Jejak karbon untuk pertanian di Republik Ceko: penilaian berbasis tolok ukur

Abstrak
LATAR BELAKANG
Perubahan iklim merupakan tantangan lingkungan dan sosial yang mendesak yang menuntut pemantauan emisi gas rumah kaca (GRK) yang efektif. Salah satu pendekatan yang banyak diadopsi untuk ini adalah mengukur jejak karbon (CF). Mengingat bahwa pertanian merupakan penyumbang utama emisi GRK, kami telah mengembangkan kerangka kerja yang komprehensif untuk penghitungan CF di tingkat pertanian. Kerangka kerja ini telah diuji pada 12 pertanian di Republik Ceko untuk menilai ketersediaan data dan akurasi perhitungan.

HASIL
Studi kami meneliti bagaimana berbagai karakteristik pertanian, seperti omzet, luas lahan, dan jumlah karyawan, memengaruhi CF secara keseluruhan dan memungkinkan perbandingan yang bermakna antara pertanian. Kami menemukan bahwa CF pertanian absolut dipengaruhi secara signifikan oleh efek ukuran, sehingga tidak sesuai untuk tujuan pembandingan. Sebaliknya, CF pertanian relatif (per omzet, per area, dan per karyawan) tidak dipengaruhi oleh efek ukuran, tetapi dapat dipengaruhi oleh efek skala. Selain itu, kami menyelidiki apakah fokus pada peternakan menghasilkan CF relatif yang lebih tinggi. Dengan menghitung pangsa peternakan (SoAH) dalam operasi pertanian, kami menemukan korelasi yang signifikan antara SoAH dan CF relatif, dengan korelasi terkuat diamati untuk CF per omzet (0,87).

KESIMPULAN
Kami berpendapat bahwa pertanian dengan persentase SoAH yang tinggi tidak mungkin mengurangi CF relatif mereka ke tingkat pertanian dengan SoAH nol atau rendah. Oleh karena itu, kami mengusulkan penerapan pembandingan pada pertanian dengan SoAH yang serupa. Kami juga mengusulkan agar penelitian lebih lanjut difokuskan pada pendefinisian dan validasi nilai referensi yang relevan, yang terdiri dari serangkaian pembanding yang mencerminkan berbagai jenis pertanian. © 2025 Penulis. Jurnal Ilmu Pangan dan Pertanian diterbitkan oleh John Wiley & Sons Ltd atas nama Society of Chemical Industry.

PERKENALAN
Perubahan iklim merupakan tantangan lingkungan dan sosial yang kritis yang dibahas di antara para ahli, pembuat kebijakan, organisasi masyarakat sipil, media, dan masyarakat umum. Akumulasi gas rumah kaca (GRK) dari pembakaran bahan bakar fosil dan perubahan penggunaan lahan selama Antroposen telah menyebabkan peningkatan suhu rata-rata Bumi yang belum pernah terjadi sebelumnya. 1 Hal ini telah memicu pergeseran lingkungan global, termasuk pengasaman laut, kenaikan permukaan laut, peristiwa cuaca ekstrem, hilangnya keanekaragaman hayati, dan gangguan dalam siklus biogeokimia. 2 Bukti ilmiah mengonfirmasi transformasi ini, dengan beberapa bahkan terlihat oleh para pembuat kebijakan dan masyarakat umum. Akibatnya, semakin banyak pengakuan bahwa mengatasi krisis ini memerlukan transisi cepat dalam energi, penggunaan lahan, perencanaan perkotaan, infrastruktur penting, dan industri. 3

Strategi mitigasi dan adaptasi yang efektif bergantung pada pemantauan, khususnya emisi GRK. Selama dekade terakhir, penghitungan jejak karbon (CF) telah menjadi alat utama untuk mengukur emisi, yang sering kali mewakili karbon dioksida atau gas rumah kaca lainnya dalam ekuivalen karbon dioksida. 4 Akibatnya, berbagai inisiatif, pedoman, dan metodologi telah muncul untuk mengukur emisi langsung dan tidak langsung di tingkat perusahaan. 5 Mengingat kontribusi GRK pertanian yang signifikan, tekanan telah meningkat untuk menerapkan langkah-langkah pengurangan di pertanian. Para peneliti dan petani telah menanggapi dengan berfokus pada penghitungan CF untuk melacak emisi dan mengevaluasi strategi mitigasi. 6 – 8

Meskipun Pedoman Panel Antarpemerintah tentang Perubahan Iklim (IPCC) menstandardisasi emisi langsung dari proses pertanian tertentu, 9 kerangka kerja CF yang terpadu dan terakreditasi untuk pertanian masih kurang. 10 , 11 Studi saat ini mengusulkan kerangka kerja akuntansi CF konseptual yang berakar pada teori emisi pertanian, yang mencakup semua jenis emisi yang dibahas dalam literatur. Kerangka kerja dan perhitungannya diuji pada 12 pertanian Ceko pada tahun 2023 untuk menilai ketahanan dan mengeksplorasi bagaimana karakteristik pertanian dan faktor-faktor lain memengaruhi hasil CF. Selain itu, kami memeriksa interpretasi hasil, dengan menekankan pembandingan untuk memberikan wawasan berharga bagi pertanian dan pemangku kepentingan seperti bank, investor, dan konsumen.

