Optimizing constructed wetland design and operation for dual benefits: A critical review to enhance micropollutant removal while mitigating greenhouse gas emissions
Notice bibliographique
Résumé
Constructed wetlands (CWs) are increasingly considered for secondary wastewater treatment, removing both conventional contaminants and emerging pollutants, notably pharmaceutical and personal care products (PPCPs). However, the CW design and operational conditions to biodegrade PPCPs as micropollutants may promote greenhouse gas (GHG) emissions, raising sustainability concerns. This meta-analysis investigates the relationship between PPCP removal (caffeine, ibuprofen, naproxen, diclofenac, ketoprofen, carbamazepine, sulfonamide compounds) and GHG emissions (methane, carbon dioxide, nitrous oxide) in CWs. We uniquely integrate two sets of studies, as prior research has not linked PPCP biodegradation with GHG emissions. Data from 26 papers identify factors driving PPCP removal and 26 publications inform GHG emission factors. Spearman's correlation coefficient and multiple linear regression assess parameter effects and interlinkages. Results highlight biological processes, particularly secondary metabolism or co-metabolism, as pivotal for PPCP removal and GHG emissions, with inlet PPCP concentration, carbon load, and temperature being significant influencers (p < 0.05). Challenges persist in optimizing operations to improve PPCP removal and abate GHG emissions simultaneously. Still, CW depth, influent chemical oxygen demand (COD), hydraulic retention time, and subsurface flow wetland configuration emerge as strategic parameters. This study underscores the need for integrated approaches to enhance PPCP removal and decrease GHG emissions in CWs, thereby advancing sustainable water management practices.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».