Title Page         THE INTEGRATED FARM SYSTEM MODEL     Reference Manual Version 4.7       C. Alan Rotz,Michael S. Corson,Dawn S. Chianese,Felipe       Montes,Sasha D. Hafner, Henry F. Bonifacio andColette     U. Coiner               Pasture Systems and Watershed Management Research Unit Agricultural Research Service United States Department of Agriculture       February 2022 1 Table of Contents Title Page -3 1. Table of Contents -2-1 EXECUTIVE SUMMARY 2-4 INTRODUCTION 5-11 Model Overview 11-16 Figure 1.1 17 CROP AND SOIL INFORMATION 18-20 Alfalfa 20-22 Perennial Grass 22-27 Corn 27-30 Small Grain 30-31 Soybean 31-32 Table 2.1 33 GRAZING INFORMATION 34 Pasture Production 34-36 Pasture Equipment and Operations 36-37 Pasture Use 37-38 MACHINERY INFORMATION 39 Work Performance 39-42 Power Performance 42-44 Energy and Labor 44-46 Table 4.1 46 Table 4.2 47-48 TILLAGE AND PLANTING INFORMATION 49 Suitable Days 49-51 Tillage and Planting Operations 51-53 Table 5.1 54 CROP HARVEST INFORMATION 55 Forage Crops 55-67 Grain Crops 67-70 FEED STORAGE INFORMATION 71 Grain Storage 71 Dry Hay Storage 71-75 Silo Storage 75-82 HERD AND FEEDING INFORMATION 83-87 Dairy Herd 87-94 Beef Herd 94-102 Table 8.1 103 Table 8.2 104 Table 8.3 105 Table 8.4 106 Table 8.5 107 MANURE AND NUTRIENT INFORMATION 108 Manure Handling 108-111 Nutrient Balance 111-112 Manure Import and Export 112-114 Anaerobic Digestion 114-117 Manure Composting 117-124 Table 9.1- Model equations 125-127 Table 9.2 - Simulation settings 127 Figure 9.1 - Model flow for a compost windrow 128 Figure 9.2 - Compost Simulation Profiles 129 Figure 9.3 - Compost carbon (C) and nitrogen (N) flows 129 ENVIRONMENTAL IMPACT 130 Phosphorus Loss 130 Surface Phosphorus 130-132 Inorganic Soil Phosphorus 132-134 Organic Soil Phosphorus 134-135 Sediment Phosphorus and Erosion 135-137 Figure 10.1 137 Figure 10.2 138 Figure 10.3 138 Ammonia Emission 139 Formation and Emission Processes 139-143 Animal Housing 143-151 Reference Manual | 0 Manure Storage 151-153 Field Application 153-155 Grazing Animals 155-156 Table 11.1 - Bedding Material Properties 156 Hydrogen Sulfide Emission 157 Formation and Emission Processes 157-162 Enteric Emissions 162 Animal Housing 162-163 Manure Storage 163-164 Field Application 164 Grazing Animals 165 Figure 12.1 166 Figure 12.2 166 Greenhouse Gas Emission 167 Carbon Dioxide Emission 167-173 Methane Emission 173-181 Nitrous Oxide Emission 181-190 Table 13.1 191 Table 13.2 192 Table 13.3 193 Table 13.4 193 Figure 13.1 194 Figure 13.2 195 Figure 13.3 195 Figure 13.4 195 Volatile Organic Compound Emission 196 Silage Sources 196-202 Manure Sources 202-206 Table 14.1 - VOC Concentrations 207 Table 14.2 - EBIR Values 207 Table 14.3 - Manure VOCs 208 Table 14.4 - Volatility and Reactivity 208-210 Table 14.5 - Emission Parameters 210 Reference Manual | 1 Figure 14.1 - VOC Simulation Diagram 211 Figure 14.2 - VOC Concentration 212 Figure 14.3 - Emission Potential 213 Environmental Footprints 214-215 Water Use 215-217 Reactive Nitrogen Loss 217-219 Energy Use 219-220 Carbon Emission 220-223 Table 15.1-Resource input factors 224 ECONOMIC INFORMATION 225 Production Costs 225-231 Revenue and Net Return 232 Table 14.1 233 REFERENCES 234-249 Reference Manual | 2 EXECUTIVE SUMMARY           With tighter profit margins and increasing environmental constraints, strategic planning of farm production systems is becoming both more important and more difficult. This is especially true for dairy and beef production. Livestock production is complex with a number of interacting processes that include crop and pasture production, crop harvest, feed storage, grazing, feeding, and manure handling. Computer simulation provides a useful procedure for integrating these processes to predict the long-term performance, environmental impact, and economics of production systems.           Development of a simulation model of the dairy forage system began in the early 1980’s. This model, known as the Dairy Forage System Model or DAFOSYM, linked alfalfa and corn production models with a dairy animal intake model to predict feed production and disappearance on the farm. This  model  was  expanded  with  additional  components  for  simulating  feed  storage  and  animal performance. Manure handling, tillage, and planting operations were then added to extend the model to a simulation of the full dairy farm. The dairy farm model was broadened further by adding components for simulating grass, small grain, and soybean growth, harvest, and storage. Through a major revision, a beef animal component was added along with a crop farm option (no animals) to form the Integrated Farm System Model or IFSM. This model has continued to grow as components were  added  to  simulate  environmental  impacts  including  gas  emissions,  nitrate  leaching,  and phosphorus  runoff  and  a  life  cycle  assessment  to  determine  the  carbon  footprint  of  production systems.           Unlike most farm models, IFSM simulates all major farm components on a process level. This enables the integration and linking of components in a manner that adequately represents the major interactions among the many biological and physical processes on the farm. This provides a robust research and teaching tool for exploring the whole farm impact of changes in management and technology.  Process  level  simulation  remains  an  important  goal  as  additional  components  are developed and added.           In an IFSM simulation, crop production, feed use, and the return of manure nutrients back to the land are simulated over many years of weather. Growth and development of alfalfa, grass, corn, soybean, and small grain crops are predicted on a daily time step based upon soil water and N availability,  ambient  temperature,  and  solar  radiation.  Performance  and  resource  use  in  manure handling, tillage, planting, and harvest operations are functions of the size and type of machines used and daily weather. Field drying rate, harvest losses, and nutritive changes in crops are related to the weather, crop conditions, and machinery operations used. Losses and nutritive changes during storage are influenced by the characteristics of the harvested crop and the type and size of storage facility used.           Feed allocation and animal response are related to the nutritive value of available feeds and the nutrient requirements of up to six animal groups making up either dairy or beef herds. Diets for each group are formulated using a cost-minimizing linear programming approach, which makes the best use of homegrown feeds and purchased supplements. Protein and energy requirements are determined for each animal group based upon the characteristics of the average animal in the group. One or two protein  supplements  are  used  to  balance  rations.  These  can  include  both  high  and  low  rumen degradable protein feeds. Feed characteristics can be defined to describe essentially any supplement of each type including blended feeds. Supplemental P and K fed, if needed, is the difference between the requirement of each animal group and the sum of that contained in the feeds consumed.           Nutrient flows through the farm are modeled to predict potential nutrient accumulation in the Reference Manual | 3 soil and loss to the environment. The quantity and nutrient content of the manure produced is a function of the quantity and nutrient content of the feeds consumed. Ammonia, hydrogen sulfide and volatile  organic  compound  emissions  occur  in  the  barn,  during  manure  storage,  following  field application, and during grazing. Denitrification and leaching losses from the soil are related to the rate of moisture movement and drainage from the soil profile as influenced by soil properties, rainfall, and the amount and timing of manure and fertilizer applications. Erosion of sediment is predicted as a function of daily runoff depth, peak runoff rate, field area, soil erodibility, slope, and soil cover. Phosphorus transformation and movement is simulated among surface and subsurface soil pools of organic and inorganic P. Edge-of-field runoff losses of sediment-bound P and soluble P are predicted as influenced by manure and tillage management as well as daily soil and weather conditions. The net emission of greenhouse gases includes the net exchange of carbon dioxide and the loss of nitrous oxide during the production of feed crops, the emission of methane from enteric fermentation in animals, and the losses of all three gases from manure on the barn floor, during storage, and following land application. Following the prediction of losses, whole-farm balances of N, P, K, and C are determined as the sum of all nutrient imports in feed, fertilizer, deposition, and legume fixation minus the exports in milk, excess feed, animals, manure, and losses leaving the farm.           Simulated performance is used to determine production costs, incomes, and economic return for each year of weather. A whole-farm budget is used, which includes fixed and variable production costs. Annual fixed costs for equipment and structures are the product of their initial cost and a capital recovery factor where this factor is a function of an assigned economic life and real interest or discount rate. The resulting annual fixed costs are summed with predicted annual expenditures for labor, resources, and products used to obtain a total production cost. Labor cost accounts for all field, feeding, milking, and animal handling operations including charges for unpaid operator labor. This total cost is subtracted from the total income received for milk, animal, and excess feed sales to determine a net return to the herd and management.           By comparing simulation results for different production systems, the effects of system differences are  determined, including resource use, production efficiency, environmental impact, production costs, and net return. Production systems are simulated over a 25 year sample of recent historical weather. All farm parameters, including prices, are held constant throughout the simulation so that the only source of variation among years is the effect of weather. Distribution of the annual values obtained describes possible performance outcomes as weather varies. Inter-year dynamics are not considered; initial conditions such as soil nutrient concentrations and feed inventories are reset each  year.  