Für die Entwicklung der Agrarpolitik ist es wichtig zu wissen, wie sich die Landwirtschaft auf die Umwelt auswirkt. Aus diesem Grund führt das Bundesamt für Landwirtschaft (BLW), gestützt auf die «Verordnung über die Beurteilung der Nachhaltigkeit der Landwirtschaft» (SR 919.118), ein Agrarumweltmonitoring (AUM) durch. Das Kompetenzzentrum Agrarumweltindikatoren von Agroscope ist für die Koordination und Berechnung sogenannter Agrarumweltindikatoren (AUI) sowohl auf nationaler als auch auf betrieblicher Ebene verantwortlich.
AUI sind einfach verständliche, umweltrelevante Grössen, um das komplexe Umweltsystem darzustellen. Für betriebsspezifische Aussagen stützte sich das Kompetenzzentrum für die Jahre 2009 bis 2022 auf die Zentrale Auswertung von AUI (ZA-AUI), bei der jährlich detaillierte Daten zu Bestand und Praxis von ca. 300 Betrieben erfasst (z. B. Tierbestand, Düngungspraxis) und daraus AUI berechnet wurden.
Ab 2023 wurde die ZA-AUI vom neuen Monitoring des Agrarumweltsystems Schweiz (MAUS) abgelöst (siehe Abbildung). Seit dem Jahr 2024 werden im Rahmen von MAUS Daten erhoben. Diese beziehen sich auf das Vorjahr.
Neues Monitoring des Agrarumweltsystems Schweiz (MAUS)
Indikatoren des MAUS (Monitoring des Agrarumweltsystems Schweiz)
Im MAUS werden verschiedene AUI berechnet, die über Umweltprobleme auf lokaler, regionaler oder globaler Ebene Aufschluss geben (siehe nachfolgende Tabelle). Beispielsweise kann eine erhöhte Schwermetallbilanz lokal zu hohen Schwermetallkonzentrationen im Boden führen, Ammoniakemissionen können durch den Transport in der Luft die regionale Biodiversität schädigen, während Treibhausgasemissionen das globale Klima erwärmen.
Übersicht der Agrarumweltindikatoren, die im MAUS berechnet werden. Die Indikatoren sind nach ihrer Umweltwirkung gruppiert.
Humusbilanz in kg Humus pro Hektare Ackerfläche. Die Berechnung erfolgt nach der Humusbilanzierung von Neyroud et al. (1997) und wird nur für die Ackerflächen eines Betriebes durchgeführt. Eine höhere Bilanz weist grundsätzlich auf eine stärkere Kohlenstoffspeicherung im Boden hin. Dieser Effekt ist jedoch limitiert: Bei sehr hohen Werten kann das Mineralisierungspotenzial steigen, was zu einer erhöhten Nährstoffauswaschung führen kann.
Kupfer- respektive Zinkbilanz in g Kupfer/Zink pro Hektare landwirtschaftlicher Nutzfläche (LN) bzw. Sömmerungsfläche. Es handelt sich um eine Oberflächenbilanz. Überschüssiger Kupfer/Zink kann sich im Boden anreichern, was zu langfristigen Umweltbelastungen führen kann.
Ammoniakemissionen in kg NH3-N pro Hektare landwirtschaftlicher Nutzfläche (LN) bzw. Sömmerungsfläche. Je höher die Werte, desto stärker die Umweltbelastung (z.B. Biodiversitätsverlust, Feinstaubbelastung).
Stickstoffbilanz (kg totaler Stickstoff pro Hektare landwirtschaftlicher Nutzfläche (LN) bzw. Sömmerungsfläche) nach der OECD-Methode. Es handelt sich um eine Bruttooberflächenbilanz. Höhere Werte bedeuten höhere Verluste von Stickstoff an die Umwelt, was negative Konsequenzen hat (z.B. Luftverschmutzung, Trinkwasserqualitätseinbussen).
