Spatially explicit optimization of global cropland allocation to minimize greenhouse gas emissions under the EAT-Lancet dietary targets

Global food systems face a dual challenge: adopting diets that can feed a growing population within planetary boundaries, and reallocating crop production spatially so that meeting those diets does not perpetuate the substantial greenhouse gas emissions currently generated by cropland. This thesis develops a spatially explicit linear programming model that reallocates 38 globally significant crops across approximately 957,000 pixels at 5 arcminute resolution, minimizing on-farm greenhouse gas emissions while meeting EAT-lancet dietary production targets, building on the framework of Rulli et al. (2024) and emissions data from Cao et al. (2026). Sixty scenarios were evaluated, combining six dietary configurations with ten levels of a crop concentration constraint (α) limiting the maximum share of a pixel’s harvested area allocable to a single crop, thereby modulating spatial crop diversity. Under the reference scenario, the optimized allocation reduces on-farm cropland emissions by 83.0% from 2307.05 to approximately 391.18 MtCO2eq, with reductions ranging from 74.7% to 86.7% across all scenarios, while freeing 785.27 Mha of cropland globally. Persistent emission hotspots remain concentrated in Indonesia, where oil palm fruit and coconut together account for roughly two-thirds of the emissions remaining in the highest-emitting pixels, with rice, maize and soybean accounting for most of the remainder. Nine of the eleven food macro-groups satisfy at least 95% of their EAT-Lancet target, except oil palm fruit, also recording the lowest dietary satisfaction of any macro-group, a dual outcome consistent with a structural bottleneck in which limited low-emission land leaves the solver unable to expand production without disproportionately raising emissions. A clear substitution pattern emerges in which millet and sorghum expand sharply in India and China as rice and wheat contract by over 75%. These findings indicate that reorganizing where crops are grown, combined with a shift toward healthier diets, could achieve a large share of technically feasible mitigation potential of global cropland, and that the substantial cropland area freed under this reallocation carries additional potential for ecological restoration and carbon sequestration if returned to natural vegetation. The results represent a theoretical upper bound rather than an implementation pathway, but they outline the scale of reduction that emissions-targeted agricultural policy could pursue and identify where reallocation alone is insufficient.

I sistemi alimentari globali affrontano una duplice sfida: adottare diete in grado di nutrire una popolazione in crescita entro i limiti planetari, e riallocare spazialmente la produzione agricola affinché il soddisfacimento di tali diete non perpetui le sostanziali emissioni di gas a effetto serra attualmente generate dai terreni coltivati. Questa tesi sviluppa un modello di programmazione lineare spazialmente esplicito che rialloca 38 colture di rilevanza globale su circa 957.000 pixel a risoluzione 5 arcominuti, minimizzando le emissioni di gas a effetto serra a livello aziendale nel rispetto degli obiettivi di produzione dietetica EAT-Lancet, basandosi sul framework di Rulli et al. (2024) e sui dati sulle emissioni di Cao et al. (2026). Sono stati valutati sessanta scenari, combinando sei configurazioni dietetiche con dieci livelli del vincolo di concentrazione colturale (α) che limita la quota massima dell’area coltivata di un pixel assegnabile a una singola coltura, modulando così la diversità colturale spaziale. Nello scenario di riferimento, l’allocazione ottimizzata riduce le emissioni agricole on-farm dell’83,0%, passando da 2307,05 a circa 391,18 MtCO2eq, con riduzioni comprese tra il 74,7% e l’86,7% in tutti gli scenari, liberando al contempo 785,27 Mha di superficie agricola a livello globale. Gli hotspot di emissione persistenti restano concentrati in Indonesia, dove l’olio di palma e il cocco insieme rappresentano circa due terzi delle emissioni residue nei pixel a più alta intensità emissiva, mentre riso, mais e soia costituiscono la maggior parte del rimanente. Nove degli undici macro-gruppi alimentari soddisfano almeno il 95% del rispettivo target EAT-Lancet, ad eccezione dell’olio di palma, che registra anche il grado di soddisfazione dietetica più basso tra tutti i macro-gruppi, un duplice risultato coerente con una strozzatura strutturale in cui la disponibilità limitata di terreni a bassa intensità emissiva impedisce al solutore di espandere la produzione senza un aumento sproporzionato delle emissioni. Emerge un chiaro pattern di sostituzione in cui miglio e sorgo si espandono notevolmente in India e Cina, mentre riso e grano si contraggono di oltre il 75%. Questi risultati indicano che la riorganizzazione spaziale di dove vengono coltivate le colture, combinata con un passaggio verso diete più sane, potrebbe raggiungere una quota considerevole del potenziale di mitigazione tecnicamente realizzabile a livello globale del settore agricolo, e che l’estesa superficie agricola liberata da questa riallocazione comporta un ulteriore potenziale di restauro ecologico e sequestro del carbonio, qualora venisse restituita alla vegetazione naturale. I risultati rappresentano un limite superiore teorico piuttosto che un percorso di implementazione, ma delineano la scala di riduzione che una politica agricola orientata alle emissioni potrebbe perseguire, e identificano i casi in cui la sola riallocazione risulta insufficiente.