GFM Serre

Le Gap Filling Module Serre calcule les émissions de gaz à effet de serre de la culture de légumes sous serre chauffée. La production sous serre peut augmenter l'incidence climatique jusqu'à 10 fois par rapport aux équivalents cultives en plein champ, rendant ce module essentiel pour des évaluations environnementales précises des produits frais.

Référence rapide

Propriété	Description
S'execute sur	`ModeledActivityNode` avec parent `FoodProductFlowNode` contenant des termes de légumes correspondants
Dépendances	`OriginGapFillingWorker`, `AttachFoodTagsGapFillingWorker`, `ConservationGapFillingWorker`
Entrée clé	Date de production, pays d'origine, type de legume correspondant
Sortie	Émissions de chauffage, émissions d'infrastructure, émissions d'électricité
Déclencheur	Produit correspondant à l'un des 7 légumes de serre

Quand il s'exécute

Le module se déclenche lorsque :

Un produit correspond à un terme de legume couvert
Le produit à un pays d'origine valide avec données climatiques Meteonorm
Le produit N'a PAS d'etiquette d'exclusion (congelé, en conserve, sèche)
Le chauffage est nécessaire (base sur les calculs climatiques)

Sortie clé

Le module ajoute trois types d'émissions au graphe de calcul :

Chauffage : Base sur le climat du pays, les exigences du legume et la date de production
Infrastructure : Matériaux de serre en verre et plastique
Électricité : Consommation d'énergie spécifique au legume

Méthodologie scientifique

Le modèle de serre calcule les émissions selon la formule :

Émissions totales = Chauffage + Infrastructure + Électricité

Chaque composant est calculé par kilogramme de legume produit.

Modèle de demande de chauffage

Le modèle de demande de chauffage est base sur Stössel et al. (2012) et utilise une approche de bilan thermique :

Q_chauffage = (Q_trans + Q_air) * (T_int - T_ext) - Q_solaire * G

Ou :

Q_trans : Transmission de chaleur à travers l'enveloppe de la serre
Q_air : Perte de chaleur par échange d'air
T_int : Température interieure requise pour le legume (Kelvin)
T_ext : Température exterieure mensuelle moyenne (depuis Meteonorm)
Q_solaire : Facteur de gain de chaleur solaire
G : Rayonnement solaire mensuel moyen (depuis Meteonorm)

Facteur de transmission thermique (Q_trans)

VALEUR_U = 3.4  # W/m2/K - valeur d'isolation thermique
SURFACE_ENVELOPPE = 54_978.2  # m2 - surface d'enveloppe de la serre

FACTEUR_Q_TRANS = VALEUR_U * SURFACE_ENVELOPPE  # = 186 925,88 W/K

La valeur U de 3,4 W/m2/K représente une moyenne pondérée pour les serres conventionnelles selon Scharfy et al. (2017).

Facteur d'échange d'air (Q_air)

TAUX_RENOUVELLEMENT_AIR = 0.24  # changements d'air par heure
VOLUME_BATIMENT = 259_506.0  # m3
CONSTANTE_ENERGIE_VOLUMETRIQUE_AIR = 0.32  # Wh/m3/K

FACTEUR_Q_AIR = TAUX_RENOUVELLEMENT_AIR * VOLUME_BATIMENT * CONSTANTE_ENERGIE_VOLUMETRIQUE_AIR
# = 19 924,46 W/K

Facteur de gain de chaleur solaire (Q_solaire)

FACTEUR_Q_SOLAIRE = 0.609 * 46_800.0 * 0.99 * 0.9 * 0.7
# = 17 849,82 W/(W/m2)

Composants :

0,609 : Transmittance solaire de la couverture de serre
46 800 m2 : Surface au sol exposee au soleil
0,99 : Fraction du rayonnement solaire atteignant les plantes
0,9 : Facteur d'utilisation
0,7 : Efficacité de conversion

Calcul des émissions de chauffage

Chauffage [kg CO2eq/kg] = Demande de chauffage [MJ/kg] * Mix de chauffage [kg CO2eq/MJ]

Le mix de chauffage dépend du pays et représente le mélange moyen de gaz naturel, fioul de chauffage et energies renouvelables utilise pour le chauffage des serres.

