Climate-Driven Increases in Source Water Natural Organic Matter: Implications for the Sustainability of Drinking Water Treatment
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This study presents an updated analysis spanning over two decades (1999–2023) of climate, water quality, and operational data from two drinking water facilities in Atlantic Canada that previously experienced gradual increases in the natural organic matter (NOM) concentration and brownification. The goal was to assess the impact of recent extreme weather events on acute NOM concentration increases and drinking water treatment processes. In 2023, a dry spring combined with a warm and wet summer caused NOM in the water supplies to increase by >67% (as measured by color). To mitigate increased NOM concentration, the alum dose nearly doubled in 2023 compared to that in 2022. Disinfection byproducts were elevated following the event but remained within the compliance levels. From 1999 to 2023, the two plants responded to gradual climate change impacts and brownification, with alum dose increases of between 4.1 and 8.3 times. Equivalent CO 2 emissions were estimated for alum usage, which increased by 3 to 7-fold in 2023 compared to when the plants were commissioned decades prior. The plants were not only adversely impacted by climate change but also contributed to the global CO 2 burden. Thus, a paradigm shift toward sustainable alternatives for NOM removal is required in the water sector, and climate change adaptation and mitigation principles are urgently needed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».