Phosphorus accumulation in a bioretention cell in Mississauga, Ontario: Insights from field monitoring and process-based modeling
Notice bibliographique
Résumé
Bioretention cells are a Low Impact Development (LID) technology that is being promoted as a green solution to attenuate urban stormwater nutrient loadings. Despite extensive implementation of bioretention cells in Canada, the mechanistic understanding of phosphorus (P) cycling in bioretention cells is still limited. We conducted detailed analyses of (geo)chemical and hydrological data coupled to numerical reactive transport modeling to simulate the fate and transport of P in a bioretention cell located in Mississauga (Ontario, Canada) within the Credit River watershed. Our objective is to utilize the model to predictively understand the accumulation and speciation of P in the bioretention cell under long-term field operation. Unlike existing bioretention models, our model incorporates a detailed representation of the biogeochemical processes that control P cycling in the bioretention cell. We further compare the model predictions with data from sequential chemical extractions of P from soil samples taken from the bioretention cell. The model correctly estimates the cumulative TP (total P) and SRP (soluble reactive P) outflow loadings from the bioretention cell, as well as the TP accumulation rate and observed partitioning of P over the different pools in the bioretention cell. The relative importance of various processes controlling P retention are assessed using mass balance calculations and sensitivity analyses of the model. The results show that filtration of fine P-containing particles and slow sorption are the main processes retaining P in the bioretention cell.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».