Calcul de l'infrastructure

Les émissions d'infrastructure prennent en compte les matériaux de construction de la serre sur leur durée de vie de 30 ans :

FRACTION_VERRE_MATERIAUX = 0.604  # 60,4%
FRACTION_PLASTIQUE_MATERIAUX = 0.396  # 39,6%
SURFACE_FENETRES_EXPOSEES_SOLEIL = 46_800  # m2

Le mix d'infrastructure (60,4% verre, 39,6% tunnel plastique) est base sur les statistiques des serres suisses de Scharfy et al. (2017).

Calcul :

# m2*annee de serre necessaire par kg de legume
materiau_construction_par_kg = surface_serre / rendement_total_par_an * quantite_production

# Repartition entre verre et plastique
materiau_verre = materiau_construction_par_kg * 0.604
materiau_plastique = materiau_construction_par_kg * 0.396

Calcul de l'électricité

La consommation d'électricité est spécifique au legume et multipliée par le mix électrique du pays :

Electricite [kg CO2eq/kg] = Apport energetique [kWh/kg] * Mix electrique [kg CO2eq/kWh]

Le mix électrique utilise le "marche de l'électricité, basse tension" d'Ecoinvent pour chaque pays.

Détails d'implémentation

Produits couverts

Le module s'execute lorsqu'un produit correspond à l'un de ces termes FoodEx2 :

Code FoodEx2	Legume	Type de modèle	Description
`B1458`	aubergine	aubergine	Aubergine
`A00JD`	aubergine	aubergine	Aubergines
`A00JM`	concombre	concombre	Concombres
`A00JR`	concombre	concombre	Courgettes
`A00KY`	laitue	laitue	Laitue pommee
`A00MJ`	laitue	laitue	Épinards
`B4946`	laitue	laitue	Laitue batavia
`A00KX`	laitue	laitue	Laitues générique
`A1563`	laitue	laitue	Laitue iceberg
`A0DLB`	laitue	laitue	Laitues et similaires
`A1612`	laitue	laitue	Laitue feuille de chêne
`A00LB`	laitue	laitue	Lollo rosso
`A00JA`	poivron	poivron	Poivrons doux
`A00QV`	radis	radis	Radis
`A00LM`	radis	radis	Roquette romaine et similaires
`B2474`	radis	radis	Roquette
`A0DMX`	tomate	tomate	Tomates
`A00HY`	tomate grappe	tomate grappe	Tomates cerises

Paramètres des légumes

Chaque type de legume à des paramètres de culture spécifiques :

Legume	Jours de culture	Temp. interieure (K)	Rendement (kg/m2/mois)	Électricité (kWh/kg)
aubergine	50	291,15 (18°C)	3,15	0,5492
concombre	32	291,15 (18°C)	4,36	0,1982
laitue	60	281,15 (8°C)	1,74	0,4636
poivron	41	293,15 (20°C)	1,97	0,5746
radis	51	279,15 (6°C)	1,36	0,33798
tomate	127	291,15 (18°C)	4,66	0,2207
tomate grappe	127	291,15 (18°C)	4,72	0,2099

Sources de données : ProfiCost-Tool (Chollet et al., 2012), manuel technique de l'Association suisse des producteurs de légumes.

Pays couverts

Le module dispose de données climatiques Meteonorm pour 28 pays européens :

Code	Pays	Code	Pays
AT	Autriche	IT	Italie
BE	Belgique	LT	Lituanie
BG	Bulgarie	LU	Luxembourg
CH	Suisse	LV	Lettonie
CZ	Republique tcheque	NL	Pays-Bas
DE	Allemagne	PL	Pologne
DK	Danemark	PT	Portugal
EE	Estonie	RO	Roumanie
ES	Espagne	SE	Suede
FI	Finlande	SI	Slovenie
FR	France	SK	Slovaquie
GB	Grande-Bretagne	TR	Turquie
GR	Grece	HR	Croatie
HU	Hongrie	IE	Irlande

Pays de l'UE manquants : Chypre, Malte

Règles d'exclusion

Le modèle de serre NE s'execute PAS si le produit à l'une de ces étiquettes de conservation :

XID du terme	Description
`J0001`	Conserve générique
`J0136`	Congele
`J0111`	En conserve
`J0116`	Seche

Ces produits sont exclus car les produits conserves ne nécessitent pas de production sous serre au moment de la consommation - ils ont probablement été produits pendant la saison de culture normale.

