Emissions monitoring at a deep-pit swine finishing facility: Research methods and system performance
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes part of a comprehensive National Air Emissions Monitoring Study (NAEMS) conducted at a swine finishing farm located in the state of Indiana, in the United States. The NAEMS was a 2-year study of emissions from animal feeding operations that produce pork, chicken meat, eggs, and milk. It provided emission data for the U.S. Environmental Protection Agency (EPA) to develop tools for estimating emissions from livestock farms. The study in Indiana focused on quantifying and characterizing emissions of gases, particulate matter (PM), and volatile organic compounds (VOCs) from a swine finishing quad (four 1000-head rooms under one roof). Long-term continuous and quasi-continuous measurements were conducted with 157 on-line measurement variables using an array of instruments and sensors for gas and PM concentrations, fan operation, room static pressures, indoor temperature and humidity, animal activity and feeding times, and weather conditions. Pig inventory and weight, feed type and quantity, and manure accumulation and composition were also documented. Systematic tests of the measurement system were conducted. Monitoring methodologies, instrumentation applications, equipment maintenance, quality controls, and system performances are presented and can be used as a reference in assessing research quality and improving future environmental studies on livestock facilities. Implications: Aerial pollutant emissions became a major environmental issue for livestock operations after farms increased significantly in size. Gas and particulate matter emissions from livestock production may cause various environmental impacts such as odor and noxious gas exposure in neighboring areas. In this study, comprehensive and long-term emissions of gases and PM at a Midwestern U.S. commercial swine finishing farm were continuously monitored for 2 years. The methodologies, quality assurance procedures, and results of this study can be used to plan future emission monitoring projects, improve baseline emission databases, and validate emission models.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».