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Enregistrement W6903447038 · doi:10.11575/prism/39538

Evaluating the Effectiveness of Bioretention Systems for Managed Aquifer Recharge in Cold Climates

2022· other· en· W6903447038 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwater rechargeBioretentionHydrology (agriculture)StormwaterInfiltration (HVAC)PrecipitationLow-impact developmentDrainage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioretention systems are a low impact development (LID) technology being utilized to mitigate the flooding and contamination impacts of urbanization on stormwater runoff. These systems are difficult to monitor in cold climates using traditional water-budget techniques when surface temperatures drop below freezing. A bioretention system in the Town of Okotoks, Alberta Canada was investigated to address four objectives. 1) Develop a method to monitor the system year-round. 2) Investigate seasonal changes in the infiltration and recharge characteristics of the system. 3) Determine if there was evidence of nutrient leaching from the system. 4) Develop a technique to estimate recharge from the system. The site was instrumented using a paired monitoring well set-up that allowed for characterization of the local groundwater mound induced by recharging waters. The solution of Hantush was used to calculate the recharge rates required to produce observed groundwater mounding heights and estimate the recharge produced by the bioretention system on a per-event basis. The method overestimated recharge by a factor of three compared to estimates obtained using the water budget technique, but could be corrected by finding an appropriate K value to match the water budget data. The system was estimated to recharge 2500 m3 of stormwater over two years. Winter snow-melt events produced recharge volumes comparable to those induced by a 4.5 mm summer precipitation event. Recharge volumes were found to be strongly correlated with precipitation magnitude, groundwater mound height, and the duration of the mounding event, and had no significant correlation with antecedent soil moisture. Nitrate leeching was observed beneath the bioretention system, with aquifer nitrate concentrations reaching 3.8 mg/L. While bioretention systems are effective at recharging aquifers in cold climates, groundwater plays an important role in the function of these treatment-infiltration systems and care must be taken to ensure nitrogen contamination does not lead to adverse ecological impacts for wildlife or humans. Future work should look at decreasing the uncertainty in recharges estimates associated with this method and accounting for the impact of heterogeneous and anisotropic aquifers with time-variant infiltration rates and recharge pond geometries at surface.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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