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中图分类号：S8-1 文献标志码：C 文章编号：1001-0769（2017）07-0111-05
人们广泛认为集约化畜牧生产对环境存在不利影响，这是因为畜牧生产需要投入大量的饲料、能源和水，产生CH4、NH3和其他气体，并因养殖污染物管理效率低下而带来污染风险。2012年全球猪肉消费量为1.144亿t，使其成为全球最受欢迎的肉类；预计2014年猪肉消费量将增长1.1%，养猪生产每年产生6.68亿t二氧化碳当量，高于养鸡业产生的二氧化碳当量（肉鸡和蛋鸡的二氧化碳当量合计为 6.06亿t/年），但显著低于肉牛和奶牛业的二氧化碳当量（46.23亿t/年）。鉴于预测消费量和生产量将增加，因此了解畜牧生产的环境影响对确保可持续农业至关重要。
复杂食品生产系统环境建模的工具之一是生命周期评估（Life Cycle Assessment，LCA）。LCA通过确定供应链中应减少排放的热点来评估产品或服务的环境绩效。LCA已广泛地应用于众多的农业生产和食品加工业中，比如β-胡萝卜素提取、饮料包装、乳制品和水稻等。因环境问题较多，养猪生产已经采用了LCA分析。本文对养猪生产LCA研究进行综述。
本研究分别针对养猪生产体系中的三项主要活动进行综述：饲料生产、养猪生产全过程和粪便处理。酸化潜力（Acidification Potential，AP），富营养化潜力（Eutrophication Potential，EP）和全球变暖潜力（Global Warming Potential，GWP）作为生猪/猪肉生命周期评估中最常见影响因素而予以特别关注。由于模型假设、数据收集方法和软件计算的差异，不可能对不同案例间研究结果进行准确比较，尤其是横跨上述这三个主题，因此本文不进行直接比较。
1 LCA方法
LCA是一种系统性工具，包括四个阶段：目标和范围、生命周期清单分析（Life Cycle Inventory Analysis，LCIA）、生命周期影响评估（Life Cycle Impact Assessment，LCIA）及结果解释。目标和范围包括定义系统边界和功能单位、目标受众以及应该如何沟通。LCI需要建立与该明确系统相关的输入和输出清单。在进行LCIA期间，清单分析获得的数据应用于目标和A范围中列出的影响类别（即GWP、AP和EP），以确定系统在检测条件下产生的潜在环境压力。最后，解释阶段使用敏感性和不确定性，检验模型假设和不确定性。LCA过程是迭代的，当有新数据可用或在所需数据上存在差距时，可对此前的步骤进行重新评估。如果某一项研究用于向公众通报产品或服务的环境绩效时，它应遵守国际标准。
2 LCA与养猪生产
养猪业是一个非常复杂的全球化体系，涉及作物生产中化肥和农药生产、土壤改良、牧场运输、照明与加热用能源、动物饮水和牧场清洗用水以及粪便处理。生命周期评估（LCA）是衡量养猪生产潜在环境绩效的一个有用工具，迄今为止得到了广泛应用。部分研究集中于整个生产系统，而其他研究则关注饲料组成或粪便处理策略变化造成的环境影响。
2.1 饲料的生命周期评估
饲料生产是养猪供应链中环境负担最大的因素，这是因为用于饲料生产的谷物原料是全球供应的。比如在爱尔兰，大麦和小麦来自当地或法国和英国，而大豆来自于阿根廷和巴西，矿物质和维生素在英国生产，合成氨基酸则来自于韩国。生产每种配料均需要资源和能源，并需要利用大规模的交通网络，从而增加生猪生产的环境影响。因此，饲料生产会带来更多的全球环境负担，而饲养和粪便处理则产生更多的本地环境负担。
欧洲的研究人员使用两种情景构建养猪生产生命周期模型：第一种情景为常规养猪生产，使用进口大豆、施用典型农药和除草剂；第二种情景以当地产的豌豆和油菜籽替代大豆，并采取预防措施减少农药使用。作者认为，禁止施用农药将降低作物产量，但通过机械除草及有效收割作物的方法可大大降低农药和除草剂需要量，从而改善富营养化潜力和能源消耗。
