照片来源：Better Cotton/Carlos Rudiney。地点：巴西戈亚斯州，2018 年。描述：玉米秸秆上的棉花耕作。在过去三年中，“良好棉花”一直参与由 Cascale 牵头的一项计划，旨在开发一种突破性的方法来协调棉花生命周期评估 (LCA) 方法。
在 Textile Exchange、CottonConnect、Organic Cotton Accelerator 和 Cotton Incorporated 等棉花行业领导者的支持下， 这种协作努力 解决了该领域长期存在的一个挑战：缺乏计算和分析 LCA 环境影响指标的标准化方法。
Miguel Gomez-Escolar Viejo，良好棉花监测、评估和学习主管。这一标准化 LCA 方法的推出标志着一个重要的里程碑，它提供了一个统一的框架来衡量棉花特定的重要环境影响，如全球变暖潜力、水资源短缺和 水体富营养化.
Better Cotton 很自豪能成为首批使用我们在印度的项目数据实施该方法的组织之一。该 LCA 数据涵盖 2020 年至 2023 年的三个季节，将于 Cascale 的 Worldly 平台，为碳排放和资源枯竭等关键领域提供宝贵的见解。
为了探索“更好棉花”参与这一开创性举措的情况，我们采访了我们的监测、评估和学习主管 Miguel Gomez-Escolar Viejo。
为什么现在是良好棉花开始收集 LCA 数据的最佳时机？
随着推出 更好的棉花可追溯性，我们现在可以跟踪实物优质棉花在全球供应链中的流通情况，从而记录优质棉花产品的原产国。这是一项重大进步，因为它使我们能够开展国家级的 LCA，与更广泛的棉花行业保持一致。
现在，通过收集这些数据，我们可以衡量各种棉花计划的长期进展。此外，它还使我们能够进行热点分析，以帮助我们的合作伙伴推动农场层面的可持续性改进。
要了解更多信息，请查看 Miguel 之前的博客 点击这里.
为什么“良好棉花”要加入Cascale的棉花LCA模型？
对可靠的 LCA 数据的需求日益增长，但建模缺乏一致性造成了不确定性。通过与 Cascale 领导的联盟共同开发这种方法，我们不仅标准化了评估流程，更重要的是，我们确保该方法反映了全球棉农的不同现实。
合作至关重要。作为一个部门，我们能够共同解决问题并就最佳做法达成一致。这种集体努力最终使我们能够捍卫 LCA 数据的正确使用，并防止过去发生的任何滥用或误解。
为什么跨行业合作对于创建这种方法如此重要？
采用统一的 LCA 方法有几个好处。首先，它使棉花行业能够继续讨论学习、创新和发展，而无需各组织采用不同的方法。此外，标准化减少了创建不同 LCA 模型所花费的时间和资源，使我们能够将这些资源重新投入到其他项目中。
印度LCA数据显示了什么？
有了这种新的标准化方法，我们渴望通过将其应用于我们 印度计划，涵盖2020年至2023年的三个季节。这些数据为几项环境影响指标提供了宝贵的见解，例如每公斤棉纤维的全球变暖排放因子、水体富营养化、用水量和化石燃料消耗。
不出所料，数据证实了我们之前的猜测：化肥的生产和使用仍然是棉花种植中碳排放的最大贡献者。虽然化肥生产不在我们的研究范围内，但我们将继续提倡减少使用、提高使用效率，并在可能的情况下转向低排放产品。
什么是下一个步骤？
印度的 LCA 数据将作为进一步分析和行动的基准。必须注意的是，这种方法不适用于比较不同项目或地点，因为假设和样本分布各不相同。尽管如此，它仍然是跟踪进展和进行热点分析以指导最需要干预措施的宝贵工具。
研究结果还强调，需要超越农场层面，采取协调一致的多方利益相关者行动，才能真正推动整个供应链的可持续发展。
我们仍在解读和分析数据，并将在未来几个月分享更详细的调查结果，以及确定更好地支持农民减少排放的策略和有效干预措施的行动计划。
良好棉花协会的成员将如何使用这些数据？
除了上述工作外，我们目前正在 咨询过程 我们将于明年年初推出新的索赔框架，该框架将概述我们的会员如何使用 LCA 数据来改进他们的报告和索赔。这将补充现有的 Cascale 网站 说明数据的允许用途。
展望未来，我们计划定期更新和扩展我们的 LCA 数据集以覆盖其他国家计划。
