Does Fall Removal of the Dairy Manure Sludge in a Storage Tank Reduce Subsequent Methane Emissions?
Notice bibliographique
Résumé
When liquid manure is removed from storages for land application, “sludge” generally remains at the bottom of the tank. This may serve as an inoculum when fresh manure is subsequently added, thereby increasing methane (CH4) emissions. Previous pilot‐scale studies have shown that completely emptying storages can decrease CH4 emissions; however, no farm‐scale studies have been conducted to quantify the effect of sludge removal. In this study, a commercial dairy farm removed as much manure and sludge from their concrete storage as possible in the fall (∼2% by volume remained). Emissions of CH4 were measured during the following winter, spring, and summer, and compared with emissions measured the preceding 2 yr when most of the sludge had not been removed (∼14% of tank volume remained). Emissions were measured using a micrometeorological technique, utilizing open‐path CH4 lasers. Contrary to what was hypothesized, removing the majority of sludge in fall did not delay the onset of CH4 emissions and did not decrease emissions the following summer. In fact, annual CH4 emissions were ∼16% higher. It is possible that fall removal provided sufficient time for microbial dynamics to be restored before the following summer when emissions were high. Future farm‐scale research should examine the effect of spring (rather than fall) emptying for on‐farm CH4 mitigation in both concrete tanks and earthen storages. Core Ideas Pilot‐scale studies suggest that complete manure storage emptying reduces CH4 emissions. The effect of fall sludge removal for on‐farm concrete tanks was evaluated. Sludge removal in fall did not reduce subsequent CH4 emissions over the next 240 d. Fall removal of sludge did not delay the onset of CH4 emissions in summer storage. Methane fluxes increased with temperature in July.
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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 | 0,001 | 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 ».