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Keybot 7 Results  www5.agr.gc.ca
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In order to examine methodologies to quantify methane emissions from small surface sources, methane emissions from a ground level grid (3m x 3m) were estimated using a simplified micrometeorological mass difference (MMD) and an inverse dispersion technique (backward Lagrangian Stochastic model, bLS).
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Dans le but d’examiner des méthodes de quantification des émissions de méthane de sources peu étendues, on a estimé les émissions de méthane d’une parcelle au niveau du sol (3 m x 3 m) en utilisant une méthode simplifiée basée sur la différence de masse micrométéorologique (MMD, pour micrometeorological mass difference) et une méthode de dispersion inverse, le modèle stochastique lagrangien rétrograde (bLS, pour backward Lagrangian Stochastic model). D’après les résultats, les méthodes MMD et bLS ont toutes deux donné des récupérations d’ensembles exactes, 1,01 (σQMMD/Q = 0,06) et 1,03 (σQbLS/Q = 0,16) respectivement. On a montré que, pour obtenir des estimations exactes à l’aide de la technique MMD, il faut tenir compte de la composante de turbulence du flux horizontal, ce qui exige des mesures instantanées de la vitesse du vent et des concentrations de méthane. Sans cette composante (qui n’est pas mesurée généralement), les calculs MMD surestiment les émissions réelles d’environ 12 % dans des conditions de grande instabilité, d’environ 10 % dans des conditions d’instabilité moyenne, et d’environ 7 % et 8 % dans des conditions de légère instabilité ou de quasi neutralité. Des simulations au moyen d’un modèle de dispersion ont confirmé la surestimation dans ces diverses situations de stabilité atmosphérique et ont également indiqué que la valeur varie avec la distance entre la source et le faisceau laser. Notre étude montre que les méthodes MMD et bLS sont toutes deux valables pour quantifier les émissions gazeuses de sources peu étendues, mais que le nombre de capteurs requis est beaucoup plus petit avec la méthode bLS.
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In order to examine methodologies to quantify methane emissions from small surface sources, methane emissions from a ground level grid (3m x 3m) were estimated using a simplified micrometeorological mass difference (MMD) and an inverse dispersion technique (backward Lagrangian Stochastic model, bLS).
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Dans le but d’examiner des méthodes de quantification des émissions de méthane de sources peu étendues, on a estimé les émissions de méthane d’une parcelle au niveau du sol (3 m x 3 m) en utilisant une méthode simplifiée basée sur la différence de masse micrométéorologique (MMD, pour micrometeorological mass difference) et une méthode de dispersion inverse, le modèle stochastique lagrangien rétrograde (bLS, pour backward Lagrangian Stochastic model). D’après les résultats, les méthodes MMD et bLS ont toutes deux donné des récupérations d’ensembles exactes, 1,01 (σQMMD/Q = 0,06) et 1,03 (σQbLS/Q = 0,16) respectivement. On a montré que, pour obtenir des estimations exactes à l’aide de la technique MMD, il faut tenir compte de la composante de turbulence du flux horizontal, ce qui exige des mesures instantanées de la vitesse du vent et des concentrations de méthane. Sans cette composante (qui n’est pas mesurée généralement), les calculs MMD surestiment les émissions réelles d’environ 12 % dans des conditions de grande instabilité, d’environ 10 % dans des conditions d’instabilité moyenne, et d’environ 7 % et 8 % dans des conditions de légère instabilité ou de quasi neutralité. Des simulations au moyen d’un modèle de dispersion ont confirmé la surestimation dans ces diverses situations de stabilité atmosphérique et ont également indiqué que la valeur varie avec la distance entre la source et le faisceau laser. Notre étude montre que les méthodes MMD et bLS sont toutes deux valables pour quantifier les émissions gazeuses de sources peu étendues, mais que le nombre de capteurs requis est beaucoup plus petit avec la méthode bLS.
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In order to examine methodologies to quantify methane emissions from small surface sources, methane emissions from a ground level grid (3m x 3m) were estimated using a simplified micrometeorological mass difference (MMD) and an inverse dispersion technique (backward Lagrangian Stochastic model, bLS).
