From under-barn to outdoor swine manure storage: Modelling frequent emptying’s effect on methane emissions in a cold climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Swine manure is often stored temporarily in under-barn pits before being transferred to long-term outdoor storage. In Canada, the temperature in these two storage locations is very different and hence both the temporary and long-term storage phase should be considered when estimating CH4 emission from the manure management. Frequent emptying of the under-barn pit could be a possible CH4 mitigation practice, however, the consequential impact on CH4 in the outdoor manure storage facilities (i.e., earthen manure storage) needs to be considered to determine the impact on the total CH4 emissions in the annual manure storage cycle. The objectives of this study are to examine the effect of under-barn manure retention time, manure temperature and frequent emptying on CH4 mitigation using a process-based modelling approach. The model was calibrated and validated using three-years of CH4 and manure temperature data from the earthen manure storage of a finishing swine barn near Brandon, Manitoba, Canada. The result showed that under-barn retention time substantially affects CH4 emissions where shortening the retention time from 1 month to none (immediate transfer) could yield a 19.2% decrease over the whole storage cycle. Another factor, summer and winter under-barn manure temperature, resulted in a minor influence on overall CH4 emission (0.9 – 6%), due to CH4 production being substrate-limited in the under-barn pit. Interestingly, the results showed that applying frequent transfer solely in winter would be less effective (13 – 17% less) for overall CH4-reduction compared to frequent emptying applied year-round. Based on the results, the optimal mitigation approach should target lowering manure retention-time (in particular during winter) and reducing under-barn manure temperature ; applying such management alone should greatly reduce emissions. However, future experimental data is needed to validate the model‘s capacity in simulating CH4 emission from under-barn pits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».