An updated Quantitative Water Air Sediment Interaction (QWASI) model for evaluating chemical fate and input parameter sensitivities in aquatic systems: Application to D5 (decamethylcyclopentasiloxane) and PCB-180 in two lakes
Notice bibliographique
Résumé
The QWASI fugacity mass balance model has been widely used since 1983 for both scientific and regulatory purposes to estimate the concentrations of organic chemicals in water and sediment, given an assumed rate of chemical emission, advective inflow in water or deposition from the atmosphere. It has become apparent that an updated version is required, especially to incorporate improved methods of obtaining input parameters such as partition coefficients. Accordingly, the model has been revised and it is now available in spreadsheet format. Changes to the model are described and the new version is applied to two chemicals, D5 (decamethylcyclopentasiloxane) and PCB-180, in two lakes, Lake Pepin (MN, USA) and Lake Ontario, showing the model's capability of illustrating both the chemical to chemical differences and lake to lake differences. Since there are now increased regulatory demands for rigorous sensitivity and uncertainty analyses, these aspects are discussed and two approaches are illustrated. It is concluded that the new QWASI water quality model can be of value for both evaluative and simulation purposes, thus providing a tool for obtaining an improved understanding of chemical mass balances in lakes, as a contribution to the assessment of fate and exposure and as a step towards the assessment of risk.
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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) | 0,000 | 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 ».