Challenges and a Strategy for Agricultural <scp>BMP</scp> Monitoring and Remediation of Nitrate Contamination in Unconsolidated Aquifers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrate in groundwater and surface water is among the most common contamination problems in the world. Efforts to reduce the loss of excess nutrients at the regional scale currently focus on Best Management Practices ( BMPs ) designed to facilitate the optimal use of fertilizers, adjusted for specific site conditions. Performance monitoring of regional BMPs has proven to be problematic owing to the large areal scales, the inherent heterogeneity of nutrient mobility on landscapes and in the subsurface, and the extended time lag between implementation and overall improvements in groundwater quality. In order to shorten the time for useful assessments of progress and for the beneficial results to be realized, a strategy is proposed here with specific application to unconsolidated granular aquifers. First, a novel approach for quantifying BMP performance in the short term is demonstrated involving the monitoring of transient nitrate storage in the unsaturated zone. Secondly, a temporary remediation method based on in situ denitrification is implemented for reducing nitrate levels in public supply wells in the interim period until the full influence of the regional nutrient management BMPs is realized. The remediation approach incorporates a passive component that necessitates enhanced site characterization methods including high definition assessments of aquifer properties and groundwater velocity. The preliminary findings from a series of field investigations conducted between 2004 and 2011 at a site in southern Ontario indicate that this combined two‐step strategy may be capable of providing short‐term quantifiable evidence of BMP performance and also of attenuating nitrate to desirable levels during the time lag period between implementation of the BMPs and the arrival of their desired beneficial effects on the quality of public well water supplies. This may avoid the need to construct permanent above‐ground water treatment facilities that could eventually become redundant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».