Dairy manure acidification reduces CH4 emissions over short and long-term
Notice bibliographique
Résumé
Acidification with sulphuric acid and cleaning residual manure in tanks are promising practices for reducing methane (CH4), which is a potent greenhouse gas. To date, no data are available on CH4 reductions from acidifying only residual manure (rather than all manure). Moreover, long-term effects of manure acidification (i.e. inoculating ability of previously acidified residual manure in the subsequent storages) are not known. To address these gaps, fresh manure (FM; 150 mL) combined with treated or untreated inoculum (30 mL) were anaerobically incubated at 17°C, 20°C, and 23°C for 116 d. Acidified treatments, regardless of location of acid addition, reduced CH4 production by 81% at 17°C, 78% at 20°C, and 19% at 23°C compared to the control (untreated FM and untreated inoculum). To test long-term acidification effects, FM was inoculated with manure that had been acidified 6-months prior. This created comparable CH4 production to FM with no inoculum and reduced CH4 production by 99% at 17°C and 20°C, and 49% at 23°C compared to the control. Results indicate that residual slurries of acidified manure become poor inoculants in subsequent storage, hence manure acidification has a long-term treatment effect in reducing CH4 production. This could reduce how often acidification is needed in dairy manure tanks and also increasing its cost-effectiveness for farmers.
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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 | 0,000 | 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 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 ».