Note : J0003 (Non conserve) et J0131 (Réfrigéré) N'excluent PAS les produits du modèle de serre.

Gestion de la date de production

La date de production determine quelles données climatiques mensuelles sont utilisées pour les calculs de chauffage :

Si activity_date est spécifiée sur le produit ou tout noeud parent, elle est utilisée
La date de récolte est calculée comme date_production - 3 jours
Les jours de culture sont retrocedes depuis la date de récolte en fonction du type de legume
Les besoins de chauffage mensuels sont calculés pour chaque mois de la période de culture

Exemple : Tomates avec date de production 15 mars :

Date de récolte : 12 mars
Période de culture : 127 jours (6 octobre au 12 mars)
Mois avec jours de culture : Octobre (partiel), Novembre, Décembre, Janvier, Fevrier, Mars (partiel)

Référence de code complète

Calcul du chauffage

La méthode compute_required_heating calculé la demande de chauffage en MJ par kg de legume :

def compute_required_heating(
    self,
    flow_country_code: str,
    flow_processing_date: datetime,
    vegetable_name: str,
) -> float:
    """Calcule la quantite de chauffage necessaire."""
    days_between_harvest_and_production_date = 3

    harvest_date = flow_processing_date - timedelta(days=days_between_harvest_and_production_date)

    # Obtenir les jours de culture par mois bases sur la date de recolte et la duree de croissance du legume
    monthly_growing_days = np.array(days_in_each_month(NUMBER_OF_GROWING_DAYS[vegetable_name], harvest_date))

    # Charger les donnees climatiques specifiques au pays
    monthly_avg_outside_temp = np.array(
        self.gfm_factory.aggregated_meteonorm_data[flow_country_code]["average_temperature"]
    )
    monthly_avg_solar_radiation = np.array(
        self.gfm_factory.aggregated_meteonorm_data[flow_country_code]["average_solar_radiation"]
    )

    # Calculer le bilan thermique
    monthly_temp_difference = REQUIRED_INSIDE_TEMPERATURE[vegetable_name] - monthly_avg_outside_temp
    monthly_required_heating_power_watts = (
        Q_TRANS_FACTOR + Q_AIR_FACTOR
    ) * monthly_temp_difference - Q_SOLAR_FACTOR * monthly_avg_solar_radiation

    # Pas de chauffage negatif (pas de refroidissement modelise)
    monthly_required_heating_power_watts = np.array(
        [val if val >= 0.0 else 0.0 for val in monthly_required_heating_power_watts]
    )

    # Convertir la puissance en energie
    monthly_required_heating_energy_wh = monthly_required_heating_power_watts * monthly_growing_days * 24
    monthly_required_heating_energy_kwh = monthly_required_heating_energy_wh / 1000

    # Calculer le rendement pendant la periode de culture
    average_yield_kg_per_day = (
        AVG_YIELD_PER_M2_PER_MONTH[vegetable_name] * AREA_OF_THE_WINDOWS_EXPOSED_TO_THE_SUN * 12 / 365
    )
    yield_in_growing_days_kg = average_yield_kg_per_day * sum(monthly_growing_days)

    # Convertir en MJ par kg
    mj_in_kwh = 3.6
    monthly_required_heating_energy_mj = monthly_required_heating_energy_kwh * mj_in_kwh

    required_heating_energy_mj_for_kg_of_vegetable = (
        np.sum(monthly_required_heating_energy_mj) / yield_in_growing_days_kg
    )

    return required_heating_energy_mj_for_kg_of_vegetable

Comptabilisation de l'infrastructure

async def account_for_infrastructure(
    self, calc_graph: CalcGraph, greenhouse_activity: FoodProcessingActivityNode, vegetable_name: str
) -> None:
    """Comptabilise l'infrastructure de la serre."""
    size_of_greenhouse_in_m2 = AREA_OF_THE_WINDOWS_EXPOSED_TO_THE_SUN
    average_yield_in_kg_per_m2_and_month = AVG_YIELD_PER_M2_PER_MONTH[vegetable_name]
    total_yield_per_year = average_yield_in_kg_per_m2_and_month * 12 * size_of_greenhouse_in_m2

