MODELING AND UNDERSTANDING GROUNDWATER CONTAMINATION CAUSED BY CYANOTOXINS FROM HARMFUL ALGAL BLOOMS IN LAKE ERIE
Notice bibliographique
Résumé
Ganming Liu and Angélica Vázquez-Ortega, Committee co-chair Cyanotoxins, which are produced and released into the surrounding water during harmful algal blooms (HABs), can severely deteriorate water quality and cause health-related issues and economic loss.HABs and cyanotoxin studies have been typically focused on the surface water domain (e.g., lakes, estuaries, and rivers), with few investigating or reporting on groundwater.This study aimed to explore whether groundwater can be contaminated by cyanotoxins (microcystins) from HABs in surface water due to surface water and groundwater interaction.Specifically, we created a 3-dimensional (3-D) MODFLOW/MT3DMS model to simulate pumping-induced reverse groundwater flow and solute transport from Lake Erie to the aquifer underneath South Bass Island in Ottawa County, Ohio.Simulation results show that, under the default setting, it took ~2 months, ~3 months and ~13 months for the water in pumping well to reach the EPA advisory levels of microcystins for detection (0.1 µg/l), infants and children (0.3 μg/l), and school-age children to adults (1.6 μg/l), respectively.Furthermore, scenario analyses showed that higher pumping rate and higher lakebed leakance would accelerate the microcystin transport to groundwater well.Higher hydraulic conductivity, interestingly, would increase the time to reach those EPA levels due to mixing and dilution effect.The 3-D model developed in this study was capable of simulating the complex surface-water and groundwater interaction and transport processes in the Great Lakes setting.As the first of its kind, this modeling study provides insight for managing coastal groundwater aquifer and resources while dealing with the threat of HABs in the Great Lakes.iv Dedicated to my father for his irreplaceable love, dedication and hard work to make me a successful
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».