Review of Historical Street Dust and Dirt Accumulation and Washoff Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many complex models that utilize continuous simulation (SWMM, HSPF, SLAMM, SIMPTM, etc.) require information pertaining to the accumulation rate of pollutants on the land surfaces. This is one of the most perplexing issues in stormwater modeling. A representation of the accumulation rates is usually obtained through trial and error during calibration, with little, if any, actual direct measurements. Historically, direct measurements have been misapplied in modeling applications, resulting in unreasonable model predictions. Many modelers therefore forego accumulation rate data, preferring to back into values from outfall observations. This approach makes it very difficult to correctly predict the sources of stormwater pollutants in urban areas and to make reasonable stormwater management decisions using source area controls. This dilemma has come about due to a major misinterpretation of previously collected field data: the assumption that street dirt loadings are zero after most rains. With the correct understanding and modeling of the washoff process, the vast amount of historically collected accumulation data becomes an important modeling resource. This Chapter presents a summary of this useful information. This information has been used in Pitt and Voorhees' Source Loading and Management Model (SLAMM) and variations have been used in Sutherland's Simple Particulate Transport Model (SIMPTM) to more accurately predict these important source area processes. Relatively simple modifications can be made to other continuous models that utilize accumulation and washoff functions for more accurate and complete stormwater control predictions.
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.
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 | 0,000 | 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 découle