Treibhausgas GFM

Das Treibhausgas Gap Filling Module berechnet Treibhausgasemissionen aus beheiztem Gewächshausanbau von Gemüse. Gewächshausproduktion kann die Klimaauswirkung im Vergleich zu Freilandanbau um das bis zu 10-fache erhöhen, weshalb dieses Modul für genaue Umweltbewertungen von Frischprodukten entscheidend ist.

Kurzreferenz

Eigenschaft	Beschreibung
Läuft auf	ModeledActivityNode mit FoodProductFlowNode-Elternknoten, der gematchte Gemüsebegriffe enthält
Abhängigkeiten	OriginGapFillingWorker, AttachFoodTagsGapFillingWorker, ConservationGapFillingWorker
Schlüsseleingabe	Produktionsdatum, Herkunftsland, gematchter Gemüsetyp
Ausgabe	Heizungsemissionen, Infrastrukturemissionen, Stroemissionen
Auslöser	Produkt gematcht mit einem der 7 Gewächshausgemüse

Wann es läuft

Das Modul wird ausgelöst, wenn:

1. Ein Produkt einem abgedeckten Gemüsebegriff zugeordnet ist
2. Das Produkt ein gültiges Herkunftsland mit Meteonorm-Klimadaten hat
3. Das Produkt KEIN Ausschluss-Tag hat (gefroren, konserviert, getrocknet)
4. Heizung erforderlich ist (basierend auf Klimaberechnungen)

Schlüsselausgabe

Das Modul fügt drei Arten von Emissionen zum Berechnungsgraphen hinzu:

• Heizung: Basierend auf Landesklima, Gemüseanforderungen und Produktionsdatum
• Infrastruktur: Glas- und Kunststoff-Gewächshausmaterialien
• Strom: Gemüsespezifischer Energieverbrauch

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Wissenschaftliche Methodik

Das Gewächshausmodell berechnet Emissionen mit der Formel:

Gesamtemissionen = Heizung + Infrastruktur + Strom

Jede Komponente wird pro Kilogramm produziertem Gemüse berechnet.

Heizbedarfsmodell

Das Heizbedarfsmodell basiert auf Stössel et al. (2012) und verwendet einen Wärmebilanzansatz:

Q_heating = (Q_trans + Q_air) * (T_in - T_out) - Q_solar * G

Wobei:

• Q_trans: Wärmeübertragung durch Gewächshaushülle
• Q_air: Wärmeverlust durch Luftaustausch
• T_in: Erforderliche Innentemperatur für das Gemüse (Kelvin)
• T_out: Monatliche Durchschnitts-Außentemperatur (von Meteonorm)
• Q_solar: Solare Wärmezugewinn-Faktor
• G: Monatliche durchschnittliche Sonneneinstrahlung (von Meteonorm)

Wärmeübertragungsfaktor (Q_trans)

U_VALUE = 3.4  # W/m2/K - Wärmedämmwert
CLADDING_AREA = 54_978.2  # m2 - Gewächshaushüllenfläche

Q_TRANS_FACTOR = U_VALUE * CLADDING_AREA  # = 186,925.88 W/K

Der U-Wert von 3,4 W/m2/K repräsentiert einen gewichteten Durchschnitt für konventionelle Gewächshäuser gemäß Scharfy et al. (2017).

Luftaustauschfaktor (Q_air)

AIR_EXCHANGE_NUMBER = 0.24  # Luftwechsel pro Stunde
BUILDING_VOLUME = 259_506.0  # m3
SPEC_VOLUMETRIC_ENERGY_CONSTANT_FOR_AIR = 0.32  # Wh/m3/K

Q_AIR_FACTOR = AIR_EXCHANGE_NUMBER * BUILDING_VOLUME * SPEC_VOLUMETRIC_ENERGY_CONSTANT_FOR_AIR
# = 19,924.46 W/K

Solarer Wärmezugewinn-Faktor (Q_solar)

Q_SOLAR_FACTOR = 0.609 * 46_800.0 * 0.99 * 0.9 * 0.7
# = 17,849.82 W/(W/m2)

Komponenten:

• 0,609: Solartransmissionsgrad der Gewächshausabdeckung
• 46.800 m2: Der Sonne ausgesetzte Bodenfläche
• 0,99: Anteil der Sonnenstrahlung, der die Pflanzen erreicht
• 0,9: Nutzungsfaktor
• 0,7: Umwandlungseffizienz

Heizungsemissionsberechnung

Heizung [kg CO2eq/kg] = Heizbedarf [MJ/kg] * Heizmix [kg CO2eq/MJ]

Der Heizmix hängt vom Land ab und repräsentiert den durchschnittlichen Mix aus Erdgas, Heizöl und erneuerbaren Energien, der für Gewächshausheizung verwendet wird.

