesamtkalorienproduktion um ≤23 %, der für 2030 im Vergleich zu 2015 erforderlich ist. Wir kommen zu dem Schluss, dass die weltweite Nährstofflücke dies könnte geschlossen werden, ohne die globalen Klimaziele zu überschreiten und ohne drastische Änderungen an den nationalen Lebensmittelkörben.

Die globale Syndemie – gleichzeitige Pandemien von Unterernährung und Klimawandel – stellt eine wachsende Bedrohung für die Menschheit dar1, wobei die COVID-19-Pandemie diese Auswirkungen noch verstärkt2. Gleichzeitig sind Lebensmittelsysteme für ein Drittel (14–22 Gt CO2eq pro Jahr im Jahr 2015) der globalen Treibhausgasemissionen (THG) verantwortlich, wovon etwa 33 % direkte Nicht-CO2-Emissionen (d. h. CH4) sind und N2O), die im Betrieb auftreten3. Die entscheidende Rolle der Lebensmittelsysteme bei der Begrenzung des mittleren Temperaturanstiegs auf 1,5 °C ist inzwischen allgemein anerkannt4,5, während sich die Nationen verpflichtet haben, bis 2030 alle Formen der Unterernährung zu beenden6.

Trotz einer Verdoppelung der kalorischen Nahrungsmittelproduktion zwischen 1995 und 2015 leben mehr als 40 % der Weltbevölkerung weiterhin in Ländern, in denen die Versorgung mit Mikronährstoffen (z. B. Vitaminen und Mineralstoffen) unzureichend ist, um den physiologischen Bedarf der Bevölkerung zu decken aktuelle Lebensmittelkörbe, die größtenteils von Getreide dominiert werden7,8. Das Defizit zwischen dem Bedarf und der Versorgung mit Nahrungsnährstoffen (Mikro- und Makronährstoffen) auf Landesebene wird als Nährstofflücke bezeichnet9,10, was bedeutet, dass eine angemessene Ernährung selbst bei gleichmäßiger Verteilung innerhalb der Länder nicht möglich ist. Regionen mit größeren Nährstoffdefiziten, wie Afrika südlich der Sahara und Südasien, weisen aufgrund der geringen Produktivität tendenziell eine viel höhere Treibhausgasemissionsintensität pro Kilogramm tierisches Protein auf11. Es wird auch erwartet, dass sie das höchste Bevölkerungswachstum verzeichnen12 und es möglicherweise zu einer unzureichenden Gemüse- und Obstversorgung kommt13. Um eine ausreichende Nährstoffversorgung sicherzustellen, ohne die globale Erwärmung zu verstärken, sind daher sorgfältig konzipierte Richtlinien erforderlich, die auf geeigneten Indikatoren basieren14,15,16.

Jüngste Untersuchungen konzentrierten sich weitgehend auf die einkommensabhängige Nachfrage17,18 und umfassende Ernährungsumstellungen (z. B. hin zu flexibler oder vegetarischer Ernährung)19,20 und nicht auf physiologische Anforderungen und länderspezifische Nährstoffdefizite. Bei einigen Arbeiten wurden Umweltgrenzen berücksichtigt, um eine optimale Ernährung zu finden, die die empfohlenen Mengen an Protein21, Fett10 und anderen Nährstoffen22 liefert. In produktionsbezogenen Studien wurden zusammengesetzte Produktivitätsindikatoren berücksichtigt, die Nährstoffe mit Land14,23 und Wasser24 in Verbindung bringen. Allerdings waren sie oft auf bestimmte Regionen und/oder Produkte beschränkt. Der Ansatz der „Ernährungsökobilanz“ wurde angewendet, um regionale Unterschiede in den Umweltauswirkungen der Nährstoffproduktion zu vergleichen, wobei die Bedeutung eines Ernährungsaspekts für fundiertere Vergleiche hervorgehoben wurde25. Analysen von Nährstoffen und Emissionen, die in Haushaltslebensmittelabfällen enthalten sind, haben ergeben, dass die globale Lebensmittelverschwendung 15 % der empfohlenen Energie- und Vitamin-A-Zufuhr und 6,6 % des lebensmittelbedingten Nicht-CO2-THG-Grenzwerts entspricht, um die globale Erwärmung unter 2 °C zu halten26 . Insgesamt besteht nun die dringende Notwendigkeit, fehlende Nährstoffbedarfe in der nationalen Lebensmittelversorgung zu identifizieren und diese Lücken mit möglichst geringen Emissionen zu schließen27.

Hier liefern wir detaillierte Schätzungen der Nicht-CO2-Treibhausgasemissionen, die mit der Schließung der Nährstofflücke verbunden sind, um zwei Dimensionen der Unterernährung, nämlich Unterernährung und Mikronährstoffmangel, im Rahmen von fünf klimafreundlichen Interventionsszenarien anzugehen. Wir haben einen zusammengesetzten Indikator für die Emissionsintensität der Nährstoffproduktion entwickelt, um Nicht-CO2-Emissionen abzuschätzen, die mit der Schließung von Energie-, Protein-, Eisen-, Zink-, Vitamin A-, Vitamin B12- und Folatlücken (d. h. der Deckung des bevölkerungsangepassten Nährstoffbedarfs) der Bevölkerung verbunden sind 2030, gemäß dem Ziel für nachhaltige Entwicklung (SDG) 2.2 – „Bis 2030 alle Formen der Unterernährung beenden“. Wir nutzten eine lineare Programmierung, um die zusätzliche Lebensmittelproduktion oder den zusätzlichen Lebensmittelhandel zu optimieren und die Emissionen durch die Schließung der Nährstofflücke zu minimieren. Da wir uns auf die landwirtschaftliche Primärproduktion und Emissionen auf Betriebsebene konzentrieren, haben wir den Beitrag der Anreicherung zur Nährstoffversorgung nicht berücksichtigt. Wir haben die Lebensmittelversorgung auf der Grundlage aktueller, stark disaggregierter Lebensmittelkörbe7 optimiert, die die nationalen Lebensmittelpräferenzen widerspiegeln, um grundlegende Änderungen in der Ernährung zu vermeiden. Unsere Optimierung umfasst 156 pflanzliche und 40 (terrestrische) tierische Produkte für 128 Länder. Vier der fünf klimafreundlichen Szenarien gehen von einer Steigerung der heimischen Produktion bei gleichzeitiger Halbierung von Verlusten und Abfällen sowie einer verbesserten Ernte- und Viehproduktivität aus, während eines von einem klimafreundlichen internationalen Lebensmittelhandel ausgeht (Tabelle 1).

Mit einem klimafreundlichen und ernährungssensiblen Ansatz haben wir die Muster der Nahrungsmittelversorgung optimiert, um die zusätzlichen Emissionen zu minimieren und gleichzeitig die Nährstofflücke (also alle Nährstofflücken) mithilfe linearer Programmierung zu schließen. Zur Berechnung der produktspezifischen Emissionen haben wir verschiedene Datenquellen genutzt. Der Umfang unserer Analyse beschränkt sich auf direkte Nicht-CO2-Emissionen (CH4 und N2O) aus der Landwirtschaft gemäß der Klassifizierung durch den Zwischenstaatlichen Ausschuss für Klimaänderungen (IPCC)28, da Daten zu produktspezifischen Emissionen aus Landnutzung und Landnutzung fehlen. Veränderung nutzen. Unter den direkten landwirtschaftlichen Emissionen haben wir auch Emissionen aus Abwasser, das auf Böden aufgebracht wird, Kalkung und Harnstoffanwendung ausgeschlossen, die keine kulturspezifische Zuordnung haben und weniger als 1 % der weltweiten landwirtschaftlichen Emissionen ausmachen3. Unser Fokus auf Nicht-CO2-Emissionen steht im Einklang mit der vorhandenen Literatur zu Klimasteuern29 und CO2-Fußabdrücken30,31, da CO2-Emissionen aus vor- und nachgelagerten Aktivitäten (z. B. Energieverbrauch) anderen Sektoren zugeordnet werden, darunter Energie, Verarbeitung und Transport gemäß der IPCC-Klassifizierung.

Wir haben zunächst Szenarien auf der Grundlage der inländischen Produktion bewertet, die Produktivität sowie Interventionen zu Lebensmittelverlusten und -verschwendung umfassten (Tabelle 1). Als nächstes wurde ein Handelsszenario eingeführt, um das Potenzial der Nutzung komparativer Vorteile zur Minimierung der Emissionen bei gleichzeitiger Schließung der Nährstofflücke zu untersuchen. Wir präsentierten unsere Ergebnisse auf der Grundlage von Standardemissionsfaktoren der IPCC-Tier-1-Methode28, ergänzt durch untere und obere Quantile in Klammern (siehe Unsicherheitsschätzungen). Um unsere Ergebnisse im Kontext der globalen Klimaziele zu interpretieren, haben wir sie mit den sogenannten zulässigen Emissionen bei der Lebensmittelproduktion verglichen. Der Begriff bezieht sich auf die Nicht-CO2-Emissionen aus der Landwirtschaft, Forstwirtschaft und anderen Landnutzung (AFOLU) im Jahr 2030, die mit dem Pariser Abkommen32 vereinbar sind (siehe Pariser Abkommen und zulässige Emissionen aus der Lebensmittelproduktion), die wir je nach Umfang dieser Studie herunterskaliert haben (z. B , Bevölkerung und Emissionsquellen).

Die Gegenüberstellung von Nährstofflücken auf Länderebene und landwirtschaftlichen Treibhausgasemissionen ergab, dass Länder mit großen Nährstofflücken, die sich hauptsächlich auf Afrika südlich der Sahara und Südasien konzentrieren, tendenziell auch eine hohe Emissionsintensität der Produktion aufweisen (Abb. 1). Basierend auf den Bevölkerungsschätzungen der Vereinten Nationen für mittlere Varianten für 2030 schätzten wir, dass der Gesamtnährstoffbedarf um etwa 21 % an Energie und etwa 29 % an Protein, Vitamin A, Vitamin B12 und Folsäure steigen würde (Quellendaten, Abb. 1). Im Gegensatz dazu würde der Bedarf an Eisen und Zink aufgrund der sinkenden Geburtenraten und der damit verbundenen Verringerung der Schwangerschaften in Ländern mit großer Bevölkerung wie China, Indien und Indonesien um 36 % sinken.

