Greenhouse Gas Mitigation through Dairy Manure Acidification
Notice bibliographique
Résumé
Liquid dairy manure storages are sources of methane (CH 4 ), nitrous oxide (N 2 O), and ammonia (NH 3 ) emissions. Both CH 4 and N 2 O are greenhouse gases (GHGs), whereas NH 3 is an indirect source of N 2 O emissions. Manure acidification is a strategy used to reduce NH 3 emissions from swine manure; however, limited research has expanded this strategy to reducing CH 4 and N 2 O emissions by acidifying dairy manure. This study compared control dairy manure (pH 7.4) with two treatments of acidified manure using 70% sulfuric acid (H 2 SO 4 ). These included a medium pH treatment (pH 6.5, 1.4 mL acid L −1 manure) and a low pH treatment (pH 6, 2.4 mL acid L −1 manure). Emissions were measured using replicated mesoscale manure tanks (6.6 m 2 ) enclosed by large steady state chambers. Both CH 4 and N 2 O were continuously measured (June–December 2017) using tunable diode laser trace gas analyzers. Ammonia emissions were measured three times weekly for 24 h using acid traps. On a CO 2 equivalent basis, the medium pH treatment reduced total GHG emissions by 85%, whereas the low pH treatment reduced emissions by 88%, relative to untreated (control) manure. Total CH 4 emissions were reduced by 87 and 89% from medium and low pH tanks, respectively. Ammonia emissions were reduced by 41 and 53% from medium and low pH tanks, respectively. Additional research is necessary to make acidification an accessible option for farmers by optimizing acid dosage. More research is need to describe the manure buffering capacity and emission reductions and ultimately find the best approaches for treating farm‐scale liquid dairy manure tanks. Core Ideas Acidification reduced total CO 2 –eq GHGs from liquid dairy manure by 85 to 88%. Total CH 4 emissions were reduced by 87 to 89% from acidified manure. NH 3 emissions were reduced by 41 to 53% from acidified manure. A range of yearly H 2 SO 4 cost was estimated to be Can$6.55 to $19.6 cow −1 .
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».