Tracing and quantifying microbes in riverbank filtration sites combining online flow cytometry and integrated surface water – groundwater modelling
Notice bibliographique
Résumé
Understanding microbial transport behaviour in river-aquifer systems is crucial for drinking water management. Particularly after heavy rain and peak flow events, the quality of groundwater pumped near streams might be impacted by high microbial loads. Dissolved noble gases have been shown to be conservative tracers of river-aquifer interactions and provide information on pathways and travel times of alluvial groundwater. However, due to size exclusion, microbes appear to travel faster than solutes and dissolved gas tracers might therefore not provide insights representative for microbial transport. Recently, online flow cytometry (FCM) has been shown to be a promising tool to track on site, continuously, and in near-real time the movement of microbes in riverbank filtration settings (Besmer et al., 2016). Beyond direct cell counting, unique microbial community patterns such as high (HNA) and low (LNA) nucleic acid content microbes, often referred to as larger and smaller prokaryotes, can be distinguished by FCM.Aiming to identify preferential transport pathways of microbes and develop a quantitative tool for riverbank filtration site modeling, we combine online FCM and noble gas analyses with integrated surface-subsurface hydrological modelling (ISSHM). We use a dual-permeability approach with a two-site kinetic deposition mode which enables the co-simulation of fast preferential microbial transport and slower bulk transport, along with attachment and detachment of the microbes in high and low permeability regions of the pore space (after Bradford et al., 2009). The formulation was implemented in the ISSHM HydroGeoSphere (HGS; Aquanty, Inc.) and enables multispecies transport, e.g., to represent HNA and LNA groups.An 8-month measurement campaign at a riverbank filtration site in Switzerland showed that cell concentrations and microbial community patterns are sensitive to surface water infiltration and travel distance in the alluvial aquifer. Distinctly different changes in microbial patterns could be observed for peak flow events, river restoration activities, and spring snowmelt periods. The observed reactive microbial transport behaviour was reproduced and quantified by systematic numerical experiments on the wellfield scale using the transport of conservative dissolved noble gases as a benchmark.In summary, the interdisciplinary approach combining online flow cytometry, dissolved (noble) gas analysis and explicit microbial transport simulations with an ISSHM is a promising tool to understand and quantify the reactive transport of microbes from rivers into and through alluvial aquifers. REFERENCESBesmer, M. D., Epting, J., Page, R. M., Sigrist, J. A., Huggenberger, P., & Hammes, F. (2016): Online flow cytometry reveals microbial dynamics influenced by concurrent natural and operational events in groundwater used for drinking water treatment. Sci. Rep., 6, Article 38462. https://doi.org/10.1038/srep38462Bradford, S. A., Torkzaban, S., Leij, F., Šimůnek, J., & van Genuchten, M. T. (2009). Modeling the coupled effects of pore space geometry and velocity on colloid transport and retention. Water Resources Research, 45(2). https://doi.org/10.1029/2008WR00709
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».