Notice bibliographique
Résumé
Livestock production, including the storage, handling, and spreading of manure, are among the largest contributors to greenhouse gas emissions from the agricultural sector. Liquid dairy manure storages are hot spots of methane (CH4), nitrous oxide (N2O) and ammonia (NH3). Both CH4 and N2O are greenhouse gases (GHG) which contribute to global warming, while NH3 is an indirect source of N2O and a risk to human health. Reducing emissions from manure storages is important not only for protection of environment and humans, but also for conserving the nutrients in manure making it valuable as a fertilizer. This thesis contributed to the advancement of GHG reducing strategies for liquid dairy manure by: i) testing gradual and batch fillings methods with inoculum stored manure ii) field-scale and lab-scale studies of dairy manure acidification, and iii) a quantitative and qualitative review of 12 years of research from a meso-scale manure storage facility. Gradually-filled and batch-filled meso-scale manure tanks with inoculum (0%, 10% or 20%) were compared on their GHG emissions. On average, gradually-filled tanks had 1.4°C higher manure temperature, which may have contributed to a 12% increase in total CH4 (6.26 kg m-3) and 28% increase in NH3 emissions (358 g m-3). The 10% and 20% inoculum tanks produced comparable emissions, while the 0% tanks (4.84 kg m-3) produced markedly lower CH4 (24%). Acidification using H2SO4 was explored at different rates of application, with or without inoculum, in a laboratory incubation and in meso-scale storages. The novelty of this research was reducing the frequency of acidification, acidifying only once throughout the storage period and an overall focus on reducing cost. Acidification had up to 89% CH4 reduction and 53% NH3 reductions using 1.1 – 2.4 mL acid L−1 manure. In laboratory incubations, H2SO4 reduced CH4 production by 80% at 17°C, 90% at 20°C, and 19% at 23°C. Results also indicated that residual slurries of acidified manure were a poor inoculant in subsequent storage periods, hence manure acidification reduced CH4 for two fill-empty cycles. Lastly, analysis of meso-scale trials (2006-18) compared treatment differences using Cohen’s d effect size. Manure acidification had the largest effect size (up to 6.03) compared to using manure covers, inoculum removal, and dilution which had effect sizes as low as 0.096. Overall, this thesis contributed to the advancement of reducing GHG emissions from liquid dairy manure through original research by: i) highlighting the bias in batch-filling experimental storages ii) creating strategies for reducing cost of acidification while retaining good treatment effects iii) compared GHG reducing strategies from over a decade of research, highlighting acidification as having the best treatment potential.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».