Modeling Performance of Sediment Control Wet Ponds at Two Construction Sites in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
One of the most uncertain hydraulic designs in urban stormwater management concerns sediment control wet ponds as the event mean total suspended sediment concentration that is discharged into a receiving watercourse depends on many complex factors. The primary factors that influence the performance of wet ponds include design storm event volume, sediment load, suspended sediment particle size distribution, pond permanent pool volume, pond drawdown time, pond length-to-width ratio, and number of berms. In this study we developed a new empirical equation using monitoring data from the Greensborough pond (21 events) and the Ballymore pond (16 events), both of which serviced active construction sites in the Greater Toronto Area, and the numerical simulation results using a calibrated hydrodynamic and sediment transport model. The new equation for both study areas predicts outflow event mean total suspended sediment concentration based on pond hydraulic, geometric characteristics, storm event size, and the influent event mean sediment concentration as input parameters. Sensitivity analysis is performed to investigate the effect of each input parameter on the performance of the pond. Based on the results of these case studies, a series of recommended guidelines for pond hydraulic characteristics are proposed. Moreover, this paper proposes a design methodology on pond design sediment control during the construction period to better ensure protection of the aquatic life in the receiving streams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».