Wir machen Emissionen transparent!
Und warum ist Transparenz wichtig?
Unsere Ernährung hat einen großen Einfluss.
Wir können etwas verändern!
Aber nur mit Transparenz!
Darf ich jetzt nur noch die Lebensmittel mit den geringsten Emissionswerten kaufen?
Nein, selbstverständlich nicht. Es bleibt dir natürlich frei zu kaufen, was du möchtest. Uns geht es einfach darum, dass du im Supermarkt weißt, was du dir in den Warenkorb legst und eine bewusste Entscheidung treffen kannst.
1. Daten
Woher bekommt ihr eure Daten?
Für unsere Daten greifen wir auf etablierte und bewährte Datenbanken zurück. Diese erweitern wir mit eigenen aggregierten Daten.
Wir nutzen zwei Varianten an Datenbanken:
Produktdatenbanken
Mit unseren Produktdatenbanken können wir euch allgemeine Informationen zu den Produkten bereitstellen. Dazu zählen z. B. Nährwerte, Zutaten und Allergene. Diese Daten nutzen wir außerdem, um die Emissionen von Produkten zu berechnen, bei denen wir keine weiteren Informationen von Unternehmen haben. Hier kombinieren wir verschiede Datenbanken um für möglichst viele und möglichst korrekte Informationen liefern zu können.
Emissionsdatenbanken
Emissionsdatenbanken enthalten Emissionen zu Zutaten und zum Teil auch zu Produkten. Diese werden in Kombination mit den Produktdaten genutzt, damit wir Emissionen berechnen können. Hier greifen wir selbstverständlich auf die gängig genutzten Datenbanken zu.
Ecoinvent
Die Datenbank EcoInvent ist eine sogenannte Life Cycle Inventory (LCI) Datenbank. Sie unterstützt verschiedene Arten von Nachhaltigkeitsbewertungen. Die EcoInvent gilt als die weltweit führende LCI-Datenbank und enthält Informationen zu einer Vielzahl von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen, von Baustoffen bis hin zu Nahrungsmitteln und von Ressourcenextraktion bis Abfallmanagement.
Die Datenbank ist für Studien und Bewertungen nach ISO 14040 und 14044 konform und wird als die größte und konsistenteste LCI-Datenbank auf dem Markt anerkannt.
Agribalyse
Die Agribalys Datenbank ist speziell auf die landwirtschaftliche und Lebensmittelsektor in Frankreich ausgerichtet und bietet eine Referenzdatenbank für Umweltauswirkungsindikatoren für in Frankreich produzierte landwirtschaftliche Produkte und konsumierte Lebensmittel. Sie wurde im Auftrag der französischen Agentur für ökologischen Übergang (ADEME) entwickelt und legt einen besonderen Schwerpunkt auf Lebensmittel-LCA-Datensätze. Die Agribalys-Datenbank kombiniert einen produktions- und verbrauchsbasierten Ansatz und beinhaltet Lebenszyklusinventare für über 2500 landwirtschaftliche und Lebensmittelprodukte.
2. Methodik
Und wie berechnet ihr damit dann Emissionen?
Zur Berechnung nutzen wir die Standard-Methode der Europäischen Union. Dies ist aktuell die Version 3 des Environmental Footprint (EF) und das Global Warming Potential (über 100 Jahre). Mit dieser Methode berechnen wir die Emissionen der Produkte.
Die Berechnung nennt sich Lebenszyklusanalysen (Life Cycle Assessment – LCA). Hierüber werden die Umweltauswirkungen der Produkte über den gesamten Lebenszyklus hinweg betrachtet. Das Ergebnis der Berechnung ist die Menge an CO2-äquivalent pro kg Produkt. Das bedeutet, es wird nicht nur CO2 betrachtet, sondern auch andere Gase. Diese Gase werden dann ins Verhältnis zu CO2 gesetzt und so zusammengerechnet.
Beide Datenbanken bieten die Daten, um eine Life Cycle Assessment (LCA) durchzuführen. Dabei handelt es sich um die Analyse der Umweltauswirkungen von Produkten, bei der der gesamte Herstellungsprozess einbezogen wird.
