Modeling the Effect of Plants and Peat on Evapotranspiration in Constructed Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Evapotranspiration (ET) in constructed wetlands (CWs) represents a major factor affecting hydrodynamics and treatment performances. The presence of high ET was shown to improve global treatment performances, however ET is affected by a wide range of parameters including plant development and CWs age. Our study aimed at modelling the effect of plants and peat on ET in CWs; since we hypothesized peat could behave like the presence of accumulated organic matter in old CWs. Treatment performances, hydraulic behaviour, and ET rates were measured in eight 1 m 2 CWs mesocosm (1 unplanted, 1 unplanted with peat, 2 planted with Phragmites australis , 2 planted with Typha latifolia and 2 planted with Phragmites australis with peat). Two models were built using first order kinetics to simulate COD and TKN removal with ET as an input. The effect of peat was positive on ET and was related to the better growth conditions it offered to macrophytes. Removal efficiency in pilot units with larger ET was higher for TKN. On average, results show for COD a k 20 value of 0.88 d - 1 and 0.36 d - 1 for TKN. We hypothesized that the main effect of ET was to concentrate effluent, thus enhancing degradation rates.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».