Leaching model of an expanding coastal dumpsite considering climate change
Notice bibliographique
Résumé
Coastal dumpsites, which are common in low- and middle-income countries, pose significant environmental threats due to the lack of containment systems and their vulnerability to erosion, flooding, and climate change. Neither field measurements nor mechanistic models are abundant in the literature to understand the relevant processes. We develop a simple yet generic leachate generation model, which integrates a 3-dimensional (3D) waste dumping module, a water balance module, and a pollutant transport module. The model is validated using the available information of the Thilafushi dumpsite in the Maldives, which is a typical example of Small Island Developing States (SIDS). The measured groundwater total dissolved solids (TDS) in nearby monitoring wells of the dumpsite match nicely with the modeling results using the dumpsite model and another pollutant transport in aquifer model. Furthermore, the model predicts that the cumulative releases of dissolved organic carbon, copper, and chromium will increase by 100-182% between 2022 and 2100 under the baseline scenario. Three climate change factors are investigated, including precipitation variation, temperature rise, and sea level rise, under three Shared Socioeconomic Pathway (SSP) scenarios. Temperature rise shows the most significant contribution to the increase in pollutant leaching due to increased leaching potential. The combined effect of temperature rise and precipitation variation will increase the cumulative release of Cu by up to 23% by 2100 under SSP585 compared to the baseline scenario. The established model is readily applicable to other coastal dumpsites in SIDS and coastal countries, which call for timely assessments and potential mitigations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».