Impact of temperature on chlorination strategies for mussel control at water treatment plants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drinking water treatment plants in the Great Lakes often protect their intake structures against dreissenid biofouling by prechlorinating when water temperatures exceed 12 °C. This temperature threshold is based on the reproduction characteristics of zebra mussels. However, in recent years, zebra mussels have largely given way to quagga mussels in the region. These mussels reportedly reproduce at temperatures as low as 5 °C. The objective of this study was to determine if the current 12 °C trigger point for prechlorination remains appropriate. A 3-year monitoring program using bioboxes recorded mussel veliger concentrations and settlement potential in water drawn from the intakes of three drinking water treatment plants on Lake Ontario. Water temperature was a poor predictor of veliger presence and settlement. Reproduction and settlement were observed outside of the traditional temperature thresholds. Furthermore, no relationship was found between the number of veligers in the water column and those settling, suggesting that there are complex environmental factors that influence mussel activity. Nevertheless, it was observed that settlement occurred consistently between the months of July and November in the 3 years of the study. Therefore, a calendar-based approach to trigger prechlorination, as opposed to a temperature-based approach, is suggested.
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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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».