Assessment of Urban Stormwater Systems for Improved Urban Habitat and Estuarine Ecosystem Management
Notice bibliographique
Résumé
Water pollution caused by stormwater is a global issue as stormwater collects and transports various pollutants like chemicals, oils, and trash. Urbanization has led to increased untreated stormwater flowing through canals and ditches into natural water bodies, including rivers and lakes, which can lead to the growth of harmful algae. This study focuses on understanding the impact of coastal urban stormwater systems on the broader watershed and its community. The study area is the Halifax River, an estuarine lagoon along Florida's East Coast, and an impaired water body. Three urban outlets empty untreated stormwater into the river, but there has been a lack of water quality monitoring and assessment in the canal system. Precipitation data, water quality data, tide data, historical stormwater data, and management plans were used to provide information to aid in decision-making and implementing ordinances in urban stormwater management. In situ monitoring at the outfall sites and publicly available environmental data were analyzed. GIS maps of five adjacent municipalities within this stormwater drainage were compiled to highlight flood areas, census data, and critical infrastructure to analyze community impacts. The results indicate that Halifax River salinity generally has a decreasing trend over time while variation in turbidity has increased. Additionally, critical infrastructure (schools and hospitals) is affected most in Daytona Beach, with high minority percentages (49%) and a mean income of $41,200. Eight healthcare facilities would be affected by a category four hurricane storm surge along with 18 schools, 61% of businesses in Daytona Beach, and 91% of all businesses in South Daytona.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».