BAHAN DAN METODE
Kerangka kerja CF pertanian secara keseluruhan
Gambar 1 menyajikan kerangka konseptual untuk penghitungan CF di tingkat pertanian, yang dirancang agar sepenuhnya selaras dengan Panduan Pertanian Protokol GHG. 12 Protokol GHG merupakan kemitraan global yang melibatkan bisnis, organisasi nonpemerintah, pemerintah, dan pemangku kepentingan lainnya. Misinya adalah untuk menetapkan dan mempromosikan praktik terbaik yang diterima secara luas untuk mengukur dan melaporkan emisi gas rumah kaca.

Protokol GRK dan kerangka kerja kami mengklasifikasikan emisi GRK ke dalam tiga kategori utama:

• Ruang Lingkup 1: Emisi langsung dan penyerapan karbon dari kegiatan pertanian
• Cakupan 2: Emisi tidak langsung dari listrik, panas dan dingin yang dikonsumsi di pertanian
• Cakupan 3: Emisi tidak langsung dari input pertanian manufaktur, serta emisi dari limbah dan air limbah yang dikirim untuk diolah

Total CF di tingkat pertanian dihitung menggunakan rumus:

CF di tingkat pertanian = Emisi langsung Cakupan 1 + Emisi tidak langsung Cakupan 2 dan Cakupan 3 dari produksi input + Emisi tidak langsung Cakupan 3 dari limbah dan air limbah – Penyerap karbon Cakupan 1.

Akibat keterbatasan data, perhitungan kami tidak mencakup emisi yang terkait dengan kebutuhan pekerja pertanian, seperti transportasi ke tempat kerja atau konsumsi makanan. GRK yang dipertimbangkan dalam analisis ini mencakup karbon dioksida (CO 2 ), metana (CH 4 ) dan nitrogen oksida (N 2 O), yang diubah menjadi ekuivalen karbon dioksida (CO 2eq ) menggunakan potensi pemanasan global (GWP) sebesar 1 untuk CO 2 , 28 untuk CH₄ dan 265 untuk N 2 O. Kami juga memperhitungkan kebocoran refrigeran, dengan menerapkan GWP spesifiknya. 13

Untuk memastikan kelengkapan kerangka kerja dan keakuratan prosedur kuantifikasi emisi, para ahli yang terlibat dalam Laporan Inventarisasi Gas Rumah Kaca Nasional, khususnya Bab 5 tentang Pertanian, memvalidasi skema yang disajikan pada Gambar 1. 13

Cakupan 1 emisi langsung dan penyerap karbon
Emisi langsung dan penyerap karbon Cakupan 1 terjadi di dalam batas-batas lahan pertanian. Ini adalah area yang dikelola langsung oleh administrator lahan pertanian (pemilik atau penyewa). Kami mengkategorikan aliran GRK ini menjadi empat jenis:

1. Emisi langsung dari pertanian tanaman pangan dan peternakan
2. Emisi langsung dari mesin, peralatan dan operasi bangunan
3. Emisi langsung dari limbah di tempat dan pengelolaan air limbah
4. Penyerap karbon di tanah

Kategori pertama adalah yang paling beragam. Termasuk emisi CH₄ dari fermentasi enterik, emisi CH4 dan N2O dari pengelolaan pupuk kandang dan emisi N2O dari tanah pertanian . Emisi ini dihasilkan dari penerapan pupuk N sintetis, pupuk kandang, lumpur limbah, digestate dari stasiun biogas, kompos, residu tanaman N, dan urin serta kotoran hewan. Kami menggunakan persamaan standar dari Pedoman IPCC untuk Inventarisasi Gas Rumah Kaca Nasional, khususnya Volume 4 tentang Pertanian, Kehutanan, dan Penggunaan Lahan Lainnya. 9 Koefisien dari Laporan Inventarisasi Gas Rumah Kaca Nasional Republik Ceko 13 juga diterapkan. Peternakan menyediakan data tentang jumlah ternak, sistem pengelolaan pupuk kandang (misalnya digester anaerobik, penyimpanan cairan, penyimpanan padat, penyebaran harian, penyebaran padang rumput) dan aplikasi nitrogen pada tanah.

Kategori kedua mencakup emisi dari pembakaran bahan bakar untuk mesin, peralatan, dan bangunan, serta kebocoran refrigeran dari sistem pendingin. Kami menggunakan data konsumsi bahan bakar dari pertanian dan koefisien emisi untuk CO 2 , CH 4 dan N 2 O per unit bahan bakar yang dibakar. Koefisien ini bersumber dari Departemen Keamanan Energi dan Net Zero Inggris, dan untuk Lingkungan, Pangan & Urusan Pedesaan. 14 Kami menghitung kebocoran refrigeran berdasarkan GWP refrigeran tertentu. 13 Pertanian menyediakan data tentang konsumsi bahan bakar, dipecah berdasarkan jenis (batubara, gas alam, bensin, solar, biomassa) dan penggunaan refrigeran dalam sistem pendingin.

