Hydrologic Impacts of Municipal Wastewater Irrigation to a Temperate Forest Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Land application of municipal wastewater to managed forests is an important treatment and water reuse technology used globally, but the hydrological processes of these systems are not well characterized for temperate areas with annual rainfall of 1200 mm or greater. This study evaluated the impact of municipal wastewater irrigation to the local water balance at a 3000-ha land application facility where secondary-treated wastewater is land applied to a mixed hardwood-pine forest over 900 ha. Stable isotopes of hydrogen (H) and oxygen (O), chloride concentrations, and specific conductance were used in combination with hydrometric measurements to estimate the wastewater composition in groundwater, surface water, and at the watershed outlet during dry and wet seasonal periods and during one large rainfall event. Wastewater and water bodies receiving irrigation were found to have significantly higher δH, δO, specific conductance, and chloride concentrations. Using these tracers, a two-component, three-end member geochemical mixing model estimated mean wastewater compositions in the surficial aquifer receiving irrigation from 47 to 73%. Surface water onsite was found to reflect the high wastewater composition in groundwater. Land-applied wastewater contributed an estimated 24% of total streamflow, with the highest wastewater compositions in surface water observed during major storm events and at low-flow conditions. Groundwater and surface water within the watershed were found to have proportionally higher wastewater compositions than expected based on the proportion of irrigation to rainfall received by these areas.
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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) | 0,002 | 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 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 ».