Economic effect of reducing nitrogen and phosphorus mass balance on Wisconsin and Québec dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to explore the trade-offs between economic performance (farm net income, FNI) and environmental outcomes (whole-farm P and N balances) of dairy farms in Wisconsin (WI; United States) and Québec (QC; Canada). An Excel-based linear program model (N-CyCLES; nutrient cycling: crops, livestock, environment, and soil) was developed to optimize feeding, cropping, and manure management as a single unit of management. In addition to FNI, P and N balances model outputs included (1) the mix of up to 9 home-grown and 17 purchased feeds for up to 5 animal groups, (2) the mix of up to 5 crop rotations in up to 5 land units and c) the mix of up to 7 fertilizers (solid and liquid manure and 5 commercial fertilizers) to allocate in each land unit. The model was parameterized with NRC nutritional guidelines and regional nutrient management planning rules. Simulations were conducted on a typical WI farm of 107 cows and 151 ha of cropland and, a Southern QC farm of 87 cows and 142 ha of cropland and all results were expressed per kg of fat- and protein-corrected milk (FPCM). In absence of constraints on P and N balances, maximum FNI was 0.12 and 0.11 $/kg of FPCM for WI and QC, respectively, with P and N balances of 1.05 and 14.29 g/kg of FPCM in WI but 0.60 and 15.70 g/kg of FPCM in QC. The achievable reduction (balance at maximum FNI minus balance when the simulation objective was to minimize P or N balance) was 0.31 and 0.54 g of P/kg of FPCM (29 and 89% reduction), but 2.37 and 3.31 g of N/kg of FPCM (17 and 24% reduction) in WI and QC, respectively. Among other factors, differences in animal unit per hectare and reliance on biological N fixation may have contributed to lower achievable reductions of whole-farm balances in WI compared with QC. Subsequent simulations to maximize FNI under increasing constraints on nutrient balances revealed that it was possible to reduce P balance, N balance, and both together by up to 33% without a substantial effect on FNI. Partial reduction in P balance reduced N balance (synergetic effect) in WI, but increased N balance (antagonistic effect) in QC. In contrast, reducing N balance increased P balance in both regions, albeit in different magnitudes. The regional comparison highlighted the importance of site-specific conditions on modeling outcomes. This study demonstrated that even when recommended guidelines are followed for herd nutrition and crop fertilization, the optimization of herd feeding, cropping, and manure spreading as a single unit of management may help identify management options that preserve FNI, while substantially reducing whole-farm nutrient balance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».