Mercury Mobilization in Urban Stormwater Runoff
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban stormwater runoff has been identified as a leading cause of waterway impairment for many pollutants, but there has been a lack of research that directly measures Hg in urban stormwater runoff. The objectives of this research were: to use high frequency sampling to characterize the Hg export dynamics from an urban micro-catchment (i.e. a parking lot) during individual rain events; determine the relationship between suspended sediments and Hg transport; assemble event-scale mass balances of atmospheric Hg inputs, surface storage, and Hg export in runoff to evaluate the relative importance of rainfall-derived Hg and surface-derived Hg in runoff; and finally, to compare the yield of Hg from the urban micro-catchment to that of a larger mixed land-use urban catchment to evaluate the feasibility of scaling the results. The results found that the highest Hg concentrations in runoff were observed during the rising limb of the hydrograph (first flush effect), which was dominated by particulate bound Hg (84 ± 8%). There was a significant relationship between the Hg and total suspended solids (TSS) concentrations in runoff. For all events, the largest Hg flux occurred during the period of peak discharge, even though the Hg concentrations were substantially lower during this period. The catchment surface Hg load (i.e. street dust) varied over the course of the study, but the changes were not clearly linked to the rain events. The mass balance of the Hg inputs and outputs from the catchment showed that it could act as a Hg sink or a source depending on the rainfall characteristics. The export of Hg from the larger mixed land-cover catchment were all within the range of the values from the parking-lot catchment, though tended to be lower as a result of increased retention and fewer sources/disturbance within the catchment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,002 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».