Landwirtschaftliche Treibhausgasemissionen MAUS
Émissions de gaz à effet de serre issues de l'agriculture MAUS
Agricultural Greenhouse Gas Emissions MAUS

Basierend auf gesetzlichen Grundlagen (Art. 185 Abs. 1bis SR 910.1, Art. 8 und 9 SR 919.118, Anhang 1 Ziff. 09.24 SR 431.011) führen Agroscope und das Bundesamt für Landwirtschaft ein Agrarumweltmonitoring durch (Monitoring des Agrarumweltsystems Schweiz = MAUS). MAUS berechnet verschiedene Agrarumweltindikatoren, die die Umweltauswirkungen der Landwirtschaft sichtbar machen und deren Entwicklung in verschiedenen Regionen und Produktionssystemen über die Zeit darstellen. Als Grundlage für die Berechnungen dienen sowohl bestehende Daten als auch eigene Erhebungen.

Jeder Agrarumweltindikator wurde für jeden Landwirtschaftsbetrieb einzeln berechnet. Für die Darstellung auf Karten wurden die Resultate anschliessend mit dem R-Paket MRG in ein adaptives Raster überführt. Dies erlaubt es, in Gebieten mit höherer Betriebsdichte eine detailliertere Auflösung der Werte zu haben als in Gebieten mit wenigen Betrieben und gleichzeitig den Datenschutz zu wahren, indem in jeder Rasterzelle mindestens 10 Betriebe aggregiert werden.

Treibhausgasemissionen sind für die globale Erwärmung verantwortlich. Hier berechnen wir die folgenden Treibhausgasemissionen nach den Richtlinien des IPCC: 1A4c energetische Emissionen (Kohlendioxid; nur Landwirtschaft), 3A Enterische Fermentation (Methan), 3B Güllebewirtschaftung (Methan, Lachgas), 3D landwirtschaftliche Böden (Lachgas), 3G Kalkung (Kohlendioxid) und 3H Harnstoffausbringung (Kohlendioxid). Der Agrarumweltindikator Treibhausgasemissionen wird mit dem SAGE-Modell berechnet (Gilgen & Schneuwly et al. 2026). Eine ausführlichere Beschreibung der Methodik und der verwendeten Datenquellen ist auf geocat als Download verfügbar.



Die publizierten Daten umfassen die Jahre 2021, 2022, 2023 und 2024, jedes Jahr als separater Layer in einer File-GDB oder in einem Geopackage.



Referenzen:

Gilgen, A. & Schneuwly, J., C. Zosso, L. Merbold, D. Bretscher (2026): New approach to calculate agri-environmental indicators using greenhouse gas emissions in Switzerland as an example. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2026.104887

Sur la base des dispositions légales (art. 185, al. 1bis, RS 910.1, art. 8 et 9 RS 919.118, annexe 1, ch. 09.24 RS 431.011), Agroscope et l'Office fédéral de l'agriculture mettent en œuvre un monitoring agroenvironnemental (Monitoring du système agro-environnemental suisse = MAUS). Le MAUS calcule différents indicateurs agro-environnementaux qui mettent en évidence les impacts environnementaux de l’agriculture et en retracent l’évolution dans différentes régions et différents systèmes de production au fil du temps. Les calculs s’appuient à la fois sur des données existantes et sur des enquêtes.

Chaque indicateur agro-environnemental a été calculé individuellement pour chaque exploitation. Pour la représentation sur des cartes, les résultats ont ensuite été convertis en une grille adaptative à l’aide du package R MRG. Cela permet d’obtenir une résolution plus fine des valeurs dans les zones à forte densité d’exploitations que dans celles qui en comptent peu, tout en préservant la protection des données grâce à l’agrégation d’au moins 10 exploitations dans chaque cellule de la grille.

Les émissions de gaz à effet de serre sont responsables du réchauffement climatique. Nous calculons ici les émissions de gaz à effet de serre suivantes conformément aux directives du GIEC : 1A4c Émissions liées à l'énergie (dioxyde de carbone ; agriculture uniquement), 3A fermentation entérique (méthane), 3B gestion du lisier (méthane, protoxyde d'azote), 3D sols agricoles (protoxyde d'azote), 3G chaulage (dioxyde de carbone) et 3H épandage d'urée (dioxyde de carbone). L'indicateur agro-environnemental « Émissions de gaz à effet de serre » est calculé à l'aide du modèle SAGE (Gilgen & Schneuwly et al. 2026). Une description plus détaillée de la méthodologie et des sources de données utilisées est disponible en téléchargement sur geocat.



L'ensemble de données publié comprend une base de données contenant les indicateurs pour 2021, 2022, 2023 et 2024, chacun sous la forme d'un ensemble de données distinct.



References:

Gilgen, A. & Schneuwly, J., C. Zosso, L. Merbold, D. Bretscher (2026): New approach to calculate agri-environmental indicators using greenhouse gas emissions in Switzerland as an example. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2026.104887

Based on legal provisions (Art. 185 para. 1bis SR 910.1, Art. 8 and 9 SR 919.118, Annex 1, item 09.24 SR 431.011), Agroscope and the Federal Office for Agriculture conduct agri-environmental monitoring (Monitoring of the Swiss Agri-Environmental System = MAUS). MAUS calculates various agri-environmental indicators that highlight the environmental impacts of agriculture and illustrate their development over time across different regions and production systems. The calculations are based on both existing data and own surveys.

Each agri-environmental indicator was calculated individually for each farm. For presentation on maps, the results were subsequently converted into an adaptive grid using the R package. This allows for a more detailed resolution of the values in areas with a higher farm density than in areas with few farms, while simultaneously ensuring data protection by aggregating at least 10 farms in each grid cell.

Greenhouse gas emissions are responsible for global warming. Here, we calculate the following greenhouse gas emissions in accordance with IPCC guidelines: 1A4c energy-related emissions (carbon dioxide; agriculture only), 3A enteric fermentation (methane), 3B manure management (methane, nitrous oxide), 3D agricultural soils (nitrous oxide), 3G liming (carbon dioxide), and 3H urea application (carbon dioxide). The agri-environmental indicator for greenhouse gas emissions is calculated using the SAGE model (Gilgen & Schneuwly et al. 2026). A more detailed description of the methodology and the data sources used is available for download on geocat.



The published dataset comprises a database containing the indicators for 2021, 2022 and 2023, each as a separate feature dataset.



References:

Gilgen, A. & Schneuwly, J., C. Zosso, L. Merbold, D. Bretscher (2026): New approach to calculate agri-environmental indicators using greenhouse gas emissions in Switzerland as an example. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2026.104887

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MAUS THG-Emissionen

MAUS émissions de GES

MAUS GHG-emissions

Date (Création)
Data (Creazione)
Date (Creation)
Datum (Erstellung)
2025-04-06
Date (Publication)
Data (Pubblicazione)
Date (Publication)
Datum (Publikation)
2026-10
Date (Révision)
Data (Revisione)
Date (Revision)
Datum (Aktualisierung)
2021-01
Date (Révision)
Data (Revisione)
Date (Revision)
Datum (Aktualisierung)
2022-01
Date (Révision)
Data (Revisione)
Date (Revision)
Datum (Aktualisierung)
2023-01
Date (Révision)
Data (Revisione)
Date (Revision)
Datum (Aktualisierung)
2024-01
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Denominatore
Denominator
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Zeitliche Auflösung
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Topic category
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Étendue
Estensione
Extent
Ausdehnung

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Series
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