Greenhouse Gas Emissions during Cattle Feedlot Manure Composting
Notice bibliographique
Résumé
The emission of greenhouse gases (GHG) during feedlot manure composting reduces the agronomic value of the final compost and increases the greenhouse effect. A study was conducted to determine whether GHG emissions are affected by composting method. Feedlot cattle manure was composted with two aeration methods--passive (no turning) and active (turned six times). Carbon lost in the forms of CO2 and CH4 was 73.8 and 6.3 kg C Mg-1 manure for the passive aeration treatment and 168.0 and 8.1 kg C Mg-1 manure for the active treatment. The N loss in the form of N2O was 0.11 and 0.19 kg N Mg-1 manure for the passive and active treatments. Fuel consumption to turn and maintain the windrow added a further 4.4 kg C Mg-1 manure for the active aeration treatment. Since CH4 and N2O are 21 and 310 times more harmful than CO2 in their global warming effect, the total GHG emission expressed as CO2-C equivalent was 240.2 and 401.4 kg C Mg-1 manure for passive and active aeration. The lower emission associated with the passive treatment was mainly due to the incomplete decomposition of manure and a lower gas diffusion rate. In addition, turning affected N transformation and transport in the window profile, which contributed to higher N2O emissions for the active aeration treatment. Gas diffusion is an important factor controlling GHG emissions. Higher GHG concentrations in compost windrows do not necessarily mean higher production or emission rates.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».