Regenwald GFM

Das Regenwald Gap Filling Module berechnet das mit Lebensmittelprodukten verbundene Entwaldungsrisiko, indem es die Menge kritischer Rohstoffe (Soja und Palmöl) aus problematischen Quellen verfolgt. Dies umfasst nicht nur Zutaten, die direkt in das Endprodukt eingehen, sondern auch Soja und Palmöl, die in Tierfutter für tierische Produkte verwendet werden.

Kurzreferenz

Eigenschaft	Beschreibung
Läuft auf	`ModeledActivityNode` mit `FoodProductFlowNode`-Eltern, der einen Produktnamen enthält
Abhängigkeiten	`OriginGapFillingWorker`
Schlüsseleingabe	Produktname, Herkunftsland, Zertifizierungsstatus, Produktkategorie
Ausgabe	`rainforest_critical_products`-Eigenschaft mit kritischen Rohstoffmengen
Auslöser	Produkt gematcht zu kritischen Rohstoffgehaltsdaten

Wann es läuft

Das Modul wird ausgelöst, wenn:

Ein ModeledActivityNode einen übergeordneten FoodProductFlowNode mit einem gültigen product_name hat
Der OriginGapFillingWorker abgeschlossen ist (um sicherzustellen, dass Herkunftsinformationen verfügbar sind)
Das Produkt mit kritischen Rohstoffgehaltsdaten im Glossar verknüpft ist

Schlüsselausgabe

Das Modul fügt eine rainforest_critical_products-Eigenschaft zum Flussknoten hinzu, die enthält:

Menge kritischer Rohstoffe (Gramm pro 100g Produkt)
Zertifizierungsstatus: Regenwaldschutz-zertifiziert, zertifiziert aber nicht für Regenwald spezifiziert, oder nicht zertifiziert

Wissenschaftliche Methodik

Die Entwaldungsberechnung verfolgt die Menge an Soja und Palmöl aus problematischen Quellen, die für die Produktion des Lebensmittelprodukts erforderlich war. Die Methodik berücksichtigt:

Direkte Zutaten: Soja und Palmöl, die direkt im Produkt verwendet werden
Indirekte Zutaten: Soja und Palmöl, die in Tierfutter für tierische Produkte verwendet werden
Herkunftsrisiko: Ob das Produkt aus Ländern mit hohem Entwaldungsrisiko stammt
Zertifizierung: Ob das Produkt Zertifizierungen hat, die vor Entwaldung schützen

Berechnung der kritischen Menge

Die kritische Menge wird berechnet basierend auf:

Kritische Menge = Sojagehalt + Palmölgehalt

Wobei der Sojagehaltsbeitrag abhängt von:

Herkunftsland des Produkts
Produktkategorie (Fisch, Rind/Schwein/Huhn/Ei/Milch oder sonstige)
Standortdatenquelle (FAO-Statistiken versus angegebene Herkunft)

Herkunftsbasierte Risikobewertung

Das Modul wendet verschiedene Regeln basierend auf der Produktherkunft an:

Für Produkte mit unbekannter Herkunft:

Vollständiger Sojagehalt wird einbezogen (geht vom schlimmsten Fall aus)
Vollständiger Palmölgehalt wird einbezogen

Für Fischprodukte:

Vollständiger Sojagehalt wird einbezogen (unabhängig von der Herkunft)
Vollständiger Palmölgehalt wird einbezogen

Für Rind-, Schweine-, Hühner-, Eier- und Milchprodukte:

Sojagehalt einbezogen, es sei denn Herkunft ist Schweiz (CH)
Vollständiger Palmölgehalt wird einbezogen

Für andere Produkte:

Sojagehalt nur einbezogen, wenn Herkunft Brasilien (BR), Argentinien (AR) oder China (CN) ist
Vollständiger Palmölgehalt wird einbezogen

Implementierungsdetails

Abgedeckte Rohstoffe

Das Modul verfolgt zwei primäre entwaldungsverbundene Rohstoffe:

Rohstoff	Risikofaktor	Hauptherkunftsländer
Soja	Tierfutter, direkte Zutat	Brasilien, Argentinien, Paraguay, China
Palmöl	Lebensmittelverarbeitung, Kosmetik	Indonesien, Malaysia

Kritische Produktkategorien

Soja-kritische Produkte

Allen Fleischprodukten, die typischerweise mit Kraftfutter gefüttert werden, wird Sojagehalt zugewiesen basierend auf:

