意大利北部牛乳的营养生命周期评估：与植物基替代品比较的启示

《Foods》：Nutritional Life Cycle Assessment of Cow Milk in Northern Italy: Implications for Comparisons with Plant-Based Alternatives

　　

本研究采用营养生命周期评估（nLCA）方法，使用与农场大门全脂牛奶营养价值相关的不同功能单元（FU），评估了意大利北部牛奶生产的环境影响。研究人员分析了来自两个受保护原产地名称（PDO）产区的94个奶牛场的数据。考虑的功能单元基于牛奶质量、蛋白质、钙、必需氨基酸（EAA）、份量大小和牛奶能量含量。气候变化（CC）影响使用政府间气候变化专门委员会（IPCC）指南进行评估。评估估计的环境影响分别为0.17、4.78、0.14、1.06、0.21和0.33 kg CO₂-eq，对应的功能单元为：100克牛奶、100克蛋白质、100毫克钙、10克EAA、125毫升份量大小和100千卡牛奶。结果显示，对于任何选定的FU，PDO和地理区域（平原与山区）之间的CC没有显著差异。然而，当将牛奶与植物基替代品进行比较时，产品排名根据所选FU发生显著变化：虽然牛奶每100克产品的环境影响最高，但按每100克蛋白质表达时，其相对表现有所改善。这些发现表明，FU的选择影响环境结果的解释。

**论文解读：意大利北部牛乳的营养生命周期评估——与植物基替代品比较的启示**

**研究背景与问题**

随着全球人口增长，联合国预计到2050年食品需求将翻倍，农业生产力需提高50%–70%。牛奶及乳制品作为营养密集食物，提供高质量蛋白质、钙、镁、维生素A和B₁₂等关键营养素，是全球第五大能量来源和第三大蛋白质与脂肪来源。然而，牛奶生产也带来温室气体排放（GHG）、土地利用、水体富营养化和酸化等环境问题。生命周期评估（LCA）是评估产品环境影响的标准化方法，但传统LCA常以质量或体积为功能单元（FU），无法充分反映食物的营养贡献。营养生命周期评估（nLCA）旨在整合环境与营养维度，但具体FU的选择尚无统一标准。此外，近年来植物基奶替代品（PBMA）如豆奶、杏仁奶、米奶等日益流行，消费者常将其视为营养等同的替代品，但实际营养成分差异显著。因此，研究人员开展本研究，旨在：（i）评估意大利北部不同奶牛生产系统（平原/集约化 vs. 山区/粗放化）的环境影响变异性；（ii）分析不同营养FU对环境影响解读的影响；（iii）探讨这些方法学选择如何影响牛奶与PBMA的比较。论文发表在《Foods》。

**主要技术方法**

研究人员采用营养生命周期评估（nLCA）方法，数据来源于意大利北部两个受保护原产地名称（PDO）——Grana Padano（GP）和Asiago（AS）——产区内的94个奶牛场，样本队列包括平原（57个GP和21个AS）和山区（11个GP和6个AS）农场。生命周期清单（LCI）通过直接访谈农户收集2020年（GP）和2022年（AS）的初级数据，排放估算依据IPCC指南，使用SimaPro? 9.5.0.0软件和Ecoinvent v.3.9.1数据库。气候变化（CC）影响按100年全球变暖潜力计算，功能单元（FU）包括：100g牛奶、100g蛋白质、100mg钙、10g必需氨基酸（EAA）、125mL份量大小和100kcal能量。统计采用双因素方差分析（ANOVA），检验PDO、地理区域及其交互作用对CC的影响，显著性水平p<0.05。

**研究结果**

**3.1 牛奶样本的气候变化影响**
研究人员对2256个牛奶样本（来自每两周一次的散装牛奶分析）进行CC评估，得出各FU对应的环境影响值：0.17 kg CO₂-eq/100g牛奶、4.78 kg CO₂-eq/100g蛋白质、0.14 kg CO₂-eq/100mg钙、1.06 kg CO₂-eq/10g EAA、0.21 kg CO₂-eq/125mL份量、0.33 kg CO₂-eq/100kcal。双因素ANOVA显示，对于所有选定的FU，PDO（GP vs. AS）、地理区域（平原 vs. 山区）及其交互作用均无显著差异（p>0.05），表明系统间CC影响在各FU下均未表现出统计学差异。

**3.2 牛奶与植物基替代品的比较**
研究人员将牛奶与豆奶、米奶和杏仁奶进行比较，基于质量（100g产品）和蛋白质（100g蛋白质）两个FU。按质量计，牛奶的CC影响最高（0.17 kg CO₂-eq/100g），是豆奶和米奶的两倍，杏仁奶最低（约比牛奶低76%）。按蛋白质计，产品排名显著变化：米奶的CC中位数最高（40 kg CO₂-eq/100g蛋白质），约为牛奶（4.78 kg CO₂-eq）和杏仁奶（5.25 kg CO₂-eq）的8倍，豆奶最低（2.58 kg CO₂-eq/100g蛋白质），约为牛奶的一半。这表明FU选择对产品环境表现的解读有决定性影响。

**讨论总结与结论翻译**

**讨论部分总结**：
研究人员讨论了系统间环境影响变异性：尽管PDO和地理区域间无显著差异，但可能受样本量不均衡（山区农场较少）影响，且系统间管理条件相对可比。FU选择影响解读而非绝对排放量，营养数据（如氨基酸组成、蛋白质消化率）的缺乏限制了nLCA的精细化应用。牛奶生产的主要环境驱动因素包括饲料生产、肠道发酵、粪便管理等，管理实践差异是观察到的变异性的主因。与PBMA比较时，按质量计牛奶影响更高，但按蛋白质计牛奶优于米奶和杏仁奶，劣于豆奶，且PBMA的蛋白质含量差异大（如米奶仅0.2 g/100g），导致结果分散。方法学局限性包括：钙数据不可得（因PBMA标签未强制标示）、PBMA数据来自二手数据库、未考虑加工阶段等。研究人员强调，需要建立整合环境与营养组成及质量的统一数据库，以支持更有依据的饮食建议。

**研究结论翻译**：
本研究旨在通过探索选定营养功能单元（FU）的使用，描述意大利北部代表性奶牛场的环境影响。在不同生产系统或意大利地理区域之间未观察到差异，表明在所有考虑的FU下，样本间排放变异性较低。如预期，按质量评估时牛奶的环境影响更高。然而，当蛋白质含量作为FU时，与其他植物基奶替代品（PBMA）相比，影响概况的解读发生了显著变化。这导致牛奶在按蛋白质单位表达时环境负担相对较低，特别是在PBMA尽管具有不同营养概况却被用于完全替代牛奶的场景中。从农场管理角度看，结果表明使用营养FU并不能替代对主要排放驱动因素采取行动的必要性。因此，减缓策略应继续优先改进饲料效率、畜群生产力、粪便管理和能源使用，因为这些因素直接影响牛奶生产的气候变化影响。本观察性研究强调了在量化和比较食品或食品类别的环境影响时考虑营养数量的重要性。因此，在评估环境影响时，定义和使用能更好反映产品营养贡献的FU是可取的。从公共政策角度看，本研究的发现支持需要制定考虑环境影响和营养贡献的可持续性导向饮食建议，而非仅依赖质量指标。这在比较营养不同的食物以及将饮食指南适应不同社会经济背景（包括高收入和发展中国家）时尤为重要。需要整合环境影响与营养组成及质量的统一数据库，以支持更平衡和基于证据的建议。此外，未来研究需要更好地探索更全面FU的使用，并应将范围扩展到农场大门以外的其他乳制品类别。