Conceptualizing Controlling Factors for PFAS Salting Out in Groundwater Discharge Zones Along Sandy Beaches
Notice bibliographique
Résumé
Understanding fate and transport processes for per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS) is critical for managing impacted sites. "PFAS Salting Out" in groundwater, defined herein, is an understudied process where PFAS in fresh groundwater mixes with saline groundwater near marine shorelines, which increases sorption of PFAS to aquifer solids. While sorption reduces PFAS mass discharge to marine surface water, the fraction that sorbs to beach sediments may be mobilized under future salinity changes. The objective of this study was to conceptually explore the potential for PFAS Salting Out in sandy beach environments and to perform a preliminary broad-scale characterization of sandy shoreline areas in the continental U.S. While no site-specific PFAS data were collected, our conceptual approach involved developing a multivariate regression model that assessed how tidal amplitude and freshwater submarine groundwater discharge affect the mixing of fresh and saline groundwater in sandy coastal aquifers. We then applied this model to 143 U.S. shoreline areas with sandy beaches (21% of total beaches in the USA), indirectly mapping potential salinity increases in shallow freshwater PFAS plumes as low (<10 ppt), medium (10-20 ppt), or high (>20 ppt) along groundwater flow paths before reaching the ocean. Higher potential salinity increases were observed in West Coast bays and the North Atlantic coastline, due to the combination of moderate to large tides and large fresh groundwater discharge rates, while lower increases occurred along the Gulf of Mexico and the southern Florida Atlantic coast. The salinity increases were used to estimate potential perfluorooctane sulfonic acid (PFOS) sorption in groundwater due to salting out processes. Low-category shorelines may see a 1- to 2.5-fold increase in sorption of PFOS, medium-category a 2.0- to 6.4-fold increase, and high-category a 3.8- to 25-fold increase in PFOS sorption. The analysis presented provides a first critical step in developing a large-scale approach to classify the PFAS Salting Out potential along shorelines and the limitations of the approach adopted highlights important areas for further research.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».