Emissies naar lucht uit de landbouw berekend met NEMA voor 1990-2021
Bibliographic record
Abstract
Landbouwkundige activiteiten vormen in Nederland een belangrijke bron van gasvormige emissies van ammoniak (NH3), stikstofoxide (NO), lachgas (N2O), methaan (CH4), niet-methaan vluchtige organische stoffen (NMVOS), koolstofdioxide (CO2) uit kalkmeststoffen en ureum, en fijnstof (PM10 en PM2,5). De emissies zijn berekend met het National Emission Model Agriculture (NEMA). In 2021 bedroeg de NH3-emissie uit dierlijke mest, uit kunstmest en uit overige bronnen in de landbouw en bij hobbybedrijven, uit dierlijke mest en kunstmest bij particulieren en bij mestafzet op natuurterreinen in totaal 111,1 miljoen kg NH3. Dit is 1,5 miljoen kg minder dan in 2020. De stikstofexcretie van de veestapel daalde in 2021 met 18,4 miljoen kg ten opzichte van 2020. De N2O-emissie daalde in 2021 met 0,6 miljoen kg tot 18,3 miljoen kg en de NO-emissie daalde met 0,5 miljoen kg tot 21,6 miljoen kg. De CH4-emissie daalde van 476 naar 468 miljoen kg. De emissie van NMVOS daalde van 87,6 naar 87,1 miljoen kg. De emissie van fijnstof PM10 daalde van 5,4 miljoen kg in 2020 naar 5,2 miljoen kg in 2021 en de emissie van PM2,5 bleef 0,5 miljoen kg. De CO2-emissie uit kalkmeststoffen en ureum steeg van 81,3 naar 83,2 miljoen kg. Op basis van nieuwe gegevens zijn voor een aantal jaren in de tijdreeks nieuwe cijfers berekend. Sinds 1990 is de NH3-emissie uit dierlijke mest met twee derde gedaald, vooral door een lagere stikstofexcretie en door emissiearme mesttoediening. Emissies van N2O en NO daalden in dezelfde periode eveneens, maar minder sterk, met respectievelijk 43% en 35%. Deze daling van N2O-en NO-emissies werd vooral veroorzaakt door de teruggang in beweiding, terwijl de emissies door mesttoediening juist toenamen door een verschuiving van bovengrondse mesttoediening naar mestinjectie. Tussen 1990 en 2021 daalde de emissie van CH4 met 20% door een afname van de dieraantallen en hogere voeder-efficinties van melkvee. De PM10-emissies stegen in dezelfde periode met 6%, door de omschakeling bij legpluimvee van stalsystemen met natte naar vaste mest.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".