Performance of an Underground Stormwater Detention Chamber and Comparison with Stormwater Management Ponds
Notice bibliographique
Résumé
The transportation of pollutants from impervious surfaces during runoff events to receiving water bodies is a serious environmental problem. Summer runoff is also heated by impervious surfaces, causing thermal enrichment in receiving water body systems and degradation of coldwater aquatic ecosystems. End-of-pipe stormwater management facilities that are open to the environment can result in further elevated temperatures due to exposure to solar radiation. Receiving water systems that provide coldwater habitat require cool water temperatures to sustain healthy conditions for cold water flora and fauna (e.g., trout, dace). Underground Stormwater Detention Chambers (USDC) are a technology for the detention and treatment of stormwater runoff that can potentially solve the thermal issues associated with sun-exposed detention facilities while still providing an equivalent level of treatment services for stormwater pollutants. A field study of an USDC located in Southern Ontario was undertaken to characterize its treatment performance and effect on water temperature. The results were: the USDC was found to provide similar levels of stormwater treatment as wet detention ponds. On average, outlet maximum temperatures were 5 °C cooler than inlet maximum temperatures, and outlet water temperatures remained within the thermal regime for coldwater fish habitat throughout the evaluation period. There was little to no stratification of temperature, nor dissolved solids, but stratification of dissolved oxygen was observed mid-winter and into the spring.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».