Infrastrukturberechnung

Infrastrukturemissionen berücksichtigen die Gewächshaus-Baumaterialien über ihre 30-jährige Lebensdauer:

FRACTION_OF_GLASS_IN_BUILDING_MATERIAL = 0.604  # 60,4%
FRACTION_OF_PLASTIC_IN_BUILDING_MATERIAL = 0.396  # 39,6%
AREA_OF_THE_WINDOWS_EXPOSED_TO_THE_SUN = 46_800  # m2

Der Infrastrukturmix (60,4% Glas, 39,6% Folientunnel) basiert auf Schweizer Gewächshausstatistiken von Scharfy et al. (2017).

Berechnung:

# m2*Jahr Gewächshaus benötigt pro kg Gemüse
building_material_per_kg = greenhouse_area / total_yield_per_year * production_amount

# Aufteilung zwischen Glas und Kunststoff
glass_material = building_material_per_kg * 0.604
plastic_material = building_material_per_kg * 0.396

Stromberechnung

Der Stromverbrauch ist gemüsespezifisch und wird mit dem Strommix des Landes multipliziert:

Strom [kg CO2eq/kg] = Energieeinsatz [kWh/kg] * Strommix [kg CO2eq/kWh]

Der Strommix verwendet Ecoinvents "market for electricity, low voltage" für jedes Land.

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Implementierungsdetails

Abgedeckte Produkte

Das Modul läuft, wenn ein Produkt einem dieser FoodEx2-Begriffe zugeordnet ist:

FoodEx2-Code	Gemüse	Modelltyp	Beschreibung
B1458	Aubergine	eggplant	Aubergine
A00JD	Aubergine	eggplant	Auberginen
A00JM	Gurke	cucumber	Gurken
A00JR	Gurke	cucumber	Zucchini
A00KY	Salat	lettuce	Kopfsalat
A00MJ	Salat	lettuce	Spinat
B4946	Salat	lettuce	Batavia-Salat
A00KX	Salat	lettuce	Salate generisch
A1563	Salat	lettuce	Eisbergsalat
A0DLB	Salat	lettuce	Salate und ähnliche
A1612	Salat	lettuce	Eichblattsalat
A00LB	Salat	lettuce	Lollo Rosso
A00JA	Paprika	bell pepper	Gemüsepaprika
A00QV	Radieschen	radish	Radieschen
A00LM	Radieschen	radish	Rauke und ähnliche
B2474	Radieschen	radish	Rucola
A0DMX	Tomate	tomato	Tomaten
A00HY	Rispentomate	vine tomato	Cherrytomaten

Gemüseparameter

Jeder Gemüsetyp hat spezifische Anbauparameter:

Gemüse	Wachstumstage	Innentemp. (K)	Ertrag (kg/m2/Monat)	Strom (kWh/kg)
Aubergine	50	291,15 (18°C)	3,15	0,5492
Gurke	32	291,15 (18°C)	4,36	0,1982
Salat	60	281,15 (8°C)	1,74	0,4636
Paprika	41	293,15 (20°C)	1,97	0,5746
Radieschen	51	279,15 (6°C)	1,36	0,33798
Tomate	127	291,15 (18°C)	4,66	0,2207
Rispentomate	127	291,15 (18°C)	4,72	0,2099

Datenquellen: ProfiCost-Tool (Chollet et al., 2012), technisches Handbuch des Schweizer Gemüseproduzentenverbands.

