Bioretention Cells Provide a 10-Fold Reduction in 6PPD-Quinone Mass Loadings to Receiving Waters: Evidence from a Field Experiment and Modeling
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Road runoff to streams and rivers exposes aquatic organisms to complex mixtures of chemical contaminants. In particular, the tire-derived chemical 6PPD-quinone ( N -(1,3-dimethylbutyl)- N ′-phenyl- p -phenylenediamine-quinone) is acutely toxic to several species of salmonids, which are critical to fisheries, ecosystems, and Indigenous cultures. We therefore urgently require interventions that can reduce loadings of 6PPD-quinone to salmonid habitats. Herein, we conducted a spike and recovery experiment on a full-scale, mature bioretention cell to assess the efficacy of stormwater green infrastructure technologies in reducing 6PPD-quinone loadings to receiving waters. We then interpreted and extended the results of our experiment using an improved version of the “Bioretention Blues” contaminant transport and fate model. Overall, our results showed that stormwater bioretention systems can effectively mitigate >∼90% of 6PPD-quinone loadings to streams under most “typical” storm conditions (i.e., < 2-year return period). We therefore recommend that stormwater managers and other environmental stewards redirect stormwater away from receiving waters and into engineered green infrastructure systems such as bioretention cells.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».