Impact of a major industrial shutdown on groundwater flow and quality in the st. marys area, southeastern Georgia and Northeastern Florida, 2001-2003
Impacto de una interrupción industrial considerable sobre el flujo y calidad del agua subterránea en el área de St. marys, sureste de Georgia y noreste de Florida, 2001-2003
Durante Octubre de 2002, la Durango Paper Company (anteriormente Gillman Paper Company) en St Marys (GA, Estados Unidos) interrumpió sus operaciones de procesamiento de papel. La interrupción redujo el consumo de agua subterránea en Camden County, Georgia, en 35.6 millones de galones por día.
El bombeo en la planta derivó en el desarrollo de un cono de depresión en St. Marys, que coalesció con un amplio cono de depresión en Fernandina Beach, Florida. Desde el cierre de la planta de papel, el cono en St. Marys no es mas grande, y se estima que los niveles de agua en el acuífero Upper Floridan en el sitio de la planta han aumentado cerca de 140 pies (ft), y se encuentran en cerca de 30 ft por encima del nivel del mar.
Este documento es un artículo preparado por Michael F. Peck, Keith W. McFadden y David C. Leeth (USGS Georgia Water Science Center, Atlanta, GA, Estados Unidos) para la 2005 Georgia Water Resources Conference (Abril 25-27, Athens, GA, Estados Unidos). El documento se encuentra alojado en el website del USGS Georgia Water Science Center.
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Ground water quality : nitrogen and carbon leaching in agroecosystems and their role in denitrification potential
Calidad del agua subterránea : lixiviación de nitrógeno y carbono en agroecosistemas y su papel en el potencial de desnitrificación
El drenaje de agua y la lixiviación de constituyentes disueltos representan componentes principales del balance de masa de un agroecosistema que han sido sumamente difíciles de medir. Se emplearon lisímetros de equilibrio-tensión para monitorear el drenaje y la lixiviación de carbono y nitrógeno a través de suelos franco-limosos (suelo Argiudoll típico, limoso fino, mezclado, superactivo) por un periodo de 4 años en una pradera restaurada y en agroecosistemas de maíz fertilizados con nitrógeno, no labrados, (no-tillage), y labrados con arado (chisel-plowed).
Este documento es un artículo preparado por K. R. Brye, J. M. Norman, L. G. Bundy (Department of Soil Science, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, Estados Unidos) y S. T. Coger (Department of Forest Ecology and Management, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, Estados Unidos), para el Journal of Environmental Quality (30: 58-70, 2001), publicación de American Society of Agronomy ASA – Soil Science Society of America SSSA – Crop Science Society of America CSSA (Madison, WI, Estados Unidos), Reseñado con permiso del Journal of Environmental Quality.
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Cost effective groundwater quality sampling network design
Diseño de una red de muestreo de calidad de agua subterránea efectiva en costos
Las redes de muestreo de calidad del agua subterránea sirven como una ayuda para caracterizar los problemas de contaminación de agua subterránea y evaluar el desempeño de una estrategia de remediación.
En este contexto, el objetivo de una red de muestreo de calidad es típicamente para estimar las concentra
A menudo, la estimación de un contaminante en una forma eficiente depende de la localización de los pozos de muestra y de los tiempos cuando se toman las muestras de los contaminantes.
Por otra parte, los costos de ejecución de una red de muestreo pueden ser una gran parte de los costos globales.
Por ello, el diseño de una red de muestreo de calidad de agua subterránea efectiva en costos puede ahorrar mucho dinero.
En respuesta a esta necesidad, se ha desarrollado una metodología para el diseño de redes de muestreo de calidad de agua subterránea efectivas en costos en las cuales las locaciones de muestreo y los tiempos de muestreo sean variables de decisión.
Las redes de muestreo obtenidas con este método son efectivas en costos en el sentido que el uso de la información proporcionada por cada muestra de concentración de contaminante lleve a programas de muestreo que, con un pequeño número de muestras, pueda arrojar resultados exactos.
Como primer paso para gestionar la información de datos en una forma eficiente, se desarrolló un modelo de estimación que tenga en cuenta las correlaciones de espacio-tiempo del error de modelo de transporte.
El método es equivalente a un método Kriging de espacio-tiempo, en el cual la media de concentración y la matriz de covarianza se obtienen de un modelo de transporte estocástico.
El método puede acomodar varias fuentes de variabilidad. Tomando ventaja de las prácticas de modelamiento actuales, los métodos de estimación usan un modelo determinístico desarrollado para un problema de calidad de agua subterránea dado, y añade incertidumbre a éste.
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