Investigation of Evapotranspiration in a Bioretention System through Soil Moisture Content
Notice bibliographique
Résumé
Bioretention systems control stormwater runoff through infiltration, groundwater recharge, and water loss via evapotranspiration (ET) processes. The significance of ET as a volume reduction method has been limited in research. This study at a University of Calgary research facility in Okotoks, Alberta, assessed ET in the “40” soil media bioretention system. Soil moisture content sensors installed at 20cm and 40cm depths provided ET estimates. Seasonality impacted ET with the highest estimations occurring in July 2018 and the lowest in September 2018. 20cm ET estimations were generally higher than 40cm ET estimations due to shallow vegetation root systems. ANOVA tests showed woody, herbaceous, and turf grass vegetation types were not significant at 20cm on ET while woody and turf grass vegetations were significant at 40cm. The Hargreaves and Penman-Monteith equations do provide suitable upper and lower limits of ET estimation at 20cm. ET, at 20cm, reduced over 100% of water volumes and was capable of reducing antecedent moisture content in smaller storm events; 26 – 60% of water volumes were reduced in large storm events. At 40cm, ET reduced between 21 – 67% and over 100% of water volumes and was capable of slightly reducing antecedent moisture content in smaller events; 0-50% of water volumes were reduced in large storm events.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».