Um den Vergleich zu erleichtern, sind die Länder in Quartile eingeteilt und entsprechend eingefärbt. Hellviolett („Sehr niedrig“) stellt beispielsweise Länder im untersten Quartil der Nährstofflücke dar (siehe Quelldaten Abb. 1), während Dunkelrot („Sehr hoch“) Länder im höchsten Quartil der Emissionsintensität der Gesamtproduktion darstellt ein bestimmter Nährstoff. Eine höhere Emissionsintensität der Vitamin-B12-Produktion aus tierischen Quellen wie Kuhmilch (siehe Quelldaten Abb. 1) deutet insbesondere auf eine geringe Produktivität in der Tierproduktion hin. Die Dominanz von Fleisch und Milchprodukten von Wiederkäuern führt in Ländern wie Australien und Brasilien zu einer hohen/sehr hohen Emissionsintensität der gesamten Nährstoffproduktion, trotz der hohen Nutztierproduktivität in diesen Ländern, da tierische Emissionen den Großteil der landwirtschaftlichen Emissionen ausmachen und auf nationaler Ebene dominieren Lebensmittelkörbe bestimmen die Gesamtemissionsmengen. Karten wurden mit dem tmap R-Paket79 gezeichnet.

Quelldaten

Die gesamten Nicht-CO2-Emissionen aus landwirtschaftlichen Aktivitäten in 128 Ländern, die 89 % der Weltbevölkerung abdecken, erreichten im Zeitraum 2013–2015 4,62 (4,27–6,26) Gt CO2eq pro Jahr (Abb. 2). Dies entspricht etwa 77 % der gesamten AFOLU-Emissionen, einschließlich der CO2-Emissionen aus entwässerten organischen Böden, Waldflächen und der Nettowaldumwandlung in 229 Ländern. Unter der Annahme konstanter produktionsbasierter Emissionen pro Kopf und Nährstoffadäquanz (d. h. Nährstoffversorgung/Anforderungen auf Bevölkerungsebene) in der Zukunft (Business-as-usual-Szenario; BaU) würde dies zu 5,48 (4,76–7,02) Gt CO2eq pro Jahr führen im Jahr 2030 das 75. Perzentil der zulässigen Emissionsschätzungen überschreiten, die mit dem Pariser Abkommen vereinbar sind. Allerdings waren die Unterschiede zwischen den Ländern in der Emissionsintensität der Nährstoffproduktion bei Wiederkäuerprodukten wie Kuhmilch bis zum 200-fachen hoch (Quellendaten Abb. 1). Diese Heterogenität der Emissionsintensität der Produktion bestimmte die Wirksamkeit von Produktivitäts- und Handelsszenarien.

Balken zeigen die Gesamtemissionen für 128 Länder, d. h. n = 128, wobei die Oberseite des Balkens dem Modus als Standardmaß für die zentrale Tendenz entspricht. Die Ergebnisse werden in fünf Szenarien (Tabelle 1) bereitgestellt und die aktuellen Versorgungsmuster auf die Populationen im Jahr 2030 (BaU) hochgerechnet. Daher bleibt die Nährstofflücke unter BaU bestehen. Fehlerbalken zeigen das 25. und 75. Perzentil und sind negativ verzerrt (siehe Unsicherheitsschätzungen). Der orange schattierte Bereich stellt die Streuung der zulässigen Nicht-CO2-Emissionen für die Lebensmittelproduktion im Jahr 2030 dar (25. Perzentil (Q1): 4,33 Gt CO2eq pro Jahr und 75. Perzentil (Q3): 5,31 Gt CO2eq pro Jahr). Die durchgezogene rote Linie stellt den Medianwert (Q2) dar (4,67 Gt CO2eq pro Jahr). Die zulässigen Emissionen werden auf der Grundlage eines Ensembles von Modellen32,77 berechnet, wie im Abschnitt „Pariser Abkommen und zulässige Emissionen bei der Lebensmittelproduktion“ beschrieben. Die hier angezeigten Werte sind auf der Grundlage des Umfangs der Emissionsquellen und der in dieser Studie erfassten Gesamtbevölkerung skaliert. Die vollständigen Ergebnisse finden Sie in Abb. 2 der Quelldaten.

Quelldaten

Klimafreundliche und ernährungsphysiologisch gezielte Produktionssteigerungen schlossen die Nährstofflücke mit geringeren Emissionen im Vergleich zum BaU für 2030 (Abb. 2). Unter den aktuellen Produktivitäts- und Verlust- und Abfallmustern (D-CP-FLW) sanken die Emissionen im Vergleich zur BaU um 11 % auf 4,89 (4,52–6,70) Gt CO2eq pro Jahr (Abb. 2). Das Schließen der Nährstofflücke im Rahmen des Halbverlust- und Abfallszenarios (D-CP-HLW) führte zu einer Reduzierung der Emissionen um 22 % (im Vergleich zu BaU) mit 4,28 (3,95–5,83) Gt CO2eq pro Jahr. Die Schließung der Ernteertragslücke erhöhte die Grundemissionen der Nutzpflanzen aufgrund des erhöhten Düngemitteleinsatzes um 6 %, während die Steigerung der Produktivität der Nutztiere die Grundemissionen der Nutztiere um 28 % senkte. Insgesamt reduzierte die Verbesserung der landwirtschaftlichen Produktivität (D-IP-FLW) die mit der Schließung der Nährstofflücke verbundenen Emissionen um 33 % auf 3,65 (3,35–5,00) Gt CO2eq pro Jahr.

Als wir Halbverluste und Abfall mit verbesserter Produktivität (D-IP-HLW) kombinierten, betrug die Reduzierung der Emissionen bis zu 42 %, mit 3,19 (2,93–4,34) Gt CO2eq pro Jahr für 2030. Schließlich wurde die Nährstofflücke geschlossen Erhöhte Importe klimafreundlicher Produkte (T-CP-FLW) führten zu einem Rückgang der Emissionen um 14 %, was zu 4,70 (4,34–6,36) Gt CO2eq pro Jahr führte. Unsere Ergebnisse im Rahmen der inländischen Produktions- (D-CP-FLW) und Handelsszenarien (T-CP-FLW) waren ähnlich, da optimale Lebensmittel hauptsächlich aus pflanzlichen Quellen stammten, die im Vergleich zu Nutztieren viel geringere Unterschiede zwischen den Ländern in der Emissionsintensität aufwiesen Produkte. Insgesamt hat es im Vergleich zu den zulässigen Nicht-CO2-Emissionen für die Lebensmittelproduktion bis 2030 geholfen, die Nährstofflücke durch verbesserte Produktivität und Halbverlust- und Abfallszenarien (D-CP-HLW, D-IP-FLW und D-IP-HLW) zu schließen Halten Sie die mittleren Emissionen des Lebensmittelsystems unter dem 25. Perzentil der zulässigen Emissionen, die mit dem Pariser Abkommen vereinbar sind.

Die relative Leistung klimafreundlicher Szenarien variierte geringfügig je nach Volkseinkommensniveau (Abb. 3). Aufgrund erheblicher Unterschiede in der Nährstofflücke benötigten Gruppen mit niedrigem und niedrigem mittlerem Einkommen höhere Produktionssteigerungen und waren zusammen für mehr als 80 % der zusätzlichen Emissionen verantwortlich. Durch die Halbierung von Lebensmittelverlusten und -verschwendung (D-CP-HLW) und eine verbesserte Produktivität (D-IP-FLW) wurden die Emissionen in der Gruppe mit niedrigem Einkommen im Vergleich zu anderen Einkommensgruppen stärker verringert. Bei den aktuellen Produktivitäts- und Verlust- und Verschwendungsmustern zeigten steigende Importe (T-CP-FLW) 13 % bzw. 6 % geringere Emissionen im Vergleich zur steigenden inländischen Produktion (D-CP-FLW) in den Gruppen mit niedrigem und niedrigem mittlerem Einkommen. jeweils. Andererseits waren die Emissionen bei inländischen Produktions- und Handelsszenarien in Gruppen mit hohem und oberem mittlerem Einkommen ähnlich, was durch die Beobachtung erklärt werden kann, dass sie die wichtigsten Handelspartner sind, die in Gruppen mit niedrigem und unterem mittlerem Einkommen exportieren .

Die Balken zeigen die Gesamtemissionen für 128 Länder basierend auf Standardemissionsfaktoren, wobei der obere Teil des Balkens dem Modus als Standardmaß für die zentrale Tendenz entspricht. Die Ergebnisse werden nach Einkommensniveau und in fünf klimafreundlichen Szenarien und aktuellen Versorgungsmustern extrapoliert auf die Bevölkerung im Jahr 2030 (BaU) bereitgestellt. Höhere Anteile tierischer Produkte in ihren Lebensmittelkörben führen zu einem größeren Beitrag von CH4 zu den gesamten Treibhausgasemissionen in Ländern mit höherem mittlerem und hohem Einkommen. Fehlerbalken zeigen das 25. und 75. Perzentil für die gesamten Treibhausgasemissionen. Die vollständigen Ergebnisse finden Sie in Abb. 2 der Quelldaten. Siehe Erweiterte Daten Abb. 1a für CH4-Emissionen (Mt CH4 Jahr-1) und Erweiterte Daten Abb. 1b für N2O-Emissionen (Mt N2O Jahr-1).

Von den einzelnen Nährstoffen, denen es in der nationalen Nahrungsmittelversorgung am meisten mangelt, sind Gemüse (z. B. Karotten, Spinat und Tomaten) und Milch in mehreren Ländern Zentral-, Südost- und Südasiens mit niedrigem/niedrigem mittlerem Einkommen die Hauptquellen für Vitamin A. während Süßkartoffeln in Afrika südlich der Sahara einen größeren Beitrag leisten. Für Vitamin B12, dessen einzige Nahrungsquelle tierische Produkte sind, sind Milch und Meeresfrüchte (insbesondere Meeresfisch) die Hauptquellen. Um die Nährstofflücke ohne einen Optimierungsansatz zu schließen, also einfach die Gesamtproduktion insgesamt zu steigern, wäre eine Verdoppelung der globalen Produktion erforderlich, da Getreide die bestehenden Versorgungskörbe dominiert (Abb. 5) und diejenigen, die reich an fehlenden Nährstoffen sind, in Lebensmittelgruppen wie Gemüse unterrepräsentiert sind.

Die Minimierung der Treibhausgasemissionen bei gleichzeitiger Schließung der Nährstofflücke führte zu unterschiedlichen Prioritäten bei der Lebensmittelversorgung auf Länderebene, je nachdem, welche Nährstoffe fehlten und welche spezifischen Szenarioannahmen getroffen wurden. In allen auf der inländischen Produktion basierenden Szenarien gehörten Gemüse sowie Vitamin-A-reiche Wurzeln und Knollen (z. B. Süßkartoffeln, Yamswurzeln und Maniok) zu den optimalen Nahrungsmitteloptionen, die die größten Produktionssteigerungen (in Kalorien ausgedrückt) erforderten. Die höhere Dominanz pflanzlicher Produkte in den optimalen Einkaufskörben von Ländern mit hohem Einkommen (Abb. 4) war das Ergebnis einer Fülle tierischer Produkte in deren Nahrungsmittelvorräten, was bedeutet, dass die Vitamin-B12-Lücke effektiv sehr gering war. Im Gegensatz dazu kam auch Fleisch von Nichtwiederkäuern (z. B. Ente, Kaninchen und Huhn) in den optimalen Lösungen für Gruppen mit niedrigem, unterem, mittlerem und oberem mittlerem Einkommen vor.

