Perspectives on the effects of biochar amendment on GHG emission-related microbial activities of constructed wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Constructed wetlands (CWs) have been recognized as a high-efficiency performance, cost-effective, and environmentally friendly ecotechnology for contaminated water remediation. However, the CWs may also produce substantial amounts of greenhouse gases (GHGs), along with carbon and nitrogen (N) transformations. As a critical component of CWs, the substrate plays a key role in determining both the wastewater treatment efficiency and the ecological impact of CW systems. Recently, biochar has been introduced as an innovative substrate in CWs specifically for the purpose of mitigating GHGs emissions. This review comprehensively summarizes and evaluates the performance of biochar amendments in CWs, particularly focusing on their effectiveness in the removal of nitrogen and organic contaminants, as well as their role in reducing GHGs emissions. Furthermore, the mechanisms involved in these performances, which biochar affects on the related microbial activities, that were designated by various indicators (e.g., microbial abundance, enzyme activities, and functional gene expression), are systematically analyzed, especially emphasis on the microbial processes involved in CH 4 and N 2 O dynamics. Future research should focus on optimizing biochar modification techniques to enhance redox and microbial regulatory functions, integrating multi-omics technology to elucidate microbial pathways, and developing nutrient biogeochemical cycling models to predict long-term performance. Additionally, constructing global-scale GHG emission models for CWs and assessing the durability and economic feasibility of biochar in field applications are critical steps toward sustainable deployment. This review highlights the significant potential of biochar-amended CWs and provides a forward-looking perspective to guide future innovations in low-carbon wastewater treatment systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».