Modeling<i>E.coli</i>fate and transport in treatment wetlands using the water quality analysis and simulation program
Notice bibliographique
Résumé
Treatment wetlands can be a viable wastewater treatment option, especially in rural and remote regions where centralized wastewater treatment is not feasible. Bacteria fate and transport modeling within wetlands requires further development if they are to become a more reliable and predictable form of wastewater treatment. The goal of this paper was to calibrate and test an unsteady state numerical model for the simulation of E. coli fate and transport within full-scale surface flow (SF) wetlands treating domestic wastewater. The Water Quality Analysis and Simulation Program (WASP) was used to develop the model. Accurately predicting E. coli effluent concentrations using WASP was difficult due to the dynamic nature of the wetland environment including hydraulics, seasonal variability, and wetland maturity. WASP was successful in predicting average E. coli effluent concentrations but did not accurately forecast maximum and minimum values. The model produced better fits with observed E. coli effluent concentrations during the summer months, when observed effluent concentrations were less variable. Hydraulic tracer studies and model results suggest that preferential flow pathways may be affecting E. coli removal due to reduced retention times. Flow channelling or short circuiting may have been caused by high flow conditions and/or dense cattail growth. A more detailed understanding of treatment wetland hydraulics is required before we can accurately predict treatment performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».