A Preliminary Study on the Occurrence of Pharmaceutically Active Compounds in the River Basins and Their Removal in Two Conventional Drinking Water Treatment Plants in Chongqing, China
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of 21 selected pharmaceutically active compounds (PhACs) in river water was examined; meanwhile the presence and removal of these PhACs at different water treatment steps in two conventional drinking water treatment plants (DWTPs) were evaluated. Monitoring results showed that of all 21 target PhACs, twelve PhACs were ubiquitously detected in water samples from the Yangtze river and its two tributaries (Jialing River and Huaxi stream), whereas alodipine was not found in any river water sample. The concentrations of PhACs detected in Huaxi stream were statistically significantly higher than those found in the Jialing River and the Yangzi River because of the direct discharges of uncontrolled domestic sewage and poultry wastewater and the abuse of PhACs in the rural areas served by the Huaxi stream. An environmental risk assessment of PhACs based on the risk quotient value approach indicated that sulfamethoxazole, ofloxacin and dehydrated erythromycin and clofibric acid had a medium risk, and the mixture of the studied PhACs showed high risk for the aquatic ecosystems. Fourteen out of 21 target PhACs were found in the raw water of the two studied DWTPs with azithromycin having the highest concentration (about 20 ng/L). Following the conventional water treatment processes, the studied PhACs were found to be removed by an average of 54 and 48% in DWTP A and DWTP B, respectively. Among the target PhACs, six and three PhACs were detected in finished water of DWTP B and DWTP A, respectively. This is the first study in southwestern China reporting the presence of PhACs in surface water and drinking water.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».