Epsilon Archive for Student Projects

Abstract

Biodiversity is declining at an alarming rate. Human land use causes land fragmentation and habitat loss, both of which contribute to the decline in species richness. Therefore, it is important to improve the way biodiversity is assessed in life cycle assessments (LCAs) to more accurately reflect the impact of land use. Currently, there is a limitation in global biodiversity assessments used in LCA as they are too general regarding land types and management practices. One consequence of this is that land use with positive biodiversity impacts risks being overlooked. This is particularly relevant for semi-natural grasslands, which are biodiversity rich ecosystems in need of maintained management to preserve many species. This study investigated whether local Swedish grassland data could be integrated into the GLAM biodiversity assessment framework recommended by the UNEP Life Cycle Initiative to better reflect its biodiversity impact. An exploratory methodology was employed, involving the deconstruction of the framework to trace the flow of equations and map them against the available local data, to identify data gaps. Despite good access to empirical species data for grasslands in Sweden, the findings suggest that integrating these into GLAM involves several data and resource demanding steps. For examples, parameters such as area of habitat patches and inter-patch distance were missing in order to capture the consequences of fragmentation intended to be reflected in the characterisation factors (CFs) generated. Ultimately, the study raises doubt about the relevance of incorporating country-based site-specific empirical biodiversity data into a global model like GLAM that relies heavily on modelled biodiversity.

Den biologiska mångfalden minskar i en alarmerande takt. Mänsklig markanvändning orsakar fragmentering av mark och förlust av livsmiljöer, vilket bidrar till minskad artrikedom. Därför är det viktigt att förbättra sättet att bedöma den biologiska mångfalden i livscykelanalyser (LCA) för att bättre återspegla effekterna av vår markanvändning. För närvarande finns det en begränsning i bedömningarna av den biologiska mångfalden, då förvaltningsmetoder generaliseras. Detta innebär att markanvändning med positiva effekter på den biologiska mångfalden riskerar att förbises. Detta är särskilt relevant för naturbetesmarker, som har hög biologisk mångfald och som behöver upprätthållna förvaltningsmetoder. I denna studie undersöktes om lokala svenska gräsmarksdata kunde integreras i GLAM-ramverket för bedömning av biologisk mångfald, som rekommenderas av UNEP Life Cycle Initiative, för att bättre återspegla dess påverkan på den biologiska mångfalden. En explorativ metod användes, som innebar att ramverket dekonstruerades för att följa ekvationernas flöde och kartlägga dem mot tillgängliga lokala data, i syfte att identifiera dataluckor. Trots god tillgång till empirisk artdata för svenska gräsmarker visar resultaten att en integrering av dessa data i GLAM kräver flera resurskrävande steg. Till exempel krävs, parametrar såsom area av habitatfläckar, avstånd mellan fläckarna och motståndskraften hos det omgivande landskapet saknades för att kunna fånga konsekvenserna av fragmenteringen som skulle återspeglas i de genererade karakteriseringsfaktorerna (CF). Sammantaget ifrågasätter studien relevansen av att integrera landsbaserade, platsspecifika empiriska biodiversitetsdata i en global modell som GLAM, vilken i hög grad bygger på modellerad biodiversitet.