Développements méthodologiques pour l'utilisation des terres en évaluation des impacts du cycle de vie : application aux polymères agro-sourcés

L'utilisation des terres est une catégorie d'impact historiquement présente en analyse du cycle de vie (ACV), qui est une méthodologie d'évaluation environnementale et un outil d'aide à la décision. Les impacts des interventions environnementales sont évalués par rapport à une référence au moyen de facteurs de caractérisation (CFs) et portent sur la biodiversité terrestre et les principales fonctions écologiques des sols : les capacités de filtration mécanique et physicochimique de l'eau par les sols, la régulation du climat par séquestration du carbone, la régulation de l'eau souterraine par recharge des nappes phréatiques, la régulation de la résistance des sols à l'érosion et la production biotique. Dans cette catégorie d'impact, l'intervention environnementale est un type de couverture de terres (agricole, pâturages ou urbain par exemple) dans un lieu donné (au vu du caractère local de la catégorie d'impact). Les travaux du projet LULCIA du groupe de travail de l'UNEP/SETAC (2008-2013) ont permis de consolider les connaissances existantes et de proposer des classifications harmonisées et selon plusieurs niveaux pour les couvertures de terre et pour différents niveaux de résolution de l'information spatiale. Cependant, ces développements restent encore trop limités afin de pouvoir décrire et comparer les impacts potentiels de différents systèmes agro-sourcés sur l'utilisation des terres : les types de biomasse ne sont pas distingués en termes de couvertures de terre et la différentiation spatiale repose sur un découpage spatial de faible résolution et une hypothèse d'homogénéité des paramètres des sols au sein des unités du découpage. Ainsi, si les ACVs permettent de discriminer les impacts des systèmes agro-sourcés sur la consommation d'eau (irrigation), l'acidification, l'eutrophisation (emploi de fertilisants) ou encore le changement climatique (changement indirect d'affectation des terres), ce n'est pas encore le cas pour l'utilisation des terres. Au-delà d'améliorer l'évaluation environnementale des polymères agro-sourcés, mieux modéliser les impacts de et sur l'utilisation des terres est crucial, dont les enjeux sur les sols sont cruciaux ne serait-ce avec seulement la demande alimentaire. La perte de biodiversité, l'appauvrissement en nutriments de sols, l'érosion, la salinisation des sols inquiètent en effet de plus de plus les instances nationales et internationales (FAO, Programme des Nations Unies pour l'Environnement, UNESCO, World Resource Institute). L'objectif principal de cette thèse est d'améliorer la robustesse scientifique et la pertinence environnementale des CFs pour évaluer la perte de fonctions écologiques associée à l'utilisation des terres dans le contexte de l'ACV en abordant ces limites méthodologiques. Pour cela, trois développements méthodologiques sont proposés : a) développer une méthode de modélisation des fonctions écologiques en un seul indicateur dommage par évaluation économique de perte de services écosystémiques captés par la société, pour en permettre la comparaison et aider à la prise de décision ; b) modéliser deux fonctions écologiques (la résistance à l'érosion et la recharge des nappes phréatiques par ruissèlement) pour des types spécifiques de biomasse (blé, maïs et soja) et pour une résolution spatiale élevée et c) analyser et comparer différents choix de niveau de référence dans les calculs des CFs pour assurer une bonne interprétation des scores d'impacts, en particulier en regard du champ d'étude de l'ACV. Les trois développements sont appliqués sur l'étude comparative de polymères agro-sourcés (l'acide polylactique, l'amidon thermoplastique, le bio-polyéthylène et un polyhydroxyalcanoate) produits à partir de différents types de biomasse dans différentes régions. Ces contributions permettent d'une part de mieux modéliser les impacts de l'utilisation des terres en revenant sur les choix de modélisation de l'échelle spatiale et du niveau de référence nécessaire aux calculs. Les résultats montrent que l'hypothèse d'homogénéité des paramètres d'entrée dans les archétypes pour la modélisation environnementale n'est pas fondée pour les fonctions écologiques modélisées (érosion, ruissèlement) et créé une variabilité spatiale des résultats qui peut atteindre trois à six ordres de grandeur rapport à une modélisation systématique. Le choix du niveau de référence peut quant à lui induire des inversions de conclusions dans une analyse comparative. Ainsi, en comparant la production du blé avec celle du soja pour les régions communes de production dans le monde entier, jusque 50% des conclusions peuvent être inversées en raison du choix différent de niveau de référence. D'autre part, la différentiation plus fine des couvertures de terres permet pour la première fois de comparer des systèmes agro-sourcés différents en tenant compte des impacts sur deux fonctions écologiques (l'érosion et le ruissèlement) et non seulement des rendements agricoles, comme ce que permettaient les facteurs génériques existants auparavant. La comparaison des facteurs génériques avec des facteurs spécifiques au blé, au maïs et au soja sur l'ensemble des régions communes de production dans le monde présente des inversions de classement des scores d'impact pour 22% des régions, ce qui démontre la pertinence du développement de ces facteurs spécifiques. Enfin, l'interprétation des résultats est améliorée par l'élaboration d'un niveau d'interprétation complémentaire des indicateurs biophysiques qui traduit les impacts sur les fonctions écologiques dans une même unité représentant le capital naturel altéré par l'utilisation des terres. L'indicateur résultant permet en effet d'évaluer des systèmes agro-sourcés avec un seul indicateur représentant les impacts de l'utilisation des terres. Cet indicateur inclut les différentes fonctions écologiques et les hiérarchise. Les impacts potentiels de l'utilisation des terres sont très contextuels, de sorte qu'il est difficile de donner un résultat absolu de classement des polymères agro-sourcés. En effet, le caractère local affecte doublement le calcul des impacts par les facteurs de rendements agricoles et les CFs. En général, il apparaît que l'amidon thermoplastique génère moins d'impacts que les autres agro-polymères en raison de la conversion plus efficace de biomasse en polymère. Les développements méthodologiques de cette thèse mettent de l'avant les choix de modélisation des CFs, ainsi que leurs implications sur leur interprétation. Cela permet à l'utilisateur de ces CFs de pouvoir les utiliser dans leur périmètre de validité et l'aide lors de la réalisation de l'étude ACV. En effet, le choix du niveau d'évaluation des indicateurs (problème ou dommage), de la résolution spatiale de l'étude ainsi que du niveau de référence dépendent respectivement du destinataire de l'étude, des données disponibles en inventaire et des objectifs de l'étude. Améliorer la modélisation de l'indicateur dommage développé, mieux comprendre les interactions entre les fonctions écologiques et entre les différents niveaux de référence, intégrer les aspects temporels et dynamiques, ainsi que calculer les incertitudes des CFs pour l'utilisation des terres constituent autant de perspectives et opportunités de recherche.

