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Enregistrement W2999807168 · doi:10.1002/hyp.13697

Water age in stormwater management ponds and stormwater management pond‐treated catchments

2020· article· en· W2999807168 sur OpenAlexafffund
Kayla Morales, Claire Oswald

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImpervious surfaceHydrology (agriculture)Environmental scienceStormwaterWater qualityBaseflowDrainage basinLand coverWatershedInfiltration (HVAC)Surface waterLand useSurface runoffStreamflowGeologyEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Expansion of impervious surface cover results in “flashy” hydrologic response, elevated flood risk, and degraded water quality in urban watersheds. Stormwater management ponds (SWMPs) are often engineered into stream networks to mitigate these issues. A clearer understanding of how water is stored and released from SWMPs and SWMP‐treated catchments is required to better represent these engineered systems in hydrological and water quality models of urban and urbanizing watersheds. Stable water isotopes were used to compare water age in SWMPs and SWMP‐treated catchments in an urbanizing watershed. We sampled water biweekly from two SWMPs and five stream sites with varying land cover and stormwater control in their catchments. Two inverse transit time proxies (damping ratio and young water fraction) were computed along with the mean transit time (MTT) by sine–wave fitting for each SWMP and stream site using the δ18O and δ2H data. Water entering the SWMPs was consistently older (224 and 177 days) than water in or exiting the ponds (ranging from 46 to 91 days and 39 to 67 days, respectively). This finding is likely due to a combination of groundwater infiltration into broken sewer pipes that transport water into the ponds and a bias toward baseflow sampling. At the catchment scale, detention provided by SWMPs was not found to be more significant than the interactive effects of impervious cover, surficial geology, land use proportions, and catchment size in determining MTT. Overall, surficial geology explained the most variation in MTT among the seven sites. This study illustrates the potential for isotope‐based approaches of water age to provide information on individual SWMP functioning and the influence of SWMPs on catchment‐scale water movement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,191 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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