Particle size distribution of total suspended sediments in urban stormwater runoff: Effect of land uses, precipitation conditions, and seasonal variations
Notice bibliographique
Résumé
Understanding particle size distribution (PSD) of total suspended sediments in urban runoff is essential for pollutant fate and designing effective stormwater treatment measures. However, the PSDs from different land uses under different weather conditions have yet to be sufficiently studied. This research conducted a six-year water sampling program in 15 study sites to analyze the PSD of total suspended sediments in runoff. The results revealed that the median particle size decreased in the order: paved residential, commercial, gravel lane residential, mixed land use, industrial, and roads. Fine particles less than 125 μm are the dominant particles (over 75%) of total suspended sediments in runoff in Calgary, Alberta, Canada. Roads have the largest percentage of particles finer than 32 μm (49%). Gravel lane residential areas have finer particle sizes than paved residential areas. The results of PSD were compared with previous literature to provide more comprehensive information about PSD from different land uses. The impact of rainfall event types can vary depending on land use types. A long antecedent dry period tends to result in the accumulation of fine particles on urban surfaces. High rainfall intensity and long duration can wash off more coarse particles. The PSD in spring exhibits the finest particles, while fall has the largest percentage of coarse particles. Snowmelt particles are finer for the same land use than that during rainfall events because the rainfall-runoff flows are usually larger than the snowmelt flows. • A six-year water sampling program was conducted to analyze particle size distribution. • Particle size distributions in runoff from six urban land uses were analyzed. • Fine particles are the dominant particles of suspended sediments in runoff. • Effects of rainfall types on particle size distributions vary with land use types. • Snowmelt particles are finer for the same land use than that of rainfall events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».