Sulfide production kinetics and model of stormwater retention ponds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stormwater retention ponds can play a critical role in mitigating the detrimental effects of urbanization on receiving waters that result from increases in polluted runoff. However, the benthic oxygen demand of stormwater facilities may cause significant hypoxia and trigger the production of hydrogen sulfide (H2S). This process is not well-documented and further research is needed to characterize benthic processes in stormwater retention ponds in order to improve their design and operation. In this study, sediment oxygen demand (SOD), sediment ammonia release (SAR) and sediment sulfide production (SSP) kinetics were characterized in situ and in the laboratory. In situ SOD and SSP data were utilized to develop a stormwater retention pond water sulfide concentration model which demonstrates strong correlation with sulfide concentrations observed in situ (r = 0.724, N = 91, p < 0.001) and in laboratory experiments (r = 0.691, N = 38, p < 0.001). At 4 °C, in situ rates of SOD, SAR and SSP were higher than those measured in laboratory. Sulfate-reducing bacteria (SRB) represented 4.99% of the bacteria present in the top 30 cm of the pond sediment, with Desulfobulbaceae spp., Desulfobacteraceae spp. and Desulfococcus spp. being the dominant SRB taxa identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».