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Enregistrement W7046874856

Effet du biochar sur l'enlèvement à long terme de pesticides dans des marais filtrants plantés et non plantés pour le traitement de l'eau de ruissellement agricole

2023· other· fr· W7046874856 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollution preventionPesticideEnvironmental pollutionAgricultural pollution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: L'agriculture est considérée comme l'un des secteurs qui consomment le plus d'eau sur la planète. Compte tenu de l'augmentation des activités humaines, d'énormes quantités de polluants sont déversées quotidiennement dans l'environnement. L'une des pratiques de l'agriculture moderne à fort impact est l'utilisation excessive et incontrôlée de pesticides pour élargir les limites agricoles et/ou augmenter les rendements des cultures. Cependant, cela pose l'un des plus gros problèmes, car ces composés peuvent pénétrer les nappes phréatiques ou les eaux de surface, affectant la faune, la flore et éventuellement contaminant l'eau brute utilisée pour la consommation d'eau potable Par conséquent, il est important d'évaluer et de développer des technologies durables pour compléter les limites existantes et réduire le problème de la pollution de l'eau. De nos jours, les technologies vertes sont utilisées grâce à l'interaction entre le sol, les plantes et les micro-organismes qu'elles abritent, comme c'est le cas des marais filtrants. Depuis 2019, le projet Traversy a été développé au Jardin botanique de la Ville de Montréal afin d'analyser l'efficacité des marais filtrants dans le traitement de différents pesticides (atrazine, CAP et Gly). Au cours des années 2019 et 2020, l'utilisation de biochar dans le ruissellement agricole a montré des résultats satisfaisants en termes d'élimination des pesticides des eaux de ruissellement. C'est pourquoi, en 2021, l'objectif général de ce projet a été de déterminer l'effet de l'ajout de biochar au substrat des marais filtrants sous-surface à flux horizontal sur l'élimination à long terme du glyphosate dans les eaux de ruissellement agricoles. Le projet a été réalisé en deux parties. La première expérience était basée sur l'échantillonnage de mésocosmes au Jardin Botanique, dans lesquels les pesticides sorbés par le biochar dans les mésocosmes plantés et non plantés ont été quantifiés après deux saisons d'opération, à l'aide de la chromatographie liquide à haute performance – Spectrométrie de masse à haute résolution (HPLC-HRMS). La deuxième expérience était basée sur la détermination de l'isotherme d‘adsorption du biochar. Les résultats de ce projet sur 3 ans ont montré une élimination stable et efficace du glyphosate ainsi que d'autres pesticides dans les traitements utilisant le biochar, suggérant que son efficacité est restée constante tout au long de la période d'application et d'opération entre 2019 et 2021. Les résultats de 2021 ont démontré un pourcentage élevé d'élimination du glyphosate dans le substrat pour l'ensemble des traitements, avec une élimination d'environ 88 %. De même, en ce qui concerne l'influence des plantes sur l'élimination du pesticide, selon la concentration captée par le biochar, une moyenne de 62,5 ng/g a été observée dans le traitement planté (SC B3), tandis que dans le traitement non planté (BC NP), une moyenne de 78,8 ng/g de glyphosate a été mesurée.» ABSTRACT: Agriculture is considered one of the sectors that consume the most water on the planet. Given the increase in human activities, enormous amounts of pollutants are discharged into the environment daily. One of the high-impact practises in modern agriculture is the excessive and uncontrolled use of pesticides to expand agricultural boundaries and/or increase crop yields. However, this poses one of the biggest problems because these compounds can penetrate groundwater or surface water, affecting fauna, flora, and eventually contaminating raw water used for drinking purposes. Therefore, it is important to evaluate and develop sustainable technologies to complement existing limitations and reduce water pollution issues. Nowadays, green technologies are being used through the interaction between soil, plants, and the microorganisms they host, such as in the case of artificial wetlands. Since 2019, the Traversy project has been developed at the Montreal Botanical Garden to analyze the effectiveness of artificial wetlands in treating various pesticides. In the years 2019 and 2020, the use of biochar in agricultural runoff has shown satisfactory results in terms of pesticide removal from runoff water. That's why, in 2021, the general objective of this project was to determine the effect of adding biochar to the substrate of subsurface horizontal flow artificial constructed wetlands on the long-term elimination of glyphosate in agricultural runoff water. The project was carried out in two parts. The first experiment was based on sampling mesocosms at the botanical garden, in which pesticides sorbed by biochar in planted and non-planted mesocosms were quantified after two operating seasons using High-performance liquid chromatography – Resolution mass spectrometry (HPLC-HRMS). The second experiment was based on determining the adsorption isotherm of biochar. The results of this project over 3 years have shown a stable and effective elimination of glyphosate as well as other pesticides in treatments using biochar, suggesting that its effectiveness remained consistent throughout the application and operation period between 2019 and 2021. The results from 2021 demonstrated a high percentage of glyphosate removal in the substrate for all treatments, with an elimination rate of approximately 88%. Similarly, regarding the influence of plants on pesticide elimination, based on the concentration captured by the biochar, an average of 62.5 ng/g was observed in the planted treatment (SC B3), while in the non-planted treatment (BC NP), an average of 78.8 ng/g of glyphosate was measured.»

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2023
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