Southeastern United States Observations of Stormwater Pollutant Strengths by Particle Size
Notice bibliographique
Résumé
This paper summarizes the results of several stormwater research projects that investigated particulate pollutant strengths for different particle size ranges. This paper builds on the previous paper simultaneously published describing particle size distributions of stormwater particulates The pollutant strength information presented in this paper, along with the particle size distribution in the other paper, is critical when understanding the routing of stormwater particulates through urban systems and especially when calculating the expected performance of stormwater controls. The pollutant concentrations commonly have a bimodal distribution, with higher values for small particles (due to large surface areas) and sometimes for large particles (such as for polycyclic aromatic hydrocarbons, PAHs, that are strongly associated with large organic debris). In most cases, the majority of the stormwater pollutant masses at outfalls are associated with small and moderate-sized particulates (usually from ~10 m to 200 m) which are effectively transported through drainage systems. Stormwater controls that focus on larger particles (such as >300 m) that are more abundant at source areas may have less effective benefits on discharged stormwater quality as they only contribute small fractions of the total particulate mass after being poorly transported through most drainage systems. Treatability tests show that effective removal of particulate-bound stormwater pollutants requires the control of the small particles, usually down to ~10 m in size. Pre-treatment stormwater controls that focus on larger particles reduce maintenance issues and provide other benefits, but need to be supplemented with additional controls that are effective in the removal of small particles, usually in a treatment train arrangement.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».