Quantification des apports en coliformes fécaux en milieu urbain par modélisation hydrologique/hydraulique: le cas du bassin versant de la rivière Beauport.
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les concentrations en coliformes fécaux mesurées à la plage de la Baie de Beauport en période \nestivale dépassent souvent le critère du MDDEFP (Ministère du Développement durable, de \nl'Environnement, de la Faune et des Parcs) pour les activités de contact primaire telles que la \nbaignade (200 UFC/100 ml). Une étude antérieure (Duchesne et al., 2011) a démontré que les \nprincipales sources de contamination pouvant affecter la qualité de l'eau à cet endroit sont les \ndébordements des réseaux d'égout sanitaires et unitaires (causés par des dysfonctionnements \nou par la pluie) ainsi que les rejets des réseaux d'égout pluviaux. Cette étude avait été réalisée \nà macroéchelle à l'aide d'analyses globales et d'équations simplifiées. Une analyse plus \ndétaillée, qui reposerait notamment sur la simulation hydrologique/hydraulique et de la qualité \nde l'eau sur les sous-bassins de drainage des affluents à la Baie de Beauport, permettrait \nd'identifier de façon plus précise les principales sources de contamination et aiderait à identifier \nles actions à mettre en oeuvre en priorité pour améliorer la qualité de l'eau à la plage de la Baie \nde Beauport. Dans ce mémoire, le bassin versant choisi pour effectuer ce type d'étude est le \nbassin versant de la rivière Beauport (29,2 km²) situé majoritairement dans un milieu urbain, \ndont l'exutoire se situe dans la Baie de Beauport. \nPlus précisément, les objectifs de l'étude faisant l'objet de ce mémoire sont de : 1) quantifier les \napports en coliformes fécaux d'un bassin versant urbanisé par modélisation; 2) analyser les \nliens statistiques entre les concentrations en coliformes fécaux dans la rivière Beauport et \ndiverses variables potentiellement explicatives; 3) comparer les résultats de méthodes \nd'estimation existantes pour quantifier les apports en coliformes fécaux, soit la méthode par \nmodélisation hydrologique/hydraulique avec le modèle SWMM (Huber et Dickinson, 1988) et la \nméthode simple de Schueler (1987); et 4) proposer des solutions afin de réduire les \nconcentrations en coliformes fécaux dans la rivière Beauport. \nLes données de concentrations en coliformes fécaux utilisées pour cette étude proviennent de la \nVille de Québec et couvrent les années 2008 à 2011, pour la période du 1er mai au 31 août. Les \ndifférentes analyses à l'aide de ces données ont permis de constater que la pluie influence \nfortement les concentrations en coliformes fécaux observées, et ce, jusqu'à une journée après \nl'évènement de pluie, dans la rivière Beauport comme à la plage de la Baie de Beauport. De \nplus, les débordements de réseau unitaire ayant lieu dans la rivière Beauport sont une source \nde coliformes fécaux majeure et influencent à la hausse les concentrations observées dans la \nrivière Beauport. Cependant, les débordements ayant lieu dans la rivière Beauport semblent \navoir peu d'impacts sur les concentrations en coliformes fécaux observées à la plage de la Baie \nde Beauport. \nLa quantification des apports en coliformes fécaux par modélisation hydrologique/hydraulique a \nété réalisée à l'aide du logiciel SWMM. Le modèle de qualité d'eau intégré au modèle est celui \nde la concentration moyenne par évènement (CME), faute de mesures adéquates de \nconcentrations en coliformes fécaux sur le terrain pour l'utilisation d'un modèle plus complexe. \nLes valeurs de CME utilisées sont issues d'une revue de la littérature, principalement du Guide \nde gestion des eaux pluviales du Québec (MDDEFP et MAMROT, 2011). Les simulations \nhydrologiques/hydrauliques ont permis d'estimer que les apports saisonniers en coliformes \nfécaux dus aux débordements du réseau unitaire sont jusqu'à 100 fois supérieurs à ceux du \nréseau séparé (pluvial). Aussi, 88 % des sources du réseau séparé proviennent du drainage en \nconduite, situé principalement dans les zones résidentielle, commerciale et industrielle, la \nportion restante provenant du drainage de surface des zones agricole et non développée. \nL'utilisation de la méthode simple, bien qu'elle ne puisse estimer les apports en provenance du \nsecteur unitaire, donne sensiblement le même ordre de grandeur des apports saisonniers que la \nmodélisation détaillée, soit autour de 10¹³ et 10¹⁴ unités formatrices de colonies (UFC) \nprovenant du réseau séparé pour la période du 1er mai au 31 août. \nFinalement, une analyse de scénarios, modélisés avec SWMM sur un seul évènement de pluie \n(33,4 mm sur 24 heures), a été réalisée afin de déterminer la pratique de gestion \noptimale (PGO) pour laquelle la diminution des charges en coliformes fécaux est la plus \nimportante. Les scénarios pris en compte dans cette analyse sont la construction de réservoirs \nde rétention pour contenir les débordements du réseau unitaire, la rétention des eaux pluviales \ndans les bassins existants avant leur rejet au milieu récepteur, la réduction de l'imperméabilité et \nune meilleure gestion des eaux pluviales. Mis à part l'élimination des débordements du réseau \nunitaire en temps de pluie, la PGO la plus efficace parmi celles considérées est celle d'une \ngestion exemplaire des eaux pluviales. Cependant, c'est en appliquant plusieurs PGO qu'il est \npossible d'atteindre la norme de qualité de l'eau pour les contacts secondaires \n(1 000 UFC/100 ml) en tout temps dans la rivière Beauport. \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it