The economic importance and possibilities of using straw for energy purposes in poland
No Thumbnail Available
Date
2015
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa – Państwowy Instytut Badawczy w Puławach
Abstract
Description
The main aim of the study was the evaluation of the production potential of straw in Poland and the possibility of its use for energy purposes, including a forecast for 2030, on the assumption that the management of this resource is in accordance with the provisions of the Code of Good Agricultural Practice. This issue becomes particularly important in light of global conditions and the resulting from energy policy of the European Union. Postulated in the European Framework Programme Horizon 2020 and approved by the European Parliament, the amendment to the Directive on the promotion of the use of energy from renewable sources (2009/28/EC) aims to increase the share of waste and by-products, inter alia from the agricultural sector, for energy, especially biofuels of new generations.
In order to assess the potential of using straw for energy purposes, its harvesting capacities were reduced by its consumption in agriculture. On the basis of previous studies, we assumed that the resources of straw in the first place has to meet the needs of animal production (as bedding and feed) and fertilizing purposes (plowing in) – to maintain a sustainable balance of soil organic matter.
In the years 1983–1990 the average annual straw surplus over the agricultural consumption amounted to 5119 thousand tons, and between 2007 and 2013 the value reached 17047 thousand tons. The increasing straw surplus is caused by decreases in livestock population and thus a declining demand mainly for bedding. Additionally, an unfavorable phenomenon, although characteristic for agriculture, was the fluctuation in the collection of straw, which had not been without effect on the level of its surpluses. And therefore, in 2000 such surpluses amounted only 6348 thousand tons, whereas in 2001, more than twice, because is was 15042 thousand tons. Such significant fluctuations that occur every few years are one of the barriers to use of straw outside the agriculture.
In this study, we presented and thoroughly verified a number of models for the development trends:
? harvests of straw mixtures of cereals, rapeseed, corn and their surpluses (dependent variables),
? sown area and straw yields of these crops and their use for fodder, bedding and plughing-in (independent variables).
The obtained econometric models, whose parameters were estimated using the classical method of least squares, were verified by assessing their quality and correctness of specification. The resulting models were additionally subjected to a stochastic simulation in order to confirm their suitability to explain the volatility of studied phenomenon and their forecasting properties. We also tested the integration and cointegration of time series in order to eliminate the phenomenon of the so called apparent regression. For panel models we also performed a significance test of fixed effects.
The estimated trend models were used with the cause and effect models to forecast surpluses of straw. In both cases the results are similar. In a realistic scenario, there will occur a low decline in surplus straw to around 10 million tons in 2030. The largest resources of straw are currently located, and they will be found in future in Lower Silesia, Pomerania and Kujawy, Lublin, Wielkopolska and West Pomerania provinces.
Głównym celem badań była ocena potencjału produkcyjnego słomy w Polsce oraz możliwości jej wykorzystania na cele energetyczne wraz z prognozą do 2030 r., przy założeniu, że gospodarka tym surowcem jest zgodna z zapisami wynikającymi z Kodeksu Dobrej Praktyki Rolniczej. Zagadnienie to staje się szczególnie ważne wobec uwarunkowań globalnych oraz wynikających z polityki energetycznej Unii Europejskiej. Postulowana w europejskim programie ramowym Horyzont 2020 i zaakceptowana przez Parlament Europejski nowelizacja dyrektywy w sprawie promowania stosowania energii ze źródeł odnawialnych (2009/28/WE) ma na celu zwiększenie udziału wykorzystania produktów ubocznych między innymi z rolnictwa na cele energetyczne, głównie wytwarzania biopaliw kolejnych generacji. Aby ocenić możliwości wykorzystania słomy na cele energetyczne, należało zbiory słomy pomniejszyć o jej zużycie w rolnictwie. Na podstawie dotychczasowych badań przyjęto założenie, że słoma w pierwszej kolejności ma pokryć zapotrzebowanie produkcji zwierzęcej (ściółka i pasza) oraz cele nawozowe (przyoranie) – aby utrzymać zrównoważony bilans glebowej substancji organicznej. W latach 1983–1990 średnioroczna nadwyżka słomy ponad zużycie w rolnictwie wyniosła 5119 tys. t, a w latach 2007–2013 już 17047 tys. t. Zwiększające się nadwyżki słomy są spowodowane spadkiem pogłowia zwierząt gospodarskich, a tym samym i zmniejszającym się zapotrzebowaniem głównie na ściółkę. Niekorzystnym zjawiskiem, choć charakterystycznym dla rolnictwa, były występujące fluktuacje w zbiorach słomy, co nie pozostawało bez wpływu na poziom jej nadwyżek. I dlatego w 2000 r. wyniosły tylko 6348 tys. t, a w 2001 r. – ponad dwukrotnie więcej, bo aż 15042 tys. t. Tak znaczne wahania choć występujące co kilka lat, są jedną z barier hamujących wykorzystanie słomy poza rolnictwem. W niniejszym opracowaniu zbudowano i poddano szczegółowej weryfikacji modele tendencji rozwojowej: ? zbiorów słomy zbóż podstawowych z mieszankami, rzepakowej, kukurydzianej, a także jej nadwyżek (zmienne zależne), ? powierzchni zasiewów i plonów słomy tych roślin oraz jej zużycie na pasze, ściółkę i przeoranie (zmienne niezależne). Otrzymane modele ekonometryczne, których parametry estymowano z wykorzystaniem klasycznej metody najmniejszych kwadratów, poddawano weryfikacji, oceniając ich jakość oraz poprawność specyfikacji. Otrzymane modele poddawano dodatkowo symulacji stochastycznej, aby potwierdzić ich zdolność wyjaśniania zmienności opisywanego zjawiska oraz właściwości prognostyczne. Testowano również integrację i kointegrację szeregów czasowych w celu wyeliminowania mogącego pojawić się zjawiska tzw. regresji pozornej. Dla modeli panelowych dodatkowo wykonywano test istotności efektów stałych. Do zbudowania prognozy nadwyżek słomy posłużono się oszacowanymi modelami trendu oraz modelami przyczynowo-skutkowymi. W obu przypadkach uzyskane wyniki są zbieżne. W wariancie realistycznym następować będzie powolny spadek nadwyżek słomy do poziomu około 10 mln t w 2030 r. Najwyższe jej zasoby są i będą dostępne w woj. dolnośląskim, kujawsko-pomorskim, lubelskim, wielkopolskim i zachodniopomorskim.
