Micropollutant removal efficiency and microbial community of different hybrid constructed wetland systems
Notice bibliographique
Résumé
Micropollutants (MPs), including antibiotics, neonicotinoids, and phthalic acid esters (PAEs), are increasingly detected in domestic wastewater, posing substantial environmental and public health risks. This study evaluates the removal performance and underlying microbial mechanisms in six pilot-scale hybrid constructed wetlands (HCWs), each employing different combinations of vertical flow (VF), horizontal flow (HF), and surface flow (SF) systems. A total of 25 MPs were monitored, with influent concentrations ranging from 0.98 to 13,071.67 ng/L. PAEs exhibited the highest concentrations, followed by antibiotics and neonicotinoids. High removal efficiencies were achieved for fluoroquinolones (80.3-98.4 %) and short-chain PAEs (80.1-88.4 %), while neonicotinoids showed lower removal efficiencies (11.4-61.4 %). The removal efficiency of MPs increased with rising log Kow values but declined after surpassing a certain threshold. The initial treatment stage was critical to overall performance, with the VF-HF-SF configuration (HCW1) achieving the highest removal efficiency, followed by VF-SF-HF (HCW2). Microbial community analysis revealed that the initial wetland type influenced microbial composition, with Proteobacteria dominating across all systems. HCWs with VF as the first stage exhibited more complex and modular microbial networks, potentially enhancing pollutant degradation capacity. Co-occurrence network analysis indicated a predominance of microbial cooperation over competition, and key bacterial taxa involved in the treatment process were identified. Dissolved oxygen (DO) was a major environmental factor shaping microbial communities and enhancing MPs removal. This study highlights the importance of initial wetland configuration and DO in optimizing HCW systems for MPs mitigation and offers insights for the development of effective nature-based solutions.
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 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 ».