Abgedeckte Länder

Das Modul hat Meteonorm-Klimadaten für 28 europäische Länder:

Code	Land	Code	Land
AT	Österreich	IT	Italien
BE	Belgien	LT	Litauen
BG	Bulgarien	LU	Luxemburg
CH	Schweiz	LV	Lettland
CZ	Tschechien	NL	Niederlande
DE	Deutschland	PL	Polen
DK	Dänemark	PT	Portugal
EE	Estland	RO	Rumänien
ES	Spanien	SE	Schweden
FI	Finnland	SI	Slowenien
FR	Frankreich	SK	Slowakei
GB	Großbritannien	TR	Türkei
GR	Griechenland	HR	Kroatien
HU	Ungarn	IE	Irland

Fehlende EU-Länder: Zypern, Malta

Ausschlussregeln

Das Gewächshausmodell läuft NICHT, wenn das Produkt eines dieser Konservierungs-Tags hat:

Term XID	Beschreibung
J0001	Generisch konserviert
J0136	Gefroren
J0111	Konserviert (Dose)
J0116	Getrocknet

Diese Produkte werden ausgeschlossen, weil konservierte Produkte zum Zeitpunkt des Verbrauchs keine Gewächshausproduktion erfordern - sie wurden wahrscheinlich während der regulären Wachstumssaison produziert.

Hinweis: J0003 (Nicht konserviert) und J0131 (Gekühlt) schließen Produkte NICHT vom Gewächshausmodell aus.

Behandlung des Produktionsdatums

Das Produktionsdatum bestimmt, welche Monatsklimdaten für Heizungsberechnungen verwendet werden:

1. Wenn activity_date auf dem Produkt oder einem Elternknoten angegeben ist, wird es verwendet
2. Das Erntedatum wird als Produktionsdatum - 3 Tage berechnet
3. Wachstumstage werden vom Erntedatum basierend auf dem Gemüsetyp zurückgerechnet
4. Monatliche Heizungsanforderungen werden für jeden Monat in der Wachstumsperiode berechnet

Beispiel: Tomaten mit Produktionsdatum 15. März:

• Erntedatum: 12. März
• Wachstumsperiode: 127 Tage (6. Oktober bis 12. März)
• Monate mit Wachstumstagen: Oktober (teilweise), November, Dezember, Januar, Februar, März (teilweise)

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Vollständige Codereferenz

Heizungsberechnung

Die Methode compute_required_heating berechnet den Heizbedarf in MJ pro kg Gemüse:

def compute_required_heating(
    self,
    flow_country_code: str,
    flow_processing_date: datetime,
    vegetable_name: str,
) -> float:
    """Notwendige Heizmenge berechnen."""
    days_between_harvest_and_production_date = 3

    harvest_date = flow_processing_date - timedelta(days=days_between_harvest_and_production_date)

    # Wachstumstage pro Monat basierend auf Erntedatum und Gemüse-Wachstumsdauer ermitteln
    monthly_growing_days = np.array(days_in_each_month(NUMBER_OF_GROWING_DAYS[vegetable_name], harvest_date))

    # Länderspezifische Klimadaten laden
    monthly_avg_outside_temp = np.array(
        self.gfm_factory.aggregated_meteonorm_data[flow_country_code]["average_temperature"]
    )
    monthly_avg_solar_radiation = np.array(
        self.gfm_factory.aggregated_meteonorm_data[flow_country_code]["average_solar_radiation"]
    )

    # Wärmebilanz berechnen
    monthly_temp_difference = REQUIRED_INSIDE_TEMPERATURE[vegetable_name] - monthly_avg_outside_temp
    monthly_required_heating_power_watts = (
        Q_TRANS_FACTOR + Q_AIR_FACTOR
    ) * monthly_temp_difference - Q_SOLAR_FACTOR * monthly_avg_solar_radiation

    # Keine negative Heizung (keine Kühlung modelliert)
    monthly_required_heating_power_watts = np.array(
        [val if val >= 0.0 else 0.0 for val in monthly_required_heating_power_watts]
    )

    # Leistung in Energie umrechnen
    monthly_required_heating_energy_wh = monthly_required_heating_power_watts * monthly_growing_days * 24
    monthly_required_heating_energy_kwh = monthly_required_heating_energy_wh / 1000

    # Ertrag während der Wachstumsperiode berechnen
    average_yield_kg_per_day = (
        AVG_YIELD_PER_M2_PER_MONTH[vegetable_name] * AREA_OF_THE_WINDOWS_EXPOSED_TO_THE_SUN * 12 / 365
    )
    yield_in_growing_days_kg = average_yield_kg_per_day * sum(monthly_growing_days)