Informationen zur Zusammensetzung der Lebensmittelgruppen finden Sie in der erweiterten Datentabelle 3. Die Weltkarte ist anhand der Lebensmittelgruppen gefärbt, die die größte zusätzliche Versorgung benötigen, entweder im Inland produziert oder importiert, um die Nährstofflücke mit den geringsten Emissionen zu schließen. Grau markierte Länder werden nicht in die Analyse einbezogen. Balkendiagramme zeigen die Gesamtzahl der Länder, die die jeweilige Lebensmittelgruppe in ihrer optimalen Lösung haben, gruppiert nach ihrem Einkommensniveau. Beispielsweise gibt es im ersten Szenario (D-CP-FLW) und in der Gruppe mit niedrigem Einkommen 40 Länder mit Wurzeln und Knollen in ihren optimalen Produktionskörben, während 5 Länder Eier haben. Die vollständigen Ergebnisse finden Sie in Abb. 3 der Quelldaten und in Tabelle 1 für Szenariobeschreibungen. Karten wurden mit dem tmap R-Paket79 gezeichnet.

Quelldaten

Im Handelsszenario (T-CP-FLW) ersetzten Gemüse und andere Nutzpflanzen wie Früchte Wurzeln und Knollen und erforderten in einer größeren Anzahl von Ländern die größten Zuwächse. Dies liegt daran, dass es sich bei den Exportländern im Bereich der optimalen Lösung oft um Länder mit höherem Einkommen und gemäßigtem Klima handelte, deren Produktionskörbe keine Vitamin-A-reichen Wurzeln und Knollen enthielten, die ihre Partner in ihrer Produktion und/oder ihrem Handel benötigten, wie etwa Süßkartoffeln Körbe. Daher wurden Wurzeln und Knollen durch andere Quellen solcher Nährstoffe ersetzt. Darüber hinaus ersetzte Fleisch von Nichtwiederkäuern, beispielsweise Hühnerfleisch, in mehreren Ländern mit niedrigem und niedrigem mittlerem Einkommen Eier, da ihre Exportländer über industriellere Viehhaltungssysteme mit viel geringeren Emissionsintensitäten verfügen (Quellendaten, Abb. 1).

Eine Steigerung der globalen Kalorienproduktion um 10 bis 23 % reichte aus, um die weltweite Nährstofflücke im Jahr 2030 durch optimierte Versorgungsmuster zu schließen. Unter inländischen Produktionsszenarien führten optimale Produktionskörbe zu einer Steigerung der weltweiten Produktion von Wurzeln und Knollen bzw. Eiern um bis zu 260 % ​​bzw. 200 % (Abb. 5). In diesen Szenarien müsste die weltweite Gemüseproduktion um bis zu 116 % steigen. Der größte Produktionsanstieg um 48 % wurde bei Gemüse beobachtet, als die Länder ihre Importe erhöhten (T-CP-FLW). Darüber hinaus verzeichnete die weltweite Produktion von Fleisch von Nichtwiederkäuern im Handelsszenario einen Anstieg um 37 %. Insgesamt deuten alle Szenarien auf eine gewisse Verringerung (bis zu 17 %) des Getreideanteils im globalen Lebensmittelkorb hin.

a–f, Die prozentuale Veränderung wird mit dem Basisproduktionsniveau im Jahr 2015 verglichen (a). Balkendiagramme zeigen, dass die weltweite Produktion von Eiern, Gemüse sowie Wurzeln und Knollen in den auf der inländischen Produktion basierenden Szenarien (b–e) um mehr als 100 % steigen müsste, während der Anstieg bei der Gesamtkalorienproduktion zwischen 10 % und 23 % liegt aus allen Nahrungsquellen (einschließlich Ölsaaten und Zuckerpflanzen im Jahr 2015) zusammen. Kreisdiagramme veranschaulichen den relativen Beitrag jeder Lebensmittelgruppe zur globalen Kalorienproduktion im Jahr 2015 (a) und unter fünf klimafreundlichen Szenarien (b–f). Szenariobeschreibungen finden Sie in Tabelle 1. Werkzeug- und Zuschneidesymbole von Flaticon.com.

Quelldaten

Auf Länderebene führen optimale Lebensmittelkörbe zu Produktionssteigerungen, die aufgrund von Ressourcenbeschränkungen möglicherweise nicht realisierbar sind. In diesen Fällen ist es realistischer, sowohl die Produktion als auch die Importe zu steigern. Da Gemüse sowie Wurzeln und Knollen mehrere unterschiedliche Einzelprodukte mit unterschiedlichen Nährwertprofilen umfassen, kann eine Änderung der Zusammensetzung der nationalen Produktionskörbe dieser Lebensmittelgruppen auch die Notwendigkeit einer groß angelegten Steigerung verringern. Wenn beispielsweise der Anteil von Süßkartoffeln als Vitamin-A-Quelle im Vergleich zu weißen Kartoffeln gering ist, ist eine starke Angebotssteigerung erforderlich, um die Nährstofflücke zu schließen. Im Gegensatz dazu würde ein größerer Anteil an Süßkartoffeln eine geringere Steigerung des Angebots an Wurzeln und Knollen erfordern.

Die hier aufgedeckten optimalen Nahrungsmittelversorgungsmuster helfen zu erklären, warum das Klimaschutzpotenzial des Handels im Vergleich zur inländischen Produktion in den Gruppen mit niedrigem und niedrigem mittlerem Einkommen höher war. Dies liegt daran, dass zu ihren Handelspartnern Länder mit hohem Einkommen gehörten, in denen die Intensität der Viehemissionen bereits viel geringer ist. Schließlich schnitt die Halbierung von Lebensmittelverlusten und -verschwendung auch in der Gruppe mit niedrigem Einkommen besser ab, da Produkte, die in den optimalen Lösungen enthalten sind, wie Wurzeln und Knollen, Gemüse und Eier, auf dem Bauernhof und nach der Ernte (einschließlich Lagerung und Vertrieb) höheren Belastungen ausgesetzt sind und Verarbeitungs-/Verpackungsverluste in diesen Ländern.

Lebensmittelverluste und -verschwendung treten in allen Lebensmittelversorgungsketten auf, und aktuelle Forschungsergebnisse legen Wert auf maßgeschneiderte Minderungsansätze33,34. In Ländern mit hohem Einkommen, in denen es am häufigsten an Vitamin A mangelt, könnte die Vermeidung von Haushaltsabfällen bei Gemüse und Obst Priorität haben. Auch wenn die Emissionsintensität pro Einheit der Nährstoffproduktion aus Nutztieren in entwickelten Ländern (z. B. Neuseeland, den Vereinigten Staaten und Frankreich; Abb. 1) oft geringer ist, bedeutet ein hohes Produktionsvolumen, dass die absoluten Werte immer noch beträchtlich sind. Daher könnte die Bekämpfung der Haushaltsabfälle tierischer Produkte auch die Emissionen verringern, die mit der Schließung der Nährstofflücke bei ihren Handelspartnern einhergehen. In dieser Hinsicht können mehrere kostengünstige Maßnahmen wie kleinere Portionsgrößen und die Ermutigung der Verbraucher, ein Tagebuch über ihren Abfall zu führen, wirksam sein34.

In Ländern mit niedrigem/niedrigem mittlerem Einkommen könnte die Bekämpfung von Verlusten vor/nach der Ernte (einschließlich Verarbeitung und Vertrieb) bei Obst, Gemüse sowie Wurzeln und Knollen Vorrang haben. Ebenso könnten kostengünstige und energiearme Kühlkettenlösungen (z. B. Verdunstungskühler) und verbesserte Konservierungsmethoden für tierische Produkte einen bemerkenswerten Beitrag zur Schließung der Vitamin-B12-Lücke leisten. Dies würde Investitionen in Infrastruktur, Innovation, Maschinen, Verpackung und Lagerung sowie die Zusammenarbeit mehrerer Interessenträger zur Sensibilisierung und zum Technologie- und Wissenstransfer erfordern35. Nahrungsmittelknappheit, extreme Wetterereignisse und Unterbrechungen der Lieferkette können Landwirte dazu zwingen, zu früh oder zu spät zu ernten, was zu Nahrungsmittelverlusten führt. Weitere wirksame Maßnahmen sind daher die Festlegung von Standards, Preisgarantien für Landwirte, Marktinformationssysteme und öffentliche Beschaffungsprogramme33,36. Schließlich können solche vorbeugenden Maßnahmen über geeignete Vorschriften und finanzielle Anreize mit End-of-Pipe-Lösungen wie Umverteilung und Spende von Überschüssen aus Einzelhandelsgeschäften und landwirtschaftlichen Betrieben kombiniert werden33,36.

In Ländern mit unerreichten potenziellen Erträgen können Kleinbauern von einem höheren Einsatz von Betriebsmitteln zur Ertragssteigerung profitieren37,38. Durch die Diversifizierung der landwirtschaftlichen Betriebe und die Integration von Tieren (Fisch und Vieh) in die Pflanzenproduktion entsteht eine Kreislaufwirtschaft bei Nebenprodukten, sodass Ernterückstände als Tierfutter und Tiermist als Dünger verwendet werden38. Dies würde auch die Diversifizierung der Einkommen der Landwirte fördern, überhöhte Futterkosten vermeiden und gleichzeitig Vitamin-A- und B12-Lücken schließen. Für Gemüse sind der Zugang zu Märkten und qualitativ hochwertiges Saatgut wichtig, um die Produktivität zu steigern, da Kleinbauern mit begrenzten Ressourcen mehr als die Hälfte der weltweiten Gemüseproduktion ausmachen38,39. Biofortifizierungsprogramme können auch wirksam sein, um die Nährstoffversorgung aus der Primärproduktion zu verbessern9,40. Seit der Grünen Revolution haben Grundnahrungsmittel die meisten Agrarsubventionen, Investitionen des privaten Sektors und landwirtschaftliche Forschungsschwerpunkte erhalten41,42, was zu einem erheblichen Ertragswachstum bei wichtigen Energie-, Protein- und Fettquellen (z. B. Getreide und Ölsaaten) führte43. Dies führte zu einer Diskrepanz zwischen den aufkommenden Herausforderungen der Unterernährung und der Lebensmittelpolitik41. Um langfristige Auswirkungen zu erzielen, sind Investitionen in Infrastruktur, Innovation, Kapazitätsaufbau sowie Forschung und Entwicklung erforderlich.

