Field Evaluation of Rice Husk Biochar and Pine Tree Woodchips for Removal of Tire Wear Particles from Urban Stormwater Runoff in Oxford, Mississippi (USA)
Notice bibliographique
Résumé
Tire wear particles (TWPs), a form of microplastics (MPs) pollution, are transported into waterbodies through stormwater runoff, leading to environmental pollution and impacts on associated biota. Here, we investigated the effectiveness of stormwater filter socks filled with rice husk biochar or pine tree woodchips in reducing TWP pollution in urban runoff in Oxford, Mississippi. Triplicate runoff samples were collected upstream and downstream of the biofilters at two sites during two storm events at peak flow within minutes of the start of the storm and after 30 min. Samples were analyzed for TWPs using a combination of stereomicroscopy, micro-attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy (µ-ATR-FTIR), and scanning electron microscopy (SEM) with energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX). Concentrations (TWPs/L) upstream of the biofilter were variable but highest at the start of the runoff, dropping from an average of 2811 ± 1700 to 476 ± 63 after 30 min at site 1 and from 2702 ± 353 to 2356 ± 884 at site 2. Biochar was more effective than woodchips (p < 0.05) at removing TWPs, reducing concentrations by an average of 97.6% (first use) and 85.3% (second use) compared to 66.2% and 54.2% for woodchips, respectively. Biochar was particularly effective at removing smaller TWPs (<100 µm). Both materials became less effective with use, suggesting fewer available trapping sites and the need for removal and replacement of the material with time. Overall, this study suggests that biochar and woodchips, alone or in combination, deserve further scrutiny as a potential cost-effective and sustainable method to mitigate the transfer of TWPs to aquatic ecosystems and associated biota.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».