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Enregistrement W2809877944 · doi:10.1016/j.watres.2018.07.002

Balancing environmental quality standards and infrastructure upgrade costs for the reduction of microcontaminant loads in rivers

2018· article· en· W2809877944 sur OpenAlexfundno aff
Pau Gimeno, Jo Severyns, Vicenç Acuña, Joaquím Comas, Lluís Corominas

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y CompetitividadEuropean CommissionCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésUpgradeEnvironmental scienceDrainage basinInvestment (military)Water qualityEnvironmental qualitySelection (genetic algorithm)Environmental engineeringWater resource managementHydrology (agriculture)Computer scienceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investments for upgrading wastewater treatment plants (WWTPs) with tertiary treatment to reduce microcontaminant loads in surface waters at a catchment scale can be daunting. These investments are highly sensitive to the selection of environmental quality standards (EQSs) for the target microcontaminants. Our hypothesis is that there is a balance between EQS selection and investment that needs to be considered in decision-making. We used a customized microcontaminant fate and transport model coupled to an optimization algorithm to validate this hypothesis in the Llobregat river basin and for the pharmaceutical compound diclofenac. The algorithm optimizes the number of WWTPs in this catchment requiring an upgrade to minimize the total amount of diclofenac that exceeds the EQS in every river section and the total cost. We simulated and optimized 40 scenarios representing a combination of 4 potential EQSs (10, 30, 50 and 100 ng L −1 ), 5 levels of uncertainty bounds in the predictions of river concentrations and 2 hydrological scenarios (average flows, flows annually exceeding 30% of the days; and environmental flows, flows annually exceeding 99% of the days). The results showthat there is a nonlinear relationship between the EQS and the required investment. The investment increases by 100% from an EQS of 100 ng L −1 to 10 ng L −1 , significantly increasing (by 60%) from 30 to 10 ng L −1 . Thus, establishing an EQS of 30 ng L −1 would balance environmental protection and costs. The selection of the hydrological conditions also plays a key role in the upgrade analysis because the costs for environmental flows are 50% higher than for average flows. Finally, we highlight that the investment in research would allow the reduction of uncertainties, hence allowing more qualified decisions to be made and a reduction in the WWTP upgrade costs (up to 4 €·household −1 ·year −1 ).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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