Estimation of ammonia emission episodes for a national inventory using a farmer survey and probable number of field working days
Notice bibliographique
Résumé
Emissions of ammonia (NH3) and odor from livestock operations, and particularly from the landspreading of manure, are an issue from many aspects. Regional and national issues include production of inhalable aerosols (PM2.5), where NH3 from agriculture is a critical precursor. This process is episodic. As a result, it is important to characterize the episodic nature of NH3 emissions. This paper addresses the fact that weather and soil conditions can focus manure landspreading into a relatively few days each year. The Versatile Soil Moisture Budget (VSMB) was used with 30 yr of weather data on 2576 soil landscape units in Canada to estimate the number of days in each month when manure spreading would be possible. In addition, a national survey of about 3100 livestock farmers was used to quantify common practice. The stochastic information from the VSMB and the survey were applied to an NH3 emissions model. The base case, invoked by most national NH3 emission inventory calculations, is that emissions are uniformly distributed throughout each month. The result of our study was that daily NH3 emission fluxes could be up to 20-fold higher in the spring and fall months when manure landspreading is common but when weather and soil conditions limit the number of days available for field work. This has direct implications for estimating the role of agricultural NH3 on the episodic production of PM2.5, and this approach also has application to odor management. Key words: Modeling, livestock, emission factor, odor, NH3, field working day
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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 | 0,001 |
| 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 ».