Bioretention Model for Urban Runoff Treatment in a Tropical Climate: A Case Study at the Universiti Sains Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Model for Urban Storm Water Improvement Conceptualism (MUSIC) software has been widely used to predict the treatment and performance of stormwater Best Management Practices (BMPs) such as bioretention for decision-making purposes in stormwater management. However, the calibration of bioretention models based on pollutant runoff characteristics in the tropics is rarely studied. This paper presents the calibration of bioretention model parameters using MUSIC software to treat polluted runoff in a tropical climate. The bioretention model was simulated based on a pilot study at the Universiti Sains Malaysia (USM) engineering campus to evaluate the flow rate and pollutant’s reduction performance. Two stages of calibration were conducted, with the first stage to calibrate the inflow and pollutant concentrations, and the second stage to further calibrate the k-C* model to fit the experimental results. The validation of the model was done using the percentage bias between modeled and experimental data to evaluate the accuracy of bioretention modeling using MUSIC software. Overall, the accuracy of this model increased after calibration and can be accepted, as the performance of bioretention models for total suspended solids, total nitrogen, and total phosphorus removal percentage are good or very good (-13%, -4%, and -39% respectively), whereas the flow rate reduction is satisfactory (17%).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».