Sensors for Biomass Monitoring in Vegetated Green Infrastructure: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Bioretention cells, or rain gardens, can effectively reduce many contaminants in polluted stormwater through phytoremediation and bioremediation. The vegetated soil structure develops bacterial communities both within the soil and around the vegetation roots that play a significant role in the bioremediative process. Prediction of a bioretention cell's performance and efficacy is essential to the design process, operation, and maintenance throughout the design life of the cell. One of the key hurdles to these important issues and, therefore, to appropriate designs, is the lack of effective and inexpensive devices for monitoring and quantitatively assessing this bioremediative process in the field. This research reviews the available technologies for biomass monitoring and assesses their potential for quantifying bioremediative processes in rain gardens. The methods are discussed based on accuracy and calibration requirements, potential for use in situ, in real-time, and for characterizing biofilm formation in media that undergoes large fluctuations in nutrient supply. The methods discussed are microscopical, piezoelectric, fiber-optic, thermometric, and electrochemical. Microscopical methods are precluded from field use but would be essential to the calibration and verification of any field-based sensor. Piezoelectric, fiber-optic, thermometric, and some of the electrochemical-based methods reviewed come with limitations by way of support mechanisms or insufficient detection limits. The impedance-based electrochemical method shows the most promise for applications in rain gardens, and it is supported by microscopical methods for calibration and validation.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».