Leveraging satellite data for greenhouse gas mitigation in Canadian poultry farming
Notice bibliographique
Résumé
■ Satellite data and machine learning predict methane and CO₂ emissions in poultry farming. ■ ARIMA, LSTM, and XGBoost models reveal emission trends across 1300 Canadian poultry farms. ■ Regional and seasonal variability in emissions is driven by climate and farm practices. ■ Ontario leads methane emissions in Canadian poultry farms, driven by large-scale operations. ■ Methane emissions peak in summer, with farms emitting 67% more than processors annually. Accurate monitoring of greenhouse gas (GHG) emissions from poultry farms is essential for effective climate change mitigation. This study integrates satellite imagery with advanced machine learning techniques to analyze methane (CH₄) and carbon dioxide (CO₂) emissions from over 1,300 poultry farms and processors across Canada from 2019 to 2023. Utilizing high-resolution atmospheric data from Sentinel-5P and NASA's OCO-2 satellites, emissions were systematically mapped both temporally and spatially. We employed Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) models to forecast emission trends and identify primary emission drivers. The LSTM model demonstrated superior predictive accuracy, achieving the lowest Root Mean Square Error (RMSE) values of 10 for CH₄ and 362 for CO₂. Our analysis reveals significant regional and seasonal variability in emissions, influenced by climatic conditions and operational practices. Additionally, benchmarking of emissions data was conducted to establish performance standards and monitor progress towards reduction targets. These findings provide valuable insights for policymakers and industry stakeholders, facilitating the development of targeted emission reduction strategies that align with regulatory standards and promote environmental sustainability. By combining state-of-the-art data analytics with satellite-based monitoring, this research enhances the precision and efficiency of GHG tracking in the Canadian poultry sector. Furthermore, it establishes a robust framework for formulating effective climate change mitigation strategies, thereby supporting Canada's broader environmental objectives and advancing sustainable agricultural practices.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».