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Enregistrement W4408426812 · doi:10.5194/egusphere-egu25-10736

Integrated Simulation of Polycyclic Aromatic Compounds in the Athabasca River Basin

2025· preprint· en· W4408426812 sur OpenAlexaffabout
Qianyang Wang, Maricor J. Arlos, Jinqiang Wang, Keegan A. Hicks

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of AlbertaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsStructural basinEnvironmental scienceEnvironmental chemistryGeologyChemistryGeographyArchaeologyGeomorphologyAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental risks posed by polycyclic aromatic compounds (PACs) associated with increasing oil and mineral mining activities have become a major concern in Alberta. Due to their diversity and complex behavior, basin-scale surface water PACs simulation based on traditional modeling tools is restricted, thereby hindering decision-making. To address this, we designed an integrated simulation framework that combines predictive relationships among PACs with mechanism-based models and implemented it in the Athabasca River basin (ARB) in Alberta. The predictive relationships were obtained through a preliminary analysis based on principal component analysis, clustering, and regression. For mechanism-based simulation, a Python-based Soil Water Assessment Tool-Load Calculator (SWAT-LC) was developed and coupled with SWAT and the Water Quality Analysis Simulation Program 8 (WASP8) to describe the fate and transport of PACs in both the terrestrial and aquatic systems. Our results show that: 1) Out of 76 PACs studied, two clusters were identified, including one with 66 PACs exhibiting seasonal patterns, and another with 10 PACs marked by significant uncertainties. Chrysene and naphthalene were chosen from the respective cluster as representatives for mechanism-based modeling; 2) The established mechanism-based model demonstrated overall acceptable to satisfactory performance for chrysene at different sites (NSE=-0.28~0.33, d=0.34~0.71, PBIAS=0.09%~36.68%), although was less successful in describing the fluctuations of naphthalene; 3) Evidence indicates that seasonalities in PACs are petrogenic and are mainly driven by soil-water processes, while surface wash-off in the oil sands region and wet depositions lead to concentration spikes in river water; 4) The predictive relationships of the other 74 PACs are robust along the Athabasca River mainstem, showing great potential for facilitating rapid decision-making in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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