Wastewater Flow and Pathogen Transport from At‐Grade Line Sources to Shallow Groundwater
Notice bibliographique
Résumé
On‐site wastewater treatment systems are commonly used in sparsely populated areas where capital‐intensive centralized wastewater treatment facilities are not feasible. The primary objective of this work was to investigate vadose zone and groundwater transport of a bromide (Br) tracer and naturally occurring Escherichia coli applied to the soil surface in secondarily treated wastewater at a public rest stop in central Alberta, Canada, with seasonally fluctuating water table (between 0.2 and 1.5 m) over a 1‐yr period. A transect within the wastewater application field was instrumented with 10 nests of three monitoring wells ( N = 30). We found that travel times for Br and E. coli were most likely related to vadose zone thickness under wastewater application lines, with Br and E. coli initially detected in monitoring wells within 4 d at locations where the vadose zone was 0.2 to 0.4 m thick. When the vadose zone thickness increased to ≥0.9 m, however, E. coli levels in the monitoring wells decreased dramatically despite continued high surface application of E. coli . The observed travel times were consistent with those calculated assuming piston flow. Therefore, the risk of groundwater contamination from wastewater at this site is greatest during times when high wastewater applications (high facility use) and shallow water table conditions coincide. We recommend that detailed knowledge of vadose zone and groundwater hydrology be used to guide the design of on‐site wastewater treatment systems and also to assess the probability of human exposure to E. coli and other pathogens that are transported to groundwater. Core Ideas Transport under temporally variable boundary (surface flux and water table elevation) was studied. Optimum vadose zone thickness for effective mitigation of E. coli transport was identified. Requirements for assessing risks of on‐site wastewater treatment systems were investigated.
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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) | 0,004 | 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 ».