Die Reduzierung der Emissionen aus der Tierproduktion birgt ein erhebliches Minderungspotenzial, da tierische Produkte unerlässlich sind, um die Vitamin-B12-Lücke zu schließen. Verbessertes Viehmanagement durch bessere Fütterungspraktiken (z. B. Verbesserung der Futterverdaulichkeit durch Lipidergänzung) und Veterinärdienste, verbessertes Futter- und Grünlandmanagement, gemeindebasiertes Weidelandmanagement, Änderung des Anteils der Herde, der der Fortpflanzung gewidmet ist, und jüngeres Alter bei Das Erstkalben gehört zu den kostengünstigsten Interventionen44,45. Der Zugang zu zinsgünstigen Darlehen kann solche Investitionen erleichtern, aber Landbesitz und andere unterstützende öffentliche Maßnahmen müssen gesichert werden, damit sie für Kleinbauern von Vorteil sind46. Dennoch erfordert eine nachhaltige Tierproduktion in Ländern mit niedrigem Einkommen mehr Forschung, die spezifische lokale/regionale Agrarumweltkontexte berücksichtigt15,45. Beratungs- und Unterstützungsdienste, Produktionssicherheitsnetzprogramme, Eigentumssicherheit, Zugang zu Märkten und erschwinglichen Krediten sowie Versicherungsprogramme sind allesamt vielversprechende Instrumente zur Verwirklichung ernährungssensibler und nachhaltiger Lebensmittelsysteme40,46.

Die Marktkräfte haben das Potenzial, die optimale Nutzung ernährungsbezogener Ressourcen zu fördern, wenn die politischen Maßnahmen entsprechend angepasst werden47. Derzeit verbessert der internationale Lebensmittelhandel die Nährstoffverfügbarkeit in Ländern mit niedrigem und niedrigem mittlerem Einkommen und unzureichender Produktion in viel geringerem Maße7. Erschwerend kommt hinzu, dass die Emissionsintensität der Nährstoffproduktion in den meisten dieser Länder aufgrund der geringen Produktivität viel höher ist (Abb. 1). Daher sind die aktuellen Handelsmuster weder für die Ernährungssicherheit noch für den Klimaschutz optimal. Darüber hinaus machen Ressourcenbeschränkungen in Verbindung mit dem Klimawandel mehrere Länder mit niedrigem Einkommen zunehmend abhängig von Importen48. Daher könnte die Förderung des Handels zwischen Ländern mit Produktionsüberschüssen und geringerer Emissionsintensität und Ländern mit Produktionsdefiziten und höherer Emissionsintensität dazu beitragen, Nährstofflücken bei geringeren Emissionen zu schließen. Die durchschnittlichen Zölle auf Milchprodukte, Fleisch und Meeresfrüchte – die in den meisten Ländern mit niedrigem Einkommen hoch sind7 – könnten gezielt gesenkt werden, um Vitamin-B12-Lücken zu schließen49. Darüber hinaus könnte die Internalisierung der Lebensmittelemissionen (z. B. Grenzsteueranpassungen und Klimamaßnahmen in regionalen Handelsabkommen) Handelsmuster erleichtern, bei denen Nährstoffe von Ländern mit geringerer Emissionsintensität zu Ländern mit höherer Emissionsintensität fließen29. Dies würde die Situation umkehren, in der weniger als die Hälfte der Ströme von Ländern mit geringerer Emissionsintensität zu Ländern mit höherer Intensität erfolgten, wodurch der globale Nährstoffhandel als Minderungsmechanismus unwirksam würde50.

Es besteht ein wachsender Konsens darüber, wie wichtig eine Umgestaltung der Lebensmittelsysteme ist, die produktions- und konsumbasierte Eingriffe umfasst, um gleichzeitig den Klimawandel und die Unterernährung zu bekämpfen1,18. Gezielte Kennzahlen, gestützt auf umfassende Datensätze und strenge Modellierung, sind für wirksame Maßnahmen von entscheidender Bedeutung16,51. Hier haben wir einen mehrdimensionalen, hochproduktaufgelösten Datensatz auf Länderebene entwickelt, der den Nährstoffbedarf, die Produktion, den Handel und die daraus resultierenden Nicht-CO2-Treibhausgasemissionen kombiniert. Mit einem Optimierungsmodell haben wir die minimalen Emissionen, die mit der Schließung der Nährstofflücke (für Energie und sechs Nährstoffe) verbunden sind, in fünf klimafreundlichen Interventionsszenarien, 196 Agrarlebensmitteln und 128 Ländern bewertet. Im Gegensatz zu umfassenden Ernährungsumstellungen, einem gängigen Ansatz in der Literatur8,31, haben wir länderspezifische vorrangige Nahrungsquellen identifiziert, die die Nährstofflücke mit den geringsten Emissionen schließen.

Interventionen zur Behebung von Ineffizienzen im Inland, beispielsweise die Reduzierung von Verlusten, Abfällen und Emissionen aus der Tierhaltung, hatten ein höheres Potenzial zur Emissionsminderung als der Import vom Partner mit der geringsten Emissionsintensität. Wenn außerdem die Emissionen aus dem Transport berücksichtigt werden, die weltweit bis zu 3 Gt CO2 pro Jahr betragen können52, bietet die Schließung der Nährstofflücke über den Handel möglicherweise geringere Minderungspotenziale. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Halbierung von Lebensmittelverlusten und -verschwendung sowie die Verbesserung der landwirtschaftlichen Produktivität gemeinsam die Emissionen um bis zu 42 % reduzieren und gleichzeitig die Nährstofflücke schließen können. Interventionen vor Ort dürften auch den Armen zugute kommen, da die Importsubstitution andernfalls den Produzenten in den Ländern mit niedrigerem Einkommen schaden könnte18.

Im Hinblick auf die Nahrungsquellen bietet unsere hochproduktive Auflösung im Gegensatz zu den oft zitierten8 aggregierten Nahrungsmittelbilanzen eine differenziertere Bewertung nicht nur der Nährstofflücke, sondern auch der vorrangigen Nahrungsquellen nach Ländern. Eine Steigerung der Produktion von Gemüse, Wurzeln und Knollen sowie Fleisch von Nichtwiederkäuern würde dazu beitragen, die weltweite Nährstofflücke mit den geringsten Emissionen zu schließen und bis 2030 zu einer Steigerung der globalen Kalorienproduktion um 10–23 % führen. Dies führt zu einer Verringerung des Getreideanteils in Lebensmittelproduktions-/Versorgungskörben, wie auch in der Literatur vorgeschlagen8,18,31,39,53. Unsere Ergebnisse bestätigen, wie wichtig es ist, Verluste und Produktivitätsverluste in der Gemüse- und Obstproduktion anzugehen13,18,54.

Unser Modell geht davon aus, dass jede Produktionssteigerung mit einer Steigerung der gesamten Faktorproduktivität verbunden ist, und schließt Emissionen aus Landnutzungsänderungen aus, da es an hochauflösenden rohstoffspezifischen Datensätzen mangelt, die eine prospektive Kartierung verschiedener Produkte mit Ackerland- und Weidelandänderungen ermöglichen damit verbundene Veränderungen der Biomasse – wie es bei dynamischen Modellierungsansätzen üblich ist19,31. Daher werden die daraus resultierenden Emissionen möglicherweise unterschätzt, insbesondere in Regionen, in denen die Erträge erreichbar sind. Dennoch könnten auch in Regionen wie Nordamerika, Europa, Ost- und Zentralasien sowie Ozeanien verlassene landwirtschaftliche Flächen rekultiviert werden. Unsere Ergebnisse können auch in Nutzpflanzenmodelle integriert werden, um abzubilden, wo klima- und ernährungsempfindliche Anbaumuster geeignet sind.

Unser Modell kann um weitere Umwelt- und Ernährungsbeschränkungen erweitert werden14,15,16. Da wir uns auf die Doppelbelastung durch Mangelernährung konzentrieren, d. h. Unterernährung und Mangel an Mikronährstoffen, haben wir weder eine Obergrenze für die Kalorienmenge festgelegt, noch haben wir uns zum Ziel gesetzt, sie zu reduzieren, um einem übermäßigen Verzehr entgegenzuwirken. Allerdings haben wir energiereiche und mikronährstoffarme Quellen, basierend auf der Art und Weise, wie sie derzeit konsumiert werden, z. B. Zucker und Ölsaaten, von der Optimierungseingabe ausgeschlossen, da wir darauf abzielten, die Doppelbelastung durch Unterernährung gleichzeitig anzugehen, und solche Nahrungsquellen neigen dazu, dies zu tun fördern einen übermäßigen Kalorienverbrauch. Dies ähnelt dem „Kein Zucker“-Szenario in der Literatur8. Folglich lag die erforderliche Steigerung der globalen Kalorienproduktion aufgrund der Auswahl nährstoffreicher Lebensmittel wie Gemüse durch das Optimierungsmodell zwischen 10 % und 23 %. Andererseits ist die Bekämpfung des Überkonsums, insbesondere von tierischen Produkten, in Ländern mit höherem Einkommen von größter Bedeutung, um die globale Syndemie zu bekämpfen1,8,31,55, mit einer Einschränkung für Länder mit niedrigem Einkommen, in denen Unterernährung und Mikronährstoffmangel einen erhöhten Verzehr tierischer Produkte erforderlich machen Produkte21,31. Schließlich beschränkt sich unser Handlungsspielraum auf die Verfügbarkeit, eine der vier Säulen (d. h. Verfügbarkeit, Zugänglichkeit, Nutzung und Stabilität) der Ernährungssicherheit, und dass eine ausreichende Versorgung nicht unbedingt mit einer ausreichenden Aufnahme gleichzusetzen ist8. Allerdings reicht eine gleichmäßige Verteilung allein ohne ausreichende Versorgung nicht aus, mit dem Vorbehalt, dass auch ergänzende Maßnahmen, beispielsweise die Anreicherung, wichtig sind, um die Nährstoffversorgung wie Eisen und Vitamin A, insbesondere aus Getreide und Pflanzenölen, zu verbessern.

