Construction d'un modèle de prédiction des flux de cuivre et de zinc en filière porcine - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Construction of a model to predict copper and zinc fluxes in pig production

Construction d'un modèle de prédiction des flux de cuivre et de zinc en filière porcine

Résumé

Copper (Cu) and zinc (Zn) are trace metals, which represent an environmental risk, especially after applying manure on agricultural land. They are also essential minerals for the growth and good health of pigs. However, more than 90% of the Cu and Zn ingested by pigs are found in their manure. Different manure treatment strategies are used to reduce this environmental risk due to this excretion. To optimize these strategies, it is necessary to know and estimate their flows as a function of different management practices. A model was built to predict Cu and Zn flows from the feed to the soil, through swine production and manure management. This object-oriented model, based on an annual flow balance, was used to simulate a wide variety of manure treatment chains. Cu and Zn levels in pig manure are calculated from the amount of feed distributed, its composition, and the animal's performance (feed conversion ratio, live weight), as the amounts of Cu and Zn ingested minus those retained. Their levels are then predicted in the manure products that result from various treatments (e.g. storage, phase separation, anaerobic digestion, composting), based on a matrix of distribution coefficients of multiple elements in different phases. Values of these distribution coefficients were taken from the literature. Example simulations for different feeding and manure management strategies illustrate the model. When used in an inverse sense, the model can also be used to define Cu and Zn levels in the feed that achieve specific objectives for levels in the final manure products.
Le cuivre (Cu) et le zinc (Zn) sont des éléments traces métalliques (ETM), représentant un risque environnemental, notamment après épandage des effluents sur les terres agricoles. Ce sont également des minéraux essentiels pour la croissance et la bonne santé des porcs. Cependant, plus de 90 % du Cu et du Zn ingérés par les porcs se retrouvent dans leurs déjections. Différentes stratégies de traitement des effluents permettent de réduire les risques environnementaux liés à cette excrétion. Pour optimiser ces stratégies, il est nécessaire de bien connaître et estimer leurs flux selon les pratiques. Pour cela, un modèle prédisant les flux de Cu et de Zn depuis l’aliment jusqu’au sol, en passant par l’atelier porcin et le traitement des effluents, a été développé. Ce modèle basé sur un bilan annuel des flux et orienté objet permet de simuler une grande diversité de chaînes de gestion des effluents. Les teneurs en Cu et en Zn dans les déjections des porcs sont calculées, d’une part, à partir des quantités d’aliments distribuées et de leur composition et, d’autre part, à partir des performances d’un animal moyen (indice de consommation, poids vif), par différence entre les quantités ingérées et retenues de Cu et de Zn. Leurs teneurs sont ensuite prédites dans les produits issus de différents traitements (stockage, séparation de phases, méthanisation, compostage…), à partir d’une matrice de coefficients de répartition des différents éléments dans différentes phases. Les valeurs de ces coefficients de répartition sont issues de la bibliographie. Des exemples de simulation pour différentes stratégies d’alimentation et de gestion des effluents illustrent ce modèle. Utilisé en rétro-ingénierie, ce modèle permet également de définir des teneurs en Cu et Zn de l’aliment visant à atteindre des objectifs spécifiques de teneurs dans les produits.
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Emma Gourlez, Christine Baratte, Fabrice Béline, Jean-Yves Dourmad, Alessandra N. T. R. Monteiro, et al.. Construction d'un modèle de prédiction des flux de cuivre et de zinc en filière porcine. 55. Journées de la recherche porcine (JRP), INRAE; IFIP, Jan 2023, Saint-Malo, France. pp.269-274 | 689, ⟨10.1016/j.anscip.2023.06.082⟩. ⟨hal-04179214⟩
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