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Dans le but d’examiner des méthodes de quantification des émissions de méthane de sources peu étendues, on a estimé les émissions de méthane d’une parcelle au niveau du sol (3 m x 3 m) en utilisant une méthode simplifiée basée sur la différence de masse micrométéorologique (MMD, pour micrometeorological mass difference) et une méthode de dispersion inverse, le modèle stochastique lagrangien rétrograde (bLS, pour backward Lagrangian Stochastic model). D’après les résultats, les méthodes MMD et bLS ont toutes deux donné des récupérations d’ensembles exactes, 1,01 (σQMMD/Q = 0,06) et 1,03 (σQbLS/Q = 0,16) respectivement. On a montré que, pour obtenir des estimations exactes à l’aide de la technique MMD, il faut tenir compte de la composante de turbulence du flux horizontal, ce qui exige des mesures instantanées de la vitesse du vent et des concentrations de méthane. Sans cette composante (qui n’est pas mesurée généralement), les calculs MMD surestiment les émissions réelles d’environ 12 % dans des conditions de grande instabilité, d’environ 10 % dans des conditions d’instabilité moyenne, et d’environ 7 % et 8 % dans des conditions de légère instabilité ou de quasi neutralité. Des simulations au moyen d’un modèle de dispersion ont confirmé la surestimation dans ces diverses situations de stabilité atmosphérique et ont également indiqué que la valeur varie avec la distance entre la source et le faisceau laser. Notre étude montre que les méthodes MMD et bLS sont toutes deux valables pour quantifier les émissions gazeuses de sources peu étendues, mais que le nombre de capteurs requis est beaucoup plus petit avec la méthode bLS.
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In this study, we examined the feasibility of using an inverse dispersion technique (backward Lagrangian Stochastic model, bLS) for obtaining 15-minute averages of CH4 emissions over a period of five days in the Ottawa area.
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Il faut disposer de mesures en continu du méthane (CH4) émis par des installations agricoles sur une période de plusieurs jours pour évaluer l’efficacité des pratiques de gestion sur le plan de l’atténuation. Dans cette étude, nous avons examiné la faisabilité d’utiliser une technique de dispersion inverse (modèle stochastique lagrangien de reconstitution, SLr) pour obtenir des moyennes sur 15 minutes des émissions de CH4 sur une période de cinq jour dans la région d’Ottawa. En utilisant deux lasers en circuit ouvert et des unités de balayage panoramiques/basculantes, on a entouré une source au niveau du sol pour mesurer les émissions de CH4 (Q), quelle que soit la direction du vent. Après application de l’examen préalable recommandé des critères de qualité des données pour une basse vitesse de frottement et une stabilité atmosphérique extrême, la récupération (rapports des valeurs estimatives QbLS à Q) était de 1,09 avec un écart-type de 0,45. Nous avons observé dans les résultats de récupération une tendance à la sous-estimation pendant les épisodes de stratification instable et à la surestimation en cas de stratification stable. L’utilisation d’un test de turbulence développée plutôt qu’un seuil de vitesse de frottement fixe a amélioré légèrement l’exactitude des estimations des émissions. Un autre critère de qualité des données basé sur la sortie d’écart-type du modèle SLr a permis une amélioration significative, avec une récupération de 1,00 et un écart-type de 0,30. Nous abordons une stratégie de moyennage de l’ensemble de données incomplet résultant. Une évaluation de l’applicabilité de cette approche à des installations de la taille d’une ferme a mené à la conclusion que cette technique est convenable pour déterminer les émissions de sources réalistes de CH4, comme des étables de bovins laitiers, en continu afin de caractériser les régimes saisonniers et diurnes des émissions de CH4.
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In this study, we examined the feasibility of using an inverse dispersion technique (backward Lagrangian Stochastic model, bLS) for obtaining 15-minute averages of CH4 emissions over a period of five days in the Ottawa area.
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Il faut disposer de mesures en continu du méthane (CH4) émis par des installations agricoles sur une période de plusieurs jours pour évaluer l’efficacité des pratiques de gestion sur le plan de l’atténuation. Dans cette étude, nous avons examiné la faisabilité d’utiliser une technique de dispersion inverse (modèle stochastique lagrangien de reconstitution, SLr) pour obtenir des moyennes sur 15 minutes des émissions de CH4 sur une période de cinq jour dans la région d’Ottawa. En utilisant deux lasers en circuit ouvert et des unités de balayage panoramiques/basculantes, on a entouré une source au niveau du sol pour mesurer les émissions de CH4 (Q), quelle que soit la direction du vent. Après application de l’examen préalable recommandé des critères de qualité des données pour une basse vitesse de frottement et une stabilité atmosphérique extrême, la récupération (rapports des valeurs estimatives QbLS à Q) était de 1,09 avec un écart-type de 0,45. Nous avons observé dans les résultats de récupération une tendance à la sous-estimation pendant les épisodes de stratification instable et à la surestimation en cas de stratification stable. L’utilisation d’un test de turbulence développée plutôt qu’un seuil de vitesse de frottement fixe a amélioré légèrement l’exactitude des estimations des émissions. Un autre critère de qualité des données basé sur la sortie d’écart-type du modèle SLr a permis une amélioration significative, avec une récupération de 1,00 et un écart-type de 0,30. Nous abordons une stratégie de moyennage de l’ensemble de données incomplet résultant. Une évaluation de l’applicabilité de cette approche à des installations de la taille d’une ferme a mené à la conclusion que cette technique est convenable pour déterminer les émissions de sources réalistes de CH4, comme des étables de bovins laitiers, en continu afin de caractériser les régimes saisonniers et diurnes des émissions de CH4.