Abstract

The land use impact category has always been part of life cycle assessment (LCA), which is both an environmental impact assessment methodology and a decision support system. Impacts on land are characterized using characterization factors (CFs) in respect to a reference situation on several impact pathways: terrestrial biodiversity loss and soil main ecological functions losses. Biotic production, climate regulation, erosion resistance, freshwater regulation and mechanical and physicochemical purification potentials are assessed. In this impact category, the environmental intervention assessed is a land cover type (e.g. cropland, pastureland or urban) in a specific location (given the local character of the impact category). The research project LULCIA from the UNEP/SETAC taskforce on land use (2008-2013) has led to a consensus on existing knowledge. In particular, harmonized typology of land cover types and a systematic classification of spatial scales of impact assessment have been established. Nevertheless, these developments still do not make it possible to describe and compare land impacts of systems based on different biomass types, since the land covers characterized by the available CFs are not detailed enough. In addition, their spatial differentiation relies on coarse spatial archetypes in which soil parameters are assumed to be homogeneous. Thus, LCAs can discriminate different bio-based systems by their impacts on water (water management practices), acidification, eutrophication (use of fertilizers) or climate change (additional emissions due to indirect land use change) but not discriminate them by their impacts on land. Given that land degradation is already a burning issue with the food sector only, increasing demand from bio-based systems supports the growing needs of improving how impacts on land are currently addressed. The decline of terrestrial biodiversity, soil general degradation, erosion and fertility loss and salinization have become high on national and international environmental agendas (FAO, UNEP, UNESCO, World Resource Institute). The main objective of this thesis is to improve the scientific robustness and environmental relevance of characterization factors to assess the ecological functions losses due to land use in the LCA context. To this end, three methodological developments are undertaken: a) develop a framework to convert ecological functions losses into a single ecosystem services loss indicator by economic valuation to enable comparison and help the decision-making; b) model two ecological functions (erosion resistance and freshwater regulation through runoff) to specific biomass types (maize, soybean and wheat) and at high spatial resolution and c) analyse and compare different reference situation choices to ensure an explicit interpretation of LCA land impact scores, particularly in relation to LCA goal and scope. These three developments are applied on the case study comparing bio-based polymers (bio-polyethylene, poly-hydroxy-alkanoate, poly-lactic acid and thermoplastic starch) produced from different biomass types in different regions. First, the contributions improve the modelling of impacts on land by challenging on the spatial scale and the reference situation modelling choices. The results show that considering input parameters homogeneous by biomes does not apply in the case of erosion and runoff. Relying on biome archetypes induces a variability in the results from three up to six orders of magnitude. Regarding the reference situation, the modelling choice leads to inversions in the conclusions in a comparative assessment. When comparing soybean and wheat on common production regions, results from different reference situations may be reversed in up to 50% in the regions compared. Moreover, refining land covers enable to assess and compare bio-based systems produced from different types of biomass by their actual impacts and not the biomass yields only. This could not be done with existing generic CFs. At the global extent, results from these generic CFs and from CFs specific to maize, soybean and wheat on common production regions lead to inversions of the impact scores rankings up to 22% of the regions compared. This demonstrates the relevance of developing the crop-specific CFs. Finally, interpretation of the impact scores is supported with an additional level of interpretation converting ecological functions losses in the same unit representing the natural capital loss due to land use. This indicator allows to compare bio-based systems with a single indicator of land use impacts. Such indicator embeds multiple aspects of land ecological functions and prioritize by their importance. Impacts scores of land use are very contextual, making it difficult to outline an absolute ranking of bio-based polymers. The local nature of the land impact category affects both the agricultural yields in the inventory calculation and the CFs values. Nevertheless, it appears that thermoplastic starch polymer type has less impacts than the others bio-based polymers because of the more efficient conversion from biomass to polymer. The methodological developments in this thesis highlight the modelling choices in the CFs calculations and how they affect the CFs interpretation. Making the validity perimeter of the CFs explicit helps the user when performing an LCA. The practitioner will make better and consistent choices regarding the midpoint or endpoint indicators, the spatial resolution of the study, as well as the reference situation, which respectively depend on the study public, available data and the objectives of the study. Some issues still remain. Improving the ecosystem services indicator modelling, understanding better the interactions between the ecological functions and the relationships between the reference situations, integrating temporal and dynamic aspects in land use as well as evaluating the uncertainty of the land use CFs are research development avenues to undertake.