Produzione di latte ovino e ambiente: i fattori decisivi per ridurre l’impatto
L’allevamento ovino da latte in un sistema semi-intensivo contribuisce alle emissioni di metano. L’analisi LCA e una gestione alimentare ottimizzata, con pascolamento e foraggi di qualità, riducono gli impatti ambientali su aria, suolo e acqua

A livello globale, il settore agricolo contribuisce a circa il 19% delle emissioni antropogeniche totali, con la fermentazione enterica dei ruminanti, come bovini, ovini e caprini, che rappresenta una fonte significativa di emissioni di metano nelle produzioni agricole, a causa del processo di fermentazione ruminale delle fibre alimentari (FAO, 2022). Pertanto, ricercare soluzioni sostenibili per mitigare questo impatto è una priorità critica (Koluman, 2023).
In Europa, l’allevamento ovino da latte è situato geograficamente tra 35°N e 45°N di latitudine e 20°W e 50°E di longitudine (Pulina et al., 2018). L’Italia rientra interamente in questa fascia geografica, e il settore ovino riveste un ruolo economico significativo nel contesto agricolo, oltre a essere cruciale per contrastare l’abbandono delle terre nelle aree rurali (Pulina et al., 2018; Vagnoni e Franca, 2018).
L’allevamento ovino da latte mediterraneo segue tipicamente un sistema semi-intensivo, caratterizzato da agricoltura mista integrata, che combina coltivazioni con pascolamento. Questi sistemi sono spesso situati in aree interne con risorse naturali limitate, come acqua e nutrienti del suolo, e affrontano sfide legate alla gestione delle risorse (Arca et al., 2021). In molte aree rurali e marginali, l’allevamento ovino rappresenta la principale fonte di sostentamento per le comunità locali (Bhatt e Abbassi, 2021).
Le implicazioni ambientali dei sistemi di produzione ovina sono state recentemente analizzate da Bhatt e Abbassi (2021). L’analisi ha mostrato una forte variabilità nei risultati degli impatti ambientali, che riflette l’ampia eterogeneità dei sistemi ovini nelle diverse regioni e pratiche gestionali. Le condizioni biogeografiche svolgono un ruolo chiave nel definire le strategie di gestione degli animali (Vagnoni et al., 2024) e, di conseguenza, le caratteristiche locali devono essere considerate nell’interpretazione delle prestazioni ambientali.
Il clima, la topografia, la fertilità del suolo e le pratiche d’uso del territorio influenzano sia la produttività sia gli impatti ambientali delle aziende, evidenziando l’importanza di valutazioni sito-specifiche. Inoltre, è noto che, anche nei sistemi semi-intensivi, le pratiche gestionali e i regimi alimentari possono avere effetti variabili sugli impatti ambientali del processo produttivo (Cannas et al., 2019; Bosco et al., 2021).
Quantificare le emissioni e identificare i fattori determinanti è un passaggio cruciale per ridurre gli impatti ambientali delle filiere produttive. La metodologia più utilizzata per quantificare le emissioni e valutare l’uso delle risorse naturali è il Life Cycle Assessment (LCA), una metodologia standardizzata ISO 14040:2006 e 14044:2006 che descrive il processo produttivo in termini di impatti ambientali. È stata utilizzata da numerosi autori per evidenziare gli impatti legati all’allevamento (Baldini et al., 2017; Bosco et al., 2021; Cederberg e Mattsson, 2000; de Vries e de Boer, 2010).
Una recente review di Bhatt e Abbassi (2021) sottolinea l’alta variabilità degli impatti ambientali degli allevamenti ovini, riflettendo la diversità dei sistemi regionali e delle pratiche gestionali. Tale variabilità complica le generalizzazioni. Come mostrato da Bosco et al. (2021), le pratiche alimentari sono un fattore chiave delle emissioni, evidenziando la necessità di strategie nutrizionali ottimizzate per ridurre l’impatto ambientale.
Un numero limitato di studi scientifici sull’LCA applicato all’allevamento ovino da latte è stato prodotto negli ultimi 20 anni e, a nostra conoscenza, solo due studi si sono concentrati sulla valutazione delle variabili gestionali in grado di influenzare tutte le categorie di impatto ambientale adottando un approccio statistico multivariato (Bosco et al., 2021; Cortesi et al., 2022).
