Using airborne technology to quantify and apportion emissions of CH4 and NH3 from feedlots
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A novel airborne approach using the latest technology in concentration measurements of methane (CH4) and ammonia (NH3), with quantum cascade laser gas analysers (QCLAs) and high-resolution wind, turbulence and other atmospheric parameters integrated into a low- and slow-flying modern airborne platform, was tested at a 17 000 head feedlot near Charlton, Victoria, Australia, in early 2015. Aircraft flights on 7 days aimed to define the lateral and vertical dimensions of the gas plume above and downwind of the feedlot and the gas concentrations within the plume, allowing emission rates of the target gases to be calculated. The airborne methodology, in the first instance, allowed the emissions to be qualitatively apportioned to individual rows of cattle pens, effluent ponds and manure piles. During each flight, independent measurements of emissions were conducted by ground-based inverse-dispersion and eddy covariance techniques, simultaneously. The aircraft measurements showed good agreement with earlier studies using more traditional approaches and the concurrent ground-based measurements. It is envisaged to use the aircraft technology for determining emissions from large-scale open grazing farms with low cattle densities. Our results suggested that this technique is able to quantify emissions from various sources within a feedlot (pens, manure piles and ponds), as well as the whole feedlot. Furthermore, the airborne technique enables tracing emissions for considerable distances downwind. In the current case, it was possible to detect elevated CH4 to at least 25 km and NH3 at least 7 km downwind of the feedlot.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle