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Conference Papers Year : 2022

Optimal use of milk mid-infrared spectra to predict enteric methane emission measured by GreenFeed system

Optimisation de l’utilisation des spectres moyen infrarouge du lait de vache pour prédire les émissions de méthane entérique mesurées par le système GreenFeed

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Abstract

Different protocols for data processing have been tested to optimize the prediction of enteric methane (CH4) emissions measured with GreenFeed (GF) system, by mid-infrared spectroscopy (MIR) on cow milk. Individual milk yield (MY) and fat and protein corrected milk (FPCM) were recorded daily on 115 Holstein cows fed diets with different methanogenic potentials. Day milk samples were analysed twice a week for MIR spectra collection. Twenty consecutive spot measurements of CH4 emissions at GF were taken as the basic measurement unit (BMU) of the average daily CH4 emissions (g/d). The regressions equations were calibrated and validated using 2 independent datasets. Models based on day spectra were calibrated using CH4 reference data for a measurement duration of 1, 2, 3 or 4 BMU. Models built from the average of the day spectra collected during the periods of measurement of the corresponding CH4 emissions have also been developed. The correction of the spectra by lactation stage (DIM) and the inclusion of parity, MY and FPCM as explanatory variables were tested. Extending the duration of the CH4 emissions measurement with GF improves the performance of the prediction equations: the validation R2 (R2V) for CH4 emissions in g/d raised from 0.52 to 0.60 from 1 to 4 UMB. Averaging milk MIR spectra collected throughout the corresponding CH4 measurement period gave better predictions than using single day spectra (R2V = 0.70 vs 0.60 for CH4 in g/d on 4 BMU). Correcting day spectra by DIM improved the R2V compared to the equivalent DIM-uncorrected models (R2V = 0.67 vs 0.60 for CH4 in g/d for 4 BMU). Adding other phenotypic information did not improve the performance of models built on day DIM-corrected spectra. The inclusion of the MY improved the performance of the models built on the average of the DIM-uncorrected spectra recorded during the period of CH4 measurement (R2V = 0.73 vs 0.70 for CH4 in g/d on 4 BMU).
Différents protocoles de traitement des données ont été testés pour optimiser la prédiction des émissions de méthane entérique (CH4) mesurées avec le système GreenFeed (GF), par la spectroscopie moyen infrarouge (MIR) du lait de vache. La production laitière individuelle (PL) et la PL corrigée en matières grasses et protéiques (PLcor) ont été enregistrées quotidiennement sur 115 vaches Holstein nourries avec des rations présentant différents potentiels méthanogènes. Des échantillons de lait quotidien ont été collectés deux fois par semaine pour l’obtention des spectres MIR. Vingt mesures ponctuelles et consécutives de CH4 au GF ont été prises comme unité de mesure de base (UMB) des émissions quotidiennes moyennes de CH4 (g/j). Les équations de régressions ont été calibrées et validées sur 2 jeux de données indépendantes. Les modèles basés sur les spectres quotidiens ont été calibrés en utilisant des données de référence du CH4 pour une durée de mesure de 1, 2, 3 ou 4 UMB. Des modèles construits à partir de la moyenne des spectres journaliers collectés pendant les périodes correspondantes de mesure du CH4 ont également été développés. La correction des spectres par le stade de lactation (SL) et l'inclusion de la parité, PL et PLcor comme variables explicatives a été testée. L’allongement de la durée de la période de mesure du CH4 au GF améliore les performances des équations de prédiction : le R2 de validation (R2V) pour le CH4 en g/j passe ainsi de 0,52 à 0,60 de 1 à 4 UMB. La moyenne des spectres MIR du lait collecté tout au long de la période correspondante de mesure du CH4 a donné une meilleure prédiction que l'utilisation d’un seul spectre quotidien (R2V = 0,70 vs 0,60 pour le CH4 en g/j sur 4 UMB). La correction des spectres quotidiens du SL a amélioré le R2V par rapport aux modèles équivalents non corrigés (R2V = 0,67 vs 0,60 pour le CH4 en g/j sur 4 UMB). L'ajout d'autres informations phénotypiques n'a pas amélioré les performances des modèles construits sur les spectres quotidiens corrigés du SL. L'inclusion de la PL a amélioré les performances des modèles construits sur la moyenne des spectres (non corrigés du SL) enregistrés au cours de la période de mesure du CH4 (R2V = 0,73 vs 0,70 pour le CH4 en g/j sur 4 UMB).
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Dates and versions

hal-03909224 , version 1 (21-12-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03909224 , version 1

Cite

M. Coppa, A. Vanlierde, Matthieu Bouchon, J. Jurquet, M. Musati, et al.. Optimal use of milk mid-infrared spectra to predict enteric methane emission measured by GreenFeed system. 26. Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants (3R 2022), Institut de l'Elevage; INRAE, Dec 2022, Paris, France. ⟨hal-03909224⟩
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