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Enregistrement W2314347354 · doi:10.1061/40792(173)143

Probabilistic Approach to the Estimation of Urban Stormwater Pollution Loads on Receiving Waters

2005· article· en· W2314347354 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resources and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface runoffPollutantEnvironmental scienceStormwaterHydrology (agriculture)PollutionUrban runoffProbabilistic logicWater qualityFirst flushEnvironmental engineeringStatisticsMathematicsGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the issue of receiving water protection from pollution by urban stormwater discharges has gained in importance. This paper examines the basic processes and functions behind urban stormwater pollutant delivery into surface waters and develops a set of tools that allow the estimation of pollutant load dynamics on receiving waters and the generation of statistics of pollutant concentration in stormwater runoff and in the receiving water mixing zone. In particular, the group of expressions developed in this paper allows the calculation of runoff parameters (volume, discharge rate and pollutant load) on an event average basis for an unregulated catchment. Using Monte Carlo simulation techniques, the runoff pollutant concentration probability distribution (as event averages) are obtained. Merging these runoff statistics with the stream parameters allows the receiving water pollutant concentration characteristics to be obtained as well as the probability of exceeding threshold pollutant concentrations in the mixing zone of a stream. The simulation can be performed with different levels of complexity with respect to catchment hydrologic representations and pollutant load functions. As a result, the magnitude of influence of urban runoff on a surface water body can be determined, pollutants of concern can be identified, and certain remedial measures recommended. The probabilistic approach allows for more rational and refined assessments of surface water quality. As opposed to the calculation of pollutant concentration in the mixing zone based on average values and extreme flow statistics, probability.based calculations yield complete probability distributions of pollutant concentrations in the stream and the probability (frequency) of exceeding the limiting pollutant concentration. This work concentrates on approaches to chemical criteria violation control in smaller scale receiving waters; e.g., low.discharge rivers and creeks as this type of receiving waters is the most common and the most vulnerable to pollution from stormwater discharges.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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