Recentemente, Vagnoni et al. (2024) hanno confrontato diversi sistemi di allevamento in Sardegna e varie categorie di impatto, integrando i risultati LCA attraverso analisi statistiche per identificare le variabili gestionali in grado di influenzare gli impatti ambientali. Gran parte degli studi disponibili in letteratura si basa principalmente su approcci caso-studio, non fornendo risultati inferenziali utili al settore ovino da latte.
Inoltre, il risultato più comune riportato negli studi LCA sulla produzione zootecnica è il Potenziale di Riscaldamento Globale (GWP) o l’impronta di carbonio dei prodotti animali. Molte altre categorie, che riguardano acqua, aria e suolo, dovrebbero essere considerate, come il depauperamento delle risorse, l’eutrofizzazione, l’acidificazione e il fabbisogno idrico, generalmente legati alle escrezioni di azoto e fosforo (Bhatt e Abbassi, 2021; Leip et al., 2015).
In questo contesto, in un recente lavoro di Finocchi et al. (2025), è stato condotto uno studio per identificare le variabili chiave che influenzano gli impatti ambientali nei sistemi misti di allevamento ovino da latte, applicando la metodologia LCA e un’analisi statistica multivariata.
Il primo obiettivo era individuare quali caratteristiche gestionali dell’azienda e quali regimi alimentari influenzano maggiormente le emissioni e le diverse categorie di impatto in un campione rappresentativo di allevamenti ovini da latte semi-intensivi.
Il secondo obiettivo era migliorare la precisione delle stime delle emissioni di metano derivanti dalla fermentazione enterica, adottando un modello più preciso e specifico al contesto, più accurato dell’approccio IPCC Tier 2, che non considera i parametri nutrizionali degli alimenti per le pecore da latte.
Infine, lo studio mirava a contribuire a colmare l’attuale lacuna nella letteratura LCA sui sistemi di produzione del latte ovino, offrendo nuove evidenze e progressi metodologici.
Lo studio ha esaminato 12 allevamenti di ovini da latte attraverso un’analisi LCA, individuando i fattori che maggiormente influenzano gli impatti ambientali per kg di latte prodotto corretto per livello di grasso e proteine (FPCM). I risultati mostrano una forte variabilità tra le aziende, dovuta alle differenze nei sistemi di allevamento, nelle pratiche alimentari e nel livello di autosufficienza foraggera.
I risultati hanno mostrato che i principali impatti ambientali associati alla produzione di 1 kg di FPCM sono interconnessi e influenzati dai sistemi di allevamento e dalle pratiche di gestione alimentare. I limiti dello studio includono il numero relativamente ridotto di aziende coinvolte e l’uso di dati primari riferiti a un solo anno per la LCIA.
Inoltre, l’affidamento a dati secondari rappresenta un’ulteriore limitazione, poiché i database globali potrebbero non riflettere accuratamente le condizioni specifiche dei siti. Per ovviare a ciò, sono stati fatti notevoli sforzi per raccogliere dati primari, concentrandosi su fattori chiave nell’allevamento dei ruminanti, come le emissioni di metano, l’uso di carburante e di input e i mangimi acquistati. Ciò ha aiutato a migliorare la caratterizzazione delle prestazioni ambientali specifiche delle aziende.
A causa dell’assenza di dati completi sulla composizione dei fertilizzanti (in particolare sui contenuti di N, P, K), non è stato possibile quantificare accuratamente gli apporti nutritivi per ettaro. Il modello di valutazione degli impatti e le relative equazioni hanno quindi incluso le quantità totali di fertilizzanti organici e inorganici, sulla base delle migliori stime del loro uso regionale tipico.
Per quanto riguarda il GWP, il valore medio di 4,2 kg CO₂eq kg⁻¹ di FPCM è risultato superiore a quello riportato da studi precedenti. Sabia et al. (2020) hanno riportato un valore inferiore (3,78 kg CO₂eq kg⁻¹ FPCM) usando un approccio Tier 1 e un fattore di emissione di 8 kg CO₂eq per capo per anno. Nello studio di Finocchi et al. (2025), l’emissione enterica annua per pecora in lattazione era in media di circa 520 kg CO₂eq per capo. Anche Weiss e Leip (2012), modellando l’impronta di carbonio del latte ovino a scala europea con approccio Tier 1, hanno riportato un valore medio di 2,6 kg CO₂eq kg⁻¹ FPCM. Batalla et al. (2015) hanno riportato 3,2 kg CO₂eq kg⁻¹ FPCM, con un range 2,02–5,17.
