Parandus - KOMISJONI ARUANNE EUROOPA PARLAMENDILE, NÕUKOGULE, EUROOPA MAJANDUS- JA SOTSIAALKOMITEELE NING REGIOONIDE KOMITEELE asjaomaste toidu- ja söödakultuuride tootmise üleilmse laienemise kohta - COM(2026) 36

EN EN

EUROPEAN COMMISSION

Brussels, 22.6.2026

COM(2026) 36 final/2

This document corrects document COM(2026) 36 final of 20.1.2026

The correction concerns all language versions.

The error exists on Table 5, and in specific the columns titled 'Average annual expansion

(kha)' and 'Average annual expansion', where the relevant values are corrected.

The text shall read as follows:

REPORT FROM THE COMMISSION TO THE EUROPEAN PARLIAMENT, THE

COUNCIL, THE EUROPEAN ECONOMIC AND SOCIAL COMMITTEE AND THE

COMMITTEE OF THE REGIONS

on the status of production expansion of relevant food and feed crops worldwide

1

I. INTRODUCTION

Directive (EU) 2018/20011 (the Renewable Energy Directive) introduces a targeted approach

to address emissions from indirect land-use change (ILUC) associated with conventional

biofuels, bioliquids and biomass fuels. It sets a limit on biofuels, bioliquids, and biomass fuels

produced from food or feed crops for which a significant expansion on land with high carbon

stock has been observed (high ILUC-risk fuels). This limit applies to the amount of these fuels

that can be counted towards the targets for renewable energy set out in the Renewable Energy

Directive. The limit has to gradually decrease to zero by 2030. Biofuels, bioliquids and biomass

fuels that are certified as having low ILUC-risk (low ILUC-risk fuels) are exempted from the

limit.

Delegated Regulation (EU) 2019/8072 (the ‘ILUC Delegated Regulation’) supplements the

Renewable Energy Directive by laying down both criteria to determine when feedstocks for

the production of biofuels, bioliquids and biomass fuels are high ILUC-risk, as well as rules

for the certification of low ILUC-risk fuels (see Chapter III).

Article 3 of the ILUC Delegated Regulation provides that, in order to determine the high ILUC-

risk feedstock, two criteria must apply cumulatively (see the box below). The first criterion is

related to the average annual expansion of the global production area of the feedstock since

2008. For a feedstock to be characterised as high ILUC-risk, the average annual expansion

must be higher than 1 % and affect more than 100 000 hectares. The second criterion concerns

the share of such expansion into land with high-carbon stock. For a feedstock to be

characterised as high ILUC-risk this share must be higher than 10 % as calculated according to

the formula below.

For the purpose of determining the high indirect land-use change-risk feedstock for which a

significant expansion of the production area into land with high-carbon stock is observed, the

following cumulative criteria shall apply:

(a) the average annual expansion of the global production area of the feedstock since 2008 is higher

than 1 % and affects more than 100 000 hectares;

(b) the share of such expansion into land with high-carbon stock is higher than 10 %, in accordance

with the following formula:

ℎ = + 2,6

where

1 Directive (EU) 2018/2001 of the European Parliament and of the Council of 11 December 2018 on the promotion

of the use of energy from renewable sources, (OJ L 328, 21.12.2018,

ELI: http://data.europa.eu/eli/dir/2018/2001/oj) as amended by Directive (EU) 2023/2413 of the European

Parliament and of the Council of 18 October 2023 amending Directive (EU) 2018/2001, Regulation

(EU) 2018/1999 and Directive 98/70/EC as regards the promotion of energy from renewable sources, and

repealing Council Directive (EU) 2015/652 (OJ L, 2023/2413, 31.10.2023,

ELI: http://data.europa.eu/eli/dir/2023/2413/oj) 2 Commission Delegated Regulation (EU) 2019/807 of 13 March 2019 supplementing Directive (EU) 2018/2001

of the European Parliament and of the Council as regards the determination of high indirect land-use change-risk

feedstock for which a significant expansion of the production area into land with high carbon stock is observed

and the certification of low indirect land-use change-risk biofuels, bioliquids and biomass fuels, OJ L 133,

21.5.2019, p. 1.

2

xhcs = share of expansion into land with high-carbon stock;

xf = share of expansion into land referred to in Article 29(4)(b) and (c) of Directive (EU)

2018/2001;

xp = share of expansion into land referred to in Article 29(4)(a) of Directive (EU) 2018/2001

including peatland;

PF = productivity factor.

PF shall be 1,7 for maize, 2,5 for palm oil, 3,2 for sugar beet, 2,2 for sugar cane and 1 for all other

crops.

The application of the criteria in points (a) and (b) above shall be based on the information included

in the Annex, as revised in accordance with Article 7. Article 3 of the ILUC Delegated Regulation, establishing criteria for determining high ILUC-risk feedstock.

The ILUC Delegated Regulation was accompanied by a Commission report on the status of

production expansion of relevant food and feed crops worldwide (‘the Commission 2019 ILUC

report’)3. According to Article 7 of the ILUC Delegated Regulation, the Commission is

required to review that report, which is the objective of the present report. Article 26(2), fifth

subparagraph, of the Renewable Energy Directive further requires the Commission to review

the criteria laid down in the ILUC Delegated Regulation and to include a trajectory to gradually

decrease the contribution of high ILUC-risk fuels to the overall Union target and to the

minimum share of 29 % renewable energy or the 14.5% greenhouse gas intensity reduction

target in the transport sector, as referred to in Article 25(1), first subparagraph, point (a) of the

Renewable Energy Directive.

II. UPDATE AND ASSESSMENT OF THE AVAILABLE SCIENTIFIC DATA

To support the review of the Commission 2019 ILUC report, which was based on an

assessment undertaken by the Commission’s Joint Research Centre (JRC), a study has been

conducted with the aim to update the data on feedstock expansion, in view of new scientific

evidence. The study was developed in two phases and was carried out by a consortium led by

Guidehouse. A literature review has been carried out, and the statistics on global feedstock

expansion have been updated4. The literature review confirmed the Commission’s 2019

assessment that most studies focus on specific regions and specific crops rather than providing

more global results. The literature identified covers the regions of Latin America, South-East

Asia (mainly Indonesia and Malaysia) and West Africa that are known to have an elevated risk

of deforestation. The main results of this exercise are summarised below by feedstock.

For soybean, scientific literature primarily focuses on South American countries. New studies

assess the link of soy expansion into pastureland and the consequent pastureland expansion

into land with high-carbon stock, as well as the impact of new policies, such as the Soy

Moratorium and the new Brazilian forest code in Brazil. One study5 found that policy initiatives

led to a reduction in deforestation rates but steered new soybean production into older

3 COM/2019/142 final - Report from the Commission to the European Parliament, the Council, the European

Economic and Social Committee and the Committee of the Regions on the status of production expansion of

relevant food and feed crops worldwide. 4 doi:10.2833/7401246 5 Amaral, D. F., De Souza Ferreira Filho, J. B., Chagas, A. L. S., & Adami, M. (2021). Expansion of soybean

farming into deforested areas in the amazon biome: the role and impact of the soy moratorium. Sustainability

Science, 16(4), 1295–1312. https://doi.org/10.1007/s11625-021-00942-x

3

converted areas, such as pastureland. Another study6 similarly analysed the linkage between

soy and pasture expansion, finding that soy expansion commonly occurred on pastureland,

which in turn drives pasture expansion and hence land-use conversion of high carbon stock

land. Between 2006 and 2017, the soybean producing areas in Mato Grosso grew from 5.8 to

9.3Mha, an increase of 59.5%. Additionally, a different study7 found that between 2000 and

2019, annual soybean expansion in South America grew from 26.4 to 55.1Mha, with significant

growth along ‘deforestation fronts’, indirectly causing deforestation by displacing pastureland.

The soybean production in the Brazilian Amazon experienced the fastest expansion, increasing

from 0.4Mha to 4.6Mha over the period. Another study8 estimated that, on average, 19% of

soy production expansion involves high ILUC-risk.

Regarding palm oil, scientific evidence concluded that it continued to expand, in forests and

in peatland, in Malaysia, Indonesia and Thailand, and is emerging in growing regions in Brazil,

Peru and Africa. Studies show the complex dynamics of palm oil cultivation, revealing that

while policy measures like Indonesia's forest moratorium and sustainable production programs

have attempted to curb deforestation, significant environmental changes persist. These include

high rates of land use conversion from forests and peatlands to plantations, with varying

impacts9 from industrial and smallholder practices. In South-East Asia (Indonesia, Malaysia,

Thailand), studies10 found that palm oil expansion has been significant, with plantations

extending on peatlands and natural forests. In South America, palm oil cultivation in Brazil

mainly took place on pastureland11, while in Peru industrial plantations largely expanded into

old-growth forests. A study conducted in Peru12 found that 26% of the expansion of smallholder

palm oil plantations took place in old-growth forests, while 70% of the expansion driven by

industrial plantation was happening in old-growth forests. In Africa, palm oil production has

6 Picoli, M. C. A., Rorato, A. C., Leitão, P. J., Câmara, G., Maciel, A., Hostert, P., & Sanches, I. D. (2020).

Impacts of Public and Private Sector Policies on Soybean and Pasture Expansion in Mato Grosso—Brazil from

2001 to 2017. Land, 9(1), 20. https://doi.org/10.3390/land9010020 7 Song, X., Hansen, M. C., Potapov, P., Adusei, B., Pickering, J., Adami, M., Lima, A., Zalles, V., Stehman, S.

