Management Alternatives for River-Alluvial Groundwater Supply Systems
Notice bibliographique
Résumé
An integrated approach for evaluating water supply and treatment options for a river-alluvial groundwater supply system is presented. Such systems are important because they are commonly used for drinking water supplies due to their proximity to large populations. However, there is limited understanding of the natural mechanisms that impact water quality and of the options for managing these impacts. The combinatorial problem of selecting water supply sources and treatment options is complicated by this lack of information, the interrelationships between these options, the urgent need for a sound public health decision, and other institutional and historical constraints. A framework is developed for evaluating tradeoffs among alternative combinations of source and treatment in the short-term and for addressing the management of such systems over time. The alternatives will be evaluated with respect to the following objectives: the cost of the various treatment alternatives, as well as pumping and monitoring costs; the risk of contamination due to pathogens and the resulting risks to human health; and the available water yield. The framework decomposes the classical groundwater supply system into three subsystems: the source water, water treatment and water distribution network subsystems, and uses reliability-based optimization models to determine operations in each subsystem considering output from adjacent subsystems as constraints. The uncertainties related to information and mechanisms that drive each subsystem are accounted for in the reliability analyses. This approach is developed considering the water supply conditions for the City of Fredericton, New Brunswick; however, it may be generalized for the many similar hydrologic settings that exist in North America.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».