    # Calculer m2*annee de materiau de construction par kg de culture
    area_and_time_of_greenhouse_building_material = (
        size_of_greenhouse_in_m2 / total_yield_per_year * self.node.production_amount.value
    )

    # Repartir entre verre (60,4%) et plastique (39,6%)
    glass_building_material = (
        area_and_time_of_greenhouse_building_material * FRACTION_OF_GLASS_IN_BUILDING_MATERIAL
    )
    plastic_building_material = (
        area_and_time_of_greenhouse_building_material * FRACTION_OF_PLASTIC_IN_BUILDING_MATERIAL
    )

    # Ajouter les noeuds de flux de verre et plastique au graphe
    # Connectes aux processus Ecoinvent pour l'infrastructure de serre

Comptabilisation de l'électricité

async def account_for_electrical_energy(
    self,
    calc_graph: CalcGraph,
    greenhouse_activity: FoodProcessingActivityNode,
    country_code: str,
    vegetable_name: str,
) -> None:
    """Comptabilise la consommation d'energie electrique de la serre."""
    energy_needed_per_kg = REQUIRED_ELECTRICITY_KWH_PER_KG[vegetable_name]

    # Creer le flux de consommation d'electricite
    electricity_consumption_flow = FlowNode(
        uid=UuidStr(uuid4()),
        amount=QuantityProp(
            value=energy_needed_per_kg * self.node.production_amount.value,
            unit_term_uid=self.gfm_factory.kWh_term.uid,
        ),
    )

    # Connecter au marche electrique specifique au pays depuis le cache
    electrical_energy_node = self.gfm_factory.electricity_markets_cache.get(country_code)

Sources de données

Données climatiques Meteonorm

Les données climatiques proviennent du logiciel Meteonorm (données 2016) :

Température : Température exterieure mensuelle moyenne en Kelvin
Rayonnement solaire : Irradiation solaire globale mensuelle moyenne en W/m2

Les données sont stockées dans le cache du GFM et chargées au démarrage du service :

meteonorm_average_temperature_{country_code} : Tableau de 12 valeurs mensuelles
meteonorm_average_solar_radiation_{country_code} : Tableau de 12 valeurs mensuelles

Mix de chauffage

Mix de chauffage spécifiques par pays pour le chauffage des serres :

Pays	XID Brightway	Composition
CH (Suisse)	`EDB_4220cbaabca343c09b19415d5ab4079f_copy1`	41,3% gaz naturel, 35,2% fioul, 23,5% renouvelables
DE (Allemagne)	`EDB_4220cbaabca343c09b19415d5ab4079f_copy2`	28% charbon, 21% gaz naturel, 15% fioul, 20% renouvelables, 16% autre
NL (Pays-Bas)	`EDB_4220cbaabca343c09b19415d5ab4079f`	86,2% gaz naturel, 0,1% fioul, 13,7% renouvelables
UE autre	`EDB_4220cbaabca343c09b19415d5ab4079f_copy3`	54% gaz naturel, 46% fioul

Matériaux d'infrastructure

Processus Ecoinvent pour les matériaux de construction de serre :

Matériau	ID Ecoinvent	Unité
Serre en verre	`ecoinvent 3.6 cutoff_0ce659c3cfd443a38761058ee62e3f10`	m2*année
Tunnel plastique	`ecoinvent 3.6 cutoff_fddfe51c6959f41ac044089c3a892af7`	m2*année

Exemple de calcul

Scénario : 1 kg de tomates, produites en Suede le 15 mars

Étape 1 : Déterminer la période de culture

Date de production : 15 mars
Date de récolte : 12 mars (3 jours avant la production)
Durée de culture : 127 jours
Date de début : 5 novembre (année précédente)

Étape 2 : Calculer les jours de culture mensuels

Mois	Jours
Novembre	25
Décembre	31
Janvier	31
Fevrier	28
Mars	12
Total	127

Étape 3 : Calculer la demande de chauffage

En utilisant les données climatiques suedoises et les exigences des tomates (18°C température interieure) :