V., Di Bella, C. M., Conde, M. C., Copati, E. J., Fernandes, L. B., Hernández-Serna, A., Jantz, S. M., Pickens, A.,

Turubanova, S., & Tyukavina, A. (2021). Massive soybean expansion in South America since 2000 and

implications for conservation. Nature Sustainability, 4(9), 784–792. https://doi.org/10.1038/s41893-021-00729-z 8 Strapasson, A., Falcão, J. P., Rossberg, T., Buss, G., Woods, J., & Peterson, S. (2019). Land Use Change and

the European Biofuels Policy: The expansion of oilseed feedstocks on lands with high carbon stocks. Oilseeds

and Fats, Crops and Lipids, 26, 39. https://doi.org/10.1051/ocl/2019034 9 Schoneveld, G., Ekowati, D., Andrianto, A., & Van Der Haar, S. (2019). Modeling peat- and forestland

conversion by oil palm smallholders in Indonesian Borneo. Environmental Research Letters, 14(1), 014006.

https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaf044 and Glinskis, E. A., & Gutiérrez-Vélez, V. H. (2019). Quantifying and

understanding land cover changes by large and small oil palm expansion regimes in the Peruvian Amazon. Land

Use Policy, 80, 95–106. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.09.032 10 Astuti, R., Miller, M. A., McGregor, A., Sukmara, M. D. P., Saputra, W., Sulistyanto, & Taylor, D. (2022).

Making illegality visible: The governance dilemmas created by visualising illegal palm oil plantations in Central

Kalimantan, Indonesia. Land Use Policy, 114, 105942. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105942 , Jing,

Z., Lee, J. S. H., Elmore, A. J., Fatimah, Y. A., Numata, I., Xin, Z., & Cochrane, M. A. (2022). Spatial patterns

and drivers of smallholder oil palm expansion within peat swamp forests of Riau, Indonesia. Environmental

Research Letters, 17(4), 044015. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac4dc6, and Schoneveld, G., Ekowati, D.,

Andrianto, A., & Van Der Haar, S. (2019). Modeling peat- and forestland conversion by oil palm smallholders in

Indonesian Borneo. Environmental Research Letters, 14(1), 014006. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaf044 11 Benami, E., Curran, L. M., Cochrane, M. A., Venturieri, A., Franco, R. V., Kneipp, J. M., & Swartos, A. (2018).

Oil palm land conversion in Pará, Brazil, from 2006–2014: evaluating the 2010 Brazilian Sustainable Palm Oil

Production Program. Environmental Research Letters, 13(3), 034037. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaa270 12 Glinskis, E. A., & Gutiérrez-Vélez, V. H. (2019). Quantifying and understanding land cover changes by large

and small oil palm expansion regimes in the Peruvian Amazon. Land Use Policy, 80, 95–106.

https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.09.032

4

significantly grown from 2Mha in the 1980s to 5Mha by 2018, largely driven by expansion

within Nigeria and Côte d'Ivoire13.

For sugar cane and maize, a few additional studies have been identified, compared to the

Commission 2019 ILUC report. For both feedstocks, the conclusions are confirmed: expansion

has been identified on pasture or agricultural land. When it comes to sugar cane, studies14 found

that while sugar cane expansion into forests was not prominent, expansion is increasing, mainly

in Brazil and mostly onto pastures.

For other crops, no additional studies have been identified.

III. UPDATE ON GLOBAL EXPANSION IN AGRICULTURAL COMMODITIES

The analysis regarding the trends in the global production expansion of feedstocks that can be

used for producing fuels has been updated and now contains the latest available data from

FAOstat15 and the USDA16, being based on data from 2014 to 2021. For maize and soybeans

in Brazil where multi-cropping is prevalent, and for palm oil fruit production in Indonesia and

Malaysia, FAOStat harvested area data has been replaced with data on planted area from

national statistics to better measure amount of land that is used for crop production. FAOstat

only provides data on harvested areas, not planted areas, which means that practices such as

multi- or sequential cropping are recorded as twice the amount of cropland, and for palm trees

the harvested area does not accurately reflect land use because palm trees take several years to

mature before being harvested. The updated results are included in Table 1.

Crop

Total

production

2014 (kt)

Annual net

increase of

production

2014-2021 (%)

Harvested

area 2014

(kha)

Harvested

area 2021

(kha)

Annual net

increase of

harvested

area 2014-

2021 (kha)

Annual net

increase of

harvested

area 2014-

2021 (%)

Total net

expansion

(kha)

Total gross

expansion

(kha)

Wheat 728,758 0.8% 219,755 220,760 143 0.1% 1,004 11,001

Maize 1,040,718 2.2% 177,675 191,193 1,931 1.1% 13,518 18,096

Sugar cane 1,885,079 -0.2% 27,069 26,350 -103 -0.4% -720 976

Sugar beet 270,250 0.0% 4,469 4,399 -10 -0.2% -70 313

13 Duguma LA, Muthee K, Minang PA, van Noordwijk M, Duba D, Bah A, Piabuo SM, Wainaina P. 2021. The

palm oil sector in Africa: the dynamics, challenges and pathways to sustainability. Chapter 9. In: Minang PA,

Duguma LA, van Noordwijk M, eds. Tree commodities and resilient green economies in Africa. Nairobi,

Kenya: World Agroforestry (ICRAF) 14 Guarenghi, M. M., Garofalo, D. F. T., Seabra, J. E. A., Moreira, M. M. R., Novaes, R. M. L., Ramos, N. P.,

Nogueira, S. F., & de Andrade, C. A. (2023). Land use change net removals associated with sugarcane in Brazil.

Land, 12(3), 584. https://doi.org/10.3390/land12030584, Vera, I., Wicke, B., & van der Hilst, F. (2020). Spatial

variation in environmental impacts of sugarcane expansion in Brazil. Land, 9(10), 397.

https://doi.org/10.3390/land9100397 and Picoli, M. C. A., & Machado, P. G. (2021). Land use change: The

barrier for sugarcane sustainability. Biofuels, Bioproducts and Biorefining, 15(6), 1591–1603.

https://doi.org/10.1002/bbb.2270 15 Food and Agriculture Organization of the United Nations - Statistics 16 United States Department of Agriculture National Agricultural Statistics Service

5

Rapeseed 74,509 -0.6% 36,460 36,774 45 0.1% 313 3,494

Oil palm 327,489 3.5% 22,971 29,124 879 3.4% 6,153 7,244

Soybeans 306,301 2.8% 117,633 128,886 1,608 1.3% 11,253 14,486

Sunflower

seed 40,613 5.3% 24,350 29,532 740 2.8% 5,182 5,893

Table 1: Guidehouse calculations updating the table on Global production expansion of main biofuel feedstock

based on data from FAOstat, USDA FAS, (CONAB, 2022) for maize and soybeans in Brazil, Statistics Indonesia

(Statistics Indonesia, 2022) for palm oil fruit Indonesia, MPOB (Malaysian Palm Oil Board, 2022) and Gunarso

et al. (Gunarso, Hartoyo, Agus, & Killeen, 2013) for palm oil fruit Malaysia.

Based on the results included in Table 1, in the years 2014-2021, the highest annual net

harvested area17 increase has been observed for oil palm (3.4%), followed by sunflower seed

(2.8%). An increase has also been observed for soybeans (1.3%) and maize (1.1%). While the

increase for wheat and rapeseed has been minimal (0.1% for each), sugar cane and sugar beet

are the only crops for which the results indicate a negative value (-0.4% and -0.2%,

respectively).

IV. UPDATE OF GLOBAL MAPPING GIS ASSESSMENT AND REGIONAL

MAPPING ASSESSMENT TO ESTIMATE FEEDSTOCK EXPANSION INTO

HIGH CARBON STOCK LAND

Global mapping

In recent years, global demand for agricultural commodities has increased (for food, feed, fiber

or energy) and part of it has been met through an expansion of the agricultural land globally.

Higher demand for biofuels, bioliquids and biomass fuels contributed to this development. If

this expansion takes place on land with high carbon stock, it results in a severe increase in

greenhouse gas emissions and loss of biodiversity.

To update the data on the deforestation impact of crops and to determine their share of

expansion into high carbon stock land, a mapping exercise has been conducted, which included

the eight main crops used for biofuels production: maize, oil palm, rapeseed, soybean, sugar

beet, sugar cane, sunflower and wheat. The methodology used was similar to the one used in

the Commission 2019 ILUC report but introduced a number of improvements.

The main improvements to the methodology focused on refining data sets related (i) to crop

and grassland distribution, (ii) drivers of deforestation, and (iii) oil palm expansion on

peatlands. Data sets on crop and grassland were improved with the integration of the updated

MapSPAM 2010 product for 201018 and a precise global soybean map from 2015, allowing for

more accurate monitoring. As regards the drivers of deforestation, a tropical drivers of forest

loss layer (IIASA-TDFL v1) was developed to address commodity-driven deforestation more

accurately. Additionally, the estimation of oil palm expansion on peatlands was refined by

comparing maps from 2007 and 2017-2019, providing insights into expansion trends. Updated

maps were provided by GRAS covering oil palm expansion in peatlands in Indonesia and

17 Harvested area includes the area on which crops are produced, excluding planted areas, which are not yet

producing. 18 MapSPAM 2010 v2r0

6

Malaysia for the same years. In addition, the tree loss layer was updated, which included the

tree loss up to 2021.

