[en] Pesticides are applied to agricultural fields to protect and control crops from pests, disease and undesired weeds, to increase crop productivity and reduce blemishes, and their global use is substantial. Life Cycle Assessment (LCA) is a standardized methodology that can be applied to assess the environmental performance of different product and systems. In LCA, significant advances associated with the evaluation of the agricultural use of pesticides have been made during the past few years, and several approaches have been developed for taking the impacts of pesticide use on human health and ecosystems into account. However, including toxicity-related impacts for pesticide use in LCA is still associated with methodological limitations. Furthermore, considerations for assessing pesticides are currently affected by significant inconsistencies between the life cycle inventory analysis (LCI) and the impact assessment (LCIA) phases of LCA, and this poses as a practical challenge. This thesis, hence, aims to contribute, within the LCA framework, towards the improvement of consistent quantitative methodologies to assess emission fractions and ecosystem toxicity impacts of pesticide use. One of the main challenges in LCA for agriculture is modeling pesticide emission fractions for the inventory analysis; there are very different approaches and assumptions to provide emission estimates, leading to inconsistent and non-comparable results. This challenge is addressed by testing the influence of the inventory model choice on the environmental performance profiles of different cropping systems. Furthermore, a simplified estimation routine for pesticide emission fractions is proposed, allowing practitioners to include the agricultural field on the assessment. The delineation between pesticide emission inventory and impact assessment has shown to have considerable influence on the estimation of ecotoxicity impacts; in this regard, this study takes advantage of the latest recommendations for pesticide emission inventory and impact evaluation, to frame a suitable interface for LCI modeling and LCIA characterization avoiding possible temporal overlaps. Another methodological limitation associated with ecotoxicity impacts of pesticide use is how to account for inorganic fungicides in LCA studies involving agricultural systems. To address this, freshwater ecotoxicity impacts of copper-based fungicides were quantified and compared with the most common synthetic fungicides used against downy mildew on a practical case study. Soil ecotoxicity was characterized for specific soil chemistries and textures. To introduce spatial differentiation (critical aspect to describe the toxic effects of metal-based substances) in the ecotoxicity assessment, 7 European water archetypes and more than 15000 soils in three different application scenarios were evaluated. To capture the complexity and variability of agricultural practices, while simplifying and facilitating the assessment for pesticide application, a series of archetype scenarios was stablished. These define specific combinations of pesticide target classes, crops and application methods, intended to estimate global emission fractions of pesticides in LCA. This task was conducted in the frame of the LCA pesticide consensus building effort. Finally, the consensual recommendations for simplification and aggregation across conditions are presented and illustrated with a practical example conducted as part of the present thesis. Results in this thesis demonstrate the importance of considering pesticide use for ecotoxicity assessment in agricultural production and represents a relevant step towards methodological advances in quantifying pesticide emission fractions and their related potential impacts on ecosystems within the LCA framework. Among important follow-up lines of research, future work should focus on the inclusion of pesticide metabolites in the assessment of toxic impacts, the development of characterization factors to account for soil ecotoxicity and the further inclusion of metal emissions from agricultural practices (e.g., application of pesticides, manure and chemical fertilizers) into LCA.

[es] Los pesticidas son sustancias ampliamente utilizadas en la agricultura para la protección de los cultivos. En los últimos años, la herramienta de evaluación ambiental, análisis de ciclo de vida (ACV) ha alcanzado avances significativos en cuanto a las estimaciones de impactos de pesticidas y diversas metodologías se han desarrollado para este fin. Sin embargo, existen todavía limitaciones metodológicas e inconsistencias que dificultan una correcta estimación de impactos por el uso de pesticidas en ACV. La inclusión de impactos de toxicidad por el uso de pesticidas se ve afectada por importantes inconsistencias entre el análisis de inventario (ICV) y la evaluación de impactos (EICV), lo cual conlleva un reto en ACV para poder valorar y comparar diferentes sistemas agrícolas. Es así como esta tesis busca contribuir, desde el marco del ACV, a la mejora de metodologías cuantitativas para evaluar emisiones e impactos en la toxicidad de ecosistemas ocasionados por el uso de pesticidas. Uno de los principales retos en ACV respecto a sistemas agrícolas, es la modelización de fracciones de emisión de pesticidas para el ICV. Existe una gran diversidad de enfoques para estimar dichas emisiones, los cuales suelen ser inconsistentes y difícilmente comparables entre sí. Este aspecto es abordado mediante la evaluación de la influencia de diferentes modelos de emisiones en el inventario. Además, se propone una estimación simplificada para el cálculo de las fracciones de emisión de pesticidas aplicados. El delineamiento entre el ICV y EICV han resultado tener una influencia considerable en la estimación de impactos de ecotoxicidad. En este sentido, este estudio toma en cuenta las recomendaciones más recientes sobre ICV y EICV de pesticidas, para proponer una interface apropiada para modelar el inventario, así como para la caracterización de impactos evitando posibles superposiciones temporales. Otra de las limitaciones metodológicas asociadas con impactos de ecotoxicidad provocados por el uso de pesticidas, es la inclusión de fungicidas inorgánicos, principalmente compuestos que incluyen metales. Este problema es abordado con la cuantificación de impactos de ecotoxicidad en agua superficial producidos por el uso de fungicidas a base de cobre. Estos, a su vez, son comparados en un caso de estudio, frente a los fungicidas sintéticos más comunes empleados contra mildiu. La ecotoxicidad del suelo fue caracterizada en relación a las características químicas y texturas de éstos. Para incorporar diferenciación espacial (uno de los aspectos críticos para describir los efectos tóxicos de sustancias metálicas) en el análisis de ecotoxicidad, se evaluaron tres escenarios de aplicación en siete arquetipos de agua y considerando más de 15000 suelos europeos. Dada la complejidad y variabilidad de los escenarios de aplicación de pesticidas y con el objetivo de simplificar y facilitar su evaluación, se han establecido una serie de arquetipos. Para ello, se definen combinaciones de pesticidas, cultivos y métodos de aplicación de modo que sea posible estimar las fracciones de emisión de pesticidas a nivel global para ACV. Esta tarea se desarrolla en el marco del esfuerzo internacional de consenso para pesticidas. Los resultados de esta tesis demuestran la importancia de considerar el uso de pesticidas en la evaluación de ecotoxicidad en agricultura. Representando una mejora significativa en cuanto a las metodologías para cuantificar fracciones de emisión de pesticidas, así como en la determinación de los impactos de éstos sobre distintos ecosistemas enmarcado en ACV. Dentro de las líneas a continuar a partir de esta investigación, se puede considerar la inclusión de metabolitos de pesticidas en la evaluación de impactos de toxicidad; avance en el desarrollo de factores de caracterización para considerar la ecotoxicidad en suelos, y una mejor evaluación de la emisión de metales provenientes de los insumos agrícolas (ej. Fertilizantes).