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Enregistrement W2161322973 · doi:10.1139/s04-018

First flush pollution load of urban stormwater runoff

2004· article· en· W2161322973 sur OpenAlexvenueno aff
Amir Taebi, Ronald L. Droste

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirst flushSurface runoffEnvironmental scienceSuspended solidsStormwaterTotal suspended solidsPollutantChemical oxygen demandHydrology (agriculture)PollutionStormUrban runoffBiochemical oxygen demandWater qualityEnvironmental engineeringWastewaterEcologyGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a storm event, a first flush (FF) phenomenon occurs when most of the pollution load is transported in the initial part of the event discharged volume. The objectives of the study were to consider its severity for a number of pollutants as well as to recognize rainfall–runoff characteristics that influence it. The study was conducted in a semi-arid region of a mixed residential and commercial urban catchment in Iran. Ten major rainfall events were monitored for total solids (TS), total suspended solids (TSS), chemical oxygen demand (COD), total nitrogen (TN), Zn, and Pb. Total suspended solids and COD were usually above the permitted discharge. Power and polynomial functions fit well to the normalized curve of the distribution of pollutant load with volume. Discharge loads of TN, Pb, and Zn were approximately uniform. There was a relatively weak FF for TS, TSS, and COD. No correlation between FF load of TS and COD and rainfall–runoff characteristics was observed, but the amount of the FF load of TSS increases when the intensity and duration of a rainfall event increase. Key words: first flush, urban runoff quality, pollution load distribution, event mean concentration, urban stormwater runoff.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeObservationnel
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

Citations94
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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