Phosphorbilanz (kg Phosphor pro Hektare landwirtschaftlicher Nutzfläche (LN) bzw. Sömmerungsfläche) nach der OECD-Methode. Es handelt sich um eine Bruttooberflächenbilanz. Höhere Bilanzen deuten auf Phosphorüberschüsse in der Landwirtschaft hin, die zu Umweltbelastungen führen können (z.B. Eutrophierung von Seen).
Treibhausgasemissionen in Tonnen CO2-Äquivalent pro Hektare landwirtschaftlicher Nutzfläche (LN) bzw. Sömmerungsfläche. Es sind folgende Emissionsquellen (nach Richtlinien des Weltklimarats) berücksichtigt: Enterische Fermentierung, Hofdüngermanagement, Bewirtschaftung landwirtschaftlicher Böden, Kalkdüngung, Harnstoffapplikation, Energieträger. Je höher die Werte, desto stärker der Beitrag zur globalen Ewärmung.
Vorkettenemissionen von Mineraldüngern, Kraftfuttermitteln und Energieträgern in kg CO2-Äquivalent pro Hektare landwirtschaftlicher Nutzfläche (LN). Je höher die Werte, desto stärker der Beitrag zur globalen Erwärmung.
Die Philosophie des MAUS ist es, für die Berechnung der AUI soweit wie möglich bestehende Datenquellen zu verwenden, um Mehrfacherfassungen von Daten zu verringern. Die bestehenden Datenlücken werden durch eigene Erhebungen geschlossen. Folgende Datenquellen sind Bestandteil von MAUS:
Bestehende Datenquellen, z. B. Daten des BLW zu landwirtschaftlichen Strukturen und Hof- und Recyclingdüngertransporten. Viele existierende Datenquellen wurden bereits aufbereitet und für die Berechnung der Indikatoren verwendet. Das BLW wird bei der Umsetzung der Mitteilungspflicht gemäss Landwirtschaftsgesetz in Zukunft Daten zu Pflanzenschutzmittelanwendungen und Nährstoffflüssen erheben. Diese Daten können in Zukunft ebenfalls ins MAUS einfliessen.
Anwendungsdaten aus Agrarsoftwaresystemen. Landwirtinnen und Landwirte können gegen eine kleine finanzielle Entschädigung mit speziellen Bausteinen/Modulen von Agrarsoftwaresystemen Daten an Agroscope schicken. Vorerst beschränken sich die Datenlieferungen auf standardisierte Feldkalenderdaten. Diese Datenquelle ist besonders geeignet für räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Daten. Erste Datenlieferungen sind seit März 2024 (Ablieferung der Daten für das Kulturjahr 2023) mit dem MAUS-Baustein von barto möglich. Voraussichtlich werden später auch Datenlieferungen über andere Agrarsoftwaresysteme möglich sein.
Mittels einer Online-Umfrage mit Verlosungspreisen werden einzelne gesamtbetriebliche Daten abgefragt. Die Online-Umfragen werden seit 2024 jährlich alternierend auf Ganzjahresbetrieben und Sömmerungsbetrieben durchgeführt.
Satellitendaten werden dazu verwendet, spezifische Variablen zu bestimmen, die für die Berechnungen der AUI benötigt werden. Hierzu zählen beispielsweise Zwischenkulturen, die über Winter auf dem Feld stehen. Ein erstes Projekt, um Satellitendaten ins MAUS zu integrieren, startete Anfang 2024.
Berechnungen des MAUS
Im November 2025 wurden im Agrarbericht des Bundesamts für Landwirtschaft erstmals Resultate für elf MAUS-Indikatoren für die Jahre 2021-2023 veröffentlicht.
Das MAUS verfolgt bei den Berechnungen mehrheitlich einen Bottom-Up-Ansatz. Das bedeutet, dass die Indikatoren pro Landwirtschaftsbetrieb approximativ berechnet und diese betrieblichen Werte danach pro Region oder pro Betriebstyp aggregiert werden. Auch eine Aggregation auf nationaler Stufe ist möglich, was insbesondere für Indikatoren ohne nationales Pendant (z. B. Schwermetallbilanz) wichtig ist.