Inventardaten aus Lebenszyklusanalyse-Datenbanken
Zuweisung zu verschiedenen Tierprodukten (Fleischarten, Milchprodukte)
Pflanzliche Produkte, die direkt Soja enthalten

Palmöl-kritische Produkte

Produkte, die wahrscheinlich Palmöl enthalten, mit zugewiesenen Mengen:

Produktkategorie	Palmölgehalt
Brot und Gebäck	10%
Hühner-/Fleischbrühe	25%
Rinderbrühe	15%
Margarine	26%
Pflanzliche Fette/Öle	33%
Schokoladenprodukte (Pralinen)	variabel

Hinweis: Soja oder Palmöl in Mengen unter 1% Gewichtsanteil werden vom Indikator ignoriert.

Zertifizierungskategorien

Das Modul erkennt drei Zertifizierungszustände:

Term XID	Kategorie	Beschreibung
`EOS_rainforest_conservation_certified`	Für Regenwald zertifiziert	Produkt hat Zertifizierung speziell zum Regenwaldschutz
`EOS_certified_rainforest_not_specified`	Zertifiziert, nicht regenwaldspezifisch	Produkt ist zertifiziert, aber nicht speziell für Regenwaldschutz
`EOS_not_certified_for_rainforest`	Nicht zertifiziert	Keine relevante Zertifizierung

Hochrisikoländer

Soja-Produktions-Risikoländer

Ländercode	Land	Risikostufe
BR	Brasilien	Hoch
AR	Argentinien	Hoch
CN	China	Moderat

Zusätzliche zu berücksichtigende Länder (in Quelle vermerkt): Paraguay, Russland, Bolivien

Palmöl-Produktions-Risikoländer

Primäres Risiko aus Indonesien und Malaysia (implizit in Palmölgehaltszuweisung).

Produktkategorie-Erkennung

Das Modul erkennt spezifische Produktkategorien mittels FoodEx2-Begriffen:

Term XID	Kategorie
`EOS_Fish-and-seafood`	Fischprodukte
`EOS_Beef-and-veal`	Rindfleischprodukte
`EOS_Poultry`	Hühnerprodukte
`EOS_Eggs`	Eierprodukte
`EOS_Dairy`	Milchprodukte

Anerkannte Zertifizierungen

Labels zum Schutz vor Entwaldung

Basierend auf labelinfo.ch (Biodiversitätsindikator):

Bio Knospe / Bio Suisse Knospe
Coop Naturaplan / Coop Naturafarm
Migros Bio / BIO natura / Bio Natur Plus
Demeter
KAGfreiland
IP-Suisse
Rainforest Alliance
Fairtrade Max Havelaar
EU-Bio / Bio-Siegel / Agriculture Biologique

Rohstoffspezifische Zertifizierungen

Soja: RTRS (Round Table on Responsible Soy) zertifizierte Unternehmen

Palmöl: RSPO (Roundtable on Sustainable Palm Oil) Mitgliedsunternehmen, die WWF-Scorecard-Standards erfüllen

Kakao: Fairtrade, UTZ, Rainforest Alliance

Kaffee: 4C Association, Fairtrade, Rainforest Alliance, UTZ, Bio

Berechnungsbeispiel

Szenario: 100g Hähnchenbrust aus Deutschland

Schritt 1: Produktkategorie identifizieren

Produkt passt zur EOS_Poultry-Kategorie
Klassifiziert als Rind/Schwein/Huhn/Ei/Milch-Produkt

Schritt 2: Kritischen Gehalt nachschlagen

Sojagehalt aus Futter: 15g pro 100g (aus Glossarlink)
Palmölgehalt: 0g (typischerweise nicht in Huhn)

Schritt 3: Herkunftsregeln anwenden

Herkunft: Deutschland (DE)
Nicht Schweiz, also wird Sojagehalt einbezogen
Palmöl immer einbezogen

Schritt 4: Kritische Menge berechnen

Kritische Menge = 15g (Soja) + 0g (Palmöl) = 15g pro 100g

Schritt 5: Zertifizierungsstatus bestimmen

Keine Zertifizierungs-Tags gefunden
Status: EOS_not_certified_for_rainforest

Endausgabe

Das Modul fügt zum Flussknoten hinzu:

{
  "rainforest_critical_products": {
    "quantities": {
      "[not_certified_for_rainforest_uid]": {
        "value": 15.0,
        "unit_term_uid": "[gram_uid]"
      }
    },
    "for_reference": "amount_for_100g"
  }
}

Regulatorischer Kontext

EU-Entwaldungsverordnung

Die EU-Entwaldungsverordnung (EUDR) trat am 29. Juni 2023 in Kraft, mit Anwendungsbeginn am 30. Dezember 2024 (30. Juni 2025 für kleine Unternehmen).