在法国布列塔尼生猪饲料生产生命周期评估中，研究人員根据不同阶段猪（<40 d的仔猪、>40 d的仔猪、生长猪、肥育猪、妊娠母猪和哺乳母猪）的日粮需要，对6种不同饲料配方进行了评估。结果发现，两种仔猪日粮的潜在影响最大，因为饲料中含有更多加工大豆副产品（油和饼），因此比其他配方消耗更多的能源。此外这些大豆产品来自巴西，增加了运输距离，而其他成分大多来自法国。作者认为，谷类加工和运输是潜在影响的两个最大贡献者，这解释了为什么仔猪配方具有更大的环境破坏性。
研究人员将系统边界延伸至猪圈，检查不同日粮蛋白来源的潜在环境影响。他们考虑了三种日粮：一种为进口大豆型日粮；一个是基于本地产的豌豆和油菜籽饼日粮，还有一种含有瑞典的豌豆和菜籽粕，并添加工业化生产的合成氨基酸（赖氨酸、苏氨酸和蛋氨酸），减少高蛋白质饲料原料如大豆粕的需要。结果表明，在生猪生产生命周期中饲料生产污染潜力最高。其他研究者也发现大豆型日粮表现最差，而通添加合成氨基酸的日粮对环境影响最小。
Nielsen和Wenzel（2007）研究了以新型合成配料替代当前猪日粮的环境影响，检测了要丹麦植酸酶如何能够减少对无机磷添加的需求量。结果，添加植酸酶提高了猪等单胃动物对植酸结合磷的利用率，因此可减少对添加无机磷的需要，并降低动物粪便中磷的含量。研究人员发现，添加植酸酶而不是无机磷，可使GWP潜在下降17%、AP下降110%、EP下降700%。
在法国，Mosnier等（2011）进行了一项LCA试验，评估在猪和肉仔鸡日粮中添加氨基酸带来的环境影响。他们研究了多种基于大豆[巴西中部（包括砍伐森林数据）或南部（不包括砍伐森林数据）]的猪饲料配方，另外饲料中添加或不添加氨基酸，并降低粗蛋白含量。此外，作者还利用法国西部的平均数据分析哪一种配方成本最低。结果表明，在利用砍伐森林后种植的大豆为主要成分配制的豆粕型日粮中添加氨基酸，可以降低全球变暖潜力。无论是何种基础日粮，添加氨基酸均会减少对EP、陆生生态毒性和累积能源需要的影响。研究人员还发现，添加氨基酸生产的猪饲料具有最低的生产成本。 Stone等（2011）分析了美国北部大平原地区生猪饲料中添加泰乐菌素和金霉素（Chlortetracycline，CTC）的环境影响。在美国猪饲料中低剂量使用CTC和泰乐菌素可降低仔猪的死亡率、提高母猪的繁殖力，高剂量使用可治疗猪病（Cromwell， 2002）。Stone等（2011）指出，由于这些药物高度可溶，动物吸收较低，因此担心可能会因将其粪便作为肥料进行施肥后渗漏进入土壤，导致迁移到人用的水源中。该作者发现，由于长距离运输并需要能源生产抗菌药物，添加兽药会提高猪饲料的GWP和生态毒性潜力。结果还表明，在猪饲料中添加这些兽药，因提高了猪的生产力和采食量，从而可降低当地的环境影响。不过Stone等（2011）指出，这些局部的益处无法弥补更大范围的环境影响。
Meul等（2012）利用LCA方法，比较了三种土地利用变化（Land Use Change，LUC）核算法中五种猪日粮碳足迹（Carbon Footprint，CFP）情况。三种核算方法为：不包括LUC排放的标准碳足迹；包括LUC直接排放的碳足迹以及包括LUC总排放量（直接和间接）的碳足迹。比较的日粮类型包括标准谷物原料（主要是欧洲谷物与巴西大豆产品）、优选谷物（原料与标准型相同，但生产进行了优化）、欧盟产谷物（以欧盟产羽扇豆、菜豆和豌豆替代大豆产品）、最大限度地利用副产品（包括干酒糟及其可溶物和玉米蛋白饲料）以及低水平的粗蛋白（添加合成氨基酸）。结果表明，涉及LUC方法的决定影响很大。他们指出，为了最大限度地提高碳足迹绩效，猪饲料应避免直接改变土地利用（农业毁林），同时尽量降低总LUC风险。在总LUC风险方法方面，含低水平粗蛋白的日粮表现最出色。
在英国，Stephen（2012）研究基于四种日粮情景及两种肥料情景（粪肥与化肥）比较了生产1 kg猪肉所带来的环境影响。日粮情景包括：巴西产进口大豆、英国豌豆、英国菜豆及英国羽扇豆。作者发现，就肥料情景而言，化肥的GWP总是低于粪肥，但EP较高；就饲料配方情况而言，菜豆配方的GWP最低，而大豆最高。Stephen（2012）指出，羽扇豆类日粮产生的EP最高，而豌豆类日粮最低。总体而言，进口大豆类饲料配方对环境影响最大，而英国菜豆日粮影响最小。
