Three Year Field Test of a Plant Growth Promoting Rhizobacteria Enhanced Phytoremediation System at a Land Farm for Treatment of Hydrocarbon Waste
Notice bibliographique
Résumé
Phytoremediation of total petroleum hydrocarbons (TPH) has the potential to be a sustainable waste management technology if it can be proven to be effective in the field. Over the past decade, our laboratory has developed a system which utilizes plant growth promoting rhizobacteria (PGPR) enhanced phytoremediation (PEP) that, following extensive greenhouse testing, was shown to be effective at remediating TPH from soils. This system consists of physical soil manipulation and plant growth following seed inoculation with PGPR. PGPR elicit biomass increases, particularly in roots, by minimizing plant stress in highly contaminated soils. Extensive development of the root system enhances degradation of contaminants by the plants and supports an active rhizosphere that effectively promotes TPH degradation by a broad microbial consortium. Following promising greenhouse trials, field tests of PEP were performed over a period of three years at a Southern Ontario site (approximately 130 g kg(-1) TPH) used for land farming of refinery hydrocarbon waste for many years. The low molecular weight fractions (the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) fractions 1 and 2) were removed through land farming and bioremediation; the high molecular weight, recalcitrant fractions (CCME fractions 3 and 4) remained at high levels in the soil. Using PEP, we substantially remediated fractions 3 and 4, and lowered TPH from 130 g kg(-1) to approximately 50 g kg(-1) over a three year period. The amount of plant growth and extent of oil remediation were consistently enhanced by PGPR.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».