Seasonal lead release to drinking water and the effect of aluminum
Notice bibliographique
Résumé
Lead is a neurotoxin and an environmental contaminant. Many jurisdictions require that it be monitored in drinking water, especially where lead plumbing remains in use. But seasonal variation in lead concentrations can bias monitoring programs if it is not understood and accounted for. Here, we describe an unexpected pattern in lead release to drinking water, identified through point-of-use sampling. The median lead concentration representing paired first-draw water samples—collected in multiple years—was 46% lower in October compared to February. Seasonal variation in orthophosphate, pH, and alkalinity accounted for at least some of this pattern and predicted lead solubility in October was 76% of that in February. But seasonally varying aluminum may also have been a factor; as a supplement to the field study, we evaluated the effects of aluminum residual, temperature, and orthophosphate concentration on lead release from lead coupons. Increasing the orthophosphate concentration from 0–1 mg/L decreased lead release by 34%, and increasing water temperature from 4–21˚C increased lead release by 120%. Increasing the aluminum concentration from 20–500 µg/L increased lead release by 41% and modified the effect of orthophosphate, rendering it less effective in controlling lead release. We attributed this to a decrease in the concentration of soluble (<0.45 µm) phosphorus with increasing aluminum and an accompanying increase in particulate lead and phosphorus (>0.45 µm). These data suggest that residual aluminum from coagulation may interfere with orthophosphate corrosion control, especially when the treatment process does not allow the pH of minimum aluminum hydroxide solubility to be targeted.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».