Spatial Assessment of Overland Flow, Pollutant Concentration, and First Flush Using a 2D Non-Point Source Pollution and Hydrological Model for Urban Catchments
Notice bibliographique
Résumé
Modeling high-resolution spatial distribution of overland flow and total suspended solids concentration (TSS) is becoming more feasible due to parallel computing and gridded physiographic and rainfall data available. In this article, we developed a fully distributed model based on the methods of Green-Ampt for infiltration loss, non-linear reservoir for flow routing, and build-up and wash-off approach for TSS accumulation. The model was applied in a parking lot catchment (7.85 ha) at the University of Texas at San Antonio. Calibration results indicate that the model can predict overland flow (NSE = 0.89, R2 = 0.95) and TSS concentration (NSE = 0.91, R2 = 0.96) at the outlet of the catchment. Moreover, 54% of the normalized TSS accumulated mass were carried out in the first 30% of normalized accumulated volume, characterizing the first flush at the outlet by the m(v) curve. The first flush spatial analysis, however, showed that other hotspots had more intense m(v) rates for 30% of the normalized accumulated volume, indicating possible areas to allocate low impact development techniques to treat first flush. A topographic influence analysis was performed assessing the role of topographic slope, total volume, total pollutant mass, and event mean concentration (EMC) for all cells in the grid by a descriptive statistical analysis via Pearson and Spearman correlations. Only the total pollutant mass and total volume had a strong Pearson correlation, and EMC, total mass, and total volume had a strong Spearman correlation compared to each other. These results suggest that these variables follow a non-linear monotonic relationship.
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».