Différences de température mensuelles calculées
Compensation du rayonnement solaire appliquée
Valeurs négatives ramenées à zéro

Résultat : ~32,3 MJ/kg de demande de chauffage

Étape 4 : Calculer l'infrastructure

Rendement total/an = 4,66 kg/m2/mois * 12 * 46 800 m2 = 2 616 576 kg/an
Materiau de construction par kg = 46 800 / 2 616 576 = 0,0179 m2*annee/kg

Verre : 0,0179 * 0,604 = 0,0108 m2*annee
Plastique : 0,0179 * 0,396 = 0,0071 m2*annee

Étape 5 : Calculer l'électricité

Electricite = 0,2207 kWh/kg * emissions du mix electrique suedois

Sortie finale

Le module ajoute trois noeuds de flux au graphe de calcul :

Flux de chauffage (32,3 MJ) connecte au processus de mix de chauffage suedois
Flux d'infrastructure en verre (0,0108 m2*année) connecte au processus de verre Ecoinvent
Flux d'infrastructure en plastique (0,0071 m2*année) connecte au processus de plastique Ecoinvent
Flux d'électricité (0,2207 kWh) connecte au marche électrique suedois

Limitations connues

Couverture géographique

Seuls 28 pays européens ont des données Meteonorm
Pas de couverture pour les États-Unis, le Canada ou d'autres grandes régions productrices
Pas de différenciation régionale sous-nationale (importante pour les grands pays)

Couverture des cultures

Seuls 7 types de légumes sont modelises (tomate, concombre, laitue, poivron, aubergine, radis, tomate grappe)
Les herbes aromatiques, piments, fraises et autres cultures de serre ne sont pas couverts
Certaines cultures comme la mache ont des données disponibles mais ne sont pas implémentées

Hypothèses du modèle

Pas de chauffage nécessaire = pas de serre supposée (peut sous-estimer les émissions pour les serres non chauffees)
Même mix d'infrastructure utilise pour tous les pays (base sur les données suisses)
Production biologique non differenciee (différence d'incidence minimale trouvée)
Pas de saisons de culture en serre spécifiques par pays appliquées

Anciennete des données

Les données climatiques Meteonorm datent de 2016
Les mix de chauffage peuvent ne pas refléter les transitions énergétiques actuelles

Références

Stössel, F., Juraske, R., Pfister, S., & Hellweg, S. (2012). Life cycle inventory and carbon and water footprint of fruits and vegetables: application to a Swiss retailer. The International Journal of Life Cycle Assessment, 17(9), 1191-1202.
Eymann, L., et al. (2014). Gewächshausmodell v1.0. Rapport ZHAW pour Eaternity.
Scharfy, D., et al. (2017). OFP Report - New Data ZHAW v1.3. Rapport du projet Organic Food Print.
Chollet, D., et al. (2012). ProfiCost-Tool. Association suisse des producteurs de légumes.
Logiciel Meteonorm. https://meteonorm.com/

Référence rapide​

Quand il s'exécute​

Sortie clé​

Méthodologie scientifique​

Modèle de demande de chauffage​

Facteur de transmission thermique (Q_trans)​

Facteur d'échange d'air (Q_air)​

Facteur de gain de chaleur solaire (Q_solaire)​

Calcul des émissions de chauffage​

Calcul de l'infrastructure​

Calcul de l'électricité​

Détails d'implémentation​

Produits couverts​

Paramètres des légumes​

Pays couverts​

Règles d'exclusion​

Gestion de la date de production​

Référence de code complète​

Calcul du chauffage​

Comptabilisation de l'infrastructure​

Comptabilisation de l'électricité​

Sources de données​

Données climatiques Meteonorm​

Mix de chauffage​

Matériaux d'infrastructure​

Exemple de calcul​

Étape 1 : Déterminer la période de culture​

Étape 2 : Calculer les jours de culture mensuels​

Étape 3 : Calculer la demande de chauffage​

Étape 4 : Calculer l'infrastructure​

Étape 5 : Calculer l'électricité​

Sortie finale​

Limitations connues​

Couverture géographique​

Couverture des cultures​

Hypothèses du modèle​

Anciennete des données​

Références​