Kategori ketiga mencakup emisi CH4 dan N2O dari pengomposan, operasi biogas, dan pengolahan air limbah di peternakan. Meskipun pengomposan dan operasi biogas umum dilakukan, tidak ada peternakan yang diuji yang memiliki instalasi pengolahan air limbah. Emisi dari insinerator dan tempat pembuangan sampah tidak dimasukkan karena kecil kemungkinan peternakan mengoperasikan fasilitas tersebut. Kami menghitung emisi dari pengomposan, stasiun biogas, dan pengolahan air limbah menggunakan koefisien dari Laporan Inventaris Gas Rumah Kaca Nasional Ceko 13 dan data peternakan tentang limbah yang dikomposkan, produksi metana di stasiun biogas, dan air limbah yang diolah (diukur berdasarkan kebutuhan oksigen kimia, yaitu COD). Untuk stasiun biogas, emisi dianggap nol jika peternakan memiliki sertifikat yang sah yang memastikan tidak ada kebocoran metana. Jika tidak, kami mengasumsikan tingkat kebocoran 5%, seperti yang direkomendasikan oleh IPCC. 9

Kategori keempat melibatkan serapan karbon. Ini dihitung sebagai keseimbangan karbon dalam biomassa di atas tanah dan di bawah tanah dan dalam bahan organik tanah dan mati yang bertahan lebih dari satu tahun. Kami menghitung ini untuk penggunaan lahan pertanian umum seperti lahan pertanian dan padang rumput, serta konversi penggunaan lahan antara lahan tersebut dan hutan (lahan hutan tidak termasuk). Kami membedakan dua jenis lahan pertanian: pengelolaan dengan pengolahan tanah standar dan tanpa pengolahan tanah. Koefisien serapan karbon untuk konversi lahan pertanian, padang rumput, dan penggunaan lahan diambil dari Laporan Inventaris Gas Rumah Kaca Nasional Ceko. 13 Untuk lahan pertanian dengan pengelolaan tanpa pengolahan tanah, kami mengambil sumber koefisien serapan karbon dari Haddaway et al . 15

Emisi tidak langsung Cakupan 2 dan Cakupan 3
Emisi tidak langsung Cakupan 2 terjadi di luar batas lahan pertanian selama produksi listrik, panas, dan dingin (misalnya es untuk pendinginan) yang dibeli oleh lahan pertanian. Emisi ini dihitung menggunakan koefisien emisi untuk CO 2 , CH 4 dan N 2 O per unit listrik, panas, dan dingin yang dikonsumsi, yang bersumber dari basis data Ecoinvent. 16

Emisi tidak langsung Cakupan 3 juga terjadi di luar pertanian dan mencakup emisi dari produksi input pertanian yang dibeli dan emisi dari limbah dan air limbah yang dikirim untuk diolah. Input pertanian yang dibeli dikategorikan ke dalam beberapa kelompok: input pertanian tanaman pangan (benih, pestisida, pupuk sintetis), input peternakan (ternak, pakan industri, silase, jerami), air, refrigeran, pembawa energi (misalnya batu bara, gas alam, bensin, solar, biomassa), kemasan (plastik, kertas), bahan bangunan (beton, papan gipsum, keramik, besi, aluminium), panel surya dan mesin/peralatan (traktor, pemanen, mesin pengolah tanah, truk, mobil, komputer, dll.). Limbah yang diserahkan untuk diolah dikategorikan sebagai kertas, plastik, logam, bio, kaca, konstruksi, limbah kota dan limbah lainnya; air limbah diukur sebagai COD.

Emisi dari produksi input dan pengolahan limbah dihitung menggunakan koefisien dari basis data Ecoinvent, 16 sedangkan emisi air limbah menggunakan koefisien yang sama dengan pengolahan air limbah di lokasi. Emisi dari produksi input pertanian dikaitkan dengan tahun pembelian input. Untuk panel surya dan mesin, kami menyesuaikan emisi selama masa pakainya, membagi koefisien dengan jumlah tahun penggunaan. Data untuk item ini didasarkan pada total stok panel surya dan mesin, bukan hanya pembelian tahunan, untuk memperhitungkan investasi tahun-tahun sebelumnya. Pendekatan ini membantu memperlancar lonjakan emisi di pertanian kecil yang jarang berinvestasi pada item tersebut.

Pengumpulan data untuk perhitungan percontohan
Metodologi untuk penghitungan CF di tingkat pertanian telah diuji di 12 pertanian sukarela. Tabel 1 menunjukkan fakta dasar tentang pertanian ini yang diurutkan berdasarkan omzetnya.

Catatan: Krone Ceko dikonversi ke EUR menggunakan nilai tukar Bank Nasional Ceko untuk tahun 2022. 17

Ladang pengujian merupakan contoh usaha pertanian yang bervariasi; semuanya berbeda dalam semua karakteristik terkait ukuran, yang meliputi omzet, area, dan jumlah karyawan, dengan beberapa tingkatan besaran. Selain itu, fokus ladang cukup heterogen, dari pertanian tanaman pangan murni hingga peternakan hewan murni dengan beberapa bentuk yang saling terkait.

