Primary Controls on the Natural Denitrification Potential of Aquifers
Notice bibliographique
Résumé
Elevated nitrate concentrations in groundwater are observed in regions of intensive agriculture worldwide, threatening the safety of drinking-water production. Aquifers may contain geogenic reduced constituents, such as natural organic matter (NOM), pyrite, or biotite, facilitating aerobic respiration and denitrification. Because these electron donors are not replenished, the breakthrough of nitrate (and eventually dissolved oxygen) in production wells is only delayed. Frameworks of modeling nitrate fate and transport that assume constant rate coefficients of nitrate elimination cannot address the reduction of the aquifer’s denitrification potential by the reaction itself. We have tested several approaches of modeling the fate of dissolved oxygen and nitrate in aquifers, including multi-dimensional bioreactive transport models with dynamic abundances of aerobic and denitrifying bacteria, approaches neglecting the dynamics of biomass and dispersive mixing, and simple models based on an electron balance. We found that the primary control on the timing of nitrate breakthrough is the ratio of the bioavailable electron-donor content in the aquifer material to the electron-acceptor load in the infiltrating water. Combined spatial variability of groundwater velocities and electron-donor content can explain most of the spread in nitrate breakthrough, whereas kinetics of the reaction plays a minor role under most conditions. Our modeling study highlights the need for field surveys on joined physical and chemical heterogeneity of aquifers under the stress of pollutants that can react with the aquifer material.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».