A modeling assessment of contaminant fate in the Bay of Quinte, Lake Ontario: Part 2. Organic chemicals
Notice bibliographique
Résumé
A mass balance model of contaminant fate-transport was applied to 11 organic compounds in the Bay of Quinte and its foodweb. Total loadings were back-calculated from measured concentrations in sediment and/or fish for most chemicals due to limited measured concentrations in the contributing tributaries and point sources such as STPs. Total loadings decreased between 1988 and 2000 from 1–2 orders of magnitude for TCDD/F to 30% B[a]P and 80% for ΣPCBs. Total loadings in 2000 ranged from 10 mg day−1 for TCDD/TCDF to ∼0.01–0.5 kg year−1 for mirex, p,p′-DDT and BDE-47, to ∼1 kg year−1 for dieldrin and HCB, ∼10–50 kg year−1 for ΣPCB and B[a]P, and 2000 kg year−1 for atrazine. Despite concentration reductions, sport fish exceeded the lowest Ontario fish consumption guidelines for ΣPCB, TCDD and TCDF. Model results suggested that atmospheric deposition was the main source of lower molecular weight PCBs, TCDD/F and DDT, tributaries for higher molecular weight PCBs, and Lake Ontario for mirex, atrazine and dieldrin loadings. The main source of B[a]P was thought to be urban runoff, unknown for long-banned HCB and sewage treatment plants for 17β-estradiol. Results for BDE-47 were illustrative due to the lack of data. Industrial sources did not contribute to overall sediment or fish concentrations (not including “hot spots”). Organic compounds in the Bay were estimated to have a short residence time of days in the water column due to rapid export to Lake Ontario, except for HCB and 17β-estradiol which were estimated to be lost by volatilization and transformation, respectively. The response time of organic compounds in sediment varied from <1 year (atrazine) to ∼50 years (ΣPCB).
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».