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Enregistrement W2410622066 · doi:10.2175/106143005x72939

Urban Stormwater Quality Control Analysis with Detention Ponds

2006· article· en· W2410622066 sur OpenAlexaff
Jieyun Chen, Barry J. Adams

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterSurface runoffEnvironmental sciencePollutantInfiltration (HVAC)Low-impact developmentWater qualityUrban runoffTransformation (genetics)Hydrology (agriculture)Environmental engineeringStormwater managementEngineeringMeteorologyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents methodologies for the development of stormwater quality control measures based on the derived probability distribution approach. These stormwater control measures, such as the fraction of pollutant removed from storage facilities, are closed-form analytical models and can be effectively used to evaluate pollutant loads to receiving waters. In this study, a simple form of rainfall-runoff transformation with lumped parameters is first extended to take into account the spatial variations in model parameters. Second, the infiltration process is further incorporated to the rainfall-runoff transformation. This study demonstrates that analytical models can be developed with various levels of complexity based on different hydrologic considerations. The performance of the analytical models is evaluated in a case study, and the results indicate that, with an appropriately formulated rainfall-runoff transformation, analytical stormwater runoff models are capable of providing comparable results to continuous simulation models in the evaluation of the long-term performance of storage facilities.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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