Therefore,  the  simulated  data  indicate  the  range  of  variation  in  economic  and environmental performance that can occur given the variation in weather at the farm location, i.e. the distribution of simulated annual values indicates weather-related risk experienced by the simulated production system. A wide distribution in annual values implies a greater degree of risk.           The Integrated Farm System Model functions on all recent Windows operating systems. Input information is supplied to the program through three parameter files. The farm parameter file contains data describing the farm such as crop areas, soil type, equipment and structures used, numbers of animals at various ages, harvest, tillage, and manure handling strategies, and prices for various farm inputs and outputs. The machinery file includes parameters for each machine available for use on a simulated farm. These parameters include machine size, initial cost, operating parameters, and repair factors. Most farm and machinery parameters are modified quickly and conveniently through dialog boxes in the user interface of the program. Many of these files can be created to store parameters for different farms and machinery sets for later use in other simulations. The weather file contains daily weather data for many years at a particular location. The daily data include the date, incident solar Reference Manual | 4 radiation, maximum and minimum temperatures, and precipitation.           Simulation output is available in four files, which contain summary tables, report tables, optional  tables,  and  parameter  tables.  The  summary  tables  provide  average  performance, environmental impact, costs, and returns for the years simulated. These values consist of crop yields, feeds  produced,  feeds  bought  and  sold,  manure  produced,  nutrient  losses  to  the  environment, production costs, income from products sold, and the net return or profitability of the farm. Values are provided for the average and standard deviation of each over all simulated years. The report tables provide extensive output information including all the data given in the summary tables. In these tables, values are given for each simulated year of weather as well as the mean and variance over all simulated years. Optional tables are available for a closer inspection of how the components of the full  simulation  are  functioning.  These  tables  include  very  detailed  data,  often  on  a  daily  basis. Parameter  tables  summarize  the input  parameters  specified  for a given simulation.  These tables provide a convenient method of documenting the parameter settings for specific simulations. Reference Manual | 5 INTRODUCTION          Dairy and beef production in the United States are facing two major challenges in order to remain viable industries. The first is an economic challenge: inflation-adjusted milk prices have remained stable or declined for many years, while the costs of most production inputs have increased. As farm profits continue to decrease, production systems must become more efficient. One of the most effective ways of improving efficiency has been to increase the number of animals per unit of cropland (i.e., intensification). This trend has contributed to the development of the second challenge: the farm’s impact on the environment.          Livestock farms, particularly dairy farms, have grown more dependent upon the use of commercial fertilizers and the import of supplemental feeds. Their use has increased crop yields and animal  production,  which  have  improved  the  efficiency  and  profitability  of  the  dairy  and  beef industries. With heavy import of nutrients, however, there is greater opportunity  for buildup of nutrients in the soil and the loss of excess nutrients to ground and surface waters.          For more sustainable dairy and beef industries, improved production systems are needed that increase the profitability of farms while maintaining or reducing long-term negative impacts on the environment.  Many  alternative  technologies  and  management  strategies  are  available  to  today's farmers. These include choices in the number and type of animals, land area, crop mix, equipment, feed-storage facilities, animal facilities, manure-handling options, and much more. Changes in one component of the farm often affect other components, and this interaction can cause changes in the performance, environmental impact, and profitability of the farm that are not obvious or easily understood.          Quantifying and comparing the benefits and costs of alternative technologies and management strategies in farming is not easy. A production system that performs well under one set of crop and weather conditions may not perform well under other conditions. Long-term studies are needed to quantify the benefits and costs over a wide range of conditions. Field studies of this type are costly, impractical, and perhaps impossible. Another approach is to use computer simulation. Process-based models developed and validated with limited field experimental work can be used to study system performance over many years of weather.          