Evaluation of Phytodesalination Potential of Vegetated Bioreactors Treating Greenhouse Effluent
Notice bibliographique
Résumé
The dissolved salt ions that are not absorbed during irrigation of greenhouse crops are gradually accumulated in the nutrient solution resulting in levels of salinity high enough to damage the crops. This water salinity presents operational and environmental challenges as the nutrient-rich greenhouse effluent should be discharged to the environment when deemed unsuited for irrigation. In this pilot-scale study, the potential of passive salt reduction (phytodesalination) in gravel and wood-chip flow-through reactors was evaluated using seven plant species including Schoenoplectus tabernaemontani, Andropogon gerardii, Typha angustifolia, Elymus canadensis, Panicum virgatum, Spartina pectinata and Distichlis spicata along with an unplanted control reactor. While the unplanted system outperformed the planted units with gravel media, the wood-chip bioreactors with S. tabernaemontani and S. pectinata improved the greenhouse effluent reducing the solution conductivity (EC) by a maximum of 15% (average = 7%). S. tabernaemontani and D. spicata showed higher accumulated contents of Na+ and Cl− in comparison with T. angustifolia and S. pectinata. Overall, S. tabernaemontani was selected as the most capable species in the wood-chip bioreactors for its better salt management via EC reduction and salt accumulation. It was however concluded that further treatment would be required for the greenhouse effluent to meet the stringent irrigation water quality guidelines in order not to pose any adverse effects on sensitive crops. Finally, the present hydraulic residence time (HRT = 3.7 days) and the solution salinity concentration were identified as the potential factors that may be limiting the efficiency of plant salt uptake, emphasizing the need for conducting more research on the optimization and enhancement of passive desalination systems for the greenhouse effluent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».