Greenhouse Gas Emissions from Surface Flow and Subsurface Flow Constructed Wetlands Treating Dairy Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural wastewater treatment is important for protecting water quality in rural ecosystems, and constructed wetlands are an effective treatment option. During treatment, however, some C and N are converted to CH(4), N(2)O, respectively, which are potent greenhouse gases (GHGs). The objective of this study was to assess CH(4), N(2)O, and CO(2) emissions from surface flow (SF) and subsurface flow (SSF) constructed wetlands. Six constructed wetlands (three SF and three SSF; 6.6 m(2) each) were loaded with dairy wastewater in Truro, Nova Scotia, Canada. From August 2005 through September 2006, GHG fluxes were measured continuously using transparent steady-state chambers that encompassed the entire wetlands. Flux densities of all gases were significantly (p < 0.01) different between SF and SSF wetlands changed significantly with time. Overall, SF wetlands had significantly (p < 0.01) higher emissions of CH(4) N(2)O than SSF wetlands and therefore had 180% higher total GHG emissions. The ratio of N(2)O to CH(4) emissions (CO(2)-equivalent) was nearly 1:1 in both wetland types. Emissions of CH(4)-C as a percentage of C removal varied seasonally from 0.2 to 27% were 2 to 3x higher in SF than SSF wetlands. The ratio of N(2)O-N emitted to N removed was between 0.1 and 1.6%, and the difference between wetland types was inconsistent. Thus, N(2)O emissions had a similar contribution to N removal in both wetland types, but SSF wetlands emitted less CH(4) while removing more C from the wastewater than SF wetlands.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».