Der Klimawandel schafft weitere Herausforderungen für die Nährstoffverfügbarkeit und den wirtschaftlichen Zugang zu nahrhaften Lebensmitteln, insbesondere in Ländern mit niedrigem Einkommen55. Wirtschaftliche Reaktionen und mögliche Veränderungen bei Preis, Angebot, Nachfrage und Zugang sollten daher bei integrierten Maßnahmen berücksichtigt werden. Beispielsweise wurde festgestellt, dass Produktivitätssteigerungen die Flächenausweitung in Non-Food-Sektoren fördern18, was ergänzende Instrumente wie Steuern18,44 erfordert. Trotz der Einschränkungen hinsichtlich Rebound-Effekten in statischen Modellen wie unserem fehlen wertebasierten Wirtschaftsmodellen andere Dimensionen wie biophysikalische Grenzen und die Wahrung von Massen- und Energiebilanzen56. Durch die Einbeziehung von Tierproduktions- und Nutzpflanzenmodellen können unsere Szenarien direkt in die Debatte über nachhaltige Lebensmittelsysteme einfließen. Welche Lebensmittelvorräte müssen beispielsweise angesichts der Dringlichkeit der globalen Syndemie und der Schwierigkeiten bei der Erreichung groß angelegter Ernährungsumstellungen erhöht werden, um zur Umgestaltung des Lebensmittelsystems beizutragen?

Ohne drastische Änderungen der aktuellen Lebensmittelkörbe (und damit der Ernährung) könnte die Steigerung der Produktion von weniger emissionsintensiven Produkten, die die Menge an Nährstoffen liefern, die in den nationalen Vorräten fehlen, Nährstofflücken schließen und einen erheblichen Klimaschutz bewirken. Dies impliziert ein anderes Bild als die meisten globalen Nahrungsmittelnachfragemodelle. Während in der Fachliteratur zwischen 2010 und 2030 ein Anstieg der einkommensbedingten Gesamtnachfrage nach Nahrungsmitteln (Kalorien) um bis zu 30 % vermutet wird17, bieten wir einen Ansatz an, der auf physiologischen Bedürfnissen basiert47. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Produktionssteigerung von weniger als 24 % gegenüber 2015 ausreichen würde, um die weltweite Nährstofflücke bis 2030 zu schließen, mit 42 % weniger Treibhausgasemissionen im Vergleich zum BaU-Szenario, bei dem die Nährstofflücke bestehen bleibt.

Viele Länder produzieren und/oder importieren nicht genügend Nährstoffe, um die empfohlene Nährstoffaufnahme zu decken, eine Schätzung der täglichen Aufnahme, die erforderlich ist, um den Bedarf von 97,5 % der gesunden Personen in einer nach Alter und Geschlecht differenzierten Bevölkerungsgruppe für ihre Bevölkerung zu decken7. Den Datensatz für die gesamte Nährstoffproduktion, den Handel und die Versorgung mit Nährstoffen auf Länderebene haben wir aus Referenz erhalten. 7 und Methodik zur Schätzung des Nährstoffbedarfs auf Bevölkerungsebene aus Lit. 57. Diese umfassen die Nährstoffversorgung (Energie, Protein, Eisen, Zink, Vitamin A, Folsäure und Vitamin B12) aus Nutzpflanzen, Nutztieren und Meeresfrüchten. Schätzungen zur Nährstoffversorgung berücksichtigen den Anteil der Pflanzen, die an Tiere verfüttert werden (weitere Einzelheiten siehe Lit. 57). Zur besseren Darstellung der Nährstoffversorgung haben wir Ölsaaten in Pflanzenöle umgewandelt, basierend auf dem Anteil der verarbeiteten Ölsaaten an ihrem nationalen Angebot für das jeweilige Produkt (erweiterte Datentabelle 4). Abschließend haben wir anhand der Lebensmittelbilanzen58 den Anteil der Nichtlebensmittelverwendungen abgezogen, der auf die Verwendung großer Mengen an Ölsaaten und deren Ölderivaten (z. B. Leinsamen, Sojaöl und Rapsöl) für Kraftstoffzwecke zurückzuführen ist (d. h. Biodiesel).

Wir schätzten den zukünftigen Nährstoffbedarf auf Bevölkerungsebene auf der Grundlage von mittleren Bevölkerungsvariantenprognosen für 203012 und folgten einem etablierten Ansatz zur Nährstoffadäquanz, der die Nährstoffversorgung auf Länderebene mit dem alters- und geschlechtsbereinigten Bedarf vergleicht57. Da sich der Bedarf an Zink und Eisen während der Schwangerschaft fast verdoppelt und sich für Eisen vervierfacht, verringerten niedrigere Fruchtbarkeitsraten den Gesamtbedarf an diesen Nährstoffen.

Die Differenz zwischen dem Nährstoffangebot (d. h. Angebot = inländische Produktion + Nettohandel − Lebensmittelverluste und -verschwendung) und dem Bedarf führte zu Versorgungslücken auf Länderebene für jeden Nährstoff, wie in Gleichung (1) dargestellt. Wir haben die Nährstoffversorgung im Jahr 2015 unter den aktuellen Lebensmittelverlust- und -verschwendungsmustern (d. h. FLW) quantifiziert, indem wir regionale und lebensmittelgruppenspezifische Verlust- und Verschwendungsraten verwendet haben, die von Ref. bereitgestellt werden. 59 wobei p für Nährstoffe steht, a für Länder und c für Lebensmittelprodukte (C ist die Gesamtzahl der Lebensmittelprodukte). In Gleichung (1) bezieht sich die Nährstoffproduktion, also \({\mathrm{NP}}_{a,c}^p\), auf das Gewicht vor landwirtschaftlichen Verlusten abzüglich der Exporte, das wir durch Addition der gemeldeten Werte angepasst haben ohne Ernteverluste der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAOSTAT).

Gleichung (1) berücksichtigt die fünf verschiedenen Verlust- und Abfallarten (LW) als proportionale Werte. Wenn der landwirtschaftliche Verlust beispielsweise 5 % der Produktion beträgt, beträgt der LW für den landwirtschaftlichen Verlust \({\mathrm{LW}}_{a,c}^{{\mathrm{FL}}}\) 0,95 . Zu den Arten von Verlusten und Abfällen gehören: landwirtschaftliche Verluste (FL), Nachernteverluste (PHL), Verarbeitungs- und Verpackungsverluste (PPL), Verteilungsverluste (DL) und Haushaltsabfälle (HW). Wir gingen für jedes Szenario von einem konstanten Angebot und damit von Versorgungslücken aus. Folglich variierten die mit der Schließung der Nährstofflücke verbundenen Emissionen je nachdem, (1) wie viel Produktionssteigerung erforderlich ist, um diese Lücken zu schließen, und/oder (2) der Emissionsintensität der Produktion.

Wir haben einen zusammengesetzten Indikator entwickelt, um die Nicht-CO2-Emissionsintensität der nationalen Agrarproduktion ab Hof zu quantifizieren und als Input für die Optimierung zu verwenden (Gleichung (5)). Ref. 60 bietet einen umfassenden Datensatz der Lebenszyklusemissionen für 188 Waren aus 119 Ländern. Allerdings stammen die meisten Nutzpflanzen (mit Ausnahme von Mais) und tierischen Erzeugnissen in diesem Datensatz aus großen Erzeugerländern, sodass keine Unterschiede zwischen Ländern mit unterschiedlichem Einkommensniveau erkennbar sind. Aus diesem Grund haben wir uns für die Verwendung prozessbasierter Emissionsschätzungen nach dem Tier-I-Ansatz des IPCC (2006)28 entschieden und die Heterogenität der Emissionsfaktoren in verschiedenen agrarökologischen Regionen berücksichtigt.

Wir haben die Daten aus der FAOSTAT-Datenbank (Revision 2020)61 erhalten. Die Emissionsschätzungen von FAOSTAT folgen dem Tier-I-Ansatz der IPCC-Richtlinien für nationale Treibhausgasinventare28. Wir haben uns auf Nicht-CO2-Treibhausgasemissionen aus der Landwirtschaft konzentriert und Emissionen aus Landnutzungsänderungen (z. B. Umwandlung von Wald in Ackerland/Grünland) ausgeschlossen, da es an einer produktspezifischen Zuordnung mangelt, die es uns ermöglichen würde, das Produktionswachstum zu verknüpfen (z. B. Steigerung der Gemüseproduktion) mit entsprechender Landnutzungsänderung. Im Gegensatz dazu sind Emissionen aus Ernterückständen und dem Einsatz von Düngemitteln direkt den Ausgangsprodukten zuzuordnen.

Wir haben 128 Länder (erweiterte Datentabelle 1) mit vergleichbaren Daten für Produktion, bilateralen Handel auf Produktebene und Treibhausgasemissionen einbezogen. Wir haben die durchschnittlichen Treibhausgasemissionswerte für den Zeitraum 2013–2015 verwendet, um jährliche Schwankungen auszugleichen61. Wir haben in unseren Berechnungen die am häufigsten verwendete Metrik, das 100-jährige globale Erwärmungspotenzial (GWP100), aus dem Sechsten Sachstandsbericht (AR6) des IPCC verwendet (CH4-nicht-fossiler Ursprung: 27; N2O: 273)62.

Unser Emissionsumfang umfasste den Reisanbau (CH4 aus der Zersetzung organischer Stoffe in Reisfeldern), synthetische Düngemittel (direkte N2O-Emissionen aus Nitrifikation und Denitrifikation sowie indirekte Emissionen aus Verflüchtigungs-/Wiederablagerungs- und Auslaugungsprozessen), Ernterückstände (N2O). aus der Zersetzung von auf dem Boden verbliebenen Rückständen), Verbrennung von Ernterückständen (CH4 und N2O aus der Verbrennung von Ernterückständen), enterische Fermentation (CH4 aus Wiederkäuen im Verdauungstrakt), Mistmanagement (CH4 und N2O aus der Mistzersetzung), Gülleausbringung Böden (direkte Emissionen von N2O aus der Nitrifikation und Denitrifikation, indirekte Emissionen aus Verflüchtigung/Wiederablagerung und Auslaugungsprozessen von Gülle, die auf Ackerland ausgebracht wird) und Mist auf der Weide (direkte Emissionen von N2O aus der Nitrifikation und Denitrifikation sowie indirekte Emissionen). durch Verflüchtigung/Wiederablagerung und Auswaschung von Mist, der von Weidetieren auf der Weide hinterlassen wird)61. Auf Böden ausgebrachter Dung gilt als organischer Dünger und wird den Emissionen aus der Pflanzenproduktion zugeordnet.

Obwohl jüngste Bewertungen zeigen, dass der Anteil der gesamten Emissionen des globalen Lebensmittelsystems im Zusammenhang mit dem Energieverbrauch zunimmt3,63, haben wir Emissionen aus dem Energieverbrauch in dieser Studie ausgeschlossen, da produktspezifische globale Daten fehlten. Maßnahmen zur Minderung der Emissionen aus der Energienutzung ähneln denen anderer Wirtschaftssektoren wie Industrie und Verkehr, sodass ihre Emissionsintensitäten in erster Linie vom Energiemix bestimmt werden, der durch die Erhöhung des Anteils erneuerbarer Energien und technologische Innovationen wie die Elektrifizierung des Verkehrs dekarbonisiert werden kann.

