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 (CRAN: Package MRG) in ein adaptives Raster überführt (Skoien et al. 2025). 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. 2025). Dieses bildet den Stickstofffluss grösstenteils analog zum Agrammon-Modell ab (Kupper et al. 2010; Kupper et al. 2022), es werden somit Emissionen im Stall, auf der Weide, bei der Lagerung von Hofdünger sowie bei der Ausbringung von Düngemitteln berechnet. Im Unterschied zu Agrammon werden die Ausbringungsemissionen von Hofdünger mit dem Modul ALFAM2 (Hafner et al. 2018) berechnet und es werden dabei auch die klimatischen Bedingungen des Standorts (z. B. Temperatur) berücksichtigt. Weitere Treibhausgasemissionen (z. B. Methanemissionen, Lachgasemissionen aus Ernterückständen) werden analog zur Methodik des nationalen Inventars berechnet (FOEN 2024a; FOEN 2024b). Methan und Lachgas werden umgerechnet, sodass alle Emissionen in CO2-Äquivalenten ausgedrückt werden können.

Die wichtigsten Datenquellen für die Berechnung der Treibhausgasemissionen sind die georeferenzierten Nutzungsflächen der Kantone, Informationen aus dem zentralen Agrarpolitischen Informationssystem (AGIS), die Verschiebungen von Hof- und Recyclingdünger aus HODUFLU, Angaben zu Milchharnstoffgehalt und Milchleistung von Qualitas, aggregierte Werte der Online-Umfrage der HAFL zu Ammoniakemissionen (Kupper et al. 2022), Ertragsdaten verschiedener Organisationen (z. B. Zentrale Auswertung von Buchhaltungsdaten, Agristat, Swisspatat), die Karte organischer Böden von Wüst-Galley et al. (2015) und eigene Erhebungen, insbesondere für den Mineraldüngereinsatz, die Stickstoffausscheidungen von Schweinen und Geflügel und den Verbrauch von Brenn- und Heizstoffen. Manche dieser Daten liegen für jeden Landwirtschaftsbetrieb vor (z. B. AGIS), andere nur für eine Stichprobe (z. B. Mineraldüngereinsatz). Damit für jeden Schweizer Betrieb zu jeder Variablen ein Wert vorliegt, werden fehlende Werte durch Mittelwertbildung (z. B. auf regionaler Ebene) oder mithilfe statistischer Modelle (Random-Forest-Modelle) geschätzt.



Der publizierte Datensatz umfasst eine Datenbank mit den Indikatoren für 2021, 2022 und 2023 je als ein Feature-Dataset.



Referenzen:

- Gilgen, A. & Schneuwly, J., C. Zosso, L. Merbold, D. Bretscher (2025): New approach to calculate agri-environmental indicators using greenhouse gas emissions in Switzerland as an example. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5640831

- Kupper, T., Bonjour, C., Zaucker, F., Achermann, B., Menzi, H., Cordovil, C., & Ferreira, L. (2010). Agrammon: An internet based model for the estimation of ammonia emissions. 14th RAMIRAN International Conference, Lisboa Portugal. 334-337. https://www.researchgate.net/publication/285882022_Agrammon_an_internet_based_model_for_the_estimation_of_ammonia_emissions

- Kupper, T., Häni, C., Bretscher, D., & Zaucker, F. (2022). Ammoniakemissionen in der Schweiz 1990-2020. https://ira.agroscope.ch/de-CH/publication/49647

- Hafner, S. D., Pacholski, A., Bittman, S., Burchill, W., Bussink, W., Chantigny, M., Carozzi, M., Génermont, S., Häni, C., & Hansen, M. N. (2018). The ALFAM2 database on ammonia emission from field-applied manure: Description and illustrative analysis. Agricultural and Forest Meteorology, 258, 66-79, https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2017.11.027

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- FOEN. (2024b). Switzerland's Informative Inventory Report 2024. https://www.infras.ch/media/filer_public/38/c6/38c630bb-c7c4-45ad-8e28-d99b0d3870c0/3021biir24_informative_inventory_report_che_2024.pdf

- Wüst-Galley, C., Grünig, A., & Leifeld, J. (2015). Locating organic soils for the Swiss greenhouse gas inventory. Agroscope Science, 26, 1-100, https://ira.agroscope.ch/de-CH/publication/34998

- Skoien, J. O., Lampach, N., Ramos, H., Seljak, R., Koeble, R., See, L. and Van der Velde, M. (2025): Flexible Approach for Statistical Disclosure Control in Geospatial Data. Journal of Geographical Systems, 27, 341–367, https://doi.org/10.1007/s10109-025-00472-5

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 (CRAN : Package MRG) (Skoien et al. 2025). 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. 2025). Ce dernier modélise le flux d’azote en grande partie de manière analogue au modèle Agrammon (Kupper et al. 2010 ; Kupper et al. 2022) ; il permet ainsi de calculer les émissions dans les étables, dans les pâturages, lors du stockage des engrais de ferme ainsi que lors de l’épandage d’engrais. Contrairement à Agrammon, les émissions liées à l’épandage d’engrais de ferme sont calculées à l’aide du module ALFAM2 (Hafner et al. 2018) et tiennent également compte des conditions climatiques du site (par ex. la température). Les autres émissions de gaz à effet de serre (par exemple les émissions de méthane, les émissions de protoxyde d’azote provenant des résidus de récolte) sont calculées selon la méthodologie de l’inventaire national (FOEN 2024a ; FOEN 2024b). Le méthane et le protoxyde d’azote sont convertis afin que toutes les émissions puissent être exprimées en équivalents CO2.

Les principales sources de données pour calculer les émissions de gaz à effet de serre sont les surfaces d'exploitation géoréférencées des cantons, les informations issues du Système central d'information sur la politique agricole (SIPA), les mouvements d'engrais de ferme et d'engrais de recyclage issus de HODUFLU, les données sur la teneur en urée du lait et la production laitière de Qualitas, les valeurs agrégées de l’enquête en ligne de la HAFL sur les émissions d’ammoniac (Kupper et al. 2022), les données de rendement de diverses organisations (p. ex. Le dépouillement centralisé des données comptables, Agristat, Swisspatat), la carte des sols organiques de Wüst-Galley et al. (2015) et nos propres enquêtes, notamment concernant l’utilisation d’engrais minéraux, les excrétions azotées des porcs et de la volaille ainsi que la consommation de combustibles et de combustibles de chauffage. Certaines de ces données sont disponibles pour chaque exploitation agricole (p. ex. SIPA), d’autres uniquement pour un échantillon (p. ex. utilisation d’engrais minéraux). Afin de disposer d’une valeur pour chaque exploitation suisse pour chaque variable, les valeurs manquantes sont estimées par calcul de la moyenne (p. ex. au niveau régional) ou à l’aide de modèles statistiques (modèles Random Forest).



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



Références :

- Gilgen, A. & Schneuwly, J., C. Zosso, L. Merbold, D. Bretscher (2025): New approach to calculate agri-environmental indicators using greenhouse gas emissions in Switzerland as an example. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5640831

- Kupper, T., Bonjour, C., Zaucker, F., Achermann, B., Menzi, H., Cordovil, C., & Ferreira, L. (2010). Agrammon: An internet based model for the estimation of ammonia emissions. 14th RAMIRAN International Conference, Lisboa Portugal. 334-337. https://www.researchgate.net/publication/285882022_Agrammon_an_internet_based_model_for_the_estimation_of_ammonia_emissions

- Kupper, T., Häni, C., Bretscher, D., & Zaucker, F. (2022). Ammoniakemissionen in der Schweiz 1990-2020. https://ira.agroscope.ch/de-CH/publication/49647

- Hafner, S. D., Pacholski, A., Bittman, S., Burchill, W., Bussink, W., Chantigny, M., Carozzi, M., Génermont, S., Häni, C., & Hansen, M. N. (2018). The ALFAM2 database on ammonia emission from field-applied manure: Description and illustrative analysis. Agricultural and Forest Meteorology, 258, 66-79, https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2017.11.027

- FOEN. (2024a). Switzerland's Greenhouse Gas Inventory 1990-2022. National Inventory Document. https://www.bafu.admin.ch/bafu/en/home/topics/climate/state/data/climate-reporting/ghg-inventories/latest.html

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- Wüst-Galley, C., Grünig, A., & Leifeld, J. (2015). Locating organic soils for the Swiss greenhouse gas inventory. Agroscope Science, 26, 1-100, https://ira.agroscope.ch/de-CH/publication/34998

