Upflow Reactors for Riparian Zone Denitrification
Notice bibliographique
Résumé
We used permeable reactive subsurface barriers consisting of a C source (wood particles), with very high hydraulic conductivities ( approximately 0.1-1 cm s(-1)), to provide high rates of riparian zone NO3-N removal at two field sites in an agricultural area of southwestern Ontario. At one site, a 0.73-m3 reactor containing fine wood particles was monitored for a 20-mo period and achieved a 33% reduction in mean influent NO3-N concentration of 11.5 mg L(-1) and a mean removal rate of 4.5 mg L(-1) d(-1) (0.7 g m(-2) d(-1)). At the second site, four smaller reactors (0.21 m3 each), two containing fine wood particles and two containing coarse wood particles, were monitored for a 4-mo period and were successful in attenuating mean influent NO3-N concentrations of 23.7 to 35.1 mg L(-1) by 41 to 63%. Mean reaction rates for the two coarse-particle reactors (3.2 and 7.8 mg L(-1) d(-1), or 1.5 and 3.4 g m(-2) d(-1)) were not significantly different (p > 0.2) than the rates observed in the two fine-particle reactors (5.0 and 9.9 mg L(-1) d(-1), or 1.8-3.5 g m(-2) d(-1)). A two-dimensional ground water flow model is used to illustrate how permeable reactive barriers such as these can be used to redirect ground water flow within riparian zones, potentially augmenting NO3- removal in this environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».