Comparing GHG emissions of dairy co

Comparing GHG emissions of dairy cow production systems and
exploring their potential of GHG emission leakage is a three-step
process. First, to identify “hot spots” (i.e. parameters that
contribute most to GHG emissions), methods such as “all GHGs to
milk” should be used to calculate GHG emissions based on the system
boundary of the dairy farm gate (Moran et al., 2011). In the
second step, systemexpansion can be used to ensure that production
systems with lower farm-gate GHG emissions do not inadvertently
increase overall GHG emissions due to shift of GHG emissions to
other food production sectors or countries (GHG emission leakage).
In the third step, stochastic models are particularly useful because
they provide insight into the robustness of model predictions
(Pannell, 1997). This study demonstrates the importance of taking
into account epistemic and variability uncertainties and one possibility
of GHG emission leakage (i.e. shift of GHG emissions from dairy
beef production to suckler beef production systems).
However, differences in milk yield are likely to lead to leakage
effects not only in beef production, but also e.g. in land use. Future
studies should explore additional leakage effects and epistemic and
variability uncertainties, e.g. of feed intake, cattle fattening systems
and manure management.
There is a big interest in quantifying carbon footprints. However,
our study shows that current LCA methods are not very precise
because of large epistemic and variability uncertainties. The
implementation of a single carbon footprint for different dairy cow
production systems is problematic because of these uncertainties
but also due to various other environmental impacts (e.g. biodiversity,
nitrogen leaching).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เปรียบเทียบปริมาณการปล่อยก๊าซของระบบการผลิตอาหารโคนม และสำรวจศักยภาพของพวกเขารั่วปล่อยก๊าซ GHG เป็นสามขั้นกระบวนการ ครั้งแรก การระบุ "จุดร้อน" (เช่นพารามิเตอร์ที่มีส่วนร่วมมากที่สุดการปล่อย GHG), วิธีการเช่น "ทั้งหมด GHGs เพื่อนม"ควรถูกใช้เพื่อคำนวณการปล่อยก๊าซ GHG ตามระบบขอบของประตูฟาร์มโคนม (โมแรน et al., 2011) ในขั้นตอนที่สอง สามารถใช้ systemexpansion เพื่อให้แน่ใจว่าผลิตระบบที่ มีการปล่อยก๊าซ GHG ฟาร์มประตูล่างทำไม่ตั้งใจเพิ่มการปล่อยก๊าซ GHG โดยรวมครบกำหนดการเลื่อนของการปล่อยก๊าซ GHG การภาคการผลิตอาหารอื่น ๆ หรือประเทศ (ปริมาณปล่อยก๊าซรั่ว)ในขั้นตอนสาม รูปแบบสโทแคสติกจะมีประโยชน์อย่างยิ่งเนื่องจากให้ลึกเข้าไปในเสถียรภาพของแบบจำลองการคาดคะเน(Pannell, 1997) การศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการเข้าบัญชี epistemic และสำหรับความผันผวนไม่แน่นอน และความเป็นไปได้ที่หนึ่งปริมาณปล่อยก๊าซรั่ว (เช่นเปลี่ยนแปลงของการปล่อยก๊าซ GHG จากนมเนื้อการผลิตระบบการผลิตเนื้อ suckler)อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างของนมมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การรั่วไหลผลกระทบไม่เพียงแต่ในการผลิตเนื้อ แต่ยังเช่นในที่ดินใช้ ในอนาคตศึกษาควรสำรวจการรั่วไหลเพิ่มเติมลักษณะพิเศษ และ epistemic และสำหรับความผันผวนไม่แน่นอน เช่นของบริโภคอาหาร โคเลี่ยนระบบและมูลจัดการสนใจบิ๊กใน quantifying รอยเท้าคาร์บอนได้ อย่างไรก็ตามการศึกษาของเราแสดงว่า ปัจจุบันวิธีการ LCA ไม่แม่นยำมากเนื่องจากขนาดใหญ่ epistemic และสำหรับความผันผวนไม่แน่นอน ที่ของรอยเท้าคาร์บอนเดียวสำหรับวัวนมแตกต่างกันระบบการผลิตจะมีปัญหา มีความไม่แน่นอนเหล่านี้แต่ยังเนื่องจากต่าง ๆ อื่น ๆ สิ่งแวดล้อมผลกระทบ (เช่นความหลากหลายทางชีวภาพไนโตรเจนละลาย)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เปรียบเทียบปล่อยก๊าซเรือนกระจกของระบบการผลิตโคนมและการสำรวจศักยภาพของพวกเขาของการรั่วไหลปล่อยก๊าซเรือนกระจกเป็นสามขั้นตอนกระบวนการ ครั้งแรกในการระบุ "จุดร้อน" (คือพารามิเตอร์ที่มีส่วนร่วมมากที่สุดในการปล่อยก๊าซเรือนกระจก) วิธีการดังกล่าวเป็น "ก๊าซเรือนกระจกทั้งหมดเพื่อนม" ควรจะใช้ในการคำนวณปล่อยก๊าซเรือนกระจกบนพื้นฐานของระบบขอบเขตของประตูฟาร์มนม (โมแรน, et al 2011) ในขั้นตอนที่สอง systemexpansion สามารถนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าการผลิตระบบที่มีการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกภาคเกษตรประตูไม่ได้ตั้งใจเพิ่มการปล่อยก๊าซเรือนกระจกโดยรวมเนื่องจากการเปลี่ยนของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่จะภาคการผลิตอาหารหรือประเทศอื่นๆ (GHG การรั่วไหลของการปล่อยก๊าซ). ในสาม ขั้นตอนแบบสุ่มเป็นประโยชน์อย่างยิ่งเพราะพวกเขาให้ข้อมูลเชิงลึกในความแข็งแกร่งของการคาดการณ์รูปแบบ(Pannell, 1997) การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการเข้า epistemic บัญชีและความไม่แน่นอนความแปรปรวนและเป็นหนึ่งในความเป็นไปได้ของการรั่วไหลปล่อยก๊าซเรือนกระจก(เช่นการเปลี่ยนแปลงของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากนมการผลิตเนื้อวัวที่จะ suckler ระบบการผลิตเนื้อวัว). อย่างไรก็ตามความแตกต่างในผลผลิตน้ำนมมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การรั่วไหลของผลกระทบไม่เพียง แต่ในการผลิตเนื้อวัว แต่ยังเช่นการใช้ที่ดิน ในอนาคตการศึกษาควรสำรวจผลกระทบการรั่วไหลเพิ่มเติมและ epistemic และความไม่แน่นอนที่แปรปรวนเช่นการบริโภคอาหารโคขุนระบบและการจัดการปุ๋ย. มีความสนใจในเชิงปริมาณขนาดใหญ่รอยเท้าคาร์บอนเป็น แต่การศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าวิธีการ LCA ปัจจุบันไม่ได้แม่นยำมากเพราะepistemic ขนาดใหญ่และความไม่แน่นอนที่แปรปรวน การดำเนินงานของการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เพียงครั้งเดียวสำหรับโคนมที่แตกต่างกันระบบการผลิตที่เป็นตัวปัญหาเพราะความไม่แน่นอนเหล่านี้แต่ยังเกิดจากผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมอื่น ๆ อีกมากมาย (เช่นความหลากหลายทางชีวภาพชะล้างไนโตรเจน)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเปรียบเทียบการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของระบบการผลิตโคนม และสำรวจศักยภาพของการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
รั่วเป็นกระบวนการสามขั้นตอน

