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Enregistrement W4394847051 · doi:10.5194/gmd-17-2877-2024

HydroFATE (v1): a high-resolution contaminant fate model for the global river system

2024· article· en· W4394847051 sur OpenAlexafffund
Heloisa Ehalt Macedo, Bernhard Lehner, Jim A. Nicell, Günther Grill

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceEffluentSurface waterContaminationAquatic ecosystemGroundwaterWastewaterSurface runoffSewage treatmentPopulationEcosystemSTREAMSEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)EcologyBiologyChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Pharmaceuticals and household chemicals are neither fully consumed nor fully metabolized when routinely used by humans, thereby resulting in the emission of residues down household drains and into wastewater collection systems. Since treatment systems cannot entirely remove these substances from wastewaters, the contaminants from many households connected to sewer systems are continually released into surface waters. Furthermore, diffuse contributions of wastewaters from populations that are not connected to treatment systems can directly (i.e., through surface runoff) or indirectly (i.e., through soils and groundwater) contribute to contaminant concentrations in rivers and lakes. The unplanned and unmonitored release of such contaminants can pose important risks to aquatic ecosystems and ultimately human health. In this work, the contaminant fate model HydroFATE is presented, which is designed to estimate the surface-water concentrations of domestically used substances for virtually any river in the world. The emission of compounds is calculated based on per capita consumption rates and population density. A global database of wastewater treatment plants is used to separate the effluent pathways from populations into treated and untreated and to incorporate the contaminant pathways into the river network. The transport in the river system is simulated while accounting for processes of environmental decay in streams and in lakes. To serve as a preliminary performance evaluation and proof of concept of the model, the antibiotic sulfamethoxazole (SMX) was chosen, due to its widespread use and the availability of input and validation data. The comparison of modelled concentrations against a compilation of reported SMX measurements in surface waters revealed reasonable results despite inherent model uncertainties. A total of 409 000 km of rivers were predicted to have SMX concentrations that exceed environmental risk thresholds. Given the high spatial resolution of predictions, HydroFATE is particularly useful as a screening tool to identify areas of potentially elevated contaminant exposure and to guide where local monitoring and mitigation strategies should be prioritized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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