Pflanzenemissionen umfassen den Nichtfutteranteil, der für den direkten menschlichen Verzehr verwendet wird, und werden nach Produkt und Land differenziert. Der Anteil der an Nutztiere verfütterten Pflanzen wurde aus den Lebensmittelbilanzen des FAOSTAT ermittelt (weitere Einzelheiten siehe Ref. 57). Wir haben auch die Menge der Pflanzen abgezogen, die als Futtermittel in der Aquakultur verwendet werden (d. h. Aquafeed). Da nicht alle Aquakulturen gefüttert werden, haben wir verschiedene Quellen genutzt, um eine zuverlässige und umfassende Emissionsbilanzierung sicherzustellen. Ref. 64 gibt den Anteil der Aquakultur an, der für 11 Fischarten gefüttert wird: Karpfen, Tilapia, Garnelen, Welse, Meeresfische, Lachse, Süßwasserkrebstiere, andere diadrome Fische, Milchfische, Forellen und Aale. Die Studie liefert neben den Fish-in-Fish-out-Verhältnissen auch Daten zum Anteil der Fischquellen (Fischmehl und Fischöl) in ihren Mischfuttermitteln. Auf der Grundlage dieser Informationen haben wir den Anteil berechnet, der aus Nichtfischquellen stammt, da wir an den Treibhausgasemissionen aus dem Anbau von als Futtermittel verwendeten Pflanzen interessiert sind. Ref. 65 schätzten den Anteil einzelner Pflanzenquellen (Mais, Sojabohnen, Weizen, Hülsenfrüchte und andere Ölpflanzen) im Fischfutter auf regionaler Ebene. Allerdings besteht Aquafeed nicht ausschließlich aus diesen pflanzlichen Quellen. Um dies zu korrigieren, haben wir die Verhältnisse65 dieses regionalen Futtermittels auf Pflanzenbasis mit dem Anteil pflanzlicher Quellen im Aquafutter64 kombiniert. Erweiterte Datentabelle 8 zeigt die daraus resultierenden Aquafeed-Nutzungsverhältnisse für Produkte aus Mais, Sojabohnen, Weizen, Hülsenfrüchten und anderen Ölpflanzen für die gefütterte Aquakultur.

Schließlich haben wir das Primärpflanzenäquivalent von Aquafeed-Quellen aus Sojabohnen und anderen Ölpflanzen geschätzt, die häufig als Nebenprodukte (z. B. Mehl und Ölkuchen) in Aquafeed verwendet werden66. Die erweiterte Datentabelle 9 zeigt die Umrechnungsfaktoren, die in diesen Berechnungen verwendet werden67. Wir haben den gewichteten Durchschnitt der Top-Produzenten verwendet (deren Gesamtproduktion ≥80 % der Weltproduktion ausmacht). Wir gingen davon aus, dass andere Aquafeed-Anwendungen von Ölpflanzen hauptsächlich Raps- und Sonnenblumenkerne umfassten. Folglich haben wir das Verhältnis von Wasserfutter zu Angebot pro Kultur und Land (βc,a) abgeleitet, das wir zur Schätzung der Nährstofflücke verwendeten.

Gesamte Treibhausgasemissionen aus Ernterückständen (\({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Crop}}\,{\mathrm{Residues}}}\)), der Verbrennung von Ernterückständen (\({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Ernte}}\,{\mathrm{Rückstände}},\,{\mathrm{Brennen}}}\)) und Reisanbau (\({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Paddy}}\,{\mathrm{Reis}}}\)) wurden für jedes Pflanzenprodukt berechnet ( c), Land (a) und Interventionsszenario(s). Wir haben Emissionen aus synthetischen (\({\mathrm{THG}}_{s,\,a,c}^{{\mathrm{Synthetic}}\,{\mathrm{Dünger}}}\)) und organischen ( \({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Organic}}\,{\mathrm{Düngemittel}}}\)) Düngemittel zu den jeweiligen Nahrungsquellen basierend auf Daten zum Düngemittelverbrauch nach Nutzpflanzen68, wie in der erweiterten Datentabelle 2 detailliert beschrieben. Die gesamten Nutzpflanzenemissionen auf Länderebene wurden gemäß Gleichung (2) berechnet, wobei θc,a das Verhältnis von Viehfutter zu Angebot für ein bestimmtes Land und Produkt darstellt (berechnet auf der Grundlage von Nahrungsmittelbilanzen58 und). βc,a zeigt das Verhältnis von Aquafutter (d. h. Futtermitteln für die Aquakultur) zum Angebot (siehe Tabelle 7 mit erweiterten Daten) für ein bestimmtes Land und ein bestimmtes Produkt .

Zu den tierischen Emissionen gehörten jene aus der enterischen Fermentation (\({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Enteric}}\,{\mathrm{fermentation}}}\)) und der Güllebewirtschaftung \(\left( {{\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Manure}}\,{\mathrm{Management}}}} \right)\), Mist bleibt an Weide \(\left( {{\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Gülle}}\,{\mathrm{left}}\,{\mathrm{on}}\ ,{\mathrm{Weide}}}} \right)\), auf Grünland ausgebrachte Düngemittel (\({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Synthetic}}\,{ \mathrm{Dünger}}}\) und \({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Organic}}\,{\mathrm{Dünger}}}\)) und Futterpflanzen (\(\theta _{c,a} \times {\mathrm{GHG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Crops}}}\)), die im Inland angebaut werden (siehe Erweitert). Datentabelle 6 zum Futterpflanzenverbrauch nach Nutztiergruppe). Wir haben die Emissionen von Nutzpflanzen, die an Nutztiere verfüttert werden (d. h. der Anteil der Nutzpflanzen, die als Vieh- und Geflügelfutter gemäß den Lebensmittelbilanzen von FAOSTAT verwendet werden (siehe Ref. 57),) von den Nutzpflanzenemissionen der jeweiligen Nutztierart zugeordnet, basierend auf der relativen Menge von Nahrungspflanzen werden schätzungsweise von Wiederkäuern, Schweinen und Geflügel verzehrt69 (Verbrauchsanteil pro Tier siehe Tabelle 5 mit erweiterten Daten). Der Düngemittelverbrauch durch Kulturpflanzen (Tabelle 2 mit erweiterten Daten)68 umfasst auch auf Grünland ausgebrachte Düngemittel. Daher haben wir den entsprechenden Anteil verknüpft der Emissionen von synthetischen (\({\mathrm{THG}}_{s,a,c}^{{\mathrm{Synthetic}}\,{\mathrm{Dünger}}}\)) Düngemitteln auf die jeweiligen Tiere basierend auf der Anteil grasgefütterter Tiere nach Tierart, zum Beispiel Wiederkäuer, Schweine und Geflügel69. Die Gesamtemissionen aus der Tierhaltung auf Länderebene wurden gemäß Gleichung (3) für jedes Tierprodukt (c), jedes Land (a) und jedes Interventionsszenario berechnet ( S):

Die Emissionsintensität der Nährstoffproduktion wird zur Visualisierung in Abb. 1 berechnet, indem einfach die gesamten Treibhausgasemissionen (\({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}\)) durch einzelne Nährstoffe dividiert werden (z. B. Proteinproduktion (siehe Nahrungsnährstoffproduktion, -versorgung und -lücke). Um unser Optimierungsmodell zu erstellen, haben wir die Intensität der Treibhausgasemissionen (d. h. \(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\)) der kalorischen Einheitsverfügbarkeit (d. h. Inlandsproduktion abzüglich Lebensmittelverlusten und -abfällen59):

Wir haben fünf klimafreundliche Interventionsszenarien vorgestellt, die sich auf die Produktivität von Nutzpflanzen und Vieh, Lebensmittelverluste und -verschwendung sowie Handel beziehen. Basierend auf den Annahmen jedes Szenarios änderte sich die Emissionsintensität der Energieverfügbarkeit (dargestellt durch \(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\) und wir berechneten die erforderliche landwirtschaftliche Produktion den Bedarf der Bevölkerung an Energie, Protein, Eisen, Zink, Vitamin A, Vitamin B12 und Folsäure (siehe Produktion, Versorgung und Lücke mit Nahrungsnährstoffen) bei entsprechenden Mindestemissionen zu decken oder zu übertreffen.

Unter den aktuellen Nahrungsmittelverlust- und -verschwendungs- und Produktivitätsmustern (D-CP-FLW) beträgt die Emissionsintensität (\(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\), wobei s = D- CP-FLW) wurde auf der Grundlage der aktuellen Emissionen, \({\mathrm{THG}}_{s,a,c}\) und der Produktivitätsmuster von 2015 berechnet.

Verluste entstehen vor und nach der Ernte sowie bei der Verarbeitung, Verpackung und Verteilung, während Abfall auf Haushalts- und Einzelhandelsebene entsteht. Da es keine systematische Bewertung des Ausmaßes vermeidbarer Lebensmittelverluste und -verschwendung in verschiedenen Regionen gibt (wie dies bei der Produktivität der Fall ist), haben wir im Einklang mit SDG 12 Ziel 12.3 eine Reduzierung des halben Verlust- und Abfallszenarios (HLW) um 50 % angenommen. Ziel ist es, die Lebensmittelverschwendung auf Einzelhandels- und Verbraucherebene zu halbieren70. Für Zuckerpflanzen gingen wir von der gleichen Verlust- und Abfallrate aus wie für Ölpflanzen und Hülsenfrüchte.

Abhängig von der Stufe, in der der Verlust/die Verschwendung gemäß der Beschreibung in Ref. aufgetreten ist. 59 wurde die Nährstoffversorgung durch Halbierung der Verlust- und Abfallraten berechnet (Gleichung (1)). Wenn der landwirtschaftliche Verlust beispielsweise ursprünglich 5 % beträgt, würde eine Halbierung des landwirtschaftlichen Verlusts zu \({\mathrm{LW}}_{a,c}^{{\mathrm{FL}}} = 0,975\ führen. . Da wir von einer konstanten Nährstoffversorgung und Lücken ausgingen, führte die Halbierung von Verlusten und Verschwendung zu einer Reduzierung der Basisemissionen und zusätzlicher Emissionen durch eine geringere Emissionsintensität der Energieverfügbarkeit \(\left( {I_{s,a,c}^{p = {\ mathrm{Energie}}}} \right)\).

