Simulating ammonia loss from surface applied manure
Notice bibliographique
Résumé
The land spreading of manure can result in significant nitrogen (N) losses to the atmosphere through ammonia (NH3) volatilization. It is estimated that agricultural activities, including manure spreading contribute approximately 50% of the total global NH3 emissions. Computer simulation models have been developed in an attempt to predict NH3 losses resulting from manure spreading. Few models have been validated with success and no validation has been completed for conditions found in eastern Canada. The mechanistic model Volt’Air was implemented and tested to estimate NH3 emissions using field-based wind tunnel data from three field locations in eastern Canada. The model was validated using data from 27 wind tunnel trials, which measured NH3 loss over 5-19 d. Sensitivity analysis revealed that Volt’Air was most sensitive to pH. Good overall agreement was observed between measured results and model simulations over 5-19 d (R2 = 0.91, RMSE = 2.9 kg ha-1). Short-term flux simulations (kg ha-1 h-1) within the first 24 h after spreading were underestimated by 29.5% and fluxes on subsequent days were slightly underestimated by 3.7%. Error with Volt’Air appears to be largely confined to the first day following manure application. Volt’Air offers potential for predicting NH3 losses (i.e., 5-19 d) from manure application within eastern Canada. Improving the simulation of short-term pH changes, however, may result in enhanced overall model performance.Key words: Ammonia volatilization, flux, mechanistic model, swine manure, wind tunnels
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».