Potential of Macrophytes for Wastewater Remediation with Constructed Floating Wetlands in Cold Climates
Notice bibliographique
Résumé
Nature-based, low technology wastewater treatment systems can benefit small and remote communities. Adding a constructed floating wetland (CFW) to waste stabilization ponds can enhance treatment efficacy at low cost, depending on appropriate macrophytes. In cold climates, harsh growing conditions may limit CFW success, requiring research under-ambient field conditions. Seven native macrophytes were assessed for the growth, biomass production, and root and shoot uptake of potential contaminants of concern from municipal wastewater in a facultative stabilization pond in Alberta, Canada. All macrophytes established. Scirpus microcarpus had high nitrogen and phosphorus in roots and shoots and phytoextraction potential. Metal and trace elements were highest in Glyceria grandis, Beckmannia syzigachne, and Scirpus microcarpus, mostly greater in roots than shoots, indicating phytostabilization. Tissue contaminant concentrations did not always indicate high contaminant accumulation in the CFW. Total uptake per unit area was greatest for Glyceria grandis, although chromium and molybdenum were greatest in Beckmannia syzigachne and Carex aquatilis, respectively. Beckmannia syzigachne and Scirpus microcarpus have potential for phytoremediation if biomass per unit area is increased. Species variability is high for contaminant accumulation and biomass; in unpredictable climates and wastewaters with suites of contaminants, different macrophytes for wetland water treatment systems are recommended.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».