THE USE OF ARTIFICIAL WETLANDS TO TREAT GREENHOUSE EFFLUENTS
Notice bibliographique
Résumé
Untreated greenhouse effluents or leak solution constitute a major environmental burden because their nitrate and phosphate concentrations may induce eutrophication. Artificial wetlands may offer a low cost alternative treatment of greenhouse effluents and consequently improve the sustainability of greenhouse growing systems. The objectives of this study were to 1) characterize the efficiency of different types of wetland to reduce ion content of greenhouse tomato effluent, and 2) improve the wetland efficiency by adding carbon of 0-800 mg L-1 sucrose. Experiments were conducted at Laval University where 30 pilot scale horizontal subsurface flow artificial wetlands (0.81 m3) were built. Two types of aquatic macrophytes, Pragmites australis and Typha latifolia, and a control group without plants were tested. The hydraulic retention time was 10 days. During the study, EC of the greenhouse effluent ranged between 1.5 to 5.5 mS cm-1, while 0 to 800 mg L-1 of sucrose was provided to improve the biological activity of the wetland. The macro- and micro-elements, the greenhouse gases (CH4, CO2, N2O) and the population of bacteria were measured for each unit. At commercial scale, two vertical subsurface wetlands (43.2 m3) were installed at Ste-Sophie Québec, on the production site of Les Serres Nouvelles Cultures (Sagami). According to our results, 50-90% of nitrate (NO3-) and 40-100% of phosphate (PO43-) were removed from the effluent. At Laval University, artificial wetlands with Typha latifolia were more efficient than wetlands with Phragmites australis or without plants. Addition of sucrose increased wetlands’ microbial population and consequently reduced the mineral content of the wastewater, but increased significantly the emission of greenhouse gases. Results will further be discussed in terms of the best wetland design to treat greenhouse effluents, but also in terms of the environmental impact.
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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) | 0,000 | 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 ».