Omzet tahunan merupakan indikator penting yang menunjukkan seberapa baik kinerja pertanian setiap tahun. Omzet ini biasanya mengacu pada total pendapatan yang diperoleh bisnis selama setahun, yang juga disebut ‘pendapatan kotor’ atau ‘total penjualan’. Dalam hal luas, pertanian dapat memiliki berbagai definisi. Biasanya, pertanian adalah sebidang tanah yang telah dibersihkan dari vegetasi alaminya dan digunakan untuk menanam tanaman atau memelihara hewan. Omzet ini juga mengacu pada bangunan yang digunakan untuk memelihara hewan, penyimpanan mesin, pupuk dan benih, dll., dan untuk administrasi pertanian. Untuk penelitian saat ini, kami menghitung luas pertanian sebagai jumlah lahan pertanian, padang rumput (padang rumput dan ladang jerami), dan area terbangun. Terakhir, karyawan mengacu pada semua profesi yang dibutuhkan untuk menjaga pertanian tetap berjalan. Ini meliputi pemilik dan manajer pertanian dan pekerja pertanian (pemerah susu, pengemudi traktor, operator mesin, dll.).

Kami mengunjungi semua peternakan yang diuji pada tahun 2023 untuk mendistribusikan dan menjelaskan formulir data (Excel; Microsoft Corp., Redmond, WA, AS) yang merinci data yang diperlukan untuk perhitungan CF (lihat Informasi pendukung, Data S1 ). Peternakan diminta untuk melengkapi formulir data untuk tahun terakhir yang tersedia (yaitu 2022). Tim proyek tersedia untuk konsultasi lebih lanjut, dan pengumpulan data diselesaikan pada akhir tahun 2023. CF untuk semua 12 peternakan kemudian dihitung menggunakan metodologi yang dijelaskan di atas.

HASIL
Gambar 2 menunjukkan CF absolut yang dihitung untuk 12 lahan pertanian yang diuji.

CF absolut bervariasi tiga kali lipat—dari sekitar 49 ton (Pertanian 1) hingga 31.000 ton CO 2eq (Pertanian 12).

Gambar 3 menunjukkan CF relatif per omzet, per area pertanian, dan per karyawan.

Perbedaan dalam CF relatif jauh lebih rendah jika dibandingkan dengan CF absolut, tetapi tetap signifikan: CF per omzet bervariasi dari 427 kg (Pertanian 4) hingga 4557 kg CO 2eq per 1000 EUR (Pertanian 2), CF per area bervariasi dari 1399 kg (Pertanian 3) hingga 7397 kg CO 2eq per ha (Pertanian 2) dan CF per karyawan dari 34 ton (Pertanian 4) hingga 346 ton CO 2eq (Pertanian 8).

Kami berasumsi bahwa kompleksitas dan fokus kegiatan pertanian dan produksi itu penting. Oleh karena itu, pertama-tama kami memilah total hasil (total CF pertanian) menurut Cakupan CF (Gbr. 4 ).

Emisi GRK Cakupan 1 (yaitu emisi langsung dari aktivitas yang berlangsung di pertanian) mencakup lebih dari 50% dari total CF untuk semua pertanian kecuali Pertanian 1 dan 4, dan porsinya setinggi 90% untuk Pertanian 5. Emisi tidak langsung Cakupan 3 dari input manufaktur ke dalam operasi pertanian memiliki porsi tertinggi kedua berkisar antara 4% (Pertanian 5) hingga 71% (Pertanian 4). Emisi tidak langsung Cakupan 2 dari listrik dan panas manufaktur yang dikonsumsi di pertanian memiliki porsi terendah, berkisar antara kurang dari 1% (Pertanian 7) hingga 12% (Pertanian 12).

Kedua, kami memisahkan total CF pertanian berdasarkan aliran emisi GRK tertentu, seperti ditunjukkan dalam Gambar 1 , yang memungkinkan pemahaman lebih baik tentang apa yang mendorong hasil total CF (Gambar 5 ).

Fermentasi enterik memiliki porsi tertinggi dalam total CF dengan variasi yang cukup besar, setinggi 57% (Pertanian 5), meskipun juga nol untuk dua pertanian dengan hanya produksi tanaman pangan (Pertanian 4 dan 6). Tiga aliran emisi GRK signifikan lainnya mencakup penggunaan pupuk, penggunaan energi, dan pembuatan input yang dibeli untuk pertanian tanaman pangan. Penggunaan pupuk berkisar antara 2% (Pertanian 4) hingga 48% (Pertanian 6), penggunaan energi berkisar antara 11% (Pertanian 8) hingga 36% (Pertanian 3) dan pembuatan input yang dibeli untuk pertanian tanaman pangan berkisar antara nol (Pertanian 1 dan 2) hingga 28% (Pertanian 4). Porsi terendah tercatat untuk aktivitas pertanian lainnya (dari nol untuk Pertanian 1–4 dan 8 hingga 8% untuk Pertanian 7) dan pengolahan limbah dan air limbah (kurang dari 1% untuk sebagian besar pertanian hingga 12% untuk Pertanian 12). Penyerap karbon merupakan satu-satunya aliran emisi GRK dengan bagian negatif, yang menurunkan total CF. Jumlahnya berkisar dari kurang dari -1% (Pertanian 3, 4, 8, dan 10) hingga -15% (Pertanian 1).

DISKUSI
Ketersediaan dan ketidakpastian data
Sistem akuntansi CF di tingkat pertanian dirancang untuk meminimalkan jumlah input data yang diperlukan dari pertanian. Akibatnya, semua pertanian yang diuji dapat dengan mudah memberikan informasi yang diperlukan untuk menghitung emisi langsung dan serapan Cakupan 1, serta data tentang pembelian listrik dan panas, beserta sebagian besar input pertanian lainnya. Namun, item tertentu, seperti inventaris mesin menurut jenis dan informasi tentang limbah dan pengolahan air limbah, tidak selalu tersedia dan memerlukan pengumpulan data tambahan.