在美国北部大平原地区，Stone等（2012）的研究表明，在包括4种日粮情景中，对玉米-豆粕型标准日粮而言，饲料生产是最大的环境负担，。除了气体干燥引起的自然地面生态毒性外，DDGS日粮对所有评估类别的影响最小。采用LCA方法比较日本常规猪饲料与低蛋白饲料环境影响的研究表明，低蛋白日粮（生长猪粗蛋白171 kg降低到140 kg，肥育猪从140 kg减少到108 kg，以氨基酸部分替代豆粕）使GWP下降了20%，对AP和EP也更有利。在粪便处理阶段，虽然氨基酸生产过程导致能源需要稍高，但低蛋白饲料的影响也相当低。对法国养猪生产的综合分析表明，饲料中添加氨基酸大大降低AP、EP和GWP的压力，减少大豆产品需要量，从而降低成本。此外，由于粗蛋白含量下降，猪排泄物中的氮含量也较低。
2.2 全系统养猪生产
养猪生产系统通常以包括饲料和粪污的完整系統进行分析，而非仅针对饲料或粪便处理。一些研究利用国家农业统计数据，而另一些研究则使用牧场收集的数据。此外，系统边界和功能单位往往不一致（如在农场或屠宰场生产 1 kg或1 000 kg猪肉，以活重或屠宰重计算）。
在法国进行了三种不同养猪系统的LCA分析，以确定哪种情景的污染潜力最小。研究的情景包括正确使用标准（Good Agricultural Practice，GAP）、红标（Red Label，RL）和有机农业（Organic Agriculture，OA）。正确使用标准情景基于法国室内集约化农业标准，RL情景是户外进行分娩和断奶，并以低密度在室内进行肥育，OA代表了法国和欧洲农业的有机标准。作者评估了两种功能单位（1 kg猪肉和1 000m2土地使用），以减少集约化和粗放生产的偏差，主要分析酸化和富营养化。研究显示，使用1 kg猪肉功能单位时，GAP和OA具有类似的AP和EP，有机生产的饲养密度较低，RL情景的AP和EP通常优于GAP情景，因此功能单位对结果有很大的影响。
在英国利用LCA方法分析了10种农业和园艺商品的环境负担。养猪生产的AP、能源使用、EP和GWP优于养牛，但比家禽生产差，反刍动物比单胃动物产生更大的环境负担。但反刍动物减少了作物生产需求。此外，有机生产虽然需要大量的土地，但是其环境绩效优于常规生产。
大多数案例研究使用归因建模法（attributional），而归果建模法（consequential）考虑了产品或服务（即生产1 kg猪肉的环境影响）市场变化情况，且只包括受这些变化影响的过程。有研究人员利用归果建模法来分析丹麦猪肉的环境影响，其功能单位为丹麦生产并运输到英国哈里奇港的1 kg猪肉。结果表明，最大的环境负担在加工前产生，主要是饲料生产和粪便处理过程。将加工猪肉从丹麦运往英国产生不到1%的GWP。作者还将2005年的数据与1995年的可用数据进行了比较，发现2005年猪的生产环境更好。
利用LCA方法评估英国和墨西哥的猪生产环境情况，以确定可改善的问题。墨西哥最近才开始集约化畜牧生产，因此对传统的粗放型（locMEX）和集约型（stdMEX）畜牧业进行比较。结果发现，虽然粗放型在环境方面的表现略好于集约型，但生产力却显著降低。两种系统均可以通过收集甲烷、提高猪粪再循环的方式加以改善。英国的生产系统优于墨西哥，stdUK具有最高的生产力和最低的营养相关负担。尽管有机生产旨在尽量减少对环境的影响，但存在需要解决的问题。建议开展作物轮作和增加谷仓，以减少营养物质的损失。
澳大利亚比较了两种不同生猪生产系统的环境影响。第一个系统（北方）是使用常规采用板条地板的猪舍进行生产；第二个系统（南部）包括分娩舍和生产肥育猪用发酵床。采用澳大利亚营养平衡模型PIGBAL计算生产和粪便处理情景及相应的排放，该研究包括水足迹。结果发现，与全球参考数据（4 856 L/kg猪肉）相比，两个供应链的水足迹都相当低，南部（2 753 L/kg猪肉）系统略优于北方（3 020 L/kg猪肉），还具有更好的能源消耗和GWP，表明发酵床系统对生猪生产的潜在好处。 丹麦利用LCA及相关子模型比较了有机猪生产的三种情景。这些情景均为100头母猪，生产1 800头肥育猪，区别是舍饲系统。系统Ⅰ：母猪自由活动，肥育猪舍饲，可进入舍外水泥区域；系统Ⅱ：所有猪均自由活动，并允许在不利的天气条件下进入舍内；系统Ⅲ：为母猪和肥育猪提供草棚。在所评估的情景中，系统Ⅰ可最大限度地减少直接排泄在土壤上的牲畜数量，具有最佳的环境绩效。但作者认为，传统的集约化生产优于户外有机生产。LCAfood提供的商品猪生产数据表明，集约化生产GWP低于有机情景，但由于有机生产中未考虑固碳效果，如果在系统Ⅰ和Ⅲ中加入固碳数据会导致GWP表现优于常规的猪生产系统。