The need for a research tool that integrates the many physical and biological processes on a farm has led to the development of the Integrated Farm System Model (IFSM). The model has been used to evaluate a wide variety of technologies and management strategies, and these analyses have been reported in the scientific and farm-trade literature. Systems research in dairy and beef production remains as the primary purpose for this tool, but the model also provides an effective teaching aid. With the model, students gain a better appreciation for the complexity of livestock forage systems. They learn how small changes affect many parts of the system, causing unanticipated results. They may also use the model to develop a more optimum food production system. When used in extension- type teaching, producers can learn more about their farms and obtain information useful in strategic planning. By testing and comparing different options with the model, those offering the greatest economic benefit with acceptable environmental impact can be found.   History of Model Development          The current farm model is the product of over 25 years of systems research and modeling work. The USDA’s Agricultural Research Service has carried a major role in this effort. With the beginning of the U.S. Dairy Forage Research Center (USDFRC) in the late 1970s, a portion of the Center’s first Reference Manual | 6 funding was provided to Michigan State University for development of a simulation model of dairy forage production. An integrated model of alfalfa growth, harvest, and feeding was created through the cooperative effort of two graduate students and several of the university’s faculty (Savoie et al., 1985).  The  model,  known  as  DAFOSYM,  was  written  in  FORTRAN  for  use  on  a  mainframe computer. This version was relatively crude, but it provided a structure for further development. Development and application of the model continued with USDA support after the East Lansing Cluster program of the USDFRC was staffed in 1981.          During the early 1980s, most of the modeling effort was given to refining the relationships used to describe field curing and harvest losses in forage production (Rotz, 1985). In 1985, the model was converted to function on personal computers. Development continued toward making the model more convenient to use and more adaptable to other technology and locations.          In the late 1980s, a major effort was undertaken to upgrade the storage and animal submodels of DAFOSYM.  With  the  help  of  others  in  the  USDFRC and  cooperators  in  the  NE-132  Regional Research Project, the hay and silo storage and the animal component submodels were completed (Buckmaster et al., 1989a, 1989b; Rotz et al., 1989). For the next five years, emphasis was directed toward the application of the model to evaluate alternative forage systems. Benefits and costs of various technologies for hay conditioning, swath manipulation, hay drying, and preservation were analyzed  with  the  model.  The  model  was  also  used  for  making  management  decisions  such  as machine and silo selection and sizing.          In 1991, the user interface was upgraded to allow the model to be used as a teaching aid. This DOS version of the model  used overlaying  menus for editing  model  parameters  and a plotting package for high-quality graphical output. Copies of this package were distributed upon request, with the primary audience being forage extension and teaching faculty in the U.S. and Canada.          In the early 1990s, development of the model continued as submodels for manure handling, tillage, and planting were added (Borton et al., 1995 and Harrigan et al., 1996). This expansion enabled the modeling of nitrogen losses and the farm balance of phosphorus and potassium, providing a new environmental aspect to the model. The expanded model was used to compare various manure- handling and tillage systems on dairy farms.          In the mid 1990s, DAFOSYM was converted to a Windows® operating system. A new user interface was developed to provide a more user-oriented model. This conversion allowed further expansion of the model to include animal facilities and essentially all costs incurred on typical dairy farms, making it a more complete dairy-farm model. This version of the model was placed on the Internet for national and international distribution.          Late in the 1990s, a new corn-growth submodel was added based upon the CERES-maize model. Other crop-production submodels were also added for grass, small grain, and soybean crops. The harvest, storage, feeding, and economic submodels were expanded to incorporate these new feeds on the farm (Rotz et al., 2001). Grazing of forage and a wide variety of possible feed supplements were also added (Rotz et al., 1999b and Rotz et al., 1999c). This expanded model was used to study the effects of crop rotation and feed supplementation on farm performance, profit, and nutrient loss to the environment. Beef and cropping options were added to the model, and the name was changed to the Integrated Farm System Model.          In the past several years, an improved pasture submodel was incorporated, allowing evaluation and comparison of pastures with multiple-plant species (Corson et al., 2007b) or warm-season grasses (Corson et al., 2007a). Routines were also added to predict nitrogen volatilization occurring in  the  barn,  during  manure  storage,  following  field  application,  and  during  grazing  (Rotz and