A review of long-term change in surface water natural organic matter concentration in the northern hemisphere and the implications for drinking water treatment
Notice bibliographique
Résumé
Reduced atmospheric acid deposition has given rise to recovery from acidification - defined as increasing pH, acid neutralization capacity (ANC), or alkalinity in surface waters. Strong evidence of recovery has been reported across North America and Europe, driving chemical responses. The primary chemical responses identified in this review were increasing concentration and changing character of natural organic matter (NOM) towards predominantly hydrophobic nature. The concentration of NOM also influenced trace metal cycling as many browning surface waters also reported increases in Fe and Al. Further, climate change and other factors (e.g., changing land use) act in concert with reductions in atmospheric deposition to contribute to widespread browning and will have a more pronounced effect as deposition stabilizes. The observed water quality trends have presented challenges for drinking water treatment (e.g., increased chemical dosing, poor filter operations, formation of disinfection by-products) and many facilities may be under designed as a result. This comprehensive review has identified key research areas to be addressed, including 1) a need for comprehensive monitoring programs (e.g., larger timescales; consistency in measurements) to assess climate change impacts on recovery responses and NOM dynamics, and 2) a better understanding of drinking water treatment vulnerabilities and the transition towards robust treatment technologies and solutions that can adapt to climate change and other drivers of changing water quality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».