研究人员针对化石能源消耗和温室气体（Greenhouse Gas，GHG）排放量，使用LCA方法来考虑可行的改进方案，考虑四种情景：减少饲料消耗、缩短粪便储存期、对粪便进行能量和养分回收、以及组合使用。结果表明，三种方法组合具有最佳效果，可以潜在节约61%的化石能源消耗和49%的温室气体排放。利用粪便作为生物燃料最多可节约矿物燃料74.4%，其次是减少饲料消耗（24.5%）。粪便利用对降低GHG排放最有利，占47%，其次是减少饲料用量（28%）和改善粪便储存（25%）。
美国比较了中西部地区高、低收益情景下常规集约化生产与低密度发酵床系统的情况。常规系统收集液体粪水，而发酵床收集固体粪便。作者发现，由于饲料效率较高，在所有情景下高收益系统均优于低收益系统，而发酵床主要由于饲料原因，效率低于集约化系统，导致表现不佳。对于粪便处理，传统系统的GWP较高，而发酵床系统由于粪便在舍外储存而产生更多的EP负担。
在丹麦猪生产报告中比较了归因和归果LCA和碳足迹建模分析的结果。研究人员收集了2010年生产实践的代表性数据，并分为常规生产和25%高效畜群两类。高效畜群因为改善了饲料利用和粪便处理，比常规生产环境改善8%～10%。利用归果建模法，由于只包括单位产量更高的丹麦原料产品，绩效评价更高。
研究人员将比利时佛兰德斯的猪肉生产与南非西开普省的猪肉生产进行了比较。这两个系统均考虑了饲料生产、养殖单元、粪便处理和屠宰场等情景，比利时在AP、能源利用、EP和GWP相应高出62%、59%、65%和56%，作者认为采用1 kg功能单位比较有利于集约化系统。从土地使用角度（1 000m2）分析时，粗放的非洲情景与集约化情景类似。
荷兰肥育豬研究显示，较大的猪肥育公司由于饲料效率高，环境表现更好，抗生素使用更有效，死亡率也低。
综合LCA和Stepwise 2006方法计算了欧盟典型猪肉生产环境成本（以货币表示）。Stepwise 2006方法用于将过程中的环境影响（例如AP、EP和GWP）转换为最终的加权货币成本（以欧元表示）。作者在模型中考虑了饲料、粪便处理和粪污利用三种改进方案。研究结果表明，生产1 kg猪肉的环境成本为1.90欧元，高于每销售价格（1.40欧元/kg）。土地占用、GWP和吸入无机物产生的成本最高，分别占55%，21%和18%。改善饲料、粪便处理和粪污利用效率可以大大降低欧盟生猪生产的环境成本。在该研究中成本可以降低1.4倍，与猪肉销售价格相当。
使用PAS 2050方法计算了比利时生猪生产的碳足迹（Carbon Footprint，CFP）。该研究还涉及肉牛和奶牛生产。作者采用从饲料生产（及相关原材料）到屠宰场这种摇篮到大门的方法，计算出的CFP为5.7 kg二氧化碳当量/（kg猪肉）。饲料（63.4%）和粪肥（25.2%）产生污染潜力最大，而屠宰和去骨相对不显著。牛肉产生22.2 kg～ 25.4 kg二氧化碳当量/（kg去骨牛肉），而生产每千克牛奶产生1.03 kg～1.36 kg二氧化碳当量。由于当地牛肉和牛奶的消费率高得多，所以三种产品中，猪肉CFP最低。
研究人员以LCA方法利用德国北部数据分析猪场各个阶段（即分娩、断奶和肥育）的AP、EP和GW，结果肥育阶段对于养猪单元产生的环境负担最高。饲料生产对整个系统造成了最大的负担，而饲养阶段生产的AP最多。在德国的一项研究中，研究人员开发了一个确定性模型来获取德国养猪生产LCA信息，模型主要侧重于农场基本信息、生物学表现、基础饲料数据、粪便管理、资源利用和排放。该模型计算了不同舍饲单元（分娩、断奶、肥育）在分娩至肥育阶段及屠宰场屠宰时的环境绩效差异。研究表明，产仔数、瘦肉量和饲料转化率对LCA结果影响最大。
未完，待续。
原题名：Efficacy of feed enzymes in pig和poultry diets containing distillers dried grains with solubles （DDGS）： a review（英文）
