Dynamic coupled metal transport-speciation model: Application to assess a zinc-contaminated lake
Notice bibliographique
Résumé
A coupled metal transport and speciation/complexation model (TRANSPEC) has been developed to estimate the speciation and fate of multiple interconverting species in surface aquatic systems. Dynamic-TRANSPEC loosely, sequentially couples the speciation/complexation and fate modules that, for the unsteady state formulation, run alternatively at every time step. The speciation module first estimates species abundance using, in this version, MINEQL+ considering time-dependent changes in water and pore-water chemistry. The fate module is based on the quantitative water air sediment interaction (QWASI) model and fugacity/aquivalence formulation, with the option of using a pseudo-steady state solution to account for past discharges. Similarly to the QWASI model for organic contaminants, TRANSPEC assumes the instantaneous equilibrium distribution of metal species among dissolved, colloidal, and particulate phases based on ambient chemistry parameters that can be collected through conventional field methods. The model is illustrated with its application to Ross Lake (Manitoba, Canada) that has elevated Zn concentrations due to discharges over 70 years from a mining operation. Using measurements from field studies, the model reproduces year-round variations in Zn water concentrations. A 10-year projection for current conditions suggests decreasing Zn remobilization and export from the lake. Decreasing Zn loadings increases sediment-to-water transport but decreases water concentrations, and vice versa. Species distribution is affected by pH such that a decrease in pH increases metal export from the lake and vice versa.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».