Improvement in municipal wastewater treatment alters lake nitrogen to phosphorus ratios in populated regions
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale and rapid improvement in wastewater treatment is common practice in developing countries, yet this influence on nutrient regimes in receiving waterbodies is rarely examined at broad spatial and temporal scales. Here, we present a study linking decadal nutrient monitoring data in lakes with the corresponding estimates of five major anthropogenic nutrient discharges in their surrounding watersheds over time. Within a continuous monitoring dataset covering the period 2008 to 2017, we find that due to different rates of change in TN and TP concentrations, 24 of 46 lakes, mostly located in China's populated regions, showed increasing TN/TP mass ratios; only 3 lakes showed a decrease. Quantitative relationships between in-lake nutrient concentrations (and their ratios) and anthropogenic nutrient discharges in the surrounding watersheds indicate that increase of lake TN/TP ratios is associated with the rapid improvement in municipal wastewater treatment. Due to the higher removal efficiency of TP compared with TN, TN/TP mass ratios in total municipal wastewater discharge have continued to increase from a median of 10.7 (95% confidence interval, 7.6 to 15.1) in 2008 to 17.7 (95% confidence interval, 13.2 to 27.2) in 2017. Improving municipal wastewater collection and treatment worldwide is an important target within the 17 sustainable development goals set by the United Nations. Given potential ecological impacts on biodiversity and ecosystem function of altered nutrient ratios in wastewater discharge, our results suggest that long-term strategies for domestic wastewater management should not merely focus on total reductions of nutrient discharges but also consider their stoichiometric balance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».