原作者：Sylwester Swiatkiewicz等
人们广泛认为集约化畜牧生产对环境存在不利影响，这是因为畜牧生产需要投入大量的饲料、能源和水，产生CH4、NH3和其他气体，并因养殖污染物管理效率低下而带来污染风险。2012年全球猪肉消费量为1.144亿t，使其成为全球最受欢迎的肉类；预计2014年猪肉消费量将增长1.1%，养猪生产每年产生6.68亿t二氧化碳当量，高于养鸡业产生的二氧化碳当量（肉鸡和蛋鸡的二氧化碳当量合计为 6.06亿t/年），但显著低于肉牛和奶牛业的二氧化碳当量（46.23亿t/年）。鉴于预测消费量和生产量将增加，因此了解畜牧生产的环境影响对确保可持续农业至关重要。
复杂食品生产系统环境建模的工具之一是生命周期评估（Life Cycle Assessment，LCA）。LCA通过确定供应链中应减少排放的热点来评估产品或服务的环境绩效。LCA已广泛地应用于众多的农业生产和食品加工业中，比如β-胡萝卜素提取、饮料包装、乳制品和水稻等。因环境问题较多，养猪生产已经采用了LCA分析。本文对养猪生产LCA研究进行综述。
本研究分别针对养猪生产体系中的三项主要活动进行综述：饲料生产、养猪生产全过程和粪便处理。酸化潜力（Acidification Potential，AP），富营养化潜力（Eutrophication Potential，EP）和全球变暖潜力（Global Warming Potential，GWP）作为生猪/猪肉生命周期评估中最常见影响因素而予以特别关注。由于模型假设、数据收集方法和软件计算的差异，不可能对不同案例间研究结果进行准确比较，尤其是横跨上述这三个主题，因此本文不进行直接比较。
1 LCA方法
LCA是一种系统性工具，包括四个阶段：目标和范围、生命周期清单分析（Life Cycle Inventory Analysis，LCIA）、生命周期影响评估（Life Cycle Impact Assessment，LCIA）及结果解释。目标和范围包括定义系统边界和功能单位、目标受众以及应该如何沟通。LCI需要建立与该明确系统相关的输入和输出清单。在进行LCIA期间，清单分析获得的数据应用于目标和A范围中列出的影响类别（即GWP、AP和EP），以确定系统在检测条件下产生的潜在环境压力。最后，解释阶段使用敏感性和不确定性，检验模型假设和不确定性。LCA过程是迭代的，当有新数据可用或在所需数据上存在差距时，可对此前的步骤进行重新评估。如果某一项研究用于向公众通报产品或服务的环境绩效时，它应遵守国际标准。
2 LCA与养猪生产
养猪业是一个非常复杂的全球化体系，涉及作物生产中化肥和农药生产、土壤改良、牧场运输、照明与加热用能源、动物饮水和牧场清洗用水以及粪便处理。生命周期评估（LCA）是衡量养猪生产潜在环境绩效的一个有用工具，迄今为止得到了广泛应用。部分研究集中于整个生产系统，而其他研究则关注饲料组成或粪便处理策略变化造成的环境影响。
2.1 饲料的生命周期评估
饲料生产是养猪供应链中环境负担最大的因素，这是因为用于饲料生产的谷物原料是全球供应的。比如在爱尔兰，大麦和小麦来自当地或法国和英国，而大豆来自于阿根廷和巴西，矿物质和维生素在英国生产，合成氨基酸则来自于韩国。生产每种配料均需要资源和能源，并需要利用大规模的交通网络，从而增加生猪生产的环境影响。因此，饲料生产会带来更多的全球环境负担，而饲养和粪便处理则产生更多的本地环境负担。
欧洲的研究人员使用两种情景构建养猪生产生命周期模型：第一种情景为常规养猪生产，使用进口大豆、施用典型农药和除草剂；第二种情景以当地产的豌豆和油菜籽替代大豆，并采取预防措施减少农药使用。作者认为，禁止施用农药将降低作物产量，但通过机械除草及有效收割作物的方法可大大降低农药和除草剂需要量，从而改善富营养化潜力和能源消耗。
在法国布列塔尼生猪饲料生产生命周期评估中，研究人員根据不同阶段猪（<40 d的仔猪、>40 d的仔猪、生长猪、肥育猪、妊娠母猪和哺乳母猪）的日粮需要，对6种不同饲料配方进行了评估。结果发现，两种仔猪日粮的潜在影响最大，因为饲料中含有更多加工大豆副产品（油和饼），因此比其他配方消耗更多的能源。此外这些大豆产品来自巴西，增加了运输距离，而其他成分大多来自法国。作者认为，谷类加工和运输是潜在影响的两个最大贡献者，这解释了为什么仔猪配方具有更大的环境破坏性。
研究人员将系统边界延伸至猪圈，检查不同日粮蛋白来源的潜在环境影响。他们考虑了三种日粮：一种为进口大豆型日粮；一个是基于本地产的豌豆和油菜籽饼日粮，还有一种含有瑞典的豌豆和菜籽粕，并添加工业化生产的合成氨基酸（赖氨酸、苏氨酸和蛋氨酸），减少高蛋白质饲料原料如大豆粕的需要。结果表明，在生猪生产生命周期中饲料生产污染潜力最高。其他研究者也发现大豆型日粮表现最差，而通添加合成氨基酸的日粮对环境影响最小。
Nielsen和Wenzel（2007）研究了以新型合成配料替代当前猪日粮的环境影响，检测了要丹麦植酸酶如何能够减少对无机磷添加的需求量。结果，添加植酸酶提高了猪等单胃动物对植酸结合磷的利用率，因此可减少对添加无机磷的需要，并降低动物粪便中磷的含量。研究人员发现，添加植酸酶而不是无机磷，可使GWP潜在下降17%、AP下降110%、EP下降700%。
在法国，Mosnier等（2011）进行了一项LCA试验，评估在猪和肉仔鸡日粮中添加氨基酸带来的环境影响。他们研究了多种基于大豆[巴西中部（包括砍伐森林数据）或南部（不包括砍伐森林数据）]的猪饲料配方，另外饲料中添加或不添加氨基酸，并降低粗蛋白含量。此外，作者还利用法国西部的平均数据分析哪一种配方成本最低。结果表明，在利用砍伐森林后种植的大豆为主要成分配制的豆粕型日粮中添加氨基酸，可以降低全球变暖潜力。无论是何种基础日粮，添加氨基酸均会减少对EP、陆生生态毒性和累积能源需要的影响。研究人员还发现，添加氨基酸生产的猪饲料具有最低的生产成本。 Stone等（2011）分析了美国北部大平原地区生猪饲料中添加泰乐菌素和金霉素（Chlortetracycline，CTC）的环境影响。在美国猪饲料中低剂量使用CTC和泰乐菌素可降低仔猪的死亡率、提高母猪的繁殖力，高剂量使用可治疗猪病（Cromwell， 2002）。Stone等（2011）指出，由于这些药物高度可溶，动物吸收较低，因此担心可能会因将其粪便作为肥料进行施肥后渗漏进入土壤，导致迁移到人用的水源中。该作者发现，由于长距离运输并需要能源生产抗菌药物，添加兽药会提高猪饲料的GWP和生态毒性潜力。结果还表明，在猪饲料中添加这些兽药，因提高了猪的生产力和采食量，从而可降低当地的环境影响。不过Stone等（2011）指出，这些局部的益处无法弥补更大范围的环境影响。
Meul等（2012）利用LCA方法，比较了三种土地利用变化（Land Use Change，LUC）核算法中五种猪日粮碳足迹（Carbon Footprint，CFP）情况。三种核算方法为：不包括LUC排放的标准碳足迹；包括LUC直接排放的碳足迹以及包括LUC总排放量（直接和间接）的碳足迹。比较的日粮类型包括标准谷物原料（主要是欧洲谷物与巴西大豆产品）、优选谷物（原料与标准型相同，但生产进行了优化）、欧盟产谷物（以欧盟产羽扇豆、菜豆和豌豆替代大豆产品）、最大限度地利用副产品（包括干酒糟及其可溶物和玉米蛋白饲料）以及低水平的粗蛋白（添加合成氨基酸）。结果表明，涉及LUC方法的决定影响很大。他们指出，为了最大限度地提高碳足迹绩效，猪饲料应避免直接改变土地利用（农业毁林），同时尽量降低总LUC风险。在总LUC风险方法方面，含低水平粗蛋白的日粮表现最出色。
在英国，Stephen（2012）研究基于四种日粮情景及两种肥料情景（粪肥与化肥）比较了生产1 kg猪肉所带来的环境影响。日粮情景包括：巴西产进口大豆、英国豌豆、英国菜豆及英国羽扇豆。作者发现，就肥料情景而言，化肥的GWP总是低于粪肥，但EP较高；就饲料配方情况而言，菜豆配方的GWP最低，而大豆最高。Stephen（2012）指出，羽扇豆类日粮产生的EP最高，而豌豆类日粮最低。总体而言，进口大豆类饲料配方对环境影响最大，而英国菜豆日粮影响最小。
