Ammonia Emissions from Surface Flow and Subsurface Flow Constructed Wetlands Treating Dairy Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural wastewater treatment is important for maintaining water quality, and constructed wetlands (CW) can be an effective treatment option. However, some of the N that is removed during treatment can be volatilized to the atmosphere as ammonia (NH(3)). This removal pathway is not preferred because it negatively impacts air quality. The objective of this study was to assess NH(3) volatilization from surface flow (SF) and subsurface flow (SSF) CWs. Six CWs (3 SF and 3 SSF; 6.6 m(2) each) were loaded with dairy wastewater ( approximately 300 mg L(-1) total ammoniacal nitrogen, TAN = NH(3)-N + NH(4)(+)-N) in Nova Scotia, Canada. From June through September 2006, volatilization of NH(3) during 12 or 24 h periods was measured using steady-state chambers. No differences (p > 0.1) between daytime and nighttime fluxes were observed, presumably due in part to the constant airflow inside the chambers. Changes in emission rates and variability within and between wetland types coincided with changes in the vegetative canopy (Typha latifolia L.) and temperature. In SSF wetlands, the headspace depth also appeared to affect emissions. Overall, NH(3) emissions from SF wetlands were significantly higher than from SSF wetlands. The maximum flux densities were 974 and 289 mg NH(3)-N m(-2) d(-1) for SF and SSF wetlands, respectively. Both wetland types had similar TAN mass removal. On average, volatilization contributed 9 to 44% of TAN removal in SF and 1 to 18% in SSF wetlands. Results suggest volatilization plays a larger role in N removal from 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».