Regional mapping

The results of the global mapping were complemented by more precise regional mapping,

which allowed for a more detailed assessment of the expansion of crops in high carbon stock

in key regions which have been identified in literature and deforestation maps as being

particularly relevant or which are key productions regions for crops linked to expansion. For

the purpose of regional mapping, remote sensing and satellite imagery were used. Based on the

abovementioned criteria, five regions were chosen: Indonesia for oil palm, Malaysia for oil

palm, Amazon basin and Cerrado states in Brazil for soybeans, Cerrado and Southern parts in

Brazil for sugar cane, and Gran the Chaco region in Paraguay, Bolivia and Argentina for

soybeans. For the purpose of regional mapping, remote sensing and satellite imagery were

used.

Finally, the different data sources were integrated into the global mapping dataset. The primary

crop data was sourced from the 10x10 km resolution MapSPAM 2010, augmented by regional

results at a 30x30 m resolution to accurately pinpoint palm oil areas in Indonesia and Malaysia

and sugar cane in Brazil. Additionally, the 5x5 km GEOGLAM 2015 soybean layer provided

comprehensive global coverage with regional mapping incorporated for South American

countries like Brazil, Argentina, Paraguay and Bolivia. These high-resolution layers, paired

with the updated Hansen Global Forest Change layers19 for tree loss and Miettinen's peatland

extension data20, allowed for a detailed assessment of crop expansion trends.

V. DETERMINING ‘SIGNIFICANT EXPANSION’ INTO HIGH CARBON

STOCK LAND

Greenhouse gas emissions related to feedstock expansion in high carbon stock land

In the evaluation of GHG emissions associated with feedstock expansion into high carbon stock

land, oil palm was found to be the crop with the highest GHG burden between 2014-2021,

largely due to the expansion of palm oil production onto peatlands, which accounted for

approximately 52% of its emissions. Other crops, such as maize, sugar cane, and sugar beet

also contributed significant emissions, primarily due to the removal of living biomass and dead

organic matter, which constituted over 85% of their emissions.

The weighted average based on area of expansion of GHG emissions for all eight crops is 25

tCO2/ha/yr, higher than the 19.6 tCO2/ha/yr which was reported in the Commission 2019

ILUC report. The explanation for this increase is two-fold. First, the calculation used specific

values of above ground biomass per climatic zone and hectares of expansion per climate zone.

This results in an on-average higher value of net carbon loss per hectare for all crops. Second,

19 Hansen Global Forest Change Layers v1.7 was used in the first phase of the Guidehouse study and v1.9 was

used in the second phase, following the methodology described in Hansen, et al., 2013, 20 Miettinen, J., Shi, C., & Liew, S. C. (2016). Land cover distribution in the peatlands of Peninsular Malaysia,

Sumatra and Borneo in 2015 with changes since 1990. Global Ecology and Conservation.

7

emissions from soil carbon, below ground biomass (roots) and dead organic matter, were also

included.

Results on GHG emissions depend on whether crops are assumed to replace primary or

secondary forest, which determines the above ground biomass carbon stock. To manage this

variability, an average above ground biomass factor was adopted for Indonesia and Malaysia

Tropical Rainforests from the Global Forest Resource Assessment21.

Crop GHG Burden [tCO2/yr/ha] Share of total expansion area of all

crops [ha]

Oil, palm 32.6 39%

Soybeans 19.9 33%

Maize 22.5 21%

Sugar cane 20.8 3%

Wheat 16.2 3%

Sunflower seed 19.1 1%

Rapeseed 15.5 1%

Sugar beet 20.8 0.01%

Table 2- GHG emissions per crop per hectare converted

Threshold for expansion

The threshold of expansion (%) is estimated by comparing the default minimum CO2 savings

(in CO2/MJ) to the calculated indirect GHG emissions (in CO2/MJ) due to the expansion of

feedstock into high carbon stock land. Previously, a 14% expansion threshold was identified

based on specific GHG savings and energy yield inputs. Applying a 30% precautionary

discount factor, this was reduced to 10%, as set out in Article 3 of the ILUC Delegated

Regulation. This threshold was recalculated using updated inputs, i.e. a higher average GHG

emission rate of 25 tCO2/ha/yr and an adjusted energy yield of 53.6 GJ/ha/yr, resulting in a

new threshold of 11.0%, which confirms the choice of the 10% threshold.

Average energy yield per feedstock

The average energy yield of each feedstock crop was calculated through an approach consisting

of four steps. First, the top 10 producing countries per feedstock annually were identified, and

their contribution percentages were determined. Then, FAOstat yield data provided the basis

for calculating the average crop yield for these 10 countries each year. As a third step, using

this yield, the annual singular energy yield was calculated for each crop. Finally, the average

energy yield for the period 2014-2021 was calculated, as shown in Table 3.

Period Wheat Maize Sugar cane

Sugar beet Rapeseed Oil palm

fruit Soybeans

Sunflower seed

2014- 2021

32 62 144 133 32 132 19 30

Table 3- Average energy yield per feedstock in GJ/ha

Productivity Factors

The productivity factors for various crops were calculated by, first, determining the average

yield per hectare for each crop for the period from 2014 to 2021, expressed in tonnes per

21 FaoSTAT, 2021

8

hectare. Next, the total energy of all allocated materials per unit crop weight was calculated,

taking into account all traded products, along with any losses, such as those occurring during

transport. Then, the energy of all allocated materials was calculated for a planted hectare over

a span of 20 years. Finally, the productivity factor for each crop was derived by indexing the

calculated energy values calculated in the previous step. The values calculated as part of the

Guidehouse study closely followed the values provided in the Commission 2019 ILUC report.

Maize, sugar cane, sugar beet and oil palm were found to have significantly higher yields than

other crops, which justifies continuing applying higher productivity factors for these crops.

Table 4- Productivity Factors per crop

Final results

In the Commission 2019 ILUC report, three factors were deemed crucial in determining the

‘significance’ of the expansion of the production area of a specific crop into land with high-

carbon stock for the purposes of the Renewable Energy Directive: (a) the absolute and relative

magnitude of the land expansion since a specific reference year compared to the total

production area of the relevant crop; (b) the share of this expansion into land with high-carbon

stock; and (c) the type of high-carbon stock area. These factors as well as the specific

productivity factors for each group of crop were considered when setting the criteria to

determine high ILUC-risk feedstock in the ILUC Delegated Regulation.

The results of the updated analysis can be found in the table below:

Crop Share of

expansion forest

Share of

expansion peat

Average annual

expansion (kha)

Average annual

expansion (%)

Wheat 1.6% 0.0% 143 0,1%

Maize 7.0% 0.0% 2.749 1,4%

Sugar cane 16.1% 0.0% -103 -0,4%

Sugar beet 0.2% 0.0% -10 -0.2%

Rapeseed 1.0% 0.0% 45 0,1%

Oil, palm 27.1% 13.7% 879 3,4%

Soybeans 14.1% 0.0% 1.608 1,3%

Sunflower 1.0% 0.0% 740 2,8%

Table 5: Guidehouse calculations - Final Results22

22 The values included in this table have been calculated in accordance with the formula included in the Delegated

Regulation 2019/807 (see Chapter I). For the calculation, the results from the updated statistics analysis and the

updated mapping were combined with the productivity factors for each group of crop, as suggested by the JRC

and as indicated in the Delegated Act.

Crop PF from Feedstock Expansion report 2008-2017

PF from this analysis 2014-2021

Wheat 1 0.9

Maize 1.7 2.0

Sugar cane 2.2 1.9

Sugar beet 3.2 3.1

Rapeseed 1 0.9

Oil, palm 2.5 2.2

Soybeans 1 1.0

Sunflower 1 0.8

9

As explained in Chapter I, for a specific crop to be categorised as high ILUC-risk, the two

criteria set in Article 3 of the ILUC Delegated Regulation must be fulfilled cumulatively.

Taking into account these two criteria, and according to the updated data and new scientific

evidence, oil palm remains a feedstock that is to be classified as high ILUC-risk. In addition,

soybeans should be classified as a high ILUC-risk feedstock, as both criteria of Article 3 of

the ILUC Delegated Regulation are fulfilled. This means that the expansion of the palm oil and

soybeans production area into high-carbon stock land is so significant that the greenhouse gas

emissions that result from land use change offset all greenhouse gas emission savings of fuels

originating from this feedstock, when compared to the use of fossil fuels.

VI. UPDATE ON LOW ILUC-RISK FUELS CERTIFICATION

Low ILUC-risk biofuels, bioliquids and biomass fuels are defined in Article 2(37) of the

Renewable Energy Directive as (a) those originating from feedstock for which a yield

improvement on existing land has been observed - through improved agricultural practices - or

(b) those cultivated on unused land. These two options are called “additionality measures” in

the ILUC Delegated Regulation23. Article 4 of the ILUC Delegated Regulation contains general

criteria for the certification of low ILUC-risk biofuels, bioliquids and biomass fuels, while

Article 5 further describes the additionality measures. Low ILUC-risk fuels must be produced

in accordance with the sustainability and GHG emission saving criteria pursuant to Article 29

of the Renewable Energy Directive.

