A Detailed Procedure for Separating RDII Stages and Generating a Single Set of RTK Hydrographs for Continuous Simulation
Notice bibliographique
Résumé
This chapter presents a step-by-step procedure for performing continuous calibration of the rain dependent inflow and infiltration (RDII) process using the RTK method in SWMM.The procedure starts with the separation of the observed RDII hydrograph into its three distinct stages; inflow, delayed inflow and groundwater infiltration.The separation approach relies on identifying the distinct difference in the time frame of each RDII stage.The discontinuities in the slope of the flow hydrograph reveal the peak and terminal recession times for each of the three stages.These stages are then simulated in SWMM using the RTK unit hydrograph method.A single set of RTK parameters for each RDII stage is calculated using rainfall volume, duration and start and peak times, and the time for flow routing through the collection system network.A combination of precipitation, depression storage recovery rate, and the calculated single set of the RTK parameters can then be used to calculate RDII response in continuous simulation of hydrology and hydraulics models.This chapter details a secondary, but essential, step towards calculating a single set of RDII parameters for continuous calibration.The primary step (Gheith, 2010) was a procedure for calculating the total R value that is only a function of the internal factors affecting the RDII process.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».