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Enregistrement W3088695491 · doi:10.3390/w12102709

Nitrate Contamination in Brazilian Urban Aquifers: A Tenacious Problem

2020· article· en· W3088695491 sur OpenAlexafffund
Ricardo Hirata, Fabiana Alves Cagnon, Aline Michelle Bernice, Carlos Maldaner, Paulo Galvão, Carlos Henrique Gil Marques, Rafael Terada, Cláudia Varnier, M. Cathryn Ryan, Reginaldo Antônio Bertolo

Notice bibliographique

RevueWater · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversidade de São PauloUniversity of WaterlooFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésNitrateAquiferEnvironmental scienceContaminationPlumeHydrology (agriculture)MODFLOWEnvironmental engineeringWastewaterGroundwaterInfiltration (HVAC)Environmental chemistryGeologyGroundwater flowChemistryGeotechnical engineeringGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study follows the geochemistry of nitrogen in a Cretaceous and unconfined sedimentary aquifer in the city of Urânia (Brazil) over 20 years. Although the sewer network was built in the 1970s, the nitrate contamination problem (>45 mg/L-NO3−) persists to this day. The oldest urbanization areas located in the north of the city initially used cesspits for wastewater and currently present the highest nitrate concentrations (>120 mg/L-NO3−), with the plume reaching the deeper aquifer portions (up to 100 m). The contamination is not as dramatic in the south part of the city, where urbanization including installation of the sewage network with PVC pipes that are more resistant to leak than the old ceramic networks occurred after 1985. Based on the constructive well profiles, three hydrogeochemical zones were established: shallow (<20 m deep), with average nitrate of 63 mg/L-NO3−; intermediate (20–60 m), with 30 mg/L-NO3−; and deep (>60 m), with 17 mg/L-NO3−. The current total nitrate mass in the aquifer exceeds 731 kg-NO3−. Numerical flow (Modflow) and transport (MT3D) model scenarios support the hypothesis that the nitrate contamination is caused by substantial infiltration of nitrogen through the cesspits until the 1970s, but after the 1990s, leaks from the sewer network should be responsible for the maintenance of the recently observed high concentrations of nitrate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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