Applicability of Eddy Covariance to Estimate Methane Emissions from Grazing Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Grazing systems represent a significant source of enteric methane (CH 4 ), but available techniques for quantifying herd scale emissions are limited. This study explores the capability of an eddy covariance (EC) measurement system for long‐term monitoring of CH 4 emissions from grazing cattle. Measurements were made in two pasture settings: in the center of a large grazing paddock, and near a watering point where animals congregated during the day. Cattle positions were monitored through time‐lapse images, and this information was used with a Lagrangian stochastic dispersion model to interpret EC fluxes and derive per‐animal CH 4 emission rates. Initial grazing paddock measurements were challenged by the rapid movement of cattle across the measurement footprint, but a feed supplement placed upwind of the measurements helped retain animals within the footprint, allowing emission estimates for 20% of the recorded daytime fluxes. At the water point, >50% of the flux measurement periods included cattle emissions. Overall, cattle emissions for the paddock site were higher (253 g CH 4 m −2 adult equivalent [AE] −1 d −1 , SD = 75) and more variable than emissions at the water point (158 g CH 4 AE −1 d −1 , SD = 34). Combining results from both sites gave a CH 4 production of 0.43 g kg −1 body weight, which is in range of other reported emissions from grazing animals. With an understanding of animal behavior to allow the most effective use of tower placement, the combination of an EC measurement platform and a Lagrangian stochastic model could have practical applications for long‐term monitoring of fluxes in grazing environments. Core Ideas Grazing systems contribute significantly to GHG emissions from agriculture. EC fluxes, images, and a footprint analysis were used to estimate cattle emissions. Daytime estimates were easier to capture while cattle congregated near a water point. With some simplifications, EC may be viable option for in situ monitoring of cattle. Atmospheric Pollutants and Trace Gases
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».