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Enregistrement W2741339707 · doi:10.4236/nr.2017.88032

Characterization and Modeling of Urban Water Quality in the City of Calgary, Canada

2017· article· en· W2741339707 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNatural Resources · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBaseflowWater qualitySurface runoffPollutantSnowmeltStormwaterHydrology (agriculture)PollutionLand usePoint source pollutionNonpoint source pollutionUrban runoffWater resource managementStreamflowDrainage basinGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-point source pollution (NPS) besides point source pollution (PS) has contributed to pollutant loading into natural receiving water bodies. Due to the nature of NPS, the quantification of pollutant loading from NPS is very challenging but crucial to riverine water quality management, especially for the river reach flowing through urban areas. The water quality in the river reach of the Bow River flowing through the City of Calgary in Alberta, Canada, is affected by both PS and NPS. Thus, understanding and characterizing water quality of discharges (affected by NPS) into the river reach is necessary for better managing riverine water quality and preventing water quality degradation. In the paper, monitored event mean concentrations (EMCs) of stormwater runoff and mean concentrations of snowmelt and baseflow of seven common pollutants from sub-catchments, which are categorized into four land use types including commercial, industrial, residential and on-going development land uses, were used to investigate the linkage between land use and water quality. Statistical analysis techniques were adopted to identify differences or similarities in water quality among different flow types, different land use types, and among/between catchments of same land use. The results indicated that EMCs of many water quality parameters vary among different land use types and among/between catchments of same land use. The results also showed median EMCs of pollutants of snowmelt and baseflow are, in general, lower than those of stormwater runoff. In addition, Stormwater Management Model was employed to investigate the physical process that would affect water quality response to storm events for two typical land uses, industrial and residential land uses. The modeling results supported that wash-off of particulate matters might primarily affect water quality response of catchments between different land uses. All the results shed the light on the necessity of quantifying pollutant loading considering the characteristics of land uses.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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