Transport of Lithium Tracer and E. coli in Agricultural Wastewater Treatment Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agricultural waste must be managed effectively to protect surface and groundwater resources, as well as human health. Constructed wetlands can provide a low-cost environmentally acceptable method for the treatment of agricultural wastewater. An ionic tracer (Lithium chloride [LiCl]) and a biotracer (a naladixic acid-resistant strain of Escherichia coli) were injected into six pilot-scale constructed wetlands treating dairy wastewater: three surface-flow (SF) wetlands and three subsurfaceflow (SSF) wetlands. Each wetland was 3.9-m long and 1.7-m wide. Residence time distribution functions were calculated for each wetland to investigate the hydraulic behaviour of each system during winter and summer conditions. During the summer study, the mean residence times for SF wetlands 2, 4, and 6 were 12, 16, and 14 days, respectively, while the mean residence time for SSF wetlands 1, 3, and 5 were 23, 18, and 22 days, respectively. The longitudinal dispersion coefficients were in the order of 10-6 m2 s-1 for each wetland during the summer and winter. The mean residence time for SF wetlands 2, 4, and 6 during the winter study were 8, 10, and 10 days, respectively, while the mean residence time for SSF wetlands 1, 3, and 5 were 8, 9, and 10 days, respectively. E. coli effluent peaks often occurred prior to Li peaks, suggesting that bacteria may be motile within the wetland environment. This study suggests that dispersion is an important mass transport process in both SF and SSF wetlands. Long-term operation of SF and SSF treatment wetlands may cause reduced retention times and treatment efficiency due to organic matter accumulation and channelling. Cold winter temperatures may also increase the survival of bacteria within treatment wetland systems, decreasing the wetland's ability to reduce bacteria concentrations during the winter months.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».