Modeling of Low Impact Development Nutrient Reduction Performance in the Lake Simcoe Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Stormwater quality management has evolved from traditional centralized downstream control devices (e.g. ponds and wetlands) to distributed low impact development practices (LID) at the source (e.g. bioretention, porous pavement, greenroof). In order to develop master LID plans for municipalities in the Lake Simcoe watershed (3576 km2), a new modeling approach was developed. The challenge of modeling small scale LID practices over a watershed scale was resolved using unit response functions (URF) of different types of LID. The concept of URF is based on the linear assumption of LID performance on a watershed level where routing is not important. Detailed URF of runoff and nutrient reduction were developed on a lot level using US EPA SWMM models and linked with lot level characteristics such as imperviousness percentage. The process of modeling include: (1) screening of appropriate LID across the watershed based on identification of unsuitable areas (e.g. wellhead protection area, NaCl concentration, industrial land use) and prioritization suitable lots which maximize environmental benefits and demonstration potential; (2) development of hydrological unit response functions of each type of LID (i.e. average annual runoff and nutrient loading reduction) using US EPA SWMM models; (3) aggregation of the cumulative runoff and nutrient reduction of all appropriate LID at each municipalities; (4) cost-effective analysis of different combinations of LID (i.e. Pareto front); (5) recommendation of the preferred LID combinations for each municipal within the watershed . Results of the modeling indicate that (1) the average annual runoff volume reduction of implementing LID for the uncontrolled urban areas in Lake Simcoe watershed is estimated to be between 20% and 33%; and (2) the average annual phosphorus reduction of implementing LID for the uncontrolled urban areas in Lake Simcoe watershed is estimated to be between 2.0 to 2.7 tonnes per year. This study has demonstrated a new modeling approach of small scale LID over watershed scales.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».