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Direct animal emissions in livestock systems: a study of uncertainty in estimates

par Rivera Moncada, Armando David
Président du jury Coheur, Pierre
Promoteur Gilbert, Marius
Co-Promoteur Dupas, Marie-Cécile
Publication Non publié, 2026-09-11

Thèse de doctorat

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Résumé :

While the Global Livestock Environmental Assessment Model (GLEAM) is a powerful tool for estimating greenhouse gas emissions from the livestock sector, the uncertainty of its estimates has not been fully explored, mainly due to high computational complexity, which restricts repetitive simulations. To address these limitations, this study introduces a redesigned computational framework for GLEAM. This restructured model optimizes computational efficiency and grants full control over activity data and emission factors.Using this framework, a global sensitivity analysis was conducted on animal emissions in ruminants, including methane (CH4) from enteric fermentation and manure, and nitrous oxide (N2O) from manure. The results identify diet digestibility as the most influential parameter among the activity data, followed by animal weight and age at first calving. Key emission factors include the percentage of gross energy converted to methane (Ym) for enteric CH4, the methane conversion factor (MCF) for manure CH4, as well as EF3, EF4, and EF5 for N2O emissions. These findings guide the prioritization of key parameters in greenhouse gas assessments.In the next stage of the study, a comprehensive uncertainty assessment method was developed for GLEAM at different scales. This study estimates the uncertainty of global ruminant emissions at ±17%. Analysis by emission source reveals uncertainties of approximately ±19% for enteric fermentation CH4, ±25% for manure CH4, and ±54% for manure N2O. Although N2O exhibits the widest uncertainty ranges, enteric CH4 was found to be the dominant contributor to the uncertainty of total emission.Finally, this study addresses the challenge of comparing emission estimates for mitigation assessments in a context of high uncertainty. Assuming that activity data represents the primary source of uncertainty for compared estimates, consistent with the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) methods, the analysis reveals that reducing the uncertainty of diet digestibility can reduce the uncertainty of total emissions by half. This reduction makes it possible to distinguish mitigation potential from the noise generated by uncertainty ranges.Overall, this study provides a flexible and efficient framework for GLEAM applications, enabling improved quantification of uncertainty and supporting more robust assessments of mitigation strategies.

Bien que le modèle Global Livestock Environmental Assessment Model (GLEAM) soit un outil puissant pour estimer les émissions de gaz à effet de serre de l'élevage, l'incertitude de ses estimations n'avait jusqu’à là pas été pleinement évaluée, principalement en raison de la grande complexité des calculs qui limite les simulations répétées. Pour remédier à ces limites, cette étude propose un cadre de calcul repensé pour GLEAM. Ce modèle restructuré optimise l'efficacité des calculs et offre un contrôle total sur les données d'activité et les facteurs d'émission.À l'aide de ce cadre, une analyse de sensibilité globale a été menée sur les émissions animales, le méthane (CH4) et le protoxyde d'azote (N2O) issus de la fermentation entérique et du fumier chez les ruminants. Les résultats identifient la digestibilité de la ration comme le paramètre le plus déterminant parmi les données d'activité, suivie par le poids de l'animal et l'âge au premier vêlage. Les facteurs d'émission clés incluent le pourcentage d'énergie brute convertie en méthane (Ym) pour le CH4 entérique, le facteur de conversion du méthane (MCF) pour le CH4 du fumier, ainsi que EF3, EF4 et EF5 pour les émissions de N2O. Ces conclusions guident la hiérarchisation des paramètres clés dans les évaluations de gaz à effet de serre.Dans l'étape suivante de l'étude, une méthode d’évaluation exhaustive de l'incertitude a été mise au point pour GLEAM à différentes échelles. Cette étude estime l'incertitude des émissions mondiales des ruminants à ±17 %. L'analyse par source d'émission révèle des incertitudes de ±19 % pour le CH4 de la fermentation entérique, ±25 % pour le CH4 du fumier et ±54 % pour le N2O du fumier. Bien que le N2O présente les plages d'incertitude les plus larges, le CH4 entérique s'est avéré être le principal facteur d'incertitude des émissions totales.Enfin, cette étude aborde le défi de la comparaison des estimations d'émissions pour les évaluations de l'atténuation dans un contexte de forte incertitude. En partant du principe que les données d'activité constituent la principale source d'incertitude pour les estimations comparées, conformément aux méthodes du GIEC, l'analyse révèle que la réduction de l'incertitude liée à la digestibilité de la ration peut réduire de moitié l'incertitude totale des émissions. Cette réduction est essentielle, car elle permet de distinguer le potentiel d'atténuation au sein du bruit généré par les plages d'incertitude.Dans l'ensemble, cette étude fournit un cadre flexible et efficace pour les applications de GLEAM, permettant une meilleure quantification de l'incertitude et favorisant une évaluation plus solide des stratégies d'atténuation.