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In order to examine methodologies to quantify methane emissions from small surface sources, methane emissions from a ground level grid (3m x 3m) were estimated using a simplified micrometeorological mass difference (MMD) and an inverse dispersion technique (backward Lagrangian Stochastic model, bLS).
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Dans le but d’examiner des méthodes de quantification des émissions de méthane de sources peu étendues, on a estimé les émissions de méthane d’une parcelle au niveau du sol (3 m x 3 m) en utilisant une méthode simplifiée basée sur la différence de masse micrométéorologique (MMD, pour micrometeorological mass difference) et une méthode de dispersion inverse, le modèle stochastique lagrangien rétrograde (bLS, pour backward Lagrangian Stochastic model). D’après les résultats, les méthodes MMD et bLS ont toutes deux donné des récupérations d’ensembles exactes, 1,01 (σQMMD/Q = 0,06) et 1,03 (σQbLS/Q = 0,16) respectivement. On a montré que, pour obtenir des estimations exactes à l’aide de la technique MMD, il faut tenir compte de la composante de turbulence du flux horizontal, ce qui exige des mesures instantanées de la vitesse du vent et des concentrations de méthane. Sans cette composante (qui n’est pas mesurée généralement), les calculs MMD surestiment les émissions réelles d’environ 12 % dans des conditions de grande instabilité, d’environ 10 % dans des conditions d’instabilité moyenne, et d’environ 7 % et 8 % dans des conditions de légère instabilité ou de quasi neutralité. Des simulations au moyen d’un modèle de dispersion ont confirmé la surestimation dans ces diverses situations de stabilité atmosphérique et ont également indiqué que la valeur varie avec la distance entre la source et le faisceau laser. Notre étude montre que les méthodes MMD et bLS sont toutes deux valables pour quantifier les émissions gazeuses de sources peu étendues, mais que le nombre de capteurs requis est beaucoup plus petit avec la méthode bLS.
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The first method identifies each animal within a herd (n = 18) as a point source of CH4 . Emissions at the herd scale were estimated with a backward Lagrangian stochastic (bLs) dispersion model. This model used atmospheric turbulence data and line-averaged concentrations of CH4 measured with an open-path laser and inputs (ppm) from 5 paths across 1 ha Rhodes grass (Chloris gayana) dominated pastures that were flat and free of obstructions.
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Les émissions de méthane (CH4) des bovins de boucherie des pâturages caractéristiques du nord de l’Australie n’ont encore jamais été quantifiées par une méthode fiable. En général, des pâturages de qualité médiocre et une faible productivité animale sont associés à de fortes émissions de CH4/unité de produit animal. Nous nous sommes intéressés à deux méthodes indépendantes servant à quantifier les émissions de CH4 des bovins de boucherie à l’échelle du troupeau et à l’échelle de l’animal. Avec la première méthode, chacun des animaux du troupeau (n = 18) est considéré comme une source ponctuelle de CH4. Les émissions du troupeau sont estimées au moyen d’un modèle de dispersion stochastique Lagrangien à rétrograde. Ce modèle s’applique aux données recueillies sur la turbulence atmosphérique et la moyenne par ligne des concentrations de CH4 mesurées au moyen d’une barrière linéaire de détection au laser ainsi qu’aux données (ppm) recueillies sur 5 lignes traversant, en terrain plat, sans obstruction, 1 ha de pâturages où prédomine la graminée (Chloris gayana). La seconde méthode consiste à mesurer pendant 24 heures, dans une chambre respiratoire à circuit ouvert, les émissions de CH4 de 18 bouvillons ayant mangé du fourrage frais provenant du même pâturage. Les émissions de CH4 déterminées par la méthode de dispersion se chiffraient à 136,1 ± 21,5 g/jour ou 29,7 ± 3,70 g/kg de matière sèche consommée; celles déterminées avec la méthode de la chambre respiratoire à circuit ouvert se chiffraient à 114 ± 5,1 g/jour ou 30,1 ± 2,19 g/kg de matière sèche consommée. Les émissions de CH4 estimées au moyen d’algorithmes de prédiction pour les bovins de boucherie gardés dans des pâturages comparables allaient de 82,7 ± 3,98 g/jour à 112,7 ± 2,57 g/jour. Il faudra réaliser d’autres travaux dans des pâturages tropicaux différents, avec des troupeaux différents, pour obtenir d’autres valeurs d’émissions de CH4 afin de faire d’autres comparaisons avec les valeurs prévues dans l’inventaire des gaz à effet de serre d’Australie et les valeurs dont il est fait état au sujet des bovins de boucherie dans la littérature.