Management of the Phosphorus–Cladophora Dynamic at a Site on Lake Ontario Using a Multi-Module Bioavailable P Model
Notice bibliographique
Résumé
The filamentous green alga Cladophora grows to nuisance proportions in Lake Ontario. Stimulated by high phosphorus concentrations, nuisance growth results in the degradation of beaches and clogging of industrial water intakes with attendant loss of beneficial uses. We develop a multi-module bioavailable phosphorus model to examine the efficacy of phosphorus management strategies in mitigating nuisance algal growth. The model platform includes modules simulating hydrodynamics (FVCOM), phosphorus-phytoplankton dynamics (GEM) and Cladophora growth (GLCMv3). The model is applied along a 25 km stretch of the Lake Ontario nearshore, extending east from Toronto, ON and receiving effluent from three wastewater treatment plants. Simulation results identify the Duffin Creek wastewater treatment plant effluent as a driving force for nuisance conditions of Cladophora growth, as reflected in effluent bioavailable phosphorus concentrations and the dimensions of the plant’s phosphorus footprint. Simulation results demonstrate that phosphorus removal by chemically enhanced secondary treatment is insufficient to provide relief from nuisance conditions. Tertiary treatment (chemically enhanced secondary treatment with ballasted flocculation) is shown to eliminate phosphorus-saturated conditions associated with the Duffin Creek wastewater treatment plant effluent, providing local relief from nuisance conditions. Management guidance presented here has wider application at sites along the highly urbanized Canadian nearshore of Lake Ontario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,015 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».