Plant growth and nutrient uptake in treatment wetlands for water with low pollutant concentration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to determine how macrophytes commonly used in treatment wetlands (TWs) respond to water with low pollutant concentration. We measured pollutant removal efficiency and compared growth and nutrient uptake of five macrophytes in demonstration scale units (volume >40 m3) irrigated by water with pollutant concentrations representative of average urban stormwater quality. All species showed a strong productivity gradient along the beds, starting with high biomass – high density near the inlet, then decreasing progressively with distance. Cyperus was by far the most productive species. Phragmites and Thalia had higher biomass in the first few metres of the beds than Typha and Arundo. In terms of pollutant removal, decreasing plant growth may be interpreted as indicative of high efficiency when caused by nutrient depletion. Differences in aboveground biomass between species did not translate into measurable differences in removal efficiency at the outlet. Although Phragmites australis is the species most commonly used in TWs, under the low nutrient load, Cyperus had twice its biomass, and higher N and P uptake. These results highlight the importance of considering wastewater characteristics when selecting macrophyte species for TWs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».