ครั้งแรกในการระบุ " จุดร้อน " ( เช่นค่า
มีส่วนร่วมมากที่สุดในการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ) วิธีการเช่น " GHGs

นม " จะใช้ในการคำนวณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกตามระบบ
ขอบเขตของฟาร์มโคนมประตู ( มอแรน et al . , 2011 ) ใน
ขั้นที่สองsystemexpansion สามารถใช้เพื่อให้แน่ใจว่าระบบการผลิตที่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกลดประตูฟาร์ม

อย่าตั้งใจเพิ่มขึ้นโดยรวม การปล่อยก๊าซเรือนกระจกเนื่องจากการปล่อยก๊าซเรือนกระจกการเปลี่ยนแปลง

ภาคการผลิตอาหารอื่น ๆหรือประเทศ ( GHG Emission รั่ว ) .
ในขั้นตอนที่สาม โมเดล stochastic เป็นประโยชน์อย่างยิ่งเพราะ
พวกเขาลึกลงไปในความแกร่งของ แบบจำลองการคาดการณ์
( Pannell , 1997 )การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการพิจารณาความสัมพันธ์ของความไม่แน่นอนและ

หนึ่งความเป็นไปได้ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและการรั่ว ( เช่น Shift ในการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตโคเนื้อโคนม
ระบบการผลิตโคเนื้อ suckler ) .
แต่ความแตกต่างระหว่างผลผลิตนมมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การรั่วไหลของผลไม่เพียง แต่ในการผลิตโคเนื้อ แต่ยังเช่น ในการใช้ที่ดิน อนาคต
ให้ศึกษาผลการรั่วไหลเพิ่มเติมและความสัมพันธ์และ
ของความไม่แน่นอน เช่น การบริโภคอาหาร และระบบการจัดการปุ๋ยคอกโคขุน
.
มีความสนใจในรอยเท้าใหญ่ ปริมาณคาร์บอน อย่างไรก็ตาม การศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าวิธีการ LCA

ปัจจุบันจะไม่แม่นยำมากเนื่องจากความไม่แน่นอนในความสัมพันธ์และการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่
การปล่อยคาร์บอนเดี่ยวต่อระบบการผลิตโค
แตกต่างกันเป็นปัญหาเพราะความไม่แน่นอน
แต่ยังเนื่องจากผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมต่าง ๆอื่น ๆ ( เช่น ความหลากหลายทางชีวภาพ
ไนโตรเจนละลาย )