TICKET-UWM: A coupled kinetic, equilibrium, and transport screening model for metals in lakes
Notice bibliographique
Résumé
The tableau input coupled kinetic equilibrium transport-unit world model (TICKET-UWM) has been developed as a screening model for assessing potential environmental risks associated with the release of metals into lakes. The model is based on a fully implicit, one-step solution algorithm that allows for simultaneous consideration of dissolved and particulate phase transport; metal complexation to organic matter and inorganic ligands; precipitation of metal hydroxides, carbonates, and sulfides; competitive interactions of metals and major cations with biotic ligands; a simplified description of biogeochemical cycling of organic carbon and sulfur; and dissolution kinetics for metal powders, massives, and other solid forms. Application of TICKET-UWM to a generalized lake in the Sudbury area of the Canadian Shield is presented to demonstrate the overall cycling of metals in lakes and the nonlinear effects of chemical speciation on metal responses. In addition, the model is used to calculate critical loads for metals, with acute toxicity of Daphnia magna as the final endpoint. Model results show that the critical loads for Cu, Ni, Pb, and Zn varied from 2.5 to 39.0 g metal/m(2) -year and were found to be one or more orders of magnitude higher than comparable loads for pesticides (lindane, 4,4'-DDT) and several polyaromatic hydrocarbon (PAH) compounds. In sensitivity calculations, critical metal-loading rates were found to vary significantly as a function of the hydraulic detention time, water hardness, and metal dissolution kinetic rates.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».