La ß-caseina è la più importante proteina del latte, dove è presente con le varianti A1 e A2. In un precedente articolo abbiamo spiegato perché il progetto FARM-INN sta studiando gli effetti delle varianti sulle proprietà del latte e sui prodotti lattiero caseari. Uno studio che prevede la somministrazione di diverse diete a tre gruppi di bovini destinati alla produzione di Grana Padano.
Oltre a valutare le caratteristiche del latte e dei formaggi prodotti, il progetto effettuerà anche la valutazione di impatto ambientale attraverso il Life Cycle Assessement (LCA). Una valutazione basata su una metodologia strutturata e standardizzata a livello internazionale, che include e quantifica gli impatti potenziali associati ad un prodotto o un processo lungo l’intero ciclo di vita, dall’acquisizione delle materie prime fino allo smaltimento (dalla culla, alla tomba).
La valutazione è stata condotta dal DISAA dell’Università degli Studi di Milano seguendo tutte le cinque fasi previste dal metodo e che vengono illustrate di seguito. Le fasi sono riportate nella norma ISO 14044 e sono state ampliamente applicate in bibliografia internazionale (Flysjö et al., 2011; Guerci et al. 2013, O’Brien et al., 2014). L’uso di questo metodo di valutazione è stato scelto perché permette di considerare tutti gli input, come ad esempio gli acquisti di alimenti, di animali, di lettiera e gli output aziendali come la produzione di latte o di formaggio e per questo risulta altamente affidabile.
Nella valutazione è stata presa come modello l’azienda in cui si è realizzata la sperimentazione, sono cioè stati considerati i dati reali relativi a produzioni agricole, dimensione e gestione della mandria e le reali produzioni quantitative e qualitative degli animali che presentavano le due varianti della beta-caseina.
Le cinque fasi previste dal metodo sono le seguenti:
1 – Definizione dei confini dell’analisi: l’analisi d’impatto è stata condotta secondo un’ottica ‘from cradle to gate’, ovvero dalla culla al cancello dell’azienda agricola. In questa prima fase del lavoro è stata considerata solo la fase di produzione del latte in stalla. I confini del sistema adottato sono descritti nella figura riportata di seguito.
2 – Raccolta di dati primari: i dati primari necessari per l’analisi LCA sono stati raccolti presso l’azienda oggetto di studio con l’utilizzo di un questionario. Sono state così acquisite tutte le informazioni relative a: composizione della mandria, composizione della razione di tutti gli animali allevati, l’utilizzo del suolo agricolo, produzione aziendale di foraggi per il bestiame, acquisto di alimenti extraaziendali con dettagli sulla tipologia e relative provenienze, acquisto di fertilizzanti, agrofarmaci e materiali di lettiera, la gestione della stalla e dei reflui stoccati, i consumi energetici, la vendita e l’acquisto di bovini, la vendita di latte e di carne.
3 – Scelta dell’unità funzionale e allocazione: è stata scelta come unità di riferimento su cui esprimere l’impatto (unità funzionale) 1 kg di latte corretto per il tenore in grasso e proteine (FPCM) utilizzando l’equazione suggerita dall’IDF (2015). Nel metodo LCA l’impatto ambientale prodotto dall’azienda va suddiviso (allocato) sui diversi prodotti aziendali (es. carne e latte). In questo caso è stata utilizzata l’equazione proposta sempre dall’IDF (2015).
4 – Calcolo delle emissioni: per il calcolo delle emissioni in aria e acqua delle varie sostanze che si liberano nell’azienda agricola ci si è avvalsi dell’uso di diverse equazioni. Per il calcolo del metano prodotto dalle fermentazioni enteriche è stata utilizzata l’equazione di Moraes et al. (2014) a partire dal valore nutritivo delle razioni somministrate a tutte le categorie di animali allevati, ottenuto con il supporto del programma CPM Dairy 3.0.7 (2004). Per il calcolo delle emissioni di metano e azoto dalle deiezioni sono state utilizzate le equazioni dell’IPCC (2006) e dell’EEA (2009), che tengono in considerazione la tipologia di stabulazione, la proteina del latte e la tipologia di gestione dei reflui.
5 – Quantificazione dell’impatto ambientale relativo alla produzione di 1 kg FPCM: il calcolo delle diverse categorie di impatto è stato effettuato inserendo tutti i dati Software Simapro utilizzando il metodo CML-Baseline V3.01. Il software permette di accedere a banche dati per alcuni processi e di ‘ricostruire’ tutto ciò che accade in una stalla, dalla tipologia di coltivazioni, agli acquisti, alle produzioni aziendali.
Bibliografia
Flysjö, A., Henriksson, M., Cederberg, C., Ledgard, S., & Englund, J. E. (2011). The impact of various parameters on the carbon footprint of milk production in New Zealand and Sweden. Agricultural systems, 104(6), 459-469.
Guerci, M., Bava, L., Zucali, M., Sandrucci, A., Penati, C., & Tamburini, A. (2013). Effect of farming strategies on environmental impact of intensive dairy farms in Italy. Journal of dairy research, 80(3), 300-308.
O’Brien, D., Brennan, P., Humphreys, J., Ruane, E., & Shalloo, L. (2014). An appraisal of carbon footprint of milk from commercial grass-based dairy farms in Ireland according to a certified life cycle assessment methodology. The International Journal of Life Cycle Assessment, 19(8), 1469-1481.
IPCC, 2006. Emissions from livestock and manure management. In: Eggleston, H., Buendia, L., Miwa, K., Ngara, T., Tanabe, K. (Eds.), IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Volume 4: Agricolture, Forestry and Other Land Use. Chapter 10. Institute for Global Environmental Strategies, Hayama, Japan.
European Environmental Agency (EEA), 2009. EMEP/EEA Air Pollutant Emission Inventory Guidebook. http://www.eea.europa.eu/publications/emep-eeaemission-inventoryguidebook-2009.
Moraes, L. E., Strathe, A. B., Fadel, J. G., Casper, D. P., & Kebreab, E. (2014). Prediction of enteric methane emissions from cattle. Global change biology, 20(7), 2140-2148.
IDF, 2015. A common carbon footprint approach for dairy. The IDF Guide to Standard Lifecycle Assessment Methodology For the Dairy Sector. In the Bulletin of the IDF No 479/2010. International Dairy Federation, Brussels, Belgium.
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