Traffic-related sources may dominate urban water contamination for many organic contaminants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban runoff and wastewater/sewage input are majorly responsible for the contamination of urban streams. In streams where wastewater input is not a considerable input, the importance of urban runoff as a mechanism of contaminant transport and delivery from urban surfaces to receiving waters is even more apparent. Extensive studies on two such streams in Southern Ontario, Canada yielded data on the occurrence and levels of multiple contaminant groups (polycyclic aromatic hydrocarbons and quinones, benzotriazoles (BTs), BT ultraviolet stabilizers, organophosphate esters, herbicides) and the influence of factors such as temperature, rainfall characteristics, and land use. Here, we collectively examined the data from these studies to identify any trends and further insights. Using concentration-discharge relationships, we found that the transport dynamics of many particle-bound compounds are strikingly similar to each other, and to that of suspended solids in which they were quantified, suggesting a single, predominant source. Similar urban to rural ratios across compound groups and strong correlations with road density further support the existence of a dominant source and point to traffic as this source, respectively. Although road traffic had not previously been implicated as a major source of many of the investigated compound groups, their uses suggest that traffic-related sources are very plausible. Overall, this work highlights that traffic is a major source of a surprisingly wide array of organic contaminants to urban surfaces, and subsequently to nearby streams.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,034 | 0,002 |
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 ».