論文の概要: Mapping Methane -- The Impact of Dairy Farm Practices on Emissions Through Satellite Data and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08766v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 16:52:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:10:10.560189
• Title: Mapping Methane -- The Impact of Dairy Farm Practices on Emissions Through Satellite Data and Machine Learning
• Title（参考訳）: メタンのマッピング-衛星データと機械学習による乳牛のエミッションへの影響
• Authors: Hanqing Bi, Suresh Neethirajan,
• Abstract要約: 本研究では,カナダ東部の衛星観測から得られた乳牛の特性とメタン濃度の相関について検討した。 我々は,Sentinel-5P衛星メタンデータを群集遺伝学,摂食慣行,管理戦略など,農業レベルの重要な属性と統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study investigates the correlation between dairy farm characteristics and methane concentrations as derived from satellite observations in Eastern Canada. Utilizing data from 11 dairy farms collected between January 2020 and December 2022, we integrated Sentinel-5P satellite methane data with critical farm-level attributes, including herd genetics, feeding practices, and management strategies. Initial analyses revealed significant correlations with methane concentrations, leading to the application of Variance Inflation Factor (VIF) and Principal Component Analysis (PCA) to address multicollinearity and enhance model stability. Subsequently, machine learning models - specifically Random Forest and Neural Networks - were employed to evaluate feature importance and predict methane emissions. Our findings indicate a strong negative correlation between the Estimated Breeding Value (EBV) for protein percentage and methane concentrations, suggesting that genetic selection for higher milk protein content could be an effective strategy for emissions reduction. The integration of atmospheric transport models with satellite data further refined our emission estimates, significantly enhancing accuracy and spatial resolution. This research underscores the potential of advanced satellite monitoring, machine learning techniques, and atmospheric modeling in improving methane emission assessments within the dairy sector. It emphasizes the critical role of farm-specific characteristics in developing effective mitigation strategies. Future investigations should focus on expanding the dataset and incorporating inversion modeling for more precise emission quantification. Balancing ecological impacts with economic viability will be essential for fostering sustainable dairy farming practices.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,カナダ東部の衛星観測から得られた乳牛の特性とメタン濃度の相関について検討した。 2020年1月から2022年12月までに収集された11の乳牛農場のデータを利用して、Sentinel-5P衛星メタンデータと、牧草遺伝学、給餌慣行、管理戦略などの重要な農場レベルの属性を統合した。 初期分析の結果, メタン濃度と有意な相関がみられ, モデル安定性を高めるために, 可変インフレーション係数 (VIF) と主成分分析 (PCA) を応用した。 その後、機械学習モデル、特にランダムフォレストとニューラルネットワークを使用して、特徴の重要性を評価し、メタン放出を予測する。 以上の結果から,Estimated Breeding Value (EBV) とメタン濃度との間には強い負の相関があることが示唆された。 大気輸送モデルと衛星データの統合により、エミッション推定がさらに洗練され、精度と空間分解能が大幅に向上した。 本研究は, 乳製品部門におけるメタン排出評価の改善における, 高度衛星モニタリング, 機械学習, 大気モデルの可能性を明らかにするものである。 これは、効果的な緩和戦略を開発する上で、農家特有の特徴の重要な役割を強調している。 今後の調査は、データセットの拡大と、より正確な発光定量化のための逆モデリングの導入に焦点を当てるべきである。 持続可能な乳製品農業の実践を促進するためには、経済的生存性と生態学的影響のバランスをとることが不可欠である。

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