在美国北部大平原地区，Stone等（2012）的研究表明，在包括4种日粮情景中，对玉米-豆粕型标准日粮而言，饲料生产是最大的环境负担，。除了气体干燥引起的自然地面生态毒性外，DDGS日粮对所有评估类别的影响最小。采用LCA方法比较日本常规猪饲料与低蛋白饲料环境影响的研究表明，低蛋白日粮（生长猪粗蛋白171 kg降低到140 kg，肥育猪从140 kg减少到108 kg，以氨基酸部分替代豆粕）使GWP下降了20%，对AP和EP也更有利。在粪便处理阶段，虽然氨基酸生产过程导致能源需要稍高，但低蛋白饲料的影响也相当低。对法国养猪生产的综合分析表明，饲料中添加氨基酸大大降低AP、EP和GWP的压力，减少大豆产品需要量，从而降低成本。此外，由于粗蛋白含量下降，猪排泄物中的氮含量也较低。
2.2 全系统养猪生产
养猪生产系统通常以包括饲料和粪污的完整系統进行分析，而非仅针对饲料或粪便处理。一些研究利用国家农业统计数据，而另一些研究则使用牧场收集的数据。此外，系统边界和功能单位往往不一致（如在农场或屠宰场生产 1 kg或1 000 kg猪肉，以活重或屠宰重计算）。
在法国进行了三种不同养猪系统的LCA分析，以确定哪种情景的污染潜力最小。研究的情景包括正确使用标准（Good Agricultural Practice，GAP）、红标（Red Label，RL）和有机农业（Organic Agriculture，OA）。正确使用标准情景基于法国室内集约化农业标准，RL情景是户外进行分娩和断奶，并以低密度在室内进行肥育，OA代表了法国和欧洲农业的有机标准。作者评估了两种功能单位（1 kg猪肉和1 000m2土地使用），以减少集约化和粗放生产的偏差，主要分析酸化和富营养化。研究显示，使用1 kg猪肉功能单位时，GAP和OA具有类似的AP和EP，有机生产的饲养密度较低，RL情景的AP和EP通常优于GAP情景，因此功能单位对结果有很大的影响。
在英国利用LCA方法分析了10种农业和园艺商品的环境负担。养猪生产的AP、能源使用、EP和GWP优于养牛，但比家禽生产差，反刍动物比单胃动物产生更大的环境负担。但反刍动物减少了作物生产需求。此外，有机生产虽然需要大量的土地，但是其环境绩效优于常规生产。
大多数案例研究使用归因建模法（attributional），而归果建模法（consequential）考虑了产品或服务（即生产1 kg猪肉的环境影响）市场变化情况，且只包括受这些变化影响的过程。有研究人员利用归果建模法来分析丹麦猪肉的环境影响，其功能单位为丹麦生产并运输到英国哈里奇港的1 kg猪肉。结果表明，最大的环境负担在加工前产生，主要是饲料生产和粪便处理过程。将加工猪肉从丹麦运往英国产生不到1%的GWP。作者还将2005年的数据与1995年的可用数据进行了比较，发现2005年猪的生产环境更好。
利用LCA方法评估英国和墨西哥的猪生产环境情况，以确定可改善的问题。墨西哥最近才开始集约化畜牧生产，因此对传统的粗放型（locMEX）和集约型（stdMEX）畜牧业进行比较。结果发现，虽然粗放型在环境方面的表现略好于集约型，但生产力却显著降低。两种系统均可以通过收集甲烷、提高猪粪再循环的方式加以改善。英国的生产系统优于墨西哥，stdUK具有最高的生产力和最低的营养相关负担。尽管有机生产旨在尽量减少对环境的影响，但存在需要解决的问题。建议开展作物轮作和增加谷仓，以减少营养物质的损失。
澳大利亚比较了两种不同生猪生产系统的环境影响。第一个系统（北方）是使用常规采用板条地板的猪舍进行生产；第二个系统（南部）包括分娩舍和生产肥育猪用发酵床。采用澳大利亚营养平衡模型PIGBAL计算生产和粪便处理情景及相应的排放，该研究包括水足迹。结果发现，与全球参考数据（4 856 L/kg猪肉）相比，两个供应链的水足迹都相当低，南部（2 753 L/kg猪肉）系统略优于北方（3 020 L/kg猪肉），还具有更好的能源消耗和GWP，表明发酵床系统对生猪生产的潜在好处。 丹麦利用LCA及相关子模型比较了有机猪生产的三种情景。这些情景均为100头母猪，生产1 800头肥育猪，区别是舍饲系统。系统Ⅰ：母猪自由活动，肥育猪舍饲，可进入舍外水泥区域；系统Ⅱ：所有猪均自由活动，并允许在不利的天气条件下进入舍内；系统Ⅲ：为母猪和肥育猪提供草棚。在所评估的情景中，系统Ⅰ可最大限度地减少直接排泄在土壤上的牲畜数量，具有最佳的环境绩效。但作者认为，传统的集约化生产优于户外有机生产。LCAfood提供的商品猪生产数据表明，集约化生产GWP低于有机情景，但由于有机生产中未考虑固碳效果，如果在系统Ⅰ和Ⅲ中加入固碳数据会导致GWP表现优于常规的猪生产系统。
