The ability of selected filter materials in removing nutrients, metals, and microplastics from stormwater in biofilter structures
Notice bibliographique
Résumé
Creative solutions to manage stormwater include ecologically based designs, such as biofilter structures. A laboratory experiment was established to study the ability of biofilters to remove nutrients, metals, total suspended solids (TSS), and total organic C originating from roadside stormwater as melted snow. Special attention was paid to the removal of P. In addition, the fate of microplastics (MPs) in the biofilters was followed. The materials selected for biofilters were (a) crushed light-expanded clay aggregates without biochar or amended with biochar, (b) Filtralite P clay aggregates, (c) crushed concrete, or (d) filter sand. A layer to support grass growth was placed above these materials. Stormwater was rich in TSS with associated P and metals, which were substantially retained by all biofilters. Filtralite and concrete had almost 100% P removal, but the high pH had adverse effects on plants. Light-expanded clay aggregates had lower retention of P, and, when mixed with biochar (30% v/v), the leaching of P increased and N retention was improved. None of the materials was ideal for treating both nutrients and metals, but sand was generally best. Vegetation improved N retention and stormwater infiltration. Plant roots formed preferential pathways for water and associated substances, evidenced by the accumulation of MPs along root channels. No MPs were found in discharge. Given the high loading of suspended solids and associated contaminants in snowmelt from traffic areas and their efficient retention in biofiltration, results of this study suggest the implementation of such stormwater management solutions along road verges.
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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 | 0,000 | 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 ».