Modelling Beneficial Management Practices in Agriculture in Western Canada to Observe Impacts on Greenhouse Gas Emissions and Environmental Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Reducing greenhouse gas (GHG) emissions and other detrimental environmental effects of agriculture is a goal paramount to societal stability and prosperity. Understanding the advantages and constraints of beneficial management practices (BMPs) to the fullest extent in varying conditions is imperative for effectively selecting the right interventions tailored to specific farming scenarios. Modelling agricultural management practices and scenarios enables comprehensive testing of simulation experiments to be conducted efficiently, conveniently and at low cost while yielding accurate, representative results. The objectives of this research include: 1) Identify and review existing BMPs for mitigation of GHG emissions within farming systems relevant to the Canadian Prairies, 2) to implement the Holos model software to run simulations of selected farming scenarios and management practices, and 3) to inform future research recommendations in agricultural sustainability and identify existing knowledge gaps. The scenarios modelled focused on the Canadian Prairies, and hence the modelled replicates were evenly distributed across locations within Alberta, Saskatchewan, and Manitoba. A set of beneficial management practices was modelled using the Holos model software. The greatest reduction in farm GHG emissions occurred when nitrogen and phosphorus fertilizer inputs were reduced. The average reduction in emissions from a regime of high inputs to conservative inputs was 26% Kg CO2e. Across a variety of soil types and fertilizer regimes, the average reduction by switching to no-till or reduced tillage from intensive tillage was 24.9% Kg CO2e and 17.6% Kg CO2e respectively. This great reduction was attributed to increased soil carbon sequestration and reduced fossil fuel emissions from farm equipment operations. Livestock dietary changes also resulted in emissions reductions. A high protein diet for beef cattle caused a reduction of 33% Kg CO2e when compared with a low protein diet. High protein diets can increase efficiency of feed utilization (EFU). Fat supplementation and use of ionophores were also found to reduce emissions. Earlier studies have shown that both fat and ionophore supplements directly reduce methane emissions from digestion for beef cattle. The GHG emissions estimates from the Holos model suggest that implementation of beneficial management practices can play a large and important role in reducing emissions in agriculture. These results contribute to a comprehensive, valuable synthesis of the current knowledge base in BMPs for agricultural sustainability and provide deployable insights to guide BMPs implementation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».