Article 5(1) of the ILUC Delegated Regulation describes the conditions that have to be fulfilled

for the feedstock used for the production of biofuels, bioliquids and biomass fuels to be

classified as additional and thus the fuel produced to be eligible for low ILUC-risk certification.

There are three different conditions listed in point (a) of Article 5(1), at least one of which has

to be fulfilled. Financial attractiveness is the first condition. It means that the additionality

measure makes the fuel eligible for certification as a low ILUC-risk fuel where the

implementation of the measure is made financially attractive because the fuel produced can be

counted towards the renewable energy targets, or because other barriers that would otherwise

prevent its implementation are removed as a result of being eligible to count towards those

targets. For the other two conditions, namely cultivation in abandoned or severely degraded

land and application of the additionality measures by smallholders, additionality is assumed.

The latter is to ensure that unnecessary administrative burden is avoided. This exemption is

justified and can be maintained because smallholders are facing barriers that hinder the

implementation of measures to increase productivity.

To allow economic operators to recuperate investments costs while ensuring the continued

effectiveness of the framework, point (b) of Article 5(1) of the ILUC Delegated Regulation

requires that the additionality measures have been taken no longer than 10 years before the

certification of the biofuels, bioliquids and biomass fuels as low ILUC-risk fuels. This

condition works well for additionality measures that have an immediate effect. However, to

better cover cases where significant time passes until they yield additional feedstock, it is

23 Article 2(5).

10

justified to determine the period of their eligibility based on the point in time when the

production of additional feedstock started, rather than the point in time of their implementation.

Further guidance on the implementation of low ILUC-risk certification is included in

Chapter V of Implementing Regulation (EU) 2022/99624 on certification rules for voluntary

schemes. Its Articles 24 to 27 explain the specific requirements for low ILUC-risk certification

and include rules for proving additionality and detailed guidance for complying with the

requirements for production on unused or abandoned land and for determining additional

biomass for yield increase measures. These technical rules aim to ensure a harmonised and

robust approach across certification bodies. Specifically when it comes to the additionality

measures and the eligibility period mentioned above, Article 24(6) of Implementing Regulation

(EU) 2022/996 introduced the rule that for perennial crops, an economic operator can choose

to delay the start of the 10-year validity period by up to 2 years in the case of operational

additionality measures or up to 5 years in the case of replanting.

VII. CONCLUSIONS

The findings of the review of scientific evidence included in this report are consistent with the

data included in the 2019 feedstock report and confirm the approach taken in the ILUC

Delegated Regulation. Accordingly, the Commission intends to limit the review of the ILUC

Delegated Regulation to minor changes of the methodology as well as an update of the data on

feedstock expansion and the productivity factors. According to the updated data, both palm oil

and soybeans qualify as high ILUC-risk feedstock.

24 Commission Implementing Regulation (EU) 2022/996 of 14 June 2022 on rules to verify sustainability and

greenhouse gas emissions saving criteria and low indirect land-use change-risk criteria, OJ L 168, 27.6.2022, p.

1.

ET ET

EUROOPA KOMISJON

Brüssel, 22.6.2026

COM(2026) 36 final/2

This document corrects document COM(2026) 36 final of 20.1.2026

The correction concerns all language versions.

The error exists on Table 5, and in specific the columns titled 'Average annual expansion

(kha)' and 'Average annual expansion', where the relevant values are corrected.

The text shall read as follows:

KOMISJONI ARUANNE EUROOPA PARLAMENDILE, NÕUKOGULE, EUROOPA

MAJANDUS- JA SOTSIAALKOMITEELE NING REGIOONIDE KOMITEELE

asjaomaste toidu- ja söödakultuuride tootmise üleilmse laienemise kohta

1

I. SISSEJUHATUS

Direktiiviga (EL) 2018/20011 (taastuvenergia direktiiv) on kehtestatud sihipärane

lähenemisviis, et tegeleda tavapäraste biokütuste, vedelate biokütuste ja biomasskütuste

tootmisega seotud maakasutuse kaudsest muutusest põhjustatud heitkogustega. Sellega on ette

nähtud piirmäär sellistest toidu- või söödakultuuridest toodetud biokütuste, vedelate biokütuste

ja biomasskütuste jaoks, mille puhul on täheldatud tootmisala märkimisväärset laienemist

suure süsinikuvaruga maale (maakasutuse kaudse muutuse suure riskiga kütused). Seda

piirmäära kohaldatakse kõnealuste kütuste koguse suhtes, mida saab arvesse võtta

taastuvenergia direktiivis sätestatud taastuvenergia eesmärkide saavutamisel. Piirmäär peab

kahanema 2030. aastaks järk-järgult nullini. Piirmäära ei kohaldata biokütuste, vedelate

biokütuste ja biomasskütuste suhtes, mis on sertifitseeritud maakasutuse kaudse muutuse

vähese riskiga kütusena.

Delegeeritud määrusega (EL) 2019/8072 (edaspidi „delegeeritud määrus“) täiendatakse

taastuvenergia direktiivi, sätestades nii kriteeriumid, mille alusel teha kindlaks, kas biokütuste,

vedelate biokütuste ja biomasskütuste tootmise lähteained on maakasutuse kaudse muutuse

suure riskiga, kui ka eeskirjad maakasutuse kaudse muutuse vähese riskiga kütuste

sertifitseerimiseks (vt III peatükk).

Delegeeritud määruse artiklis 3 on sätestatud, et maakasutuse kaudse muutuse suure riskiga

lähteainete kindlaksmääramiseks tuleb kohaldada kumulatiivselt kahte kriteeriumi (vt

tekstikast allpool). Esimene kriteerium on seotud lähteaine ülemaailmse tootmisala keskmise

aastase laienemisega alates 2008. aastast. Selleks et lähteainet saaks pidada maakasutuse

kaudse muutuse suure riskiga lähteaineks, peab keskmine aastane laienemine olema suurem

kui 1 % ja mõjutama rohkem kui 100 000 hektarit. Teine kriteerium puudutab suure

süsinikuvaruga maale laienemise osakaalu. Lähteaine käsitamiseks maakasutuse kaudse

muutuse suure riskiga lähteainena peab see osakaal olema suurem kui 10 %, arvutatuna

vastavalt allpool esitatud valemile.

Niisuguste maakasutuse kaudse muutuse suure riskiga lähteainete kindlaksmääramiseks, mille puhul

täheldatakse tootmisala märkimisväärset laienemist suure süsinikuvaruga maadele, kehtivad

järgmised kumulatiivsed kriteeriumid:

a) lähteaine ülemaailmse tootmisala keskmine aastane laienemine alates 2008. aastast on suurem kui

1 % ja mõjutab rohkem kui 100 000 hektarit;

1 Euroopa Parlamendi ja nõukogu 11. detsembri 2018. aasta direktiiv (EL) 2018/2001 taastuvatest

energiaallikatest toodetud energia kasutamise edendamise kohta (ELT L 328, 21.12.2018,

ELI: http://data.europa.eu/eli/dir/2018/2001/oj), mida on muudetud Euroopa Parlamendi ja nõukogu 18. oktoobri

2023. aasta direktiiviga (EL) 2023/2413, millega muudetakse direktiivi (EL) 2018/2001, määrust (EL) 2018/1999

ja direktiivi 98/70/EÜ seoses taastuvatest energiaallikatest toodetud energia kasutamise edendamisega ning

tunnistatakse kehtetuks nõukogu direktiiv (EL) 2015/652 (ELT L, 2023/2413, 31.10.2023,

ELI: http://data.europa.eu/eli/dir/2023/2413/oj). 2 Komisjoni 13. märtsi 2019. aasta delegeeritud määrus (EL) 2019/807, millega täiendatakse Euroopa Parlamendi

ja nõukogu direktiivi (EL) 2018/2001 selliste maakasutuse kaudse muutuse suure riskiga lähteainete

kindlaksmääramise osas, mille tootmise ala on märkimisväärselt laienenud suure süsinikuvaruga maale, ning

maakasutuse kaudse muutuse väikese riskiga biokütuste, vedelate biokütuste ja biomasskütuste sertifitseerimise

osas (ELT L 133, 21.5.2019, lk 1).

2

b) asjaomase laienemise osa, mis toimub suure süsinikuvaruga maadele, on suurem kui 10 %,

arvutatuna järgmise valemi järgi:

ℎ = + 2,6

kus

xhcs = suure süsinikuvaruga maale laienemise osakaal;

xf = direktiivi (EL) 2018/2001 artikli 29 lõike 4 punktides b ja c osutatud maale laienemise osakaal;

xp = direktiivi (EL) 2018/2001 artikli 29 lõike 4 punktis a osutatud maale, sealhulgas turbaaladele

laienemise osakaal;

PF = tootlikkustegur.

PF on maisi puhul 1,7; palmiõli puhul 2,5; suhkrupeedi puhul 3,2; suhkruroo puhul 2,2 ja kõigi

muude põllukultuuride puhul 1.

Punktides a ja b esitatud kriteeriumide kohaldamine peab põhinema artikli 7 kohaselt läbi vaadatud

lisas esitatud teabel. Delegeeritud määruse artikkel 3, millega on kehtestatud maakasutuse kaudse muutuse suure riskiga lähteainete

kindlaksmääramise kriteeriumid.

