Notice bibliographique
Résumé
Green roofs are recognized as effective means of stormwater quantity control through runoff volume reduction and peak discharge attenuation.A properly designed and constructed green roof can improve stormwater quality by reducing the pollutant loads to receiving waters.In this study, with onsite data monitored at the rooftop, green roof stormwater was analyzed from the perspectives of both runoff quantity and runoff quality in an attempt to interpret the basic relationship between rainfall and runoff, and to characterize pollutant loads along with event mean concentrations (EMCs).From correlation analysis of a total of twelve major pollutants found in green roof runoff, it is seen that the correlation between the loads of two pollutants appears to be stronger than the correlation between the EMCs of the two pollutants.As one of the common pollutants is suspended solids, the correlations between suspended solids and other pollutants were evaluated for the possibility of using the loads of suspended solids as a surrogate to predict other pollutant loads.Further statistical analysis of the cumulative density functions (CDFs) of pollutant loads reveals that the log-normal distribution appears to fit the observed data reasonably well when compared with the CDFs of normal and exponential distributions.The normal distribution tends to significantly overestimate the CDFs of pollutant loads.From the extrapolation of the exceedance probability of pollutant loads based on statistics of the sample data, it is seen that the log-Pearson distribution is capable of providing estimates of pollutant loads which are close to the estimates from the log-normal distribution for a given return period.In comparison, the Pearson distribution may significantly underestimate pollutant loads with reference to the estimates of the log-normal or log-Pearson distributions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».