Kerangka kerja akuntansi yang diusulkan menawarkan tinjauan komprehensif (gambaran besar), yang memungkinkan perhitungan CF untuk seluruh pertanian di semua kegiatan. Pilihan lain lagi adalah penilaian CF produk-produk tertentu, seperti satu liter susu atau satu kilogram gandum, yang diproduksi oleh pertanian yang berbeda, atau perbandingan CF dari berbagai produk terkait dari satu pertanian (misalnya susu bubuk, susu, mentega, keju). Untuk mencapai ini, penting untuk mengatur data yang masuk ke perhitungan CF oleh komoditas yang diproduksi. Meskipun beberapa penelitian berfokus pada CF produk pertanian tertentu, 18 – 20 diskusi dengan manajer pertanian menunjukkan bahwa data yang terkait dengan konsumsi bahan bakar oleh mesin dan penggunaan listrik biasanya dikumpulkan. Oleh karena itu, memperoleh data per produk secara teratur akan memerlukan penerapan prosedur akuisisi dan manajemen data baru di pertanian.

Baik masukan data maupun hasil CF sarat dengan ketidakpastian. Institut Hidrometeorologi Ceko 13 mengukur ketidakpastian ini untuk emisi Cakupan 1, yang dihitung menggunakan persamaan standar dari Pedoman IPCC, 9 dengan kisaran 20–50%. Selain itu, ketidakpastian yang terkait dengan emisi Cakupan 2 dan 3 dapat muncul dari penggunaan koefisien generik yang berasal dari basis data Ecoinvent. 16 Untuk mengelola ketidakpastian substansial ini secara efektif, penting untuk menerapkan kerangka akuntansi yang diusulkan secara konsisten di semua pertanian dan, setelah tersedia, ke seluruh rangkaian waktu. Pendekatan ini akan memastikan bahwa perbandingan antar-pertanian dan antar-tahun tetap valid karena kemungkinan ketidakpastian akan menunjukkan besaran dan arah yang sama di berbagai pertanian dan tahun.

Pembandingan dan penilaian CF pertanian
Secara umum, terlepas dari apakah kita meneliti total emisi atau intensitas emisi, ada tiga pendekatan berbeda untuk menginterpretasikan CF pertanian dan mengidentifikasi peluang pengurangan: (1) perbandingan timbal balik CF di berbagai pertanian, (2) analisis tren perkembangan CF dari waktu ke waktu, dan (3) evaluasi hasil CF terhadap nilai referensi yang relevan. 21 Mengingat bahwa perhitungan CF kami, yang dilakukan sebagai analisis percontohan, berfokus pada satu tahun dan tidak ada nilai referensi yang ditetapkan, analisis komparatif muncul sebagai opsi yang paling tepat untuk studi kasus kami.

CF pertanian dapat dinilai menggunakan pembandingan berdasarkan nilai absolut atau relatif. Pendekatan ini memungkinkan perbandingan di berbagai pertanian, membantu mengidentifikasi praktik terbaik, dan mendukung penetapan target pengurangan yang realistis. CF absolut mengukur total emisi GRK yang dihasilkan oleh pertanian, biasanya dinyatakan dalam ton CO2eq per tahun. Metrik ini memberikan gambaran yang jelas tentang dampak lingkungan pertanian secara keseluruhan dan berguna untuk melacak kemajuan pengurangan emisi dari tahun ke tahun. Di sisi lain, CF relatif menilai emisi per unit output, yang menawarkan wawasan tentang efisiensi karbon. Metrik umum meliputi emisi per omzet, karyawan dan hektar lahan pertanian, emisi per ton produk (tanaman atau ternak), dan emisi per unit kalori atau protein, dll. Metrik relatif ini berharga untuk membandingkan efisiensi produksi dan memungkinkan perbandingan yang berarti antara pertanian dengan ukuran dan jenis yang berbeda. 22

Perbandingan CF absolut yang ditunjukkan pada Gambar 2 tidak terlalu berguna untuk pembandingan dan penilaian karena efek ukuran; pertanian yang lebih besar cenderung memiliki CF absolut yang lebih tinggi daripada pertanian yang lebih kecil. Asumsi ini didukung oleh koefisien korelasi Spearman, yang menunjukkan hubungan antara CF absolut pertanian dan faktor-faktor seperti omzet, luas wilayah, dan jumlah karyawan. Nilai koefisien ini masing-masing adalah 0,92, 0,98, dan 0,95, yang menunjukkan hubungan langsung yang kuat antara variabel-variabel ini.

