HOLOS-IE: A System Model for Assessing Carbon Emissions and Balance in Agricultural Systems
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture significantly contributes to greenhouse gas (GHG) emissions, mainly via enteric and manure methane (CH4) from livestock and fertilizer-induced nitrous oxide (N2O) from soils. Mitigation strategies include dietary changes, feed additives, and fertilisation with circularity approaches. Agroforestry further offsets GHGs through carbon sequestration (soil and biomass) while enhancing soil health and ecosystem services. Achieving carbon-neutral farms by 2050 requires sustainable agricultural transformation. System-based modelling is crucial for understanding agriculture, supporting informed decision-making, and balancing data needs. HOLOS-IE, evolving into HOLOS-EU, simplifies complex modelling for farmers and stakeholders, empowering them to reduce their environmental footprint and achieve sustainable production.The HOLOS-IE v3.0 (www.ucd.ie/holos-ie) utilises large datasets, evidence-based algorithms, GIS, Machine Learning, and C#.NET coding. The ongoing development focuses on refining model components (crops, grasses, livestock, agroforestry and farm infrastructure), and their sub-components. These components are driven by key soil, climate and relevant variables, which are automated or user-defined inputs. As a case study, HOLOS-IE was applied to a 30-hectare Irish dairy farm to explore agroforestry scenarios (silvopastoral systems with Oak and Sycamore hedgerows) by sparing 5% of land without reducing livestock density. The model predicted sectoral GHG emissions, carbon removal, and total/net carbon balance, quantifying soil and biomass carbon sequestration. This analysis highlighted the offsetting potential and provided insights into total and net carbon balances, guiding future land-use planning for climate change mitigation.The model successfully simulated GHGs, soil organic carbon (SOC), biomass carbon, and farm energy. On the dairy farm, the main GHG contributors were enteric CH4 (76%, 5148 tCO2eq ha-1), direct N2O (13%), and manure CH4 (9%), with indirect N2O contributing 2%, respectively. SOC density in grassland increased by 0.16 t C ha-1 y-1 over 23 years. After introducing silvopasture, grassland GHG contributions remained similar, but SOC density in the tree zone increased, especially in hedgerows. Silvopasture and hedgerows, covering 5% of the land, offset 19% of the farm’s carbon footprint without reducing livestock density, supporting future steps toward carbon neutrality.This paper introduces HOLOS-IE as a foundational step towards the development of HOLOSEU. As the model is still under development, a relatively comprehensive scenario demonstrating how to achieve carbon neutrality including soil health indices, production metrics, cost-benefit analyses and maintaining profitability on a dairy farm will be presented at the conference. Feedback from stakeholders will be gathered to guide further improvements, followed by validation and calibration.The HOLOS-IE project is funded by the Science Foundation Ireland (Currently Research Ireland) through the Gov.ie and the ECRRF (Grant No. 22/NCF/FD/10947) in collaboration with ReLive and HOLOSEU funded by Transnational ERA-NET and ICT-AGRI-FOOD, respectively through the Department of Agriculture, Food and the Marine, Ireland.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».