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Enregistrement W3009619317 · doi:10.13031/trans.13559

Surface Covers Affect Liquid Manure Temperature, Albedo, and Evaporation

2020· article· en· W3009619317 sur OpenAlexfundno aff
Jessie R. Cluett, Andrew VanderZaag, Timothy J. Rennie, Ward Smith, Robert J. Gordon

Notice bibliographique

RevueTransactions of the ASABE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésManureLiquid manureEvaporationEnvironmental scienceStrawAerationEnvironmental engineeringChemistryAgronomyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highlights Evaporation from clear water, manure, and separated liquid manure was 4.6 mm d-1 on average. Straw, foam, geotextile, and roof covers decreased evaporation by 54%, 53%, 31%, and 21%, respectively. Albedo was highest for floating foam covers and lowest for metal roof covers. Straw, foam, and geotextile increased manure temperature compared to uncovered manure. ABSTRACT. Evaporation is a key component of the surface energy budget of liquid manure. Models rely on accurate energy budgets to predict manure temperature, which in turn is used to model temperature-dependent greenhouse gas emissions from liquid manure storages. Due to lack of data, it has been assumed that liquid manure has similar evaporative properties to water; however, this assumption may be inaccurate. Many factors, including manure crusting, covers, and turbidity, are all likely to affect the surface energy budget and the evaporation rate. This experiment investigated the differences in evaporation between eight treatments, including water, dyed water, raw and separated liquid manure, and four commonly used covers (straw, geotextile, foam, and roof), by measuring weekly evaporation. Albedo, surface temperatures, and internal temperatures were also measured to determine treatment effects. Over the 10-week study, no significant difference was found between the evaporation rates of water, raw manure, and separated liquid manure, with an average rate of 4.6 mm d-1. Notably, the raw manure did not form a consistent surface crust, which may explain the similarities in evaporation rates in this study and is unlikely to represent manure with a crust. Overall, covers significantly decreased evaporative losses by between 21% and 54% compared to uncovered raw manure. Average evaporation rates of the covered treatments were 1.9 mm d-1 for straw cover, 2.0 mm d-1 for foam cover, 2.9 mm d-1 for geotextile cover, and 3.4 mm d-1 under a roof cover. Similarities between each treatment and water as well as between the four covered treatments and the uncovered raw manure were found using linear regression on weekly evaporation. Generally, the uncovered treatments were more similar and could be predicted (high R2) by multiple linear regression with environmental variables, while the covered treatments differed more and were not as well predicted (lower R2). Results from this study can help adjust evaporation rates in biophysical models to improve estimates of manure temperature, tank holding capacity, and emission predictions. Keywords: Evaporation, Dairy manure, Liquid manure, Manure covers, Manure management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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