Methodology for estimating emissions from agriculture in the Netherlands. : Calculations of CH4, NH3, N2O, NOx, PM10, PM2.5 and CO2 with the National Emission Model for Agriculture (NEMA)
Notice bibliographique
Résumé
Methodology for estimating emissions from agriculture in the Netherlands.Calculations of CH4, NH3, N2O, NOx, PM10, PM2.5 and CO2 with the National Emission Model for Agriculture (NEMA).Wageningen, The Statutory Research Tasks Unit for Nature and the Environment (WOT Natuur & Milieu).WOt-technical report 53.164 p; 21 Tab.; 1 Fig.; 108 Ref.; 12 Annexes.The National Emission Model for Agriculture (NEMA) is used to calculate emissions to air from agricultural activities in the Netherlands on a national scale.Emissions of ammonia (NH3) and other N-compounds (NOx and N2O) from animal housing, manure storage, manure application and grazing are assessed using a Total Ammoniacal Nitrogen (TAN) flow model.Furthermore, emissions from application of inorganic N-fertilizer, compost and sewage sludge, cultivation of organic soils, crop residues, and ripening of crops are calculated.NEMA is also used to estimate emissions of methane (CH4) from enteric fermentation and manure management, particulate matter (PM) from manure management and agricultural soils, and carbon dioxide (CO2) from liming.Emissions are calculated in accordance with international guidance criteria and reported in an annual Informative Inventory Report (IIR; for air pollutants) and National Inventory Report (NIR; for greenhouse gases).This methodology report describes the outline and backgrounds of the emission calculations with NEMA.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».