Annual Variations of Odor Concentrations and Emissions from Swine Gestation, Farrowing, and Nursery Buildings
Notice bibliographique
Résumé
To obtain annual odor emission profiles from intensive swine operations, odor concentrations and emission rates were measured monthly from swine nursery, farrowing, and gestation rooms for a year. Large annual variations in odor concentrations and emissions were found in all the rooms and the impact of the seasonal factor (month) was significant (P < 0.05). Odor concentration was low in summer when ventilation rate was high but high in winter when ventilation rate was low, ranging from 362 (farrowing room in July) to 8934 (nursery room in December) olfactory unit (OU) m(-3). This indicates that the air quality regarding odor was significantly better in summer than that in winter. Odor emission rate did not show obvious seasonal pattern as odor concentration did, ranging from 2 (gestation room in November) to 90 (nursery room in April) OU m(-2) sec(-1); this explains why the odor complaints for swine barns have occurred all year round. The annual geometric mean odor concentration and emission rate of the nursery room was significantly higher than the other rooms (P < 0.05). In order to obtain the representative annual emission rate, measurements have to be taken at least monthly, and then the geometric mean of the monthly values will represent the annual emission rate. Incorporating odor control technologies in the nursery area will be the most efficient in reducing odor emission from the farm considering its emission rate was 2 to 3 times of the other areas. The swine grower-finisher area was the major odor source contributing 53% of odor emission of the farm and should also be targeted for odor control. Relatively positive correlations between odor concentration and both H2S and CO2 concentrations (R(2) = 0.58) means that high level of these two gases might likely indicate high odor concentration in swine barns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».