Comparison of RDII Unit Hydrograph Approaches for Continuous Simulation using SWMM 5
Notice bibliographique
Résumé
Continuous simulation of collection systems allows the modeler to quantify the frequencies of overflows, runtimes of pumps, utilization and dewatering durations of storage, and other important characteristics of wet-weather system performance.SWMM 5 uses the RTK unit hydrograph approach to calculate rainfall derived inflow and infiltration (RDII).SWMM 5 allows up to eighteen empirically derived unit hydrograph parameters which may be varied monthly.These parameters can be used in different ways through various emphases and parameter combinations including omission of some of the parameters (Gheith, 2009).In some cases similar accuracy can be attained in a particular objective measure, such as peak flow, when using another approach.A consistent approach is recommended to facilitate more equitable comparisons between modeled sanitary sewer service areas, both in terms of the parameters used and the simulation results produced.Using available flow monitoring data from the Sewer System Capacity Model Update 2006 project for the City of Columbus, Ohio, wet weather flow responses were analyzed seasonally (dormant and growth seasons).A sample flow meter basin was selected and several RDII unit hydrograph approaches were compared using the flow and rainfall data selected for a 16 month period.The analysis indicated that seasonally varied RTK with monthly varied initial abstraction parameters (D max , D rec and D 0 ) provide the best simulation results for both large and small storms.However, seasonally-
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».