    # In MJ pro kg umrechnen
    mj_in_kwh = 3.6
    monthly_required_heating_energy_mj = monthly_required_heating_energy_kwh * mj_in_kwh

    required_heating_energy_mj_for_kg_of_vegetable = (
        np.sum(monthly_required_heating_energy_mj) / yield_in_growing_days_kg
    )

    return required_heating_energy_mj_for_kg_of_vegetable

Infrastruktur-Bilanzierung

async def account_for_infrastructure(
    self, calc_graph: CalcGraph, greenhouse_activity: FoodProcessingActivityNode, vegetable_name: str
) -> None:
    """Infrastruktur des Gewächshauses bilanzieren."""
    size_of_greenhouse_in_m2 = AREA_OF_THE_WINDOWS_EXPOSED_TO_THE_SUN
    average_yield_in_kg_per_m2_and_month = AVG_YIELD_PER_M2_PER_MONTH[vegetable_name]
    total_yield_per_year = average_yield_in_kg_per_m2_and_month * 12 * size_of_greenhouse_in_m2

    # m2*Jahr Baumaterial pro kg Ernte berechnen
    area_and_time_of_greenhouse_building_material = (
        size_of_greenhouse_in_m2 / total_yield_per_year * self.node.production_amount.value
    )

    # Aufteilen zwischen Glas (60,4%) und Kunststoff (39,6%)
    glass_building_material = (
        area_and_time_of_greenhouse_building_material * FRACTION_OF_GLASS_IN_BUILDING_MATERIAL
    )
    plastic_building_material = (
        area_and_time_of_greenhouse_building_material * FRACTION_OF_PLASTIC_IN_BUILDING_MATERIAL
    )

    # Glas- und Kunststoff-Flussknoten zum Graphen hinzufügen
    # Verbunden mit Ecoinvent-Prozessen für Gewächshaus-Infrastruktur

Strom-Bilanzierung

async def account_for_electrical_energy(
    self,
    calc_graph: CalcGraph,
    greenhouse_activity: FoodProcessingActivityNode,
    country_code: str,
    vegetable_name: str,
) -> None:
    """Stromverbrauch des Gewächshauses bilanzieren."""
    energy_needed_per_kg = REQUIRED_ELECTRICITY_KWH_PER_KG[vegetable_name]

    # Stromverbrauchs-Fluss erstellen
    electricity_consumption_flow = FlowNode(
        uid=UuidStr(uuid4()),
        amount=QuantityProp(
            value=energy_needed_per_kg * self.node.production_amount.value,
            unit_term_uid=self.gfm_factory.kWh_term.uid,
        ),
    )

    # Mit länderspezifischem Strommarkt aus Cache verbinden
    electrical_energy_node = self.gfm_factory.electricity_markets_cache.get(country_code)

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Datenquellen

Meteonorm-Klimadaten

Klimadaten stammen aus der Meteonorm-Software (Daten von 2016):

• Temperatur: Monatliche Durchschnitts-Außentemperatur in Kelvin
• Sonneneinstrahlung: Monatliche durchschnittliche globale Sonneneinstrahlung in W/m2

Die Daten werden im GFM-Cache gespeichert und beim Servicestart geladen:

• meteonorm_average_temperature_{country_code}: Array von 12 Monatswerten
• meteonorm_average_solar_radiation_{country_code}: Array von 12 Monatswerten

Heizmixe

Länderspezifische Heizmixe für Gewächshausheizung:

Land	Brightway XID	Zusammensetzung
CH (Schweiz)	EDB_4220cbaabca343c09b19415d5ab4079f_copy1	41,3% Erdgas, 35,2% Heizöl, 23,5% Erneuerbare
DE (Deutschland)	EDB_4220cbaabca343c09b19415d5ab4079f_copy2	28% Kohle, 21% Erdgas, 15% Heizöl, 20% Erneuerbare, 16% Sonstige
NL (Niederlande)	EDB_4220cbaabca343c09b19415d5ab4079f	86,2% Erdgas, 0,1% Heizöl, 13,7% Erneuerbare
EU sonstige	EDB_4220cbaabca343c09b19415d5ab4079f_copy3	54% Erdgas, 46% Heizöl

Infrastrukturmaterialien

Ecoinvent-Prozesse für Gewächshaus-Baumaterialien:

Material	Ecoinvent ID	Einheit
Glasgewächshaus	ecoinvent 3.6 cutoff_0ce659c3cfd443a38761058ee62e3f10	m2*Jahr
Folientunnel	ecoinvent 3.6 cutoff_fddfe51c6959f41ac044089c3a892af7	m2*Jahr

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Berechnungsbeispiel

Szenario: 1 kg Tomaten, produziert in Schweden am 15. März

Schritt 1: Wachstumsperiode bestimmen

• Produktionsdatum: 15. März
• Erntedatum: 12. März (3 Tage vor Produktion)
• Wachstumsdauer: 127 Tage
• Startdatum: 5. November (Vorjahr)

Schritt 2: Monatliche Wachstumstage berechnen

Monat	Tage
November	25
Dezember	31
Januar	31
Februar	28
März	12
Gesamt	127

Schritt 3: Heizbedarf berechnen

Mit schwedischen Klimadaten und Tomatenanforderungen (18°C Innentemperatur):

• Monatliche Temperaturdifferenzen berechnet
• Sonneneinstrahlungs-Offset angewendet
• Negative Werte auf null begrenzt

Ergebnis: ~32,3 MJ/kg Heizbedarf

Schritt 4: Infrastruktur berechnen

Gesamtertrag/Jahr = 4,66 kg/m2/Monat * 12 * 46.800 m2 = 2.616.576 kg/Jahr
Baumaterial pro kg = 46.800 / 2.616.576 = 0,0179 m2*Jahr/kg

Glas: 0,0179 * 0,604 = 0,0108 m2*Jahr
Kunststoff: 0,0179 * 0,396 = 0,0071 m2*Jahr

Schritt 5: Strom berechnen

Strom = 0,2207 kWh/kg * Schwedischer Strommix-Emissionen

Endausgabe

Das Modul fügt drei Flussknoten zum Berechnungsgraphen hinzu:

1. Heizungsfluss (32,3 MJ) verbunden mit schwedischem Heizmix-Prozess
2. Glas-Infrastrukturfluss (0,0108 m2*Jahr) verbunden mit Ecoinvent-Glasprozess
3. Kunststoff-Infrastrukturfluss (0,0071 m2*Jahr) verbunden mit Ecoinvent-Kunststoffprozess
4. Stromfluss (0,2207 kWh) verbunden mit schwedischem Strommarkt

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Bekannte Einschränkungen

Geografische Abdeckung

• Nur 28 europäische Länder haben Meteonorm-Daten
• Keine Abdeckung für USA, Kanada oder andere große Erzeugerregionen
• Keine subnationale regionale Differenzierung (wichtig für große Länder)

Pflanzenabdeckung

• Nur 7 Gemüsetypen sind modelliert (Tomate, Gurke, Salat, Paprika, Aubergine, Radieschen, Rispentomate)
• Kräuter, Chilis, Erdbeeren und andere Gewächshauskulturen sind nicht abgedeckt
• Einige Kulturen wie Feldsalat haben verfügbare Daten, sind aber nicht implementiert

Modellannahmen

• Keine Heizung erforderlich = kein Gewächshaus angenommen (kann Emissionen für unbeheizte Gewächshäuser unterschätzen)
• Gleicher Infrastrukturmix für alle Länder verwendet (basierend auf Schweizer Daten)
• Bio-Produktion nicht differenziert (minimaler Auswirkungsunterschied festgestellt)
• Keine länderspezifischen Gewächshaus-Anbausaisons durchgesetzt

Datenalter

• Meteonorm-Klimadaten sind von 2016
• Heizmixe spiegeln möglicherweise nicht die aktuelle Energiewende wider

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Referenzen

1. Stössel, F., Juraske, R., Pfister, S., & Hellweg, S. (2012). Life cycle inventory and carbon and water footprint of fruits and vegetables: application to a Swiss retailer. The International Journal of Life Cycle Assessment, 17(9), 1191-1202.

2. Eymann, L., et al. (2014). Gewächshausmodell v1.0. ZHAW-Bericht für Eaternity.

3. Scharfy, D., et al. (2017). OFP Report - New Data ZHAW v1.3. Organic Food Print Projektbericht.

4. Chollet, D., et al. (2012). ProfiCost-Tool. Schweizer Gemüseproduzentenverband.

5. Meteonorm Software. https://meteonorm.com/