Field assessment of nutrient removal in two constructed urban stormwater wetlands in a cold semi-arid region
Notice bibliographique
Résumé
Constructed wetlands have been widely used for managing urban stormwater runoff and improving stormwater quality. However, the removal efficiency of nutrients in these systems varies significantly. To investigate the nutrient removal behaviors and the influencing factors in constructed wetlands, two wetlands (Rocky Ridge “RR” and Royal Oak “RO”) in Calgary, Alberta, Canada, were selected for field monitoring in the open-water seasons of 2018 and 2019. It was found that the annual loading removal efficiency of total nitrogen in the RR wetland was 37 % and 64 % in 2018 (dry year) and 2019 (wet year), respectively, while in the RO wetland it was 45 % and 33 %, respectively. The annual loading removal efficiency of total phosphorus in the RR wetland was 34 % and 44 % in 2018 and 2019, respectively, while in the RO wetland it was 57 % and 75 %, respectively. The annual nutrient mass removal (in mg/m 2 /yr) in the wet year was substantially (7–16 times for TN; 7–29 times for TP) larger than that in the dry year for the same wetland, mainly attributed to the significantly larger inflow volume in the wet year. Further analysis showed that large rainfall events increased nutrient concentrations in both inflow and outflow, leading to variations in removal efficiency. The outflow concentration was primarily affected by inflow in large rain events but by in-pond water in small events. The study highlights seasonal and interannual variations, emphasizing the role of environmental parameters in nutrient removal. Finally, the unique aspects of nutrient removal by cold-regions stormwater wetlands are discussed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».