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Enregistrement W7061472720

Phosphorus retention in a bioretention cell: Insights from process-based modelling

2023· other· en· W7061472720 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésBioretentionSurface runoffStormwaterGroundwater rechargeBiogeochemical cycleGroundwaterCyclingHydrology (agriculture)Soil water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioretention cells (BRCs) have emerged as one of the Green Infrastructure and low impact development (LID) practices to reduce peak discharge and nutrient export in urban areas. Despite growing implementation globally, understanding of P cycling and retention mechanisms in BRC is limited. In this presentation, we present a novel numerical reactive transport model to simulate the fate and transport of P in a BRC system in the greater Toronto metropolitan area. Unlike existing BRC models, our model incorporates a detailed representation of the biogeochemical reaction network that control P cycling and retention within the BRC. We used this model as a diagnostic tool to determine the relative importance of different P removal processes and their contributions to the P accumulation trajectory within the BRC over 8 years of operation. Model results were validated against time series flow data, plus water chemistry and soil filter media P concentration depth profiles measured between 2012 and 2019. A sequential extraction analysis was also applied to soil cores collected in 2019 to validate the model-derived P pools profiles. The model simulations reproduce the total P (TP) and soluble reactive P (SRP) outflow loads with the TP accumulation rate in the soil filter media and the partitioning of P between different soil chemical pools. The simulation results indicate that groundwater recharge is the dominant mechanism responsible for decreasing the surface water discharge from the BRC (63% runoff reduction), which implies potential impact of infiltrated stormwater on groundwater quality. But that bioretention cell is still efficient at reducing P concentration of infiltrated stormwater since accumulation in the soil filter media is the predominant P removal mechanism (57% of TP influx), and the filter media was not saturated after 8 years of operation. Of P retained within the soil filter media, 48% is highly stable, 41% potentially remobilizable, and 11% easily remobilizable. In addition to elucidating P cycling, our model can help to assess the impact of BRC design choices on P retention efficiency and the stability of the retained P within the soil filter media and eventually to predict the P transport to groundwater aquifers.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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