Dalam kasus CF relatif yang disajikan dalam Gambar 3 , efeknya tidak lagi berlaku, tetapi fenomena lain muncul di sana: efek skala. Efek skala yang juga disebut sebagai skala ekonomi, awalnya adalah konsep ekonomi yang mengasumsikan bahwa subjek ekonomi yang lebih besar dapat melakukan berbagai hal dengan lebih efisien dan memiliki biaya tetap per unit yang lebih rendah dengan meningkatnya kuantitas output yang diproduksi. 23 Seperti yang ditunjukkan, misalnya, oleh Arunrat et al . 24 dan Wang et al ., 25 hal itu juga dapat diterapkan pada emisi GRK dari pertanian dan menganggap bahwa pertanian yang lebih besar akan lebih efisien secara lingkungan dan akan memiliki emisi GRK relatif yang lebih rendah per berbagai variabel ekonomi yang menggambarkan ukurannya. Untuk menguji efek skala pada sampel pertanian kami, kami menghitung koefisien korelasi Spearman antara omzet dan CF per omzet, area dan CF per area, dan jumlah karyawan dan CF per karyawan. Kami berasumsi bahwa, jika efek skala adalah satu-satunya faktor yang bertanggung jawab atas variabilitas CF relatif, koefisien akan sama dengan −1 di bawah asumsi hubungan linier antara variabel berkorelasi. Namun, koefisien yang dihitung masing-masing sama dengan -0,29, 0,48, dan 0,06. Nilai negatif untuk turnover dan CF per turnover menunjukkan beberapa tingkat efek skala tetapi, karena koefisiennya jauh dari mendekati -1, ada beberapa faktor lain yang bertanggung jawab atas sebagian besar variabilitas CF relatif ini. Tidak ada efek skala yang tercatat untuk CF per area dan CF per karyawan.

Menurut literatur, peternakan jauh lebih intensif dalam menghasilkan emisi GRK daripada pertanian tanaman pangan, 20 yang sejalan dengan prinsip biokimia tentang efisiensi transformasi nutrisi dan energi antara tingkat trofik. 26 Karena hasil kami pada Gambar 3 dan 5 mendukung hal ini, kami menguji asumsi bahwa peternakan yang berfokus pada peternakan cenderung memiliki CF relatif yang lebih tinggi. Untuk melakukannya, kami menghitung pangsa peternakan (SoAH) dalam operasi peternakan sebagai rasio aliran emisi GRK tertentu, yang dapat secara jelas dikaitkan dengan peternakan (yaitu emisi dari fermentasi enterik, pengelolaan pupuk kandang, dan pembuatan input yang dibeli untuk peternakan), terhadap total CF. Kami menyadari bahwa emisi GRK lainnya, seperti yang berasal dari penggunaan energi, sebagian berasal dari peternakan, tetapi atribusi mereka terhadapnya akan memerlukan data yang sangat rinci tentang penggunaan energi, yang sebagian besar tidak tersedia di peternakan. Tabel 2 menunjukkan SoAH yang dihitung, yang berkisar dari nol (Peternakan 4 dan 6) hingga 0,8 (Peternakan 5).

Sebagai langkah berikutnya, kami menghitung koefisien korelasi Spearman antara SoAH dan CF per omzet, CF per area, dan CF per karyawan, yang menghasilkan nilai masing-masing sebesar 0,87, 0,70, dan 0,44. Nilai 0,87 dan 0,70 menunjukkan korelasi yang kuat antara pangsa peternakan hewan dan CF per omzet dan CF per area, yang berarti bahwa fokus pada peternakan hewan merupakan faktor penting yang memengaruhi variabilitas kedua CF relatif ini. Korelasinya moderat untuk CF per karyawan, yang menyiratkan bahwa faktor penting lainnya juga berada di luar variabilitasnya. Secara umum, faktor-faktor ini dapat mencakup efek skala yang disebutkan di atas dan berbagai opsi manajemen, seperti metode pengolahan tanah, pemilihan dan metode aplikasi pupuk, pemilihan sumber energi yang digunakan, dll. Pengaruh gabungan dari semua faktor ini pada variabilitas CF relatif akan ditentukan oleh regresi linier multivariat. 27 Karena sampel pertanian kami tidak cukup besar untuk menerapkan metode ini, kami menyajikan metode evaluasi grafis CF relatif yang lebih sederhana di bawah ini.

Kami berpendapat bahwa peternakan dengan SoAH tinggi hampir tidak dapat menurunkan CF relatif mereka ke tingkat peternakan dengan SoAH nol atau rendah. Alasannya adalah bahwa emisi GRK dari pembentukan enterik dan pakan ternak ditentukan oleh fisiologi ternak dan hanya dapat dipengaruhi secara marjinal oleh tindakan manajemen. Meskipun ada pendekatan baru untuk mengurangi emisi metana dari fermentasi enterik, seperti menambahkan agen pereduksi metana ke dalam pakan ternak, pendekatan tersebut belum mencapai kematangan pasar penuh dan masih memerlukan penelitian lebih lanjut. 28 Potensi terbesar untuk mengurangi emisi GRK terletak pada peningkatan manajemen pupuk kandang karena emisi dari penyimpanan pupuk kandang cair adalah orde besaran lebih tinggi daripada emisi dari metode penyimpanan lainnya. 13 Namun, dengan beberapa pengecualian, kontribusi emisi GRK dari manajemen pupuk kandang terhadap total CF relatif rendah (Gbr. 5 ).

Dalam konteks ini, pembandingan dan perbandingan berbagai jenis pertanian, dengan SoAH yang berbeda secara signifikan, tidak terlalu berarti ketika mengidentifikasi peluang untuk mengurangi CF relatifnya. Untuk menggambarkan penilaian berbasis pembandingan yang lebih efektif, kami menyajikan CF per omzet, dipecah berdasarkan sumber emisi GRK tertentu, untuk pasangan pertanian dengan tingkat SoAH yang sama (nol, sedang, dan tinggi) pada Gambar 6 .

