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Enregistrement W4366492292 · doi:10.11159/iceptp23.153

Quantitative Assessment with Watershed Model on Drinking Water Protection Areas, The Taiwanese Case

2023· article· en· W4366492292 sur OpenAlexvenueno aff
Chi‐Feng Chen, Shyh‐Fang Kang, Jen‐Yang Lin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceWater resource managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a comprehensive investigation on drinking water protection areas in Taiwan were implemented.Eighteen major drinking water intakes which supplies almost 80% population in Taiwan were reviewed.It found that all water qualities met Drinking Water Source Quality Standard, but some failed to Surface Water Quality Standard.This implies advanced watershed management are needed.In this study, an effective watershed management process was built, which focused on determination of high pollution potential areas, called hot spots.The hot spots were regarded as the priority areas to initiate pollution reduction measures and were expected to have efficient water quality improvement.To decide the hot spots, field investigation, collection of water quality monitoring data, water quality model, and selective assessment factors were applied.The Yuanshanyan water intake in Taoyuan city, Taiwan, was presented as the case study to show the whole process.The results showed that BOD pollution loads in Yuanshanyan water intake watershed were 57% from point pollution sources and 43% from nonpoint pollution sources.Ammonia pollution loads had similar pollution sources distributions.In this watershed, two hot spots from 18 subwatersheds were identified.The validated Stormwater management model (SWMM) showed that if 50% BOD pollution loads from the 2 hot spots can be reduced, the water quality achievement rate could be increases from 21% to 90%.Considering the planning sewage system in the hot spots, which could reduce 1,150kg/yr of BOD, and the remaining 380 kg/yr needs further reduction policy to achieve the water quality target.Onsite pollution treatment facilities, such as constructed wetlands and gravel contact oxidation method, were suggested.In addition, the possible pollution sources of emerging contaminants were also surveyed, and 6 industrial effluents were sampled.The data showed that the leachate from landfill site contained Perfluorinated compounds (PFC) and gallium (Ga).The other 2 industrial effluents contained Bis(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP).Although there is no associated water quality standard for these emerging contaminants in Taiwan, it should be noted and continuously monitor the impacts of industrial effluent on drinking water.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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