Nutrient Supply Rates and Phytoextraction during Wetland Phytoremediation of an End‐of‐Life Municipal Lagoon
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Nitrogen supply rate did not vary with time in June and July. Nitrogen supply rate increased with time after July. Phosphate supply rate remained relatively unchanged during the sampling period. Cumulative nutrient supply rate was positively correlated with plant uptake. In situ phytoremediation of municipal biosolids is a promising alternative to land spreading and landfilling during decommissioning of end‐of‐life municipal lagoons. Plant root simulator (PRS) probes can be used to examine nutrient availability during phytoremediation, but their use under wetland conditions is limited. This study examined nutrient availability using PRS probes during phytoremediation of biosolids vegetated with cattail. The probes were buried in the sediment for seven sequential 2‐wk burial periods beginning in June 2014. Plants were harvested to determine biomass yield and nutrient content. Nitrogen supply rate did not change significantly with sampling period in June and July (4.5 to 5.9 μg cm –2 [2 wk] –1 ) but increased thereafter to 11.8 μg cm –2 (2 wk) –1 . Phosphate supply rate (20.5 to 24.2 μg cm –2 [2 wk] –1 ) did not differ significantly among sampling times. Cumulative supply rates of the macronutrients N, P, K, Ca and Mg ( r = 0.77–0.92) and the micronutrients B, Fe, and Mn (r = 0.7–0.81) were highly correlated with cattail uptake, while the correlation was weaker for Cu ( r = 0.42) and Zn ( r = 0.40). Maximum attainable biomass yield (0.87 kg m –2 ) coincided with the period of maximum nutrient uptake, indicating that harvesting cattail between late August and early September maximizes nutrient removal. In situ burial of PRS probes appears to be an effective method of measuring availability of macronutrients but may have limited effectiveness for Cu and Zn.
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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 | 0,000 | 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 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 ».