Unter den aktuellen Produktivitätsmustern (CP) haben wir für jedes Land die aktuelle (2013–2015) Emissionsintensität der Produktion (d. h. Nährstoffgehalt eines bestimmten Produkts/produktionsbasierte Treibhausgasemissionen) angenommen (a). Für Szenarien mit erhöhter Produktivität (D-IP-FLW und D-IP-HLW) verfolgten wir leicht unterschiedliche Ansätze für Nutzpflanzen und Nutztiere. Bei Nutzpflanzen haben wir über die Schließung von Ertragslücken nachgedacht. Wir haben die Modellergebnisse der Global Agro-Ecological Zones (GAEZv3) verwendet, die räumlich aufgelöste Schätzungen potenzieller Erträge für Dutzende einzelner Nutzpflanzen unter bestimmten agroklimatischen, Boden-, Gelände- und Bewirtschaftungsbedingungen enthalten71. Um Ertragslücken zu quantifizieren, haben wir historische Ernteerträge mit potenziellen Erträgen bei hohem Input-Einsatz verglichen. Anschließend haben wir den zusätzlichen Stickstoffdüngerbedarf (N) geschätzt, um diese auf regionaler Ebene geschätzten hohen Inputerträge zu erzielen37. Wir gingen davon aus, dass Ertragssteigerungen ausschließlich durch den verstärkten Einsatz synthetischer Düngemittel erzielt wurden, und schätzten die daraus resultierenden Emissionen. Potenzielle Erträge und Düngemittelbedarf wurden auf regionaler Ebene geschätzt und herunterskaliert, um Schätzungen auf Länderebene abzuleiten (siehe Ergänzungstabellen 1 und 2). Die Quantifizierung der Treibhausgasemissionen aus Düngemitteln folgte dem Tier-1-Ansatz28, der einen Standardemissionsfaktor von 0,01 kg N2O–N (kg N)–1 annimmt.

Für die Produktivität der Nutztiere nutzten wir die potenzielle Minderung der Emissionsintensitäten, die durch das Global Livestock Environmental Assessment Model (GLEAM)44 geschätzt wurden. Das Modell quantifiziert die Umweltauswirkungen der Tierproduktion über ihren Lebenszyklus und stützt sich auf Anpassungs- und Minderungsszenarien für einen nachhaltigeren Tierhaltungssektor. Es bietet den Spielraum für Abhilfemaßnahmen im Nutztiersektor weltweit für fünf Tierarten und als Fallstudien für fünf Weltregionen, die mittelfristig (z. B. bis zu zwei Jahrzehnte) anwendbar sind (erweiterte Datentabelle 5). Neben Rindern, Schweinen und Geflügel, die im GLEAM-Modell erfasst werden, sind Kameliden in bestimmten Regionen auch eine gute Nährstoffquelle. Sie kommen meist in Randgebieten trockener Länder in Afrika (z. B. Kamele in Nordafrika und den Sahel-Ländern), Asien (Kamele in West- und Zentralasien) und Südamerika (Alpakas und Lamas in der Andenregion) vor und werden häufig gehalten für Zugkraft. In dieser Hinsicht stellt jedes Lebensmittelprodukt wie Milch und Fleisch ein zusätzliches Einkommen dar und ist nicht die Haupteinnahmequelle für den Betrieb. Daher haben wir sie nicht als normale Nutztiere behandelt und sind davon ausgegangen, dass sich ihre Emissionsintensität nicht erhöht. Die Minderungspotenziale wurden auf Basis einer konstanten Leistung im GLEAM-Modell quantifiziert.

Futterqualität sowie Tiergesundheit und Tierhaltung sind entscheidende Faktoren für die Verbesserung der Nutztierproduktivität in Ländern mit niedrigem/niedrigem mittlerem Einkommen72. Wir haben diesen Ansatz gewählt, um zu vermeiden, dass den Entwicklungsländern die gleichen Produktivitätsmuster aufgezwungen werden wie den Industrieländern (d. h. intensive Produktionssysteme). Das Modell bietet auch eine Aufschlüsselung der Auswirkungen verschiedener Interventionsszenarien auf Tier-, Herden-, Produktionseinheiten- und Lieferkettenebene. Dazu gehören optimierte Futterverdaulichkeit, Tiergesundheit und -sterblichkeit, Genetik, Grünlandmanagement und Mistmanagement für Wiederkäuer und Monogastrier sowie Energieeffizienz und anaerobe Fermenter für die Schweineproduktion44. Wir haben nur Eingriffe in die Futterqualität (z. B. Verdaulichkeit), Weidemanagement, Mistmanagement und reduzierte Sterblichkeit berücksichtigt. Es wird davon ausgegangen, dass die Futterumwandlungsverhältnisse konstant sind und sich die Emissionen von Futterpflanzen entsprechend den pflanzenbasierten Emissionen in den kombinierten Produktivitätsszenarien ändern.

Die Emissionsintensität (\(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\, wobei s = D-IP-FLW) wurde auf der Grundlage von Änderungen in Bezug auf Kulturpflanzen und Nutztiere berechnet Treibhausgasemissionen (\({\mathrm{GHG}}_{s,a,c}\)) und Änderungen der Pflanzenproduktion pro Emissionseinheit im Zusammenhang mit der Schließung der Ernteertragslücke.

Im D-IP-HLW-Szenario beinhaltete die Emissionsintensität (\(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\, wobei s = D-IP-HLW) Änderungen in der Ernte. und tierische Treibhausgasemissionen sowie ein geringerer Produktionsbedarf, da größere Produktionsanteile für den Verbrauch zur Verfügung stehen.

Im Gegensatz zu den auf der inländischen Produktion basierenden Szenarien umfasste die Zielfunktion gemäß T-CP-FLW die Emissionsintensität der Produktion in den in das jeweilige Land exportierenden Partnern. Wir haben die Zielfunktion mit den bestehenden bilateralen Handelspartnerschaften und -körben auf der Grundlage von Daten erstellt, die von der FAO im Bereich der detaillierten Handelsmatrix bereitgestellt wurden73. Es wurde davon ausgegangen, dass jeder Anstieg des Exportvolumens ihrer Handelspartner durch entsprechende Produktionssteigerungen ausgeglichen wird. Daher blieb der sichtbare Verbrauch (z. B. das Angebot) in den Exportländern unverändert. \(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\), wobei s = T-CP-FLW, war gleich \(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\), wobei s = D-CP-FLW, für alle Länder und Produkte.

Wir haben eine lineare Programmierung angewendet, um die zusätzliche Produktion (gemessen in Kalorien) zu ermitteln, die für ein bestimmtes Land (a) und ein bestimmtes Produkt (c) unter bestimmten Interventionsszenarien erforderlich ist, um die Nährstofflücke zu schließen und gleichzeitig die Nicht-CO2-Treibhausgasemissionen des Lebensmittelsystems zu minimieren . Die Zielfunktion minimierte die Treibhausgasemissionen aus zusätzlicher Produktion, sodass die Versorgung mit allen Nährstoffen ausreichte, um den nationalen Ernährungsbedarf auf der Grundlage der bestehenden Produktions- und bilateralen Handelskörbe für jedes Land zu decken. Daher bezieht sich die zusätzliche Produktion auf die inländische Produktion eines bestimmten Landes in inlandsproduktionsbasierten Szenarien (D-CP-FLW, D-CP-HLW, D-IP-FLW und D-IP-HLW). Im Gegensatz dazu bezieht es sich im Handelsszenario (T-CP-FLW) auf die zusätzliche Produktion in Partnern, aus denen ein Land importiert. In ähnlicher Weise stellt \(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\) die inländische Emissionsintensität in Szenarios dar, die auf der inländischen Produktion basieren, während es den Vektor der Emissionsintensität bei Partnern darstellt, in die exportiert wird das angegebene Land a. Die Zusammensetzung der Produktions- und Handelskörbe (d. h. die Anzahl der einzelnen Produkte) blieb gleich, obwohl sich der relative Beitrag der Nahrungsquelle änderte, wobei davon ausgegangen wird, dass bei Diäten keine radikalen Veränderungen in ihrer Zusammensetzung beobachtet werden (z. B. der vollständige Verzicht auf bestimmte Lebensmittel). Gruppen aus Diäten und Einführung neuartiger Lebensmittelprodukte, die in den aktuellen Lebensmittelkörben nicht enthalten sind).

wobei \({\mathrm{NP}}_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\) die Nährstoffproduktion von Nahrungsenergie (d. h. Kalorien) ist. \(I_{s,a,c}^{p = {\mathrm{Energie}}}\) wurde wie in Gleichung (4) beschrieben berechnet. \({\mathrm{NER}}_{s,a,c}^p\) ist das Nährstoff-Energie-Verhältnis für jeden Nährstoff p (d. h. Energie, Protein, Eisen, Zink, Vitamin A, Vitamin B12). und Folsäure), jedes Land a und jedes Lebensmittelprodukt c, und \({\mathrm{NER}}_{s,a,c}^p\) = 1 für p = Energie. \({\mathrm{NG}}_a^p\) ist die Nährstofflücke für jeden Nährstoff p und jedes Land a. Die allgemeine Form der Gleichung (5) wurde auf jedes Land und jedes Szenario angewendet. Wir haben den HiGHS-Solver aus dem linprog-Paket aus der SciPy-Bibliothek von Python74 verwendet, der die Interior-Point-Methode implementiert und parallele Programmierung bietet.

Gemäß den Gleichungen (1)–(5) sind die mit der Schließung der Nährstofflücke weltweit verbundenen Emissionen die Summe der Basisemissionen im Jahr 2015 und der zusätzlichen Emissionen aus der Produktionssteigerung, die zur Schließung der Nährstofflücke erforderlich ist (wobei A die Gesamtzahl der Länder ist). :

Unsere zugrunde liegenden Daten und unser Ansatz unterliegen inhärenten Unsicherheiten. Unsicherheitsbereiche sind für Produktions-/Handelsdaten, die von FAOSTAT stammen, nicht bekannt75, aber der Tier-1-Ansatz zur Schätzung von Treibhausgasemissionen weist bekannte Unsicherheitsbereiche im Zusammenhang mit Standardemissionsfaktoren28 auf. Daher haben wir zusätzlich zu den Standardfaktoren Unter- und Obergrenzen für Emissionsfaktoren einbezogen, die im Tier-1-Ansatz verwendet werden (d. h. Emissionen = Aktivitätsdaten × Emissionsfaktor), um die Treibhausgasemissionen zu schätzen28. Das IPCC (2006)28 gibt Unter- und Obergrenzen entweder als prozentuale Abweichung vom Standardwert für einige Emissionsquellen (z. B. enterische Fermentation) oder als absoluten Wert für andere (z. B. Reisanbau) an. Darüber hinaus verursachen einige Emissionsquellen (z. B. N2O aus bewirtschafteten Böden) direkte und indirekte Emissionen. In diesem Fall besteht auch Unsicherheit hinsichtlich des Anteils der Auslaugung und Verflüchtigung. Die IPCC-Methodik schlägt eine Auswaschung nur in Regionen vor, in denen es zu Abflüssen kommt. Allerdings geht FAOSTAT aufgrund fehlender regionalspezifischer Informationen davon aus, dass es in allen Regionen zu Auswaschungen kommt61. Unsere Schätzungen berücksichtigen die mit beiden Faktoren verbundene Unsicherheit und wandeln absolute Werte zur Vereinfachung der Berechnung in prozentuale Änderungen um (z. B. prozentuale Abweichung vom Standardwert). Spezifische Emissionsfaktorbereiche für jede Emissionsquelle sind in der erweiterten Datentabelle 9 aufgeführt.

