Hydrologic Connectivity for Highway Runoff Analysis at Watershed Scale
Notice bibliographique
Résumé
Roadway networks represent a unique type of drainage area, encompassing hundreds of miles (kilometers) of linear stretches of paved surfaces that frequently cross watershed boundaries, streams and sensitive water bodies.Runoff from this land use category contains a variety of pollutants such as sediments, trace metals, hydrocarbons and nutrients.As mandated by the United States Clean Water Act and other environmental regulations, state transportation agencies are required to implement control measures to comply with the allocation of allowable pollutant loads that are established by the total maximum daily loads (TMDL) requirements.Adapting a technically sound methodology for watershed modeling is the key to providing reliable estimates of pollutant loads from highway runoff.Various modeling tools are available.Regression models are based on analyzing field monitoring data to determine the relationships between causal and explanatory variables (Chui et al., 1982;Kerri et al., 1985;Schueler, 1987;Driscoll et al., 1990;Driver and Tasker, 1990;Irish et al., 1998;Wu et al., 1998;Kayhanian et al., 2007;Wu and Allan, 2010).Simulation models include the principal mechanisms of generation, transport and dispersal of stormwater runoff and the associated pollutants, as illustrated by the USEPA's Storm Water Management Model.Existing methodologies used for estimating pollutant loadings from highway runoff can be subject to the following limitations:1. Regression models derived from site specific monitoring data
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».