Abgedeckte Rohstoffe:

Palmöl
Soja
Kaffee
Kakao
Rinder (Rindfleisch)
Holz
Kautschuk

Die Verordnung verlangt, dass Produkte, die auf den EU-Markt gebracht werden:

Entwaldungsfrei sind (nicht auf nach dem 31. Dezember 2020 entwaldeten Flächen produziert)
In Übereinstimmung mit der relevanten Gesetzgebung des Produktionslandes produziert wurden
Von einer Sorgfaltserklärung abgedeckt werden

Bekannte Einschränkungen

Rohstoffabdeckung

Fokussiert derzeit hauptsächlich auf Soja und Palmöl
Kakao und Kaffee trotz regulatorischer Relevanz noch nicht vollständig implementiert
Holz und Kautschuk nicht abgedeckt

Geografische Abdeckung

Begrenzter Satz von Hochrisikoländern (Brasilien, Argentinien, China für Soja)
Paraguay, Russland, Bolivien als Kandidaten für Aufnahme vermerkt
Subnationale Risikodifferenzierung nicht implementiert

Zertifizierungserkennung

System erkennt derzeit "zertifiziert" versus "nicht zertifiziert"
Individuelle Label-Erkennung nicht vollständig implementiert
Keine Differenzierung zwischen Zertifizierungsstandards

Datengranularität

Palmölgehaltszuweisungen sind kategoriebasierte Schätzungen
Sojagehalt in Tierfutter basiert auf durchschnittlichen Inventardaten
Keine produktspezifischen Rezepturdaten

Lieferkettenverfolgung

Nimmt Worst-Case-Beschaffung an, wenn Herkunft unbekannt
FAO-statistikbasierte Herkünfte werden als unbekannt behandelt
Keine mehrstufige Lieferkettensichtbarkeit

Referenzen

World Resource Institute (2018). Global Forest Review - Deforestation linked to agriculture. https://research.wri.org/gfr/forest-extent-indicators/deforestation-agriculture
WWF (2020). Risky Business: The EU's dependence on imported biodiversity. https://forestsolutions.panda.org/uploads/default/report/WWF_Risky_business_eng.pdf
WWF (2021). Soy Scorecard - Assessing soy trader performance on deforestation-free production. https://wwfeu.awsassets.panda.org/downloads/wwf_soy_report_summary.pdf
WWF (2021). Palm Oil Buyers Scorecard. https://palmoilscorecard.panda.org/
WWF (2023). Chocolate Scorecard. https://www.wwf.de/fileadmin/fm-wwf/Publikationen-PDF/Landwirtschaft/chocolate-scorecard-2023.pdf
labelinfo.ch. Schweizer Label-Informationsplattform - Biodiversitätsindikator. https://www.labelinfo.ch/
RTRS (2023). Chain of Custody zertifizierte Unternehmen. https://responsiblesoy.org/
Europäische Kommission (2023). Verordnung (EU) 2023/1115 über entwaldungsfreie Produkte.

Kurzreferenz​

Wann es läuft​

Schlüsselausgabe​

Wissenschaftliche Methodik​

Berechnung der kritischen Menge​

Herkunftsbasierte Risikobewertung​

Implementierungsdetails​

Abgedeckte Rohstoffe​

Kritische Produktkategorien​

Soja-kritische Produkte​

Palmöl-kritische Produkte​

Zertifizierungskategorien​

Hochrisikoländer​

Soja-Produktions-Risikoländer​

Palmöl-Produktions-Risikoländer​

Produktkategorie-Erkennung​

Anerkannte Zertifizierungen​

Labels zum Schutz vor Entwaldung​

Rohstoffspezifische Zertifizierungen​

Berechnungsbeispiel​

Schritt 1: Produktkategorie identifizieren​

Schritt 2: Kritischen Gehalt nachschlagen​

Schritt 3: Herkunftsregeln anwenden​

Schritt 4: Kritische Menge berechnen​

Schritt 5: Zertifizierungsstatus bestimmen​

Endausgabe​

Regulatorischer Kontext​

EU-Entwaldungsverordnung​

Bekannte Einschränkungen​

Rohstoffabdeckung​

Geografische Abdeckung​

Zertifizierungserkennung​

Datengranularität​

Lieferkettenverfolgung​

Referenzen​