- Skoien, J. O., Lampach, N., Ramos, H., Seljak, R., Koeble, R., See, L. and Van der Velde, M. (2025): Flexible Approach for Statistical Disclosure Control in Geospatial Data. Journal of Geographical Systems, 27, 341–367, https://doi.org/10.1007/s10109-025-00472-5

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 MRG (CRAN: Package MRG) (Skoien et al. 2025). 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. 2025). This model depicts the nitrogen flux largely in a manner similar to the Agrammon model (Kupper et al. 2010; Kupper et al. 2022); thus, emissions are calculated in the barn, on pasture, during the storage of farm manure, and during the application of fertilizers. In contrast to Agrammon, manure application emissions are calculated using the ALFAM2 module (Hafner et al. 2018), and the climatic conditions of the site (e.g., temperature) are also taken into account. Other greenhouse gas emissions (e.g., methane emissions, nitrous oxide emissions from crop residues) are calculated in accordance with the methodology of the national inventory (FOEN 2024a; FOEN 2024b). Methane and nitrous oxide are converted so that all emissions can be expressed in CO2 equivalents.

The main data sources for the calculation of greenhouse gas emissions are the georeferenced land use areas of the cantons, information from the Central Agricultural Policy Information System (AGIS), the movements of farmyard and recycled manure from HODUFLU, data on milk urea content and milk yield from Qualitas, aggregated values from the HAFL online survey on ammonia emissions (Kupper et al. 2022), yield data from various organizations (e.g., Farm Accountancy Data Network, Agristat, Swisspatat), the organic soil map by Wüst-Galley et al. (2015), and our own surveys, particularly regarding mineral fertilizer use, nitrogen excretion from pigs and poultry, and the consumption of fuel and heating materials. Some of these data are available for every farm (e.g., AGIS), while others are available only for a sample (e.g., mineral fertilizer use). To ensure that a value is available for every Swiss farm for each variable, missing values are estimated by calculating averages (e.g., at the regional level) or using statistical models (Random Forest models).



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 (2025): New approach to calculate agri-environmental indicators using greenhouse gas emissions in Switzerland as an example. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5640831

- Kupper, T., Bonjour, C., Zaucker, F., Achermann, B., Menzi, H., Cordovil, C., & Ferreira, L. (2010). Agrammon: An internet based model for the estimation of ammonia emissions. 14th RAMIRAN International Conference, Lisboa Portugal. 334-337. https://www.researchgate.net/publication/285882022_Agrammon_an_internet_based_model_for_the_estimation_of_ammonia_emissions

- Kupper, T., Häni, C., Bretscher, D., & Zaucker, F. (2022). Ammoniakemissionen in der Schweiz 1990-2020. https://ira.agroscope.ch/de-CH/publication/49647

- Hafner, S. D., Pacholski, A., Bittman, S., Burchill, W., Bussink, W., Chantigny, M., Carozzi, M., Génermont, S., Häni, C., & Hansen, M. N. (2018). The ALFAM2 database on ammonia emission from field-applied manure: Description and illustrative analysis. Agricultural and Forest Meteorology, 258, 66-79, https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2017.11.027

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- Wüst-Galley, C., Grünig, A., & Leifeld, J. (2015). Locating organic soils for the Swiss greenhouse gas inventory. Agroscope Science, 26, 1-100, https://ira.agroscope.ch/de-CH/publication/34998

- Skoien, J. O., Lampach, N., Ramos, H., Seljak, R., Koeble, R., See, L. and Van der Velde, M. (2025): Flexible Approach for Statistical Disclosure Control in Geospatial Data. Journal of Geographical Systems, 27, 341–367, https://doi.org/10.1007/s10109-025-00472-5

Simple

Autre titre
Altri nomi o acronimi
Alternate title
Alternativtitel

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
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Type de représentation spatiale
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Spatial representation type
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Vector
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Denominatore
Denominator
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Risoluzione temporale
Temporal resolution
Zeitliche Auflösung
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Catégorie de thème
Categoria ISO
Topic category
Thematik
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    S Agricoltura
    S Farming
    S Landwirtschaft

Étendue
Estensione
Extent
Ausdehnung

Étendue
Estensione
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Descrizione
Description
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Svizzera

Switzerland

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Fréquence de mise à jour
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Annualmente
Annually
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  • exploitation agricole

    gestione agricola

    agricultural exploitation

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Series
Serie
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Nome
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Série chronologique MAUS émissions de GES

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