Storm events influence the transport of macroplastics in urban streams
Notice bibliographique
Résumé
Plastic litter is a globally pervasive pollutant. Storms are likely key drivers of plastic transport to oceans, but plastic transport during rising and falling limbs of storm hydrographs is rarely measured. Measurements of plastic movement throughout individual storms will improve watershed models of plastic dynamics. We used cameras to quantify macroplastic movement (i.e., particles > 5 mm) in rivers before, during, and after individual storms (N = 18) at 10 sites within three North American watersheds. Most storms showed no difference in macroplastic transport between rising and falling hydrograph limbs or evidence of hysteresis (transport rate range = 0-236 items/30 min). Total macroplastic exported during storm events was positively related to storm magnitude and was greatest at more urban sites. Thus, macroplastic transport during storms was driven by storm size and land use. The quantitative relationships between macroplastic movement and hydrology will improve discharge-weighted calculations of macroplastic transport which can benefit modeling, monitoring, and mitigation efforts. PRACTITIONER POINTS: Macroplastic particles (i.e, > 5 mm) are both retained in urban streams (e.g., in debris dams), and move downstream during baseflow and stormflow conditions Storm flows are key periods of macroplastic transport: transport rates are higher on both rising and falling limbs of storm hydrographs relative to baseflow. The amount of macroplastics moving during storm flows is positively related to storm intensity. The predictive relationships generated between storm flow and macroplastic transport will improve estimates of annual export, and policies for macroplastic pollution reduction.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».