Sulfate Additives Cut Methane Emissions More Effectively at Lower Liquid Manure Storage Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Reducing methane (CH 4 ) emissions from dairy farms is a key objective in limiting total greenhouse gas emissions from the livestock industry. Reducing CH 4 emissions from manure storage using additives may provide an achievable near-term contribution to this long-term goal in alignment with the International Dairy Federation’s initiative on pathways to net zero. Sulfate-based H 2 SO 4 and the sulfate-containing nonacid CaSO 4 have effectively suppressed methane emissions in lab studies at a single temperature. The present study analyzes the effect of temperature on the efficacy of these two additives, bridging the gap between common laboratory conditions and average on-farm temperature. We found superior cumulative suppression, higher peak suppression, and longer duration of high-end suppression at lower temperatures when comparing controls to additive experiments at 24, 21, and 18 °C over 120 days. Peak mitigation increased as temperature decreased, culminating at 82.9% and 57.6% for H 2 SO 4 and CaSO 4, respectively, at 18 °C. Additives remained effective for longer at lower temperatures, with H 2 SO 4 maintaining ≥70% peak mitigation (PM) for 102 days at 18 °C, but only 48 days at 24 °C; CaSO 4 retained ≥70% PM for 87 days at 18 °C, but only 38 days at 24 °C. PM for each additive occurs at similar thermal times, despite appearing different at conventional times. Our analysis creates a link between the efficacy of CH 4 mitigation and local temperatures, which can be related to cumulative heat (thermal time/degree-days) to establish site-specific guidance for CH 4 mitigation protocols.
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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) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».