Koos delegeeritud määrusega avaldati komisjoni aruanne asjaomaste toidu- ja söödakultuuride

tootmise üleilmse laienemise kohta (edaspidi „komisjoni 2019. aasta aruanne“)3. Delegeeritud

määruse artikli 7 kohaselt peab komisjon selle aruande läbi vaatama, mis ongi käesoleva

aruande eesmärk. Lisaks nõutakse taastuvenergia direktiivi artikli 26 lõike 2 viiendas lõigus,

et komisjon vaataks läbi delegeeritud määruses sätestatud kriteeriumid ja lisaks trajektoori,

mille kohaselt liidu üldeesmärgi ja taastuvenergia minimaalse osakaalu (29 %) või

kasvuhoonegaaside heitemahukuse vähendamise sihtmäära (14,5 %) saavutamiseks järk-

järgult vähendada maakasutuse kaudse muutuse suure riskiga kütuste panust

transpordisektoris, nagu on sätestatud taastuvenergia direktiivi artikli 25 lõike 1 esimese lõigu

punktis a.

II. KÕIGE UUEMAD KÄTTESAADAVAD TEADUSLIKUD ANDMED JA

NENDE ANDMETE HINDAMINE

Teadusuuringute Ühiskeskuse tehtud hindamisele tugineva komisjoni 2019. aasta aruande

läbivaatamise toetamiseks korraldati uuring, et ajakohastada lähteainete tootmise laienemist

käsitlevaid andmeid, võttes arvesse uusi teaduslikke tõendeid. Uuring toimus kahes etapis ja

selle viis läbi konsortsium, mida juhtis Guidehouse. Koostati ülevaade asjaomasest

kirjandusest ja ajakohastati lähteainete tootmise üleilmse laienemise statistikat4. Kirjanduse

ülevaate koostamisel leidis kinnitust komisjoni 2019. aasta hinnang, et enamikes uuringutes

keskendutakse konkreetsetele piirkondadele ja põllukultuuridele, mitte ei esitata üldisemaid

tulemusi. Kindlakstehtud publikatsioonid hõlmavad Ladina-Ameerika, Kagu-Aasia (peamiselt

Indoneesia ja Malaisia) ja Lääne-Aafrika piirkondi, kus on teadaolevalt suurem raadamise oht.

Uuringu peamised tulemused on esitatud kokkuvõtlikult allpool lähteainete kaupa.

Sojaoa puhul keskendutakse teaduskirjanduses peamiselt Lõuna-Ameerika riikidele. Uutes

uuringutes hinnatakse sojakasvatuse laienemist karjamaadele ja sellest tulenevat karjamaade

3 Komisjoni aruanne Euroopa Parlamendile, nõukogule, Euroopa Majandus- ja Sotsiaalkomiteele ning Regioonide

Komiteele asjaomaste toidu- ja söödakultuuride tootmise üleilmse laienemise kohta, COM(2019) 142 final. 4 doi:10.2833/7401246.

3

laienemist suure süsinikuvaruga maale, samuti selliste uute poliitikameetmete mõju nagu

sojamoratoorium ja uus metsakoodeks Brasiilias. Ühes uuringus5 leitakse, et poliitikaalgatused

on kaasa toonud raadamise määra vähenemise, kuid on suunanud uue sojatootmise vanematele

muudetud kasutusotstarbega aladele, näiteks karjamaadele. Ühes teises uuringus6 analüüsitakse

samuti sojakasvatuse ja karjamaade laienemise vahelist seost ning leitakse, et sojakasvatust

laiendatakse tavaliselt karjamaadele, mis toob omakorda kaasa karjamaade laienemise ja seega

suure süsinikuvaruga maa kasutuse muutmise. Aastatel 2006–2017 suurenes sojaoa tootmise

ala Mato Grossos 5,8 miljonilt hektarilt 9,3 miljonile hektarile ehk 59,5 %. Lisaks leitakse ühes

teises uuringus,7 et aastatel 2000–2019 laienes sojakasvatus Lõuna-Ameerikas 26,4 miljonilt

hektarilt 55,1 miljonile hektarile, kusjuures märkimisväärne kasv toimus nn raadamise rindel,

põhjustades karjamaade kõrvaletõrjumise kaudu kaudselt raadamist. Kõige kiiremini laienes

sojatootmine Brasiilia Amazonase piirkonnas, laienedes sel ajavahemikul 0,4 miljonilt

hektarilt 4,6 miljonile hektarile. Ühes teises uuringus8 hinnatakse, et keskmiselt 19 %

sojatootmise laienemisega kaasneb maakasutuse kaudse muutuse suur risk.

Palmiõli puhul jõuti teaduslike tõendite põhjal järeldusele, et Malaisias, Indoneesias ja Tais

jätkub selle tootmise laienemine metsa- ja turbaaladele ning Brasiilia, Peruu ja Aafrika

kasvupiirkondades on selle tootmine suurenemas. Uuringud osutavad õlipalmikasvatuse

keerulisele dünaamikale, näidates, et kuigi poliitikameetmetega, näiteks Indoneesia

metsamoratooriumi ja kestliku tootmise programmidega, on püütud piirata raadamist, on

keskkonnamuutused endiselt märkimisväärsed. Nende hulka kuuluvad metsa- ja turbaalade

ulatuslik muutmine istandusteks, millel on mitmesugune tööstus- ja

väikepõllumajandustootjate tavadest tulenev mõju9. Kagu-Aasias (Indoneesia, Malaisia, Tai)

tehtud uuringutes10 leitakse, et palmiõli tootmine on märkimisväärselt laienenud, kusjuures

5 Amaral, D. F., De Souza Ferreira Filho, J. B., Chagas, A. L. S., & Adami, M. (2021). „Expansion of soybean

farming into deforested areas in the amazon biome: the role and impact of the soy moratorium“. Sustainability

Science, 16(4), 1295–1312. https://doi.org/10.1007/s11625-021-00942-x.

6 Picoli, M. C. A., Rorato, A. C., Leitão, P. J., Câmara, G., Maciel, A., Hostert, P., & Sanches, I. D. (2020).

„Impacts of Public and Private Sector Policies on Soybean and Pasture Expansion in Mato Grosso – Brazil from

2001 to 2017“. Land, 9(1), 20. https://doi.org/10.3390/land9010020. 7 Song, X., Hansen, M. C., Potapov, P., Adusei, B., Pickering, J., Adami, M., Lima, A., Zalles, V., Stehman, S.

V., Di Bella, C. M., Conde, M. C., Copati, E. J., Fernandes, L. B., Hernández-Serna, A., Jantz, S. M., Pickens, A.,

Turubanova, S., & Tyukavina, A. (2021). „Massive soybean expansion in South America since 2000 and

implications for conservation“. Nature Sustainability, 4(9), 784–792. https://doi.org/10.1038/s41893-021-00729-

z. 8 Strapasson, A., Falcão, J. P., Rossberg, T., Buss, G., Woods, J., & Peterson, S. (2019). „Land Use Change and

the European Biofuels Policy: The expansion of oilseed feedstocks on lands with high carbon stocks“. Oilseeds

and Fats, Crops and Lipids, 26, 39. https://doi.org/10.1051/ocl/2019034. 9 Schoneveld, G., Ekowati, D., Andrianto, A., & Van Der Haar, S. (2019). „Modeling peat- and forestland

conversion by oil palm smallholders in Indonesian Borneo“. Environmental Research Letters, 14(1), 014006.

https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaf044, ning Glinskis, E. A., & Gutiérrez-Vélez, V. H. (2019). „Quantifying

and understanding land cover changes by large and small oil palm expansion regimes in the Peruvian Amazon“.

Land Use Policy, 80, 95–106. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.09.032. 10 Astuti, R., Miller, M. A., McGregor, A., Sukmara, M. D. P., Saputra, W., Sulistyanto, & Taylor, D. (2022).

„Making illegality visible: The governance dilemmas created by visualising illegal palm oil plantations in Central

Kalimantan, Indonesia“. Land Use Policy, 114, 105942. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105942; Jing,

Z., Lee, J. S. H., Elmore, A. J., Fatimah, Y. A., Numata, I., Xin, Z., & Cochrane, M. A. (2022). „Spatial patterns

and drivers of smallholder oil palm expansion within peat swamp forests of Riau, Indonesia“. Environmental

Research Letters, 17(4), 044015. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac4dc6, ning Schoneveld, G., Ekowati, D.,

Andrianto, A., & Van Der Haar, S. (2019). „Modeling peat- and forestland conversion by oil palm smallholders

in Indonesian Borneo“. Environmental Research Letters, 14(1), 014006. https://doi.org/10.1088/1748-

9326/aaf044.

4

istandused on laienenud turbaaladele ja looduslikele metsaaladele. Lõuna-Ameerikas,

Brasiilias, kasvatati õlipalme peamiselt karjamaadel,11 samas kui Peruus laiendati tööstuslikke

istandusi eeskätt põlismetsade alale. Peruus tehtud uuringus12 leitakse, et põlismetsade alale

toimus 26 % väikepõllumajandustootjate õlipalmiistanduste laienemisest ja 70 % tööstuslike

istanduste laienemisest. Aafrikas on palmiõli tootmine märkimisväärselt laienenud (2 miljonilt

hektarilt 1980. aastatel 5 miljonile hektarile 2018. aastal), mis on suuresti tingitud laienemisest

Nigeerias ja Côte d’Ivoire’is13.

