Influence of Environmental Factors in Hydrodynamic Modelling of Bacterial Distribution in Stormwater Ponds
Notice bibliographique
Résumé
Due to the typically large sizes of many stormwater ponds, numerically modeling the bacteria fate and transport within these ponds is more practical than in situ monitoring. However, bacteria fate and transport models lack proper verification and rely on numerous assumptions without proper validation of these assumptions. In this paper, a sophisticated hydrodynamic model is developed for estimating bacteria levels in the Inverness stormwater pond, in Calgary, Alberta, Canada, and is verified in two ways. First, the bacteria concentrations predicted by the developed model for several locations within the pond were compared to data collected during two separate field campaigns at the pond. Good agreement was observed and while it was found that contamination increased over time between the two field campaigns, the most contaminated location was consistently in the west wing. Second, fluid flow velocity vectors in numerous locations were measured and compared with the modeled results. The impacts of model assumptions and inputs on the bacteria distribution in the pond were also assessed. The model was run for various particle-attachment rate and sizes, various rain hyetographs and various wind conditions. It was found that synthetic hyetographs can be used for design purposes to find the optimal location for withdrawal. The effect of wind direction was found to be event specific and location specific. In general, wind was found to play a crucial role in the bacteria distribution in the pond.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».