Pertanian 6 memiliki CF per omzet hampir dua kali lebih tinggi daripada Pertanian 4. Perbedaan utamanya terletak pada emisi GRK dari penggunaan pupuk: Pertanian 4 hanya menanam anggur dan menggunakan kompos sebagai pupuk, sementara Pertanian 6 menanam banyak tanaman dan menggunakan pupuk dalam jumlah besar, termasuk pupuk industri, digestate, kompos, dan sisa tanaman. Meskipun tidak dapat diharapkan bahwa pertanian konvensional dengan cakupan kegiatan yang luas akan memangkas konsumsi pupuknya menjadi kompos saja, praktik manajemen modern seperti pertanian presisi dapat mengurangi konsumsi pupuknya. 29 Penurunan konsumsi pupuk industri akan menghasilkan dividen ganda, mengurangi emisi GRK dari penggunaan pupuk dan emisi dari input yang dibeli untuk produksi pertanian karena emisi dari pupuk industri yang dikonsumsi oleh produksi menyumbang 85% dari aliran emisi GRK ini. Namun, perbandingan Pertanian 4 dan 6 juga menyoroti potensi penurunan CF per omzet Pertanian 4 sebagai akibat dari porsi emisi GRK yang tidak proporsional dari produksi input lain yang dibeli di pertanian ini. Setengah dari bagian ini terdiri dari emisi dari pembuatan bahan bangunan, yang mungkin hanya merupakan pembelian tunggal selama 1 tahun. Namun, setengah bagian lainnya terkait dengan penggunaan mesin di pertanian. Meskipun Pertanian 4 hampir 10 kali lebih kecil dari Pertanian 6, pertanian ini menggunakan mesin pertanian dua kali lebih banyak. Ini berarti bahwa mungkin ada potensi untuk menggunakan mesin ini secara lebih efisien dan mengurangi jumlahnya.

Total CF per omzet untuk Pertanian 7 sekitar 40% lebih tinggi daripada untuk Pertanian 9. Pertanian ini memiliki bagian emisi GRK yang jauh lebih tinggi dari manufaktur input yang dibeli untuk peternakan, yang hampir secara eksklusif terdiri dari emisi dari manufaktur pakan ternak. Ini berarti bahwa, jika pertanian tersebut mengaitkan lebih banyak lahan pertaniannya dengan tanaman pakan ternak, bagian dari kategori ini dapat dikurangi. 60% emisi dari aktivitas pertanian lainnya berasal dari kebocoran refrigeran. Pertanian 7 menggunakan refrigeran hidrofluorokarbon campuran yang dikenal sebagai R-404A, yang dapat diganti dengan beberapa refrigeran dengan potensi pemanasan global yang lebih rendah atau bahkan nol, seperti amonia. 30 Terakhir, Pertanian 7 memiliki bagian emisi GRK yang lebih tinggi dari penggunaan pupuk. Mirip dengan Pertanian 6, Pertanian 7 menggunakan sejumlah besar pupuk, termasuk pupuk industri, digestate dan residu tanaman, dan mungkin ada ruang untuk mengurangi konsumsi ini dengan menerapkan prinsip-prinsip pertanian yang tepat.

Pertanian 2 memiliki total CF per omzet sekitar 5% lebih tinggi dibandingkan dengan Pertanian 5 dan memiliki bagian emisi GRK yang sangat tinggi dari produksi input yang dibeli untuk peternakan hewan. Tidak seperti Pertanian 7, Pertanian 2 tidak menghasilkan tanaman apa pun untuk dijual, sehingga lahan pertaniannya sudah sepenuhnya digunakan untuk bercocok tanam tanaman pakan ternak. Oleh karena itu, Pertanian harus mencoba meningkatkan hasil panen mereka melalui pengelolaan lahan yang lebih baik, pemupukan yang lebih efisien, pemilihan dan/atau rotasi tanaman pakan ternak yang berbeda, dll. 31 Di sisi lain, Pertanian 5 memiliki bagian emisi GRK yang sangat tinggi dari pengelolaan pupuk kandang, dengan 73% pupuk kandangnya disimpan dalam bentuk cair. Seperti disebutkan di atas, emisi GRK dari penyimpanan pupuk kandang cair lebih tinggi satu orde daripada jenis penyimpanan pupuk kandang lainnya. Ini berarti bahwa investasi dalam fasilitas penyimpanan pupuk kandang padat atau bahkan stasiun biogas akan mengurangi bagian kategori ini secara signifikan.

Semua pertanian yang ditunjukkan pada Gambar 6 juga dapat berupaya meningkatkan serapan karbon ke dalam tanah dan dengan demikian mengurangi total CF mereka dengan penerapan pertanian tanpa olah tanah. Pengukuran serapan karbon untuk pertanian tanpa olah tanah baru saja dimulai (di seluruh dunia, serta di Republik Ceko) dan memberikan hasil yang ambigu. Kami menggunakan nilai konservatif 60 kg karbon tersimpan di tanah per hektar untuk pertanian tanpa olah tanah dalam metodologi kami, 15 dan hasil pemodelan menunjukkan bahwa bahkan nilai rendah ini memiliki kekuatan untuk mengurangi total CF sekitar 20%. Namun, tidak ada pertanian di sampel 12 pertanian kami yang telah menerapkan pertanian tanpa olah tanah. Mengenai penggunaan energi, pendekatan yang layak sehubungan dengan penurunan emisi GRK terkait adalah investasi di stasiun biogas dan panel surya karena listrik dan panas dari fasilitas ini kurang intensif karbon daripada listrik dan panas dari sumber konvensional. 16 Dari enam pertanian pada Gambar 6 , tidak ada pertanian yang memiliki panel surya, sedangkan Pertanian 6, 7 dan 9 menggunakan stasiun biogas mereka.

