Üks lihtne, kuid avalikes aruteludes sageli unustatud heite vähendamise viise on piirata ja vähendada toidu raiskamist. FAO järgi läheb 40–50%puu- ja juurviljadest raisku algallikas, kuid liha või piimatoodete puhul hindab FAO kaoks 20%. Toidu raiskamine annab umbes 8% kogu maailma heitkogustest. Tööstusriikides tekib rohkem kui 40% toidukadu jaemüügis ja tarbija tasandil. Seega tuleks mõelda toidu raiskamise vähendamise viiside soodustamisele ja seeläbi aidata kaasa heite vähendamisele.
Metaani heite intensiivsus ja kõikide seotud heitkoguste leevendamise potentsiaal on regiooniti ja tootmissüsteemiti väga erinev. FAO arvab, et mäletsejatega seotud toodete heite intensiivsuse väga suur erinevus on põhjustatud põllumajandusökoloogilistest tingimustest, loomapidamismeetoditest ja tarneahela korraldamisest. Nendes põhjustes võivad peituda leevendamise võimalused ja õigete algatustega on võimalik erinevust vähendada.
Heite vähendamise võimalusi leidub ka põllumajandusettevõtte sees ja viimasel kahel aastakümnel on ettevõtjad ka mitmesuguseid meetmeid võtnud. FAO uues aruandes on öeldud, et kui tõhustada olemasoleva tootmissüsteemi juhtimist, on võimalik heidet vähendada umbes 30% ja seeläbi muuta väiksemaks ka heite intensiivsuse erinevusi.
Kõikide heidet vähendavate meetmete puhul on vaja teha põhjalikumaid uuringuid, et mõõta nende mõju tootlikkusele ja kulutõhusust. Need meetmed võib liigitada järgmistesse suurtesse rühmadesse.
- Sööt ja toitumine. Sea-, kodulinnuliha ja kala tootmises esinevast heitest lõviosa moodustavad loomasööda materjali hankimise ja tootmise etapid. Palju on pingutatud metoodika (Feed for Food-Producing Animals, PEFCR) väljatöötamise ja andmebaasi (Global Feed LCA Institute) loomise nimel, et söödatootjatel oleks tarneahela lõpuosa esindajate nõudmisel võimalik tootmisprotsessis arvestada keskkonnajalajälje vähendamisega. Loomade toitumisteaduses on aastate jooksul välja töötatud erinevaid söödalisandite variante, nagu aminohapped, ensüümid ja probiootikumid, mis on võimaldanud saadavalolevaid söödamaterjale tõhusamalt ära kasutada, vähendades nii kasvuhoonegaaside heitkoguseid, hapestumist ja eutrofeerumist. Näiteks suudavad loomad tänu fütaasile (kõige enam kasutatud ensüüm maailmas) söödamaterjalides leiduvat fosforit paremini seedida, vähendades tarbitava sööda kogust. Põllumajandusettevõtetes kasutatavate söödalisandite positiivset mõju keskkonna jalajälje vähendamisele on tõestatud ka eriprojekti „Specialty Feed Ingredients Sustainability“ (SFIS) raames tehtud olelusringi hindamisel.
Kariloomade puhul on sööda kvaliteeti võimalik parandada rohumaade parema majandamise, karjamaade tüüpide lisamise, rohusööda segu ja kohalikul tasandil kättesaadavate lisandite suurema kasutusega. Mäletsejate toitainete omastamist, tootlikkuse kasvu ja viljakust on võimalik parandada, kui lähtuda loomade tootlikkuses olemasolevast karjamaaressursist, jälgida söödakoguste tasakaalu ning tagada sobiv sööda ettevalmistus ja säilitamine. Palju on uuritud mäletsejate seedimisega seotud heitkoguste vähendamist, näiteks rohusööda koostise ja kasutuses olevate söödamaterjalide kohandamise ning söödalisandite kasutuselevõtu abil.
- Loomade tervis ja nende pidamine. Mäletsejate bioloogilise tõhususe suurenemine paljunemismäära tõstmise ja loomade paljunemisea pikendamise kaudu on peamine tegur metaani heite vähendamisel. Kuid seda võib takistada loomade haigestumine, eriti tootlikkust vähendavasse endeemilisse haigusse. Tootlikkust piiravatel haigustel on palju negatiivseid mõjusid, sealhulgas varem tervete loomade surm või hukkamine, elusmassi juurdekasvu, piimajõudluse ja kvaliteedi ning viljakuse vähenemine, abort ja/või tootmissüsteemis tekkivate jääkide hulga suurenemine. Endeemilise haiguse vältimine tagab seega üldiselt tervemad ja tootlikumad loomad.
- Kõrgtehnoloogilised jälgimistehnikad. Uued tehnoloogilised võimalused, asjade internet, suurandmed, plokiahel, droonid ja kaugseire võivad vabapidamisel oleva karja puhul pakkuda täiesti uusi kasvuhoonegaaside heitkoguste jälgimise viise ja nende eemaldamist ennekuulmatul detailsuse astmel ning võibolla ka ebakindluse vähendamist ja täpsuse suurendamist. Tehisintellekti ja üha kasvava arvutusvõimsuse kasutamine tulevikusüsteemides võimaldab ülisuurte andmehulkade töötlemist ning ülevaadete, regressioonikõverate ja jaotuste koostamist. Need suundumused võivad anda võimaluse jälgimiseks ja optimeerimiseks üksiku looma tasandil. Selleni jõudmine vajab loomulikult rahastust ja selget arusaama, millist kasu tehnoloogiasse investeerimine toob.
Allikad: