Removal of nutrients from aquaculture wastewater using cattail (<i>Typha</i> spp.) constructed wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aquaculture industry is among the fastest growing food production sectors in the world. Land‐based aquaculture systems continue to increase in popularity as they offer the benefits of controlling diseases, managing water quality, and minimizing threats to wild populations of fish. However, these systems discharge wastewater high in N and P. The ability of cattail ( Typha spp.) constructed wetlands (CWs) to remove N and P from aquaculture wastewater (AWW) was examined here. Cattail CWs were established in mesocosms and had a gradient of AWW applied weekly for a total of 5 weeks. Total N and P loadings ranged from 13.7 to 209.2 mg m −2 and 3.01 to 45.97 mg m −2 over 28 days, respectively. Additions of AWW did not cause elevations in total dissolved N, total ammonia N, or nitrite N in CW water; however, concentrations of nitrate N and P in CW water were related to nutrient loading conditions. Elevations in P persisted for 3–4 weeks among high nutrient loading treatments, providing an opportunity for eutrophic conditions to develop in CW systems. However, after 33 days of treatment, >95% total P concentration reduction was achieved in all mesocosms with final concentrations <0.05 mg L −1 , equivalent to reference conditions. High‐loading treatments achieved greater P load reduction (856.8–955.0 mg m −2 year −1 ) than low‐loading and reference treatments (591.7–792.7 mg m −2 year −1 ). This study demonstrates the effectiveness of cattail CWs to remove nutrients during AWW treatment and highlights the potential for end‐of‐season use in northern climates, providing insights regarding the operational timeline of such systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».