Suhkruroo ja maisi puhul on kindlaks tehtud mõned täiendavad uuringud võrreldes komisjoni

2019. aasta aruandega. Mõlema lähteaine puhul on leidnud kinnitust järeldus, et on toimunud

laienemine karjamaadele ja põllumajandusmaale. Suhkruroo puhul leitakse uuringutes,14 et

kuigi suhkrurookasvatuse laienemine metsaaladele ei olnud silmapaistev, laienemine suureneb,

peamiselt Brasiilias ja peamiselt karjamaadele.

Muude põllukultuuride puhul ei ole täiendavaid uuringuid kindlaks tehtud.

III. AJAKOHASTATUD TEAVE PÕLLUMAJANDUSLIKE TOORAINETE

KASVATUSE ÜLEILMSE LAIENEMISE KOHTA

Analüüsi, mis käsitleb kütuste tootmiseks kasutatavate lähteainete tootmise üleilmse

laienemise suundumusi, on ajakohastatud ja see sisaldab nüüd kõige uuemaid kättesaadavaid

FAOstati15 ja USDA16 andmeid, mis põhinevad 2014.–2021. aasta andmetel. Maisi ja sojaoa

puhul Brasiilias, kus on levinud mitme kultuuri kasvatamine samal põllul, ning õlipalmi puhul

Indoneesias ja Malaisias on FAOStati koristuspinna andmed asendatud riiklikust statistikast

saadud andmetega istutusala kohta, et paremini mõõta põllukultuuride tootmiseks kasutatava

maa-ala suurust. FAOstat sisaldab andmeid üksnes koristuspinna, mitte istutusala kohta, mis

tähendab, et mitme kultuuri kasvatamise või järjestikuse koristamise korral registreeritakse

põllumaa kaks korda suuremana. Lisaks ei kajasta koristuspinna andmed õlipalmide puhul

11 Benami, E., Curran, L. M., Cochrane, M. A., Venturieri, A., Franco, R. V., Kneipp, J. M., & Swartos, A. (2018).

„Oil palm land conversion in Pará, Brazil, from 2006–2014: evaluating the 2010 Brazilian Sustainable Palm Oil

Production Program“. Environmental Research Letters, 13(3), 034037. https://doi.org/10.1088/1748-

9326/aaa270. 12 Glinskis, E. A., & Gutiérrez-Vélez, V. H. (2019). „Quantifying and understanding land cover changes by large

and small oil palm expansion regimes in the Peruvian Amazon“. Land Use Policy, 80, 95–106.

https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.09.032. 13 Duguma, L.A., Muthee, K., Minang, P.A., van Noordwijk, M., Duba, D., Bah, A., Piabuo, S.M., Wainaina, P.

(2021). „The palm oil sector in Africa: the dynamics, challenges and pathways to sustainability“. 9. peatükk.

Väljaandes Minang. P.A., Duguma, L.A., van Noordwijk, M., (toim.). Tree commodities and resilient green

economies in Africa. Nairobi, Keenia. World Agroforestry (ICRAF). 14 Guarenghi, M. M., Garofalo, D. F. T., Seabra, J. E. A., Moreira, M. M. R., Novaes, R. M. L., Ramos, N. P.,

Nogueira, S. F., & de Andrade, C. A. (2023). „Land use change net removals associated with sugarcane in

Brazil“. Land, 12(3), 584. https://doi.org/10.3390/land12030584; Vera, I., Wicke, B., & van der Hilst, F. (2020).

„Spatial variation in environmental impacts of sugarcane expansion in Brazil“. Land, 9(10), 397.

https://doi.org/10.3390/land9100397, ning Picoli, M. C. A., & Machado, P. G. (2021). „Land use change: The

barrier for sugarcane sustainability“. Biofuels, Bioproducts and Biorefining, 15(6), 1591–1603.

https://doi.org/10.1002/bbb.2270. 15 ÜRO Toidu- ja Põllumajandusorganisatsiooni statistika andmebaas. 16 USA põllumajandusministeeriumi riikliku põllumajandusstatistika osakond.

5

maakasutust täpselt, kuna õlipalmide puhul kulub mitu aastat, enne kui saab hakata saaki

koristama. Ajakohastatud tulemused on esitatud tabelis 1.

Põllukultuu

r

Kogutoodan

g 2014

(tuhandetes

tonnides)

Tootmise

aastane

netosuurenemin

e 2014–2021 (%)

Koristuspin

d 2014

(tuhandetes

hektarites)

Koristuspin

d 2021

(tuhandetes

hektarites)

Koristuspin

na aastane

netosuuren

emine

2014–2021

(tuhandetes

hektarites)

Koristuspin

na aastane

netosuuren

emine

2014–2021

(%)

Netolaienem

ine kokku

(tuhandetes

hektarites)

Brutolaiene

mine kokku

(tuhandetes

hektarites)

Nisu 728 758 0,8 % 219 755 220 760 143 0,1 % 1 004 11 001

Mais 1 040 718 2,2 % 177 675 191 193 1 931 1,1 % 13 518 18 096

Suhkruroog 1 885 079 –0,2 % 27 069 26 350 –103 –0,4 % –720 976

Suhkrupeet 270 250 0,0 % 4 469 4 399 –10 –0,2 % –70 313

Raps 74 509 –0,6 % 36 460 36 774 45 0,1 % 313 3 494

Õlipalm 327 489 3,5 % 22 971 29 124 879 3,4 % 6 153 7 244

Sojauba 306 301 2,8 % 117 633 128 886 1 608 1,3 % 11 253 14 486

Päevalill 40 613 5,3 % 24 350 29 532 740 2,8 % 5 182 5 893

Tabel 1. Biokütuste peamiste lähteainete tootmise üleilmne laienemine – ajakohastatud vastavalt Guidehouse’i

arvutustele, mis põhinevad andmetel, mille allikad on FAOstat ja USDA FAS (CONAB, 2022) (mais ja sojauba

Brasiilias), Statistics Indonesia (2022) (õlipalmid Indoneesias) ning MPOB (Malaisia palmiõli nõukogu, 2022)

ja Gunarso et al. (Gunarso, Hartoyo, Agus & Killeen, 2013) (õlipalmid Malaysias).

Tabelis 1 esitatud tulemuste põhjal oli koristuspinna17 aastane netosuurenemine aastatel 2014–

2021 suurim õlipalmi puhul (3,4 %), millele järgnes päevalill (2,8 %). Suurenemist täheldati

ka sojaoa (1,3 %) ja maisi (1,1 %) puhul. Nisu ja rapsi puhul oli suurenemine minimaalne

(mõlema puhul 0,1 %) ning suhkruroog ja suhkrupeet olid ainsad põllukultuurid, mille puhul

oli tulemuseks negatiivne väärtus (vastavalt –0,4 % ja –0,2 %).

IV. AJAKOHASTATUD TEAVE ÜLEILMSE KAARDISTAMISE GIS-

HINDAMISE JA PIIRKONDLIKU KAARDISTAMISE HINDAMISE KOHTA,

ET HINNATA LÄHTEAINETE TOOTMISE LAIENEMIST SUURE

SÜSINIKUVARUGA MAALE

Üleilmne kaardistamine

Viimastel aastatel on suurenenud üleilmne nõudlus põllumajanduslike toorainete (toidu, sööda,

kiu ja energia) järele ja osa sellest on rahuldatud põllumajandusmaa laiendamisega kogu

maailmas. Sellele arengule on kaasa aidanud suurem nõudlus biokütuste, vedelate biokütuste

ja biomasskütuste järele. Kui see laienemine toimub suure süsinikuvaruga maale, toob see

kaasa kasvuhoonegaaside heite olulise suurenemise ja bioloogilise mitmekesisuse vähenemise.

Selleks et ajakohastada andmeid, mis käsitlevad põllukultuuride mõju raadamisele, ja määrata

kindlaks suure süsinikuvaruga maale laienemise osakaal, viidi läbi kaardistamine, mis hõlmas

17 Koristuspind hõlmab maad, millel kasvatatakse põllukultuure, välja arvatud istututusalad, mis ei anna veel

saaki.

6

kaheksat peamist biokütuste tootmiseks kasutatavat põllukultuuri: mais, õlipalm, raps, sojauba,

suhkrupeet, suhkruroog, päevalill ja nisu. Kasutatud metoodika sarnanes komisjoni 2019. aasta

aruande puhul kasutatud metoodikaga, kuid selles tehti mitu täiustust.

Eelkõige täiustati andmekogumeid, mis on seotud i) põllukultuuride ja rohumaade jaotusega,

ii) raadamise ajenditega ja iii) õlipalmikasvatuse laienemisega turbaaladele. Põllukultuuride ja

rohumaade andmekogumisse lisati ajakohastatud MapSPAM 2010 andmed 2010. aasta kohta18

ja 2015. aasta täpne üleilmse sojakasvatuse kaart, mis võimaldab täpsemat seiret. Mis puudutab

raadamise ajendeid, siis töötati välja troopiliste metsade hävimise põhjuste andmekiht (IIASA-

TDFL v1), et saada täpsem ülevaade toorainetest tingitud raadamisest. Peale selle täpsustati

hinnangut, mis käsitleb õlipalmikasvatuse laienemist turbaaladele, andes 2007. ja 2017.–

2019. aasta kaarte võrreldes ülevaate laienemissuundumustest. GRAS esitas ajakohastatud

kaardid õlipalmikasvatuse laienemise kohta Indoneesia ja Malaisia turbaaladele samadel

aastatel. Lisaks ajakohastati metsakatte hävimise andmekihti, mis hõlmas puude kadu kuni

2021. aastani.

Piirkondlik kaardistamine

Üleilmse kaardistamise tulemusi täiendati täpsema piirkondliku kaardistamisega, mis

võimaldas üksikasjalikumalt hinnata põllukultuuride tootmise laienemist suure

süsinikuvaruga maale piirkondades, mida peetakse teaduskirjanduses ja raadamiskaartidel eriti

oluliseks või mis on laienemisega seotud põllukultuuride peamised tootmispiirkonnad.

Piirkondliku kaardistamise jaoks kasutati kaugseiret ja satelliitkujutisi. Eespool nimetatud

kriteeriumide alusel valiti välja viis piirkonda: Indoneesia (õlipalm), Malaisia (õlipalm),

Amazonase madalik ja Cerrado Brasiilias (sojauba), Cerrado ja Brasiilia lõunaosa (suhkruroog)

ning Gran Chaco piirkond Paraguays, Boliivias ja Argentinas (sojauba). Piirkondliku

kaardistamise jaoks kasutati kaugseiret ja satelliitkujutisi.

Lisaks integreeriti erinevad andmeallikad üldisesse kaardistamise andmekogumisse. Esmased

põllukultuuride andmed saadi kümnekilomeetrise resolutsiooniga MapSPAM 2010st; neid

täiendati 30meetrise resolutsiooniga piirkondlike tulemustega, et täpselt kindlaks määrata

õlipalmi kasvatamise piirkonnad Indoneesias ja Malaisias ning suhkruroo kasvatamise

piirkonnad Brasiilias. Lisaks tagas viiekilomeetrise resolutsiooniga GEOGLAMi 2015 sojaoa

andmekiht ulatusliku üleilmse katvuse, hõlmates selliste Lõuna-Ameerika riikide nagu

Brasiilia, Argentina, Paraguay ja Boliivia piirkondlikku kaardistamist. Need

kõrgresolutsiooniga kihid koos andmekogu Hansen Global Forest Change19 kihtidega

metsakatte hävimise kohta ja Miettineni turbaalade laienemise20 andmetega võimaldasid

üksikasjalikult hinnata põllukultuuride tootmise laienemise suundumusi.

18 MapSPAM 2010 v2r0. 19 Guidehouse’i uuringu esimeses etapis kasutati selle andmekogu kihti v1.7 ja teises etapis kihti v1.9, järgides

metoodikat, mida on kirjeldatud väljaandes Hansen et al., 2013. 20 Miettinen, J., Shi, C., & Liew, S. C. (2016). „Land cover distribution in the peatlands of Peninsular Malaysia,

Sumatra and Borneo in 2015 with changes since 1990“. Global Ecology and Conservation.

7

V. SUURE SÜSINIKUVARUGA MAALE MÄRKIMISVÄÄRSE LAIENEMISE

KINDLAKSMÄÄRAMINE

Kasvuhoonegaaside heide, mis on seotud lähteainete tootmise laienemisega suure

süsinikuvaruga maale

Hinnates kasvuhoonegaaside heidet, mis on seotud lähteainete tootmise laienemisega suure

süsinikuvaruga maale, leiti, et aastatel 2014–2021 tekitas põllukultuuridest kõige suuremat

kasvuhoonegaaside heidet õlipalm, peamiselt seoses õlipalmikasvatuse laienemisega

turbaaladele, mille arvele langes ligikaudu 52 % selle põhjustatud heitest. Märkimisväärseid

heitkoguseid tekitasid ka muud põllukultuurid, nagu mais, suhkruroog ja suhkrupeet, peamiselt

elusa biomassi ja surnud orgaanilise aine kõrvaldamise tõttu, mille arvele langes üle 85 %

nende põhjustatud heitest.

Kõigi kaheksa põllukultuuri tootmisala laienemisest tingitud kasvuhoonegaaside heite kaalutud

keskmine on 25 tonni CO2 hektari kohta aastas, mis on suurem kui komisjoni 2019. aasta

aruandes nimetatud 19,6 tonni CO2 hektari kohta aastas. Sellel suurenemisel on kaks selgitust.

Esiteks kasutati arvutuses konkreetseid maapealse biomassi väärtusi kliimavööndi kohta ja

laienemise hektareid kliimavööndi kohta. Selle tulemuseks on keskmiselt suurem hinnanguline

puhas süsinikukadu hektari kohta kõigi põllukultuuride puhul. Teiseks võeti arvesse ka

heitkoguseid, mis on seotud mullasüsiniku, maa-aluse biomassi (juured) ja surnud orgaanilise

ainega.

Kasvuhoonegaaside heite tulemused sõltuvad sellest, kas põllukultuur asendab põlismetsa või

raiejärgselt uuenenud metsa, millest sõltub maapealse biomassi süsinikuvaru. Nende erinevuste

arvessevõtmiseks võeti Indoneesia ja Malaisia troopiliste vihmametsade puhul kasutusele

üleilmse metsaressursside hindamise21 keskmine maapealse biomassi tegur.

Põllukultuur Kasvuhoonegaaside heide [tonni

CO2/ha/aasta] Osakaal kõigi põllukultuuride

tootmisala kogulaienemises [ha]

Õlipalm 32,6 39 %

Sojauba 19,9 33 %

Mais 22,5 21 %

Suhkruroog 20,8 3 %

Nisu 16,2 3 %

Päevalill 19,1 1 %

Raps 15,5 1 %

Suhkrupeet 20,8 0,01 %

Tabel 2. Kasvuhoonegaaside heide hektari kohta põllukultuuride kaupa teisendatuna süsinikdioksiidiks

Laienemislävend

Laienemislävendi (%) hindamiseks võrreldakse minimaalset CO2 heite vähenemist (CO2/MJ)

arvutatud kaudse kasvuhoonegaaside heitega (CO2/MJ), mis tuleneb lähteaine tootmisala

laienemisest suure süsinikuvaruga maale. Varem määrati konkreetse kasvuhoonegaaside heite

vähenemise ja energiasaagise andmete põhjal laienemislävendiks 14 %. Kohaldades

ettevaatuse põhimõttest lähtudes 30 % suurust diskontotegurit, langetati seda 10 %-le, nagu on

sätestatud delegeeritud määruse artiklis 3. See lävend arvutati ümber, kasutades ajakohastatud

21 FaoSTAT, 2021.

8

andmeid, st kõrgemat keskmist kasvuhoonegaaside heite määra 25 tonni CO2 hektari kohta

aastas ja kohandatud energiasaagist 53,6 GJ hektari kohta aastas, mille tulemusena saadi uus

lävend 11,0 %, mis kinnitab 10 % lävendi valimise asjakohasust.

Keskmine energiasaagis lähteaine kohta

Iga lähteaine keskmine energiasaagis arvutati meetodil, mis koosneb neljast etapist. Esiteks

tehti iga lähteaine puhul kindlaks kümme suurimat tootjariiki ja nende panuse osakaal igal

aastal. Teiseks arvutati FAOstati saagikuse andmete põhjal nende kümne riigi põllukultuuride

keskmine saagikus igal aastal. Kolmanda sammuna arvutati selle saagikuse põhjal iga

põllukultuuri puhul aastane energiasaagis. Lõpuks arvutati ajavahemiku 2014–2021 keskmine

energiasaagis, mis on esitatud tabelis 3.

Ajavahemik Nisu Mais Suhkruroog Suhkrupeet Raps Õlipalm Sojauba Päevalill

2014–2021 32 62 144 133 32 132 19 30

Tabel 3. Keskmine energiasaagis lähteaine kohta (GJ/ha)

Tootlikkustegurid

Põllukultuuride tootlikkustegurite arvutamiseks määrati kõigepealt kindlaks iga põllukultuuri

keskmine saagikus ajavahemikul 2014–2021 väljendatuna tonnides hektari kohta. Järgmisena

arvutati kõigi eraldatud materjalide koguenergia põllukultuuri massiühiku kohta, võttes arvesse

kõiki kaubeldud tooteid ja võimalikku kadu, näiteks veo ajal. Seejärel arvutati kõigi eraldatud

materjalide energia istututusala hektari kohta 20 aasta jooksul. Lõpuks tuletati iga põllukultuuri

tootlikkustegur, indekseerides eelmises etapis arvutatud energiaväärtused. Guidehouse’i

uuringu raames arvutatud väärtused sarnanesid komisjoni 2019. aasta aruandes esitatud

väärtustega. Leiti, et maisi, suhkruroo, suhkrupeedi ja õlipalmi saagikus on teiste

põllukultuuride omast oluliselt suurem, mis õigustab jätkuvat suuremate tootlikkustegurite

kohaldamist nende põllukultuuride puhul.

Tabel 4. Põllukultuuride tootlikkustegurid

Lõplikud tulemused

Komisjoni 2019. aasta aruandes leiti, et põllukultuuri tootmisala suure süsinikuvaruga maale

laienemise märkimisväärsuse kindlaksmääramisel taastuvenergia direktiivi kohaldamisel on

olulised kolm tegurit: a) maakasutuse absoluutne ja suhteline laienemine konkreetsest

võrdlusaastast alates, võrreldes asjaomase põllukultuuri tootmise kogualaga; b) sellise suure

Põllukultuur Tootlikkustegur 2008–2017 (2019. aasta aruanne)

Tootlikkustegur 2014–2021 (käesolev analüüs)

Nisu 1 0,9

Mais 1,7 2,0

Suhkruroog 2,2 1,9

Suhkrupeet 3,2 3,1

Raps 1 0,9

Õlipalm 2,5 2,2

Sojauba 1 1,0

Päevalill 1 0,8

9

süsinikuvaruga maale laienemise osakaal ning c) suure süsinikuvaruga maa-alade liigid. Neid

tegureid ja iga põllukultuuri tootlikkustegurit võeti arvesse maakasutuse kaudse muutuse suure

riskiga lähteainete kindlaksmääramise kriteeriumide kehtestamisel delegeeritud määruses.

