Phosphorous runoff risk assessment and its potential management using wollastonite according to geochemical modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Loss of phosphorus from agricultural land through water runoff causes serious detrimental effects on the environment and on water quality. Phosphorous runoff from excessive use of fertilizers can cause algal blooms to grow in nearby water systems, producing toxins that contaminate drinking water sources and recreational water. In this study, a risk analysis of the algal toxin micro-cystin-LR and the mitigation of phosphorus from agriculture runoff is discussed. A risk analysis was performed on the algal bloom toxin microcystin-LR considering the Lake Erie algal bloom event of 2011 as a case study. Toxicity risk analysis results show that relatively low concentrations of microcystin-LR compared to recent case studies pose an acute health risk to both children and adults, and a significant increase in the risk of developing cancer is suggested but subject to further study given the assumptions made. This study investigated the potential of using wollastonite to mitigate phosphorus pollution, considering thermodynamic conditions of a constructed wetland receiving influent water from agriculture runoff, by using geochemical modelling. Geochemical modelling results show that wollastonite can react with phosphorus and capture it in the stable mineral form of hydroxyapatite, offering a possible strategy for risk mitigation of phosphorous runoff. A removal efficiency of 77% of phosphorus using wollastonite is calculated with the help of geochemical modelling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».