Um Unsicherheitsbereiche zu konstruieren, gingen wir davon aus, dass unsere Dreipunktschätzungen (Ergebnisse basierend auf den Standard-, Unter- und Obergrenzen-Emissionsfaktoren) einer Programmbewertungs- und Überprüfungstechnikverteilung folgen. Diese Verteilung wird durch die wahrscheinlichsten (d. h. Modus) und extremsten (Minimal- und Maximalwerte) Werte definiert, die eine Variable annehmen kann. Wir haben die qpert-Funktion im mc2d-Paket der R-Software verwendet, um das 25. und 75. Perzentil76 zu schätzen.

Um unsere Ergebnisse zu interpretieren, verglichen wir unsere Ergebnisse mit dem zulässigen Emissionsbereich von Pfaden, die mit dem Pariser Abkommen32 vereinbar sind. Die mit dem Pariser Abkommen kompatiblen zulässigen Emissionen werden geschätzt, indem die Paris-konformen Pfade aus dem gesamten Ensemble der Pfade ausgewählt werden, die dem IPCC AR677 zugrunde liegen. Das Ensemble wurde nach Kriterien für Bemühungen gefiltert, die globale Erwärmung auf 1,5 °C zu begrenzen (z. B. <66 % Wahrscheinlichkeit, 1,5 °C zu überschreiten), die globale Erwärmung deutlich unter 2 ° C zu halten (z. B. 90 % Wahrscheinlichkeit) und zu erreichen Netto-Null-Emissionen in der zweiten Hälfte des 21. Jahrhunderts, um im Einklang mit dem Pariser Abkommen zu bleiben32.

Entsprechend unserem Anwendungsbereich haben wir im Jahr 2030 nur die CH4- und N2O-Emissionen des AFOLU-Sektors berücksichtigt. Zur Ableitung der CO2eq-Emissionen haben wir die aktualisierten GWP100-Faktoren aus dem IPCC AR662 verwendet. Um die Kompatibilität mit unserem Studienumfang weiter sicherzustellen, haben wir die zulässigen AFOLU-Emissionen basierend auf der in dieser Studie erfassten Weltbevölkerung (89 % der Weltbevölkerung) unter der Annahme einer fairen Treibhausgasverteilung pro Kopf angepasst. Da wir außerdem die N2O-Emissionen aus entwässerten organischen Böden, die 2 % der weltweiten Nicht-CO2-Emissionen ausmachen, nicht berücksichtigt haben, haben wir die zulässigen Nicht-CO2-Emissionen entsprechend rationalisiert. Darüber hinaus entspricht unser Fokus auf Nahrungspflanzen (d. h. ohne Faserpflanzen) 99 % der gesamten landwirtschaftlichen Produktion nach Gewicht75. Angesichts der Tatsache, dass im Zeitraum 2013–2015 etwa 20 % der landwirtschaftlichen Nicht-CO2-Emissionen aus der Pflanzenproduktion stammten, kam dies einer Verkleinerung der Grenzen um etwa 0,3 % gleich. Folglich haben wir zum Vergleich mit unseren Ergebnissen die Werte des 25. (5,03 Gt CO2-Äq. Jahr), des 50. (5,43 Gt CO2-Äq. Jahr) und des 75. (6,17 Gt CO2-Äq. Jahr) Perzentils um 14 % herabgesetzt. Der daraus resultierende zulässige Bereich für Nicht-CO2-Emissionen betrug 4,33–5,31 Gt CO2eq pro Jahr.

Jüngste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass CO2-Erwärmungsäquivalente (CO2we) nach dem neu etablierten GWP*-Modell das Verhalten kurzlebiger Klimaschadstoffe wie CH4 bei der Prognose von Temperatureffekten möglicherweise besser erklären können78. Angesichts der Tatsache, dass der Anstieg der CH4-Emissionen bei Einführung der Optimierung (Erweiterte Daten, Abb. 1) im Vergleich zu BaU geringer ausfiel, was auf relativ geringere Lücken in der Vitamin-B12-Versorgung und die damit verbundene Steigerung der Tierproduktion (der einzigen Quelle für Vitamin B12 als Input) zurückzuführen ist zur Optimierung) könnte zukünftige Forschung das Verständnis der Temperatureffekte eines abnehmenden Wachstums der CH4-Emissionen durch Verwendung des GWP* verbessern. Zur Veranschaulichung haben wir in den Zusatzinformationen unsere Optimierungsergebnisse auf Basis von CO2-Erwärmungsäquivalenten unter Verwendung des GWP*-Modells dargestellt. Dies deutet darauf hin, dass die relative Leistung unserer klimafreundlichen Szenarien trotz geringerer Erwärmungspotenziale, die das GWP* nahelegt, trotz geringerer Erwärmungspotenziale, da die CH4-Emissionen im Vergleich zu 2015 entweder abnehmen (z. B. bei Produktivitätsverbesserungen) oder sich nahezu stabilisieren (z. B. nur bei Optimierung), robust bleibt die gewählte Äquivalenzmethode, also CO2we oder CO2eq.

Wir sind uns der Komplexität einer angemessenen Ernährung bewusst, die von einem empfindlichen Gleichgewicht verschiedener Nährstoffe sowie anderer sozioökonomischer Determinanten und zugrunde liegender Gesundheitszustände abhängt, die in dieser Studie nicht erfasst werden. Ebenso werden Anreicherung und Nahrungsergänzung, die als nahrungsmittelbasierte Interventionsoptionen zur Schließung der Nährstofflücke in der Ernährung dargestellt werden, nicht berücksichtigt, da zuverlässige Produktions-/Handelsdaten für alle in unserer Studie berücksichtigten Länder und Produkte fehlen. Noch wichtiger ist, dass es schwieriger ist, den Beitrag der Anreicherung in Ländern abzuschätzen, in denen die Nährstofflücke am größten ist, beispielsweise in Ländern mit niedrigem Einkommen und einem hohen Anteil der ländlichen Bevölkerung, da angereicherte Lebensmittel in ländlichen Gebieten möglicherweise nicht zugänglich sind und die Umsetzung dort schwierig ist Kleinmühlen9. Eine ausführliche Erläuterung unserer Annahmen und ihrer Einschränkungen finden Sie in den Zusatzinformationen.

Weitere Informationen zum Forschungsdesign finden Sie in der mit diesem Artikel verlinkten Nature Portfolio Reporting Summary.

Alle Eingabedaten sind über Online-Quellen öffentlich verfügbar, wie in den Referenzen angegeben. Alle weiteren Daten, die die Ergebnisse dieser Studie stützen, sind im Papier verfügbar. Quelldaten werden mit diesem Dokument bereitgestellt.

Codes im Zusammenhang mit der Optimierung sind öffentlich verfügbar über https://github.com/OzgeGe/opt.git. Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage.

Eine Korrektur zu diesem Artikel wurde veröffentlicht: https://doi.org/10.1038/s43016-023-00693-1

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Wir danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für die finanzielle Unterstützung dieser Forschung durch das Sustainable Food Systems Research Training Group (RTG 2654) und die Deakin University, Australien (DUPR-STRATEGIC – 0000018831), die beide von OG erhalten wurden. Wir danken außerdem P. Pradhan für die freundliche Bereitstellung des vorläufigen R-Codes, der zur Schätzung potenzieller Erträge mithilfe des GAEZ-Modells verwendet wird, und G. Ganti für die Bereitstellung von Daten, die zur Bestimmung von Nicht-CO2-Emissionspfaden verwendet werden, die mit dem Pariser Abkommen kompatibel sind

Zentrum für Integrative Ökologie, School of Life and Environmental Sciences, Deakin University, Melbourne, Victoria, Australien

Ozge Geyik, Michalis Hadjikakou und Brett A. Bryan

Graduiertenkolleg für Nachhaltige Lebensmittelsysteme (RTG 2654), Universität Göttingen, Göttingen, Deutschland

Ozge Hirsch

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OG, MH und BAB haben die Studie entworfen. OG sammelte Daten und führte die Analysen mit Hilfe von MH durch, der auch Schätzungen der Ernteertragslücke und Klimagrenzen berechnete. Alle Autoren diskutierten die Methoden und Ergebnisse und trugen zur Gestaltung der Forschung, Analyse und Interpretation bei. OG übernahm die Federführung beim Verfassen des Manuskripts und leistete dabei wesentliche Beiträge aller Autoren.

Korrespondenz mit Özge Geyik.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Nature Food dankt Laixiang Sun und den anderen, anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

a) Ergebnisse der CH4-Emissionen nach Szenario und Einkommensniveau. Die Ergebnisse werden in Megatonnen CH4 pro Jahr dargestellt. b) Ergebnisse der N2O-Emissionen nach Szenario und Einkommensniveau. Die Ergebnisse werden in Megatonnen N2O pro Jahr dargestellt. Balken zeigen die Gesamtemissionen für 128 Länder, d. h. n = 128, basierend auf Standardemissionsfaktoren (entsprechend dem Modus als Maß für die Mitte). Fehlerbalken zeigen das 25. und 75. Perzentil (siehe Unsicherheitsschätzungen).

Quelldaten

Ergänzende Abbildung 1 und ergänzende Diskussion.

Ergänzungstabellen.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Springer Nature oder sein Lizenzgeber (z. B. eine Gesellschaft oder ein anderer Partner) besitzen die ausschließlichen Rechte an diesem Artikel im Rahmen einer Veröffentlichungsvereinbarung mit dem/den Autor(en) oder anderen Rechteinhaber(n); Die Selbstarchivierung der akzeptierten Manuskriptversion dieses Artikels durch den Autor unterliegt ausschließlich den Bedingungen dieser Veröffentlichungsvereinbarung und geltendem Recht.

Nachdrucke und Genehmigungen

Geyik, Ö., Hadjikakou, M. & Bryan, BA Klimafreundliche und ernährungssensible Interventionen können die globale Nährstofflücke in der Ernährung schließen und gleichzeitig die Treibhausgasemissionen reduzieren. Nat Food 4, 61–73 (2023). https://doi.org/10.1038/s43016-022-00648-y

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Eingegangen: 04. April 2022

Angenommen: 24. Oktober 2022

Veröffentlicht: 23. Dezember 2022

Ausgabedatum: Januar 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s43016-022-00648-y

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