研究人员针对化石能源消耗和温室气体（Greenhouse Gas，GHG）排放量，使用LCA方法来考虑可行的改进方案，考虑四种情景：减少饲料消耗、缩短粪便储存期、对粪便进行能量和养分回收、以及组合使用。结果表明，三种方法组合具有最佳效果，可以潜在节约61%的化石能源消耗和49%的温室气体排放。利用粪便作为生物燃料最多可节约矿物燃料74.4%，其次是减少饲料消耗（24.5%）。粪便利用对降低GHG排放最有利，占47%，其次是减少饲料用量（28%）和改善粪便储存（25%）。
美国比较了中西部地区高、低收益情景下常规集约化生产与低密度发酵床系统的情况。常规系统收集液体粪水，而发酵床收集固体粪便。作者发现，由于饲料效率较高，在所有情景下高收益系统均优于低收益系统，而发酵床主要由于饲料原因，效率低于集约化系统，导致表现不佳。对于粪便处理，传统系统的GWP较高，而发酵床系统由于粪便在舍外储存而产生更多的EP负担。
在丹麦猪生产报告中比较了归因和归果LCA和碳足迹建模分析的结果。研究人员收集了2010年生产实践的代表性数据，并分为常规生产和25%高效畜群两类。高效畜群因为改善了饲料利用和粪便处理，比常规生产环境改善8%～10%。利用归果建模法，由于只包括单位产量更高的丹麦原料产品，绩效评价更高。
研究人员将比利时佛兰德斯的猪肉生产与南非西开普省的猪肉生产进行了比较。这两个系统均考虑了饲料生产、养殖单元、粪便处理和屠宰场等情景，比利时在AP、能源利用、EP和GWP相应高出62%、59%、65%和56%，作者认为采用1 kg功能单位比较有利于集约化系统。从土地使用角度（1 000m2）分析时，粗放的非洲情景与集约化情景类似。
荷兰肥育豬研究显示，较大的猪肥育公司由于饲料效率高，环境表现更好，抗生素使用更有效，死亡率也低。
综合LCA和Stepwise 2006方法计算了欧盟典型猪肉生产环境成本（以货币表示）。Stepwise 2006方法用于将过程中的环境影响（例如AP、EP和GWP）转换为最终的加权货币成本（以欧元表示）。作者在模型中考虑了饲料、粪便处理和粪污利用三种改进方案。研究结果表明，生产1 kg猪肉的环境成本为1.90欧元，高于每销售价格（1.40欧元/kg）。土地占用、GWP和吸入无机物产生的成本最高，分别占55%，21%和18%。改善饲料、粪便处理和粪污利用效率可以大大降低欧盟生猪生产的环境成本。在该研究中成本可以降低1.4倍，与猪肉销售价格相当。
使用PAS 2050方法计算了比利时生猪生产的碳足迹（Carbon Footprint，CFP）。该研究还涉及肉牛和奶牛生产。作者采用从饲料生产（及相关原材料）到屠宰场这种摇篮到大门的方法，计算出的CFP为5.7 kg二氧化碳当量/（kg猪肉）。饲料（63.4%）和粪肥（25.2%）产生污染潜力最大，而屠宰和去骨相对不显著。牛肉产生22.2 kg～ 25.4 kg二氧化碳当量/（kg去骨牛肉），而生产每千克牛奶产生1.03 kg～1.36 kg二氧化碳当量。由于当地牛肉和牛奶的消费率高得多，所以三种产品中，猪肉CFP最低。
研究人员以LCA方法利用德国北部数据分析猪场各个阶段（即分娩、断奶和肥育）的AP、EP和GW，结果肥育阶段对于养猪单元产生的环境负担最高。饲料生产对整个系统造成了最大的负担，而饲养阶段生产的AP最多。在德国的一项研究中，研究人员开发了一个确定性模型来获取德国养猪生产LCA信息，模型主要侧重于农场基本信息、生物学表现、基础饲料数据、粪便管理、资源利用和排放。该模型计算了不同舍饲单元（分娩、断奶、肥育）在分娩至肥育阶段及屠宰场屠宰时的环境绩效差异。研究表明，产仔数、瘦肉量和饲料转化率对LCA结果影响最大。
未完，待续。
原题名：Efficacy of feed enzymes in pig和poultry diets containing distillers dried grains with solubles （DDGS）： a review（英文）
原作者：Sylwester Swiatkiewicz等