Assessment of stormwater discharge contamination and toxicity for a cold-climate urban landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Stormwater is water resulting from precipitation events and snowmelt running off the urban landscape, collecting in storm sewers, and typically being released into receiving water bodies through outfalls with minimal to no treatment. Despite a growing body of evidence observing its deleterious pollution impacts, stormwater management and treatment in cold climates remains limited, partly due to a lack of quality and loading data and modeling parameters. This study examines the quality of stormwater discharging during the summer season in a cold-climate, semi-arid Canadian city (Saskatoon, Saskatchewan). Results Seven stormwater outfalls with mixed-land-use urban catchments > 100 km2 were sampled for four summer (June–August 2019) storm events and analyzed for a suite of quality parameters, including total suspended solids (TSS), chemical oxygen demand (COD), dissolved organic carbon (DOC), metals, and targeted polyaromatic hydrocarbons (PAHs). In addition, assessment of stormwater toxicity was done using the two toxicity assays Raphidocelis subcapitata (algae) and Vibrio fischeri (bacteria). Notable single-event, single-outfall contaminant pulses included of arsenic (420 µg/L), cadmium (16.4 µg/L), zinc (924 µg/L), fluorene (4.95 µg/L), benzo[a]pyrene (0.949 µg/L), pyrene (0.934 µg/L), phenanthrene (1.39 µg/L), and anthracene (1.40 µg/L). The IC50 in both R. subcapitata and V. fischeri was observed, if at all, above expected toxicity thresholds for individual contaminant species. Principal component analysis (PCA) showed no clear trends for individual sampling sites or sampling dates. In contrast, parameters were correlated with each other in groups including DOC, COD, TSS, and reduced algal toxicity; and total dissolved solids (TDS), sum of metals, and pH. Conclusions In general, stormwater characteristics were similar to those of previous studies, with a bulk of contamination carried by the first volume of runoff, influenced by a combination of rainfall depth, antecedent dry period, land use, and activity within the catchment. Roads, highways, and industrial areas contribute the bulk of estimated contaminant loadings. More intensive sampling strategies are necessary to contextualize stormwater data in the context of contaminant and runoff volume peaks.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».