Ajakohastatud analüüsi tulemused on esitatud järgmises tabelis.

Põllukultuur

Metsaaladele

laienemise

osakaal

Turbaaladele

laienemise

osakaal

Keskmine aastane

laienemine

(tuhandetes

hektarites)

Keskmine aastane

laienemine (%)

Nisu 1,6 % 0,0 % 143 0,1 %

Mais 7,0 % 0,0 % 2,749 1,4 %

Suhkruroog 16,1 % 0,0 % -103 -0,4 %

Suhkrupeet 0,2 % 0,0 % -10 –0,2 %

Raps 1,0 % 0,0 % 45 0,1 %

Õlipalm 27,1 % 13,7 % 879 3,4 %

Sojauba 14,1 % 0,0 % 1,608 1,3 %

Päevalill 1,0 % 0,0 % 740 2,8 %

Tabel 5. Lõplikud tulemused vastavalt Guidehouse’i arvutustele22

Nagu on selgitatud I peatükis, peavad põllukultuuri liigitamiseks maakasutuse kaudse muutuse

suure riskiga põllukultuuriks olema kumulatiivselt täidetud kaks delegeeritud määruse

artiklis 3 sätestatud kriteeriumi. Neid kahte kriteeriumi arvesse võttes ning ajakohastatud

andmete ja uute teaduslike tõendite põhjal on õlipalm endiselt lähteaine, mis tuleb liigitada

maakasutuse kaudse muutuse suure riskiga lähteaineks. Samuti tuleks liigitada selliseks

lähteaineks sojauba, kuna mõlemad delegeeritud määruse artiklis 3 sätestatud kriteeriumid on

täidetud. See tähendab, et palmiõli ja sojaoa tootmisala laienemine suure süsinikuvaruga maale

on nii märkimisväärne, et maakasutuse muutusest põhjustatud kasvuhoonegaaside heide nullib

kogu kasvuhoonegaaside heite vähenemise, mis saavutataks sellest lähteainest toodetud kütuste

kasutamisel fossiilkütuste asemel.

VI. AJAKOHASTATUD TEAVE MAAKASUTUSE KAUDSE MUUTUSE

VÄHESE RISKIGA KÜTUSTE SERTIFITSEERIMISE KOHTA

Maakasutuse kaudse muutuse vähese riskiga biokütused, vedelad biokütused ja

biomasskütused on määratletud taastuvenergia direktiivi artikli 2 punktis 37 kui biokütused,

vedelad biokütused ja biomasskütused, a) mis on saadud lähteainetest, mille puhul on

täheldatud saagikuse paranemist olemasoleval maal tänu paremate põllumajandustavade

rakendamisele, või b) mille lähteained on kasvatatud kasutamata maal. Neid kahte võimalust

nimetatakse delegeeritud määruses täiendavuspõhimõttele vastavateks meetmeteks23.

Delegeeritud määruse artikkel 4 sisaldab maakasutuse kaudse muutuse vähese riskiga

biokütuste, vedelate biokütuste ja biomasskütuste sertifitseerimise üldkriteeriume ning selle

artiklis 5 kirjeldatakse põhjalikumalt täiendavuspõhimõttele vastavaid meetmeid. Maakasutuse

kaudse muutuse vähese riskiga kütused peavad olema toodetud kooskõlas taastuvenergia

22 Tabelis esitatud väärtuste arvutamiseks on kasutatud delegeeritud määruses (EL) 2019/807 esitatud valemit (vt

I peatükk). Arvutuste tegemisel kombineeriti ajakohastatud statistilise analüüsi ja ajakohastatud kaardistamise

tulemused põllukultuuri tootlikkusteguriga, nagu on soovitanud Teadusuuringute Ühiskeskus ja nagu on osutatud

delegeeritud õigusaktis. 23 Artikli 2 punkt 5.

10

direktiivi artiklis 29 sätestatud säästlikkuse ja kasvuhoonegaaside heitkoguste vähendamise

kriteeriumidega.

Delegeeritud määruse artikli 5 lõikes 1 kirjeldatakse tingimusi, mis peavad olema täidetud, et

liigitada biokütuse, vedela biokütuse või biomasskütuse tootmiseks kasutatav lähteaine

täiendavaks ja sertifitseerida toodetud kütus maakasutuse kaudse muutuse vähese riskiga

kütusena. Artikli 5 lõike 1 punktis a on loetletud kolm tingimust, millest peab olema täidetud

vähemalt üks. Esimene tingimus on majanduslik atraktiivsus. See tähendab, et

täiendavuspõhimõttele vastav meede võimaldab sertifitseerida kütuse maakasutuse kaudse

muutuse vähese riskiga kütusena, kui meetme rakendamine on majanduslikult atraktiivne, sest

toodetud kütust saab arvesse võtta taastuvenergiaeesmärkide saavutamisel või kuna muud

tõkked, mis muidu takistaksid meetme rakendamist, kõrvaldatakse, sest kütust saab arvesse

võtta nende eesmärkide saavutamisel. Ülejäänud kahe tingimuse puhul – kasvatamine

mahajäetud või oluliselt rikutud maal ning täiendavuspõhimõttele vastava meetme rakendaja

on väikepõllumajandustootja – eeldatakse täiendavust. Viimati nimetatud tingimuse eesmärk

on vältida tarbetut halduskoormust. See erand on põhjendatud ja selle saab alles jätta, kuna

väikepõllumajandustootjad seisavad silmitsi tõketega, mis takistavad tootlikkuse suurendamise

meetmete rakendamist.

Selleks et võimaldada ettevõtjatel oma investeerimiskulud tagasi teenida, ilma et see vähendaks

raamistiku tõhusust, on delegeeritud määruse artikli 5 lõike 1 punktis b sätestatud, et

täiendavuspõhimõttele vastav meede ei tohi olla võetud varem kui kümme aastat enne

biokütuse, vedela biokütuse või biomasskütuse sertifitseerimist maakasutuse kaudse muutuse

vähese riskiga kütusena. See tingimus toimib hästi täiendavusmeetmete puhul, mille mõju on

viivitamatu. Selleks et paremini hõlmata juhtumid, kus täiendava lähteaine saamiseks kulub

märkimisväärselt aega, on põhjendatud võtta kõlblikkusperioodi kindlaksmääramisel aluseks

pigem ajahetk, mil algas täiendava lähteaine tootmine, kui ajahetk, mil algas meetme

rakendamine.

Rakendusmääruse (EL) 2022/99624 V peatükis, mis sisaldab sertifitseerimiseeskirju

vabatahtlike kavade jaoks, on esitatud täiendavad suunised maakasutuse kaudse muutuse

vähese riski sertifitseerimise kohta. Artiklites 24–27 on selgitatud maakasutuse kaudse

muutuse vähese riski sertifitseerimise erinõudeid ning esitatud täiendavuse tõendamise

eeskirjad ja üksikasjalikud juhised kasutamata või mahajäetud maal tootmise nõuete täitmiseks

ning täiendava biomassi kindlaksmääramiseks saagikuse suurendamise meetmete jaoks. Nende

tehniliste eeskirjade eesmärk on tagada sertifitseerimisasutuste ühtlustatud ja usaldusväärne

lähenemisviis. Mis puudutab eespool nimetatud täiendavuspõhimõttele vastavaid meetmeid ja

kõlblikkusperioodi, siis rakendusmääruse (EL) 2022/996 artikli 24 lõikega 6 on kehtestatud

eeskiri, et mitmeaastase põllukultuuri puhul võib ettevõtja lükata kümneaastase kehtivusaja

alguse toimivate täiendavuspõhimõttele vastavate meetmete puhul edasi kuni kaks aastat ja

taasistutamise korral kuni viis aastat.

24 Komisjoni 14. juuni 2022. aasta rakendusmäärus (EL) 2022/996 kestlikkuskriteeriumide ja kasvuhoonegaaside

heite vähendamise kriteeriumide ning maakasutuse kaudse muutuse vähese riski kriteeriumide kontrollimise

eeskirjade kohta (ELT L 168, 27.6.2022, lk 1).

11

VII. JÄRELDUS

Käesolevas aruandes esitatud teaduslike tõendite läbivaatamise tulemused on kooskõlas

komisjoni 2019. aasta aruandes esitatud andmetega ja kinnitavad maakasutuse kaudset muutust

käsitlevas delegeeritud määruses rakendatud lähenemisviisi. Sellest tulenevalt kavatseb

komisjon piirduda delegeeritud määruse läbivaatamisel väiksemate muudatuste tegemisega

metoodikasse ning lähteainete tootmise laienemist ja tootlikkustegureid käsitlevate andmete

ajakohastamisega. Ajakohastatud andmete kohaselt on nii palmiõli kui ka sojauba maakasutuse

kaudse muutuse suure riskiga lähteained.