Impact of de-icing salt runoff in spring on bioretention efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigated the effect of de-icing salt in stormwater runoff on bioretention system hydrology and filtration of contaminants. Salt runoffs during the snow melt period were simulated in 20 mesocosms planted with 1 of 3 plant species (Cornus sericea, Juncus effusus and Iris versicolor) or left unplanted, and then watered with semi-synthetic stormwater runoffs supplemented with 4 NaCl concentrations (0, 250, 1,000 or 4,000 mg Cl/L). All bioretention mesocosms, irrespective of treatment, were efficient in reducing water volume, flow and pollution level. There was no phytotoxic effect of NaCl on plants, even at the highest NaCl concentration tested. Water volume reduction and flow rate were influenced by plant species, but salt concentration had no effect. Salt runoffs significantly increased the removal of some metals, such as Cr, Ni, Pb and Zn, but had no effect on nutrient removal. Because snowmelt laden with de-icing salt is of short duration and occurs during plant dormancy, plants in bioretention may be less affected by de-icing salt than previously thought, provided that salinity decreases rapidly to normal levels in the soil water. The long-term effects of de-icing salt and general performance of bioretention should be further studied under full-scale conditions.
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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 | 0,000 | 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 ».