Głównym celem badań była ocena potencjału produkcyjnego słomy w Polsce oraz możliwości jej wykorzystania na cele energetyczne wraz z prognozą do 2030 r., przy założeniu, że gospodarka tym surowcem jest zgodna z zapisami wynikającymi z Kodeksu Dobrej Praktyki Rolniczej. Zagadnienie to staje się szczególnie ważne wobec uwarunkowań globalnych oraz wynikających z polityki energetycznej Unii Europejskiej. Postulowana w europejskim programie ramowym Horyzont 2020 i zaakceptowana przez Parlament Europejski nowelizacja dyrektywy w sprawie promowania stosowania energii ze źródeł odnawialnych (2009/28/WE) ma na celu zwiększenie udziału wykorzystania produktów ubocznych między innymi z rolnictwa na cele energetyczne, głównie wytwarzania biopaliw kolejnych generacji. Aby ocenić możliwości wykorzystania słomy na cele energetyczne, należało zbiory słomy pomniejszyć o jej zużycie w rolnictwie. Na podstawie dotychczasowych badań przyjęto założenie, że słoma w pierwszej kolejności ma pokryć zapotrzebowanie produkcji zwierzęcej (ściółka i pasza) oraz cele nawozowe (przyoranie) – aby utrzymać zrównoważony bilans glebowej substancji organicznej. W latach 1983–1990 średnioroczna nadwyżka słomy ponad zużycie w rolnictwie wyniosła 5119 tys. t, a w latach 2007–2013 już 17047 tys. t. Zwiększające się nadwyżki słomy są spowodowane spadkiem pogłowia zwierząt gospodarskich, a tym samym i zmniejszającym się zapotrzebowaniem głównie na ściółkę. Niekorzystnym zjawiskiem, choć charakterystycznym dla rolnictwa, były występujące fluktuacje w zbiorach słomy, co nie pozostawało bez wpływu na poziom jej nadwyżek. I dlatego w 2000 r. wyniosły tylko 6348 tys. t, a w 2001 r. – ponad dwukrotnie więcej, bo aż 15042 tys. t. Tak znaczne wahania choć występujące co kilka lat, są jedną z barier hamujących wykorzystanie słomy poza rolnictwem. W niniejszym opracowaniu zbudowano i poddano szczegółowej weryfikacji modele tendencji rozwojowej: ? zbiorów słomy zbóż podstawowych z mieszankami, rzepakowej, kukurydzianej, a także jej nadwyżek (zmienne zależne), ? powierzchni zasiewów i plonów słomy tych roślin oraz jej zużycie na pasze, ściółkę i przeoranie (zmienne niezależne). Otrzymane modele ekonometryczne, których parametry estymowano z wykorzystaniem klasycznej metody najmniejszych kwadratów, poddawano weryfikacji, oceniając ich jakość oraz poprawność specyfikacji. Otrzymane modele poddawano dodatkowo symulacji stochastycznej, aby potwierdzić ich zdolność wyjaśniania zmienności opisywanego zjawiska oraz właściwości prognostyczne. Testowano również integrację i kointegrację szeregów czasowych w celu wyeliminowania mogącego pojawić się zjawiska tzw. regresji pozornej. Dla modeli panelowych dodatkowo wykonywano test istotności efektów stałych. Do zbudowania prognozy nadwyżek słomy posłużono się oszacowanymi modelami trendu oraz modelami przyczynowo-skutkowymi. W obu przypadkach uzyskane wyniki są zbieżne. W wariancie realistycznym następować będzie powolny spadek nadwyżek słomy do poziomu około 10 mln t w 2030 r. Najwyższe jej zasoby są i będą dostępne w woj. dolnośląskim, kujawsko-pomorskim, lubelskim, wielkopolskim i zachodniopomorskim.
Keywords
energy, renewable energy sources, straw, forecasting, resource modeling, energia, odnawialne źródła energii, słoma, prognozowanie, modelowanie zasobów
Citation
Monografie i Rozprawy Naukowe, 45, ss. 173