Tra le righe
Non è la fine del mondo: una guida al futuro
Hannah Ritchie
Il libro della ricercatrice inglese Hannah Ritchie, Non è la fine del mondo, sta cambiando la conversazione globale sul cambiamento climatico. Meno catastrofismo, più decisioni – private e politiche – basate sui dati. Per esempio, ecco come la data science aiuta a scegliere che cosa mangiare per inquinare di meno.
Quale percentuale delle emissioni di gas serra dipende dalla produzione di cibo?
Il sistema globale di produzione del cibo (includendo agricoltura, trasformazione e distribuzione) è responsabile di circa il 26% delle emissioni di GHG (acronimo di Greenhouse Gas, in italiano gas a effetto serra).
Il grafico (basato su dati della meta-analisi di Joseph Poor e Thomas Nemecek del 2018, pubblicata su Science), riassume l’impatto del cibo nella produzione totale di emissioni di GHG, suddividendolo per origine:
- allevamento 31%
- coltivazioni agricole 27% (21% per alimentazione umana, 6% per alimentazione animale)
- uso della terra 21% (16% per allevamento, 8% per consumi umani)
- supply chain (cioè l’insieme delle organizzazioni, attività, e risorse coinvolte nel processo atto a trasferire o fornire un prodotto o un servizio dal fornitore al cliente) 18%.
“Molti danno per scontato che scegliere cibo a chilometro zero sia essenziale per una alimentazione a basse emissioni, mentre le emissioni legate al trasporto sono una piccola percentuale di quelle totali della filiera del cibo: soltanto il 6%, su scala globale”.
(da Food Production is responsible for one-quarter of the world’s greenhouse gas emissions – Our World in Data, 2019)
Quale percentuale delle emissioni di gas serra dipende dalle singole fasi della produzione di cibo?
Il grafico interattivo illustra le emissioni di GHG (in chilogrammi di Co2equivalente – CO2-eq – per chilogrammo di cibo).
È possibile cambiare l’elenco dei cibi (colonna di sinistra) ed evidenziare l’incidenza delle singole voci sulle emissioni di GHG.
L’impronta ecologica delle proprie scelte alimentari è così prevedibile sulla base dei dati.
