A regional numerical environmental multimedia modeling approach to assess spatial Eco-Environmental exposure risk of perfluorooctane sulfonate (PFOS) in the Pearl river basin
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel numerical environmental multimedia modeling system (RNEMM) for assessing the environmental fate of emerging organic contaminants and their relative health risk at a regional scale. The RNEMM is developed based on an integrated numerical algorithm that comprises four sub-models: a river network simulation module, a gaseous phase simulation module, a mass balance based simulation module for soil compartment, and a food web analysis module. This RNEMM has been applied to simulate the spatial distribution of PFOS and assess the consequent health risks for a central water basin region of the Pearl River in China. The study region includes the urban areas of Guangzhou, Foshan, and Dongguan Cities with emission sources of PFOS, which was detected in local water, sediments, and air environment. The spatial concentration distributions of PFOS in water, sediment, air, soil, and various fish species are examined based on RNEMM and compared with the measured data. With a focus on water environment, it shows that the simulated results essentially agree well with measured concentrations. Comparing the simulated results and the measured data collected in 2013, the relative errors are mostly less than 40 % in the surface water and sediment zones for this regional scale field study. Whereas the relative error in the atmosphere zone is less than 5%. In addition, the health risk assessment for children and adults is conducted based on the RNEMM approach. The hazard quotient (HQ) values for the 95th percentile in most subareas of the study region are higher than 0.1, showing a low-risk level for the study period. The results indicate that the RNEMM is a useful modeling tool to manage the environmental and health risks associated with emerging contaminants on regional air, water, soil, and ecosystem at an adequate spatial-temporal resolution.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».