Langkah-langkah yang disarankan untuk mengurangi jejak karbon pertanian sepenuhnya berasal dari data yang dikumpulkan dan analisisnya. Langkah berikutnya akan melibatkan kembali ke pertanian untuk menyajikan dan menjelaskan hasilnya, serta mengembangkan langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti yang dapat mengubah langkah-langkah potensial ini menjadi tindakan praktis. Tindakan-tindakan ini, sebagaimana dirangkum dalam Hermansen dan Kristensen, 32 harus mempertimbangkan kondisi ekonomi, lingkungan, dan kondisi spesifik lainnya dari setiap pertanian dan, oleh karena itu, tidak dapat dirancang tanpa keterlibatan langsung mereka. Meskipun tindak lanjut ini direncanakan, kami menganggapnya di luar cakupan studi saat ini.

KESIMPULAN
Kami telah mengembangkan kerangka kerja untuk penghitungan CF di tingkat pertanian dan mengujinya di 12 pertanian di Republik Ceko. Temuan kami menunjukkan bahwa ketersediaan data di pertanian ini cukup dalam hal kualitas dan kuantitas untuk melakukan penghitungan CF secara rutin di seluruh pertanian. Akan tetapi, data yang tersedia tidak cukup untuk menghitung CF untuk masing-masing produk pertanian, seperti susu, gandum, atau daging. Perhitungan khusus produk tersebut akan memerlukan penetapan prosedur akuisisi dan pengelolaan data baru di tingkat pertanian.

Aspek utama penelitian kami adalah untuk meneliti bagaimana karakteristik pertanian yang berbeda dan faktor-faktor lain memengaruhi CF secara keseluruhan dan bagaimana pertanian dapat dijadikan tolok ukur berdasarkan CF mereka untuk memberikan wawasan berharga bagi para pemangku kepentingan yang relevan. Kami menemukan bahwa CF pertanian absolut dipengaruhi secara signifikan oleh efek ukuran, sehingga tidak sesuai untuk tujuan pembandingan. Sebaliknya, CF pertanian relatif (per omzet, per area, dan per karyawan) tidak terpengaruh oleh efek ukuran, meskipun efek skala diamati untuk CF per omzet saja.

Selain itu, kami menyelidiki apakah fokus pada peternakan mengarah ke CF relatif yang lebih tinggi, selaras dengan literatur yang ada dan hasil kami pada Gambar 3 dan 5. Dengan menghitung SoAH dalam operasi pertanian, kami menemukan korelasi yang signifikan antara SoAH dan CF relatif, dengan korelasi terkuat diamati untuk CF per omset (0,87). Meskipun korelasi tinggi ini, faktor-faktor lain juga berkontribusi terhadap variabilitas CF relatif, terutama untuk CF per area dan per karyawan, yang menunjukkan korelasi yang lebih rendah sebesar 0,70 dan 0,44, masing-masing. Faktor-faktor tambahan ini dapat mencakup efek skala dan berbagai praktik manajemen, seperti metode pengolahan tanah, pemilihan dan aplikasi pupuk, dan jenis sumber energi yang digunakan.

Kami berpendapat bahwa peternakan dengan SoAH tinggi tidak mungkin mengurangi CF relatif mereka ke tingkat peternakan dengan SoAH nol atau rendah. Hal ini karena emisi GRK dari peternakan sebagian besar ditentukan oleh fisiologi ternak dan hanya dapat sedikit dipengaruhi oleh praktik manajemen. Oleh karena itu, pembandingan dan penilaian peternakan dengan tingkat SoAH yang berbeda secara signifikan tidak terlalu berarti ketika mengidentifikasi strategi potensial untuk mengurangi CF relatif. Sebaliknya, kami mengusulkan penerapan pembandingan ke peternakan dengan SoAH yang sama, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6 .

Setelah data CF tersedia untuk sejumlah besar pertanian di Ceko, akan memungkinkan untuk menetapkan nilai referensi berdasarkan statistik, seperti rata-rata bagian dan nilai absolut rata-rata aliran emisi GRK tertentu yang berkontribusi terhadap total CF pada berbagai tingkat SoAH. Ini akan memungkinkan penilaian apakah total CF pertanian dan komponennya di atas atau di bawah rata-rata, serta penilaian jarak antara masing-masing pertanian dan nilai dengan kinerja terbaik, yang menyoroti area potensial untuk pengurangan CF. Nilai referensi ini kemungkinan akan spesifik untuk negara Republik Ceko karena kondisi lingkungan dan kerangka kelembagaan yang relevan dengan pertanian mungkin berbeda dari yang ada di negara lain. Selain itu, tantangan utama adalah penerapan hasil CF pertanian untuk menetapkan ‘nilai referensi berkelanjutan’ yang mempertimbangkan kriteria dan perhatian ilmiah dan politik.