Una parte delle differenze deriva dal diverso fattore di conversione del metano: la guida EN 15804 (JRC 2023) indica 36,8, mentre studi più vecchi ne usavano 25. Usando 25 si ottiene un valore medio di 3,21 kg CO₂eq kg⁻¹ FPCM, in linea con Batalla et al. (2015), ma più alto di quanto riportato da Furesi e Vagnoni (2015). Applicando i più recenti fattori IPCC AR6 (Forster et al., 2021), si ottiene un valore medio di 3,52 kg CO₂eq kg⁻¹ FPCM.
In questo lavoro, l’emissione enterica rappresenta il 53,5% del GWP totale, valore coerente con altri lavori. In letteratura, tale contributo varia dal 34% al 78%, a seconda delle pratiche di allevamento, dei metodi di stima del metano e dei fattori di caratterizzazione utilizzati.
Per quanto riguarda acidificazione ed eutrofizzazione, i risultati mostrano valori variabili tra le aziende, influenzati soprattutto dalla qualità dei foraggi, dalla durata del pascolo, dall’efficienza d’uso dei concentrati e dalla fertilità del gregge. Per esempio, le aziende con alta produttività, maggiore tempo di pascolamento e foraggi di buona qualità hanno mostrato il GWP più basso (2,7 kg CO₂eq). Le aziende con bassa efficienza produttiva e maggior uso di concentrati acquistati, invece, hanno registrato gli impatti più elevati.
L’analisi evidenzia che foraggi di bassa qualità (tipici dei sistemi mediterranei) e razioni troppo fibrose aumentano le emissioni atmosferiche. Al contrario, un maggior tempo di pascolamento migliora la qualità nutrizionale, riduce le emissioni per kg di latte e contribuisce a diminuire eutrofizzazione e acidificazione.
Infine, migliorare l’efficienza dell’uso di carburante ed energia e aumentare la disponibilità di biomassa fresca — anche tramite prati temporanei, irrigazione a basso input, haysilage e pascolamento rotazionale — può contribuire a ridurre in modo significativo gli impatti ambientali degli allevamenti ovini da latte.
Lo studio di Finocchi et al. (2025) sottolinea che i sistemi di allevamento e la gestione dell’alimentazione sono i principali determinanti dell’impatto ambientale negli allevamenti ovini da latte. Le aziende più efficienti, con minori consumi energetici e maggiore produttività del gregge, mostrano impatti ambientali inferiori.
L’autosufficienza foraggera e la qualità dei foraggi — soprattutto l’uso del pascolo e di biomassa fresca — riducono significativamente le emissioni e gli impatti su aria, suolo e acqua. Al contrario, la dipendenza da concentrati acquistati aumenta gli impatti ambientali.
Il lavoro evidenzia la necessità di approfondire ulteriormente le pratiche agricole per fornire agli allevatori informazioni utili a ridurre gli impatti, pur mantenendo la produttività. Poiché la raccolta di dati molto dettagliati richiede tempo e risorse, si raccomanda di integrare database regionali e nazionali e di identificare i fattori realmente determinanti per poter semplificare e rendere più efficiente la raccolta dati futura.
In sintesi, migliorare l’efficienza aziendale, la qualità e l’origine dei foraggi, e ridurre la dipendenza dai mangimi acquistati sono le strategie chiave per rendere più sostenibili gli allevamenti ovini da latte.
Riferimenti
La presente nota è una sintesi del seguente articolo scientifico pubblicato dalla rivista Cleaner Environmental Systems: Finocchi M., Cella F.G., Villani R., Cappucci A., Vichi F., Conte G., Mantino A., Mele M. (2025). Key practices affecting the environmental impact of Ewe milk in mixed farming systems. Cleaner Environmental Systems, 19, https://doi.org/10.1016/j.cesys.2025.100353.
Autori
Gruppo editoriale ASPA – Giuseppe Conte, Alberto Stanislao Atzori, Fabio Correddu, Luca Cattaneo, Gabriele Rocchetti, Antonio Natalello, Sara Pegolo, Aristide Maggiolino, Antonella Della Malva, Giulia Gislon, Manuel Scerra.
















































































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