Product Environmental Footprint
Der Produktumwelt-Fußabdruck (PEF) ist eine von der Europäischen Kommission vorgeschlagene Methode zur Messung und Kommunikation der Umweltauswirkungen von Produkten über ihren gesamten Lebenszyklus. Er basiert auf der Lebenszyklusanalyse (LCA), betrachtet verschiedene Umweltaspekte und soll Unternehmen und Verbrauchern helfen, die Umweltleistung von Produkten zu verstehen und zu vergleichen. Der PEF zielt darauf ab, eine einheitliche Methode zur Umweltbewertung von Produkten in der EU zu schaffen und Verwirrung sowie Kosten für Unternehmen zu reduzieren1.
Globale Erwärmungspotential
Das Globale Erwärmungspotential (Global Warming Potential, GWP) über einen Zeitraum von 100 Jahren ist ein Maß für die gesamte Energie, die ein Gas im Vergleich zu Kohlendioxid über diesen Zeitraum in der Atmosphäre absorbiert. Das GWP wird verwendet, um die relative Wirksamkeit, Molekül für Molekül, eines Treibhausgases zu beschreiben, unter Berücksichtigung der Dauer seiner Aktivität in der Atmosphäre. Es wird oft verwendet, um die Emissionsschätzungen verschiedener Gase zusammenzufassen (z.B. für die Erstellung einer nationalen Treibhausgasinventur) und ermöglicht es den politischen Entscheidungsträgern, die Emissionsminderungsmöglichkeiten zwischen Sektoren und Gasen zu vergleichen234. Das GWP über 100 Jahre ist eine häufig verwendete Zeitspanne, da es einen Mittelweg zwischen der kurzfristigen Wirksamkeit und der langfristigen Persistenz der Treibhausgase darstellt und somit eine brauchbare Grundlage für politische und wirtschaftliche Entscheidungen bietet.
3. Berechnung
Und wie macht ihr das für eine so große Menge an Produkten?
Diese Daten werden von unserer Software mithilfe von aktuellen KI-Algorithmen, wie neuronalen Netzen, verarbeitet.
Natürliche Sprachverarbeitung
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP, von englisch: Natural Language Processing) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz und Linguistik, der sich darauf konzentriert, Maschinen das Verstehen und Generieren menschlicher Sprache zu ermöglichen. Durch NLP können Computer Text oder gesprochene Worte interpretieren, darauf reagieren und sogar in natürlicher Sprache kommunizieren.
Automatisierung
Durch den Einsatz von neuronalen Netzen können wir den Prozess der Berechnung automatisieren und so für eine große Menge an Produkten die Berechnungen durchführen.
Aktuell ist es technisch nicht möglich, die exakten Emissionswerte für Produkte zu berechnen. Dieses Problem haben nicht nur wir, sondern alle, die Emissionsberechnungen durchführen. Vom selbstständigen Experten / Expertin, bis zum globalen Großkonzern. Dafür ist unsere Welt viel zu komplex. Es ist allerdings möglich, eine gute Annäherung zu erstellen, die richtungssicher ist. Das bedeutet, dass z. B. beim Vergleich von zwei Lebensmitteln trotz Unsicherheit eindeutig sagen kann, welches Lebensmittel umweltfreundlicher ist. Wenn du dich also zwischen zwei Produkten entscheiden musst, hilft dir die Berechnung die bessere Alternative zu finden, selbst wenn der absolute CO2-Wert nicht hundertprozentig genau ist.
Dank der Berechnungen und transparenten Daten können wir alle umweltfreundlichere Entscheidungen im Lebensmittelbereich treffen und hierdurch gemeinsam jährlich 460 Millionen Tonnen CO2 in Europa einsparen. Mach mit und sei Teil dieser Bewegung!
In unserer App bieten wir Transparent
Wir machen so klar wie möglich, wie wir zu unseren Ergebnissen kommen. An relevanten Stellen in unserer App findet ihr ein kleines “i”-Symbol. Tippt ihr darauf, erhaltet ihr einen Info-Text zu dem jeweiligen Abschnitt. Bei unseren Berechnungen geben wir eine Information zu den Datenbanken, aus denen wir die Daten gezogen haben, die Grundlage für die Berechnung sind.
