River pollution by priority chemical substances under the Water Framework Directive: A provisional pan-European assessment
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we build a preliminary inventory of dissolved phase water emissions of 36 of the 45 chemical priority substances under the European Union's Water Framework Directive. For point sources, we consider the European Pollutant Release and Transfer Register (E-PRTR) containing reported emissions from major industrial facilities. We consider all other sources as diffuse, and we estimate European average chemical emission factors from available measurements of dissolved phase concentrations, assuming simple emission patterns such as population and agricultural land. The emission inventory enables modelling concentrations, which have been compared with independent measurements. Due to the way they are estimated, they cannot withstand a point-by-point comparison. However, predicted concentrations exhibit a frequency distribution and order of magnitude compatible with observations, and match a fair proportion of independently reported exceedances of environmental quality standards for many of the substances studied. While apparently a preliminary picture based on crude simplifications, our representation suggests that simple drivers such as population and agriculture are useful to describe chemical pollution at European scale. From our preliminary inventory, E-PRTR industrial point emissions seem to account for a relatively small share of total emissions. Consequently, apart from specific measures such as upgrades to urban wastewater treatment plants in certain high impact areas, the management of priority substances may require a more strategic approach to emission control, addressing chemical use across sectors and the management of out-phased, legacy chemicals. At the same time, we advocate that improving emission inventories requires monitoring data reflecting the variability of emission patterns across Europe, as presently available monitoring data do not enable a catchment-specific estimation of emissions.
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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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».