Assessment of Nitrogen Inputs into Hunt River by Onsite Wastewater Treatment Systems via SWAT Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Nonpoint source nitrogen pollution is difficult to effectively model in groundwater systems. This study aims to elucidate anthropogenic nonpoint source pollution discharging into Potowomut Pond and ultimately Narragansett Bay. Hydrologic modeling with Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and SWAT Calibration and Uncertainty Program (SWAT-CUP) was used to simulate streamflow and nitrogen levels in the Hunt River with and without onsite wastewater treatment systems (OWTS). The objective of this study was to determine how input of OWTS data impacts nitrogen loading into the Hunt River Watershed in Rhode Island, USA. The model was simulated from 2006 to 2014, calibrated from 2007 to 2011 and validated from 2012 to 2014. Observed streamflow data was sourced from a US Geological Survey gauge and nitrogen loading data from University of Rhode Island Watershed Watch (URIWW). From the results, adding OWTS data to the SWAT simulation produced a better calibration and validation fit for total fit (Nash–Sutcliffe Efficiency (NSE) = 0.50 calibration, 0.78 validation) when compared with SWAT simulation without OWTS data (NSE = −1.3 calibration, −6.95) validation.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».