Advanced integrated real-time control of combined Urban drainage systems using MPC

Combined urban drainage system (CUDS) collect both wastewater and raining water through sewer networks to wastewater treatment plants (WWTP) before releasing to the environment. During storm weather, rain and wastewater can overload the capacity of the CUDS and/or the WWTPs, producing combined sewer overflows (CSO). In order to improve the management efficiency of CUDS, advanced real-time control (RTC) of detention and diversion infrastructures in the sewer systems has been proven to contribute to reducing the CSO volumes. This work considers the integrated RTC of sewer network and WWTPs based on model predictive control (MPC) and taking into account the water quality as well as quantity, with the objective of minimizing the environmental impact of CSO on receiving waters. The control approach is validated using a real pilot Badalona sewer network in Spain. The first results, discussion and conclusions are also provided.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Conceptual quality modelling and integrated control of combined urban drainage system

This paper presents the first results of conceptual quality modelling approach oriented to the integrated real-time control (RTC) strategy for urban drainage networks (UDN) and wastewater treatment plants (WWTP) developed in the European project LIFE EFFIDRAIN (Efficient Integrated Real-time Control in Urban Drainage and Wastewater Treatment Plants for Environmental Protection). Model predictive control (MPC) has been selected as a proper RTC to minimize the polluting discharge in case of raining events. The simulator SWMM5 was modified to integrate a lumped conceptual model for total suspended solids (TSS) called SWMM-TSS, which has been used as virtual reality for calibration and validation of the proposed modelling approaches in Perinot network, a real case study in Bordeaux.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Adaptive management of Ramsar wetlands

Abstract The Macquarie Marshes are one of Australia’s iconic wetlands, recognised for their international importance, providing habitat for some of the continent’s more important waterbird breeding sites as well as complex and extensive flood-dependent vegetation communities. Part of the area is recognised as a wetland of international importance, under the Ramsar Convention. River regulation has affected their resilience, which may increase with climate change. Counteracting these impacts, the increased amount of environmental flow provided to the wetland through the buy-back and increased wildlife allocation have redressed some of the impacts of river regulation. This project assists in the development of an adaptive management framework for this Ramsar-listed wetland. It brings together current management and available science to provide an informed hierarchy of objectives that incorporates climate change adaptation and assists transparent management. The project adopts a generic approach allowing the framework to be transferred to other wetlands, including Ramsar-listed wetlands, supplied by rivers ranging from highly regulated to free flowing. The integration of management with science allows key indicators to be monitored that will inform management and promote increasingly informed decisions. The project involved a multi-disciplinary team of scientists and managers working on one of the more difficult challenges for Australia, exacerbated by increasing impacts of climate change on flows and inundation patterns

Integrated pollution-based real-time control of sanitation systems

© 2020. ElsevierAn integrated pollution-based real-time control (RTC) approach is proposed for a sewer network (SN) integrated with wastewater treatment plants (WWTPs) in a sanitation system (SS) to mitigate the impacts of pollution from combined sewer overflows (CSOs) on ecosystems. To obtain the optimal solution for the SS while considering both quantity and quality dynamics for multiple objectives, model predictive control (MPC) is selected as the optimal control method. To integrate SN and WWTP management, a feedback coordination algorithm is developed. A closed-loop virtual-reality simulator is used to assess the results of the optimal management approach achieved by applying MPC. The Badalona SS (Spain) provides a pilot case study to assess the efficacy and applicability of the proposed approach. A comparison with local rule-based and volume-based control strategies currently in use indicates that the proposed integrated pollution-based RTC approach can reduce the pollutant loads released to the receiving environment.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration

RESUMEN Los peces nativos son indicadores de la salud de los ecosistemas acuáticos, y se han convertido en un elemento de calidad clave para evaluar el estado ecológico de los ríos. La comprensión de los factores que afectan a las especies nativas de peces es importante para la gestión y conservación de los ecosistemas acuáticos. El objetivo general de esta tesis es analizar las relaciones entre variables biológicas y de hábitat (incluyendo la conectividad) a través de una variedad de escalas espaciales en los ríos Mediterráneos, con el desarrollo de herramientas de modelación para apoyar la toma de decisiones en la restauración de ríos. Esta tesis se compone de cuatro artículos. El primero tiene como objetivos modelar la relación entre un conjunto de variables ambientales y la riqueza de especies nativas (NFSR), y evaluar la eficacia de potenciales acciones de restauración para mejorar la NFSR en la cuenca del río Júcar. Para ello se aplicó un enfoque de modelación de red neuronal artificial (ANN), utilizando en la fase de entrenamiento el algoritmo Levenberg-Marquardt. Se aplicó el método de las derivadas parciales para determinar la importancia relativa de las variables ambientales. Según los resultados, el modelo de ANN combina variables que describen la calidad de ribera, la calidad del agua y el hábitat físico, y ayudó a identificar los principales factores que condicionan el patrón de distribución de la NFSR en los ríos Mediterráneos. En la segunda parte del estudio, el modelo fue utilizado para evaluar la eficacia de dos acciones de restauración en el río Júcar: la eliminación de dos azudes abandonados, con el consiguiente incremento de la proporción de corrientes. Estas simulaciones indican que la riqueza aumenta con el incremento de la longitud libre de barreras artificiales y la proporción del mesohabitat de corriente, y demostró la utilidad de las ANN como una poderosa herramienta para apoyar la toma de decisiones en el manejo y restauración ecológica de los ríos Mediterráneos. El segundo artículo tiene como objetivo determinar la importancia relativa de los dos principales factores que controlan la reducción de la riqueza de peces (NFSR), es decir, las interacciones entre las especies acuáticas, variables del hábitat (incluyendo la conectividad fluvial) y biológicas (incluidas las especies invasoras) en los ríos Júcar, Cabriel y Turia. Con este fin, tres modelos de ANN fueron analizados: el primero fue construido solamente con variables biológicas, el segundo se construyó únicamente con variables de hábitat y el tercero con la combinación de estos dos grupos de variables. Los resultados muestran que las variables de hábitat son los ¿drivers¿ más importantes para la distribución de NFSR, y demuestran la importancia ecológica de los modelos desarrollados. Los resultados de este estudio destacan la necesidad de proponer medidas de mitigación relacionadas con la mejora del hábitat (incluyendo la variabilidad de caudales en el río) como medida para conservar y restaurar los ríos Mediterráneos. El tercer artículo busca comparar la fiabilidad y relevancia ecológica de dos modelos predictivos de NFSR, basados en redes neuronales artificiales (ANN) y random forests (RF). La relevancia de las variables seleccionadas por cada modelo se evaluó a partir del conocimiento ecológico y apoyado por otras investigaciones. Los dos modelos fueron desarrollados utilizando validación cruzada k-fold y su desempeño fue evaluado a través de tres índices: el coeficiente de determinación (R2 ), el error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de determinación ajustado (R2 adj). Según los resultados, RF obtuvo el mejor desempeño en entrenamiento. Pero, el procedimiento de validación cruzada reveló que ambas técnicas generaron resultados similares (R2 = 68% para RF y R2 = 66% para ANN). La comparación de diferentes métodos de machine learning es muy útil para el análisis crítico de los resultados obtenidos a través de los modelos. El cuarto artículo tiene como objetivo evaluar la capacidad de las ANN para identificar los factores que afectan a la densidad y la presencia/ausencia de Luciobarbus guiraonis en la demarcación hidrográfica del Júcar. Se utilizó una red neuronal artificial multicapa de tipo feedforward (ANN) para representar relaciones no lineales entre descriptores de L. guiraonis con variables biológicas y de hábitat. El poder predictivo de los modelos se evaluó con base en el índice Kappa (k), la proporción de casos correctamente clasificados (CCI) y el área bajo la curva (AUC) característica operativa del receptor (ROC). La presencia/ausencia de L. guiraonis fue bien predicha por el modelo ANN (CCI = 87%, AUC = 0.85 y k = 0.66). La predicción de la densidad fue moderada (CCI = 62%, AUC = 0.71 y k = 0.43). Las variables más importantes que describen la presencia/ausencia fueron: radiación solar, área de drenaje y la proporción de especies exóticas de peces con un peso relativo del 27.8%, 24.53% y 13.60% respectivamente. En el modelo de densidad, las variables más importantes fueron el coeficiente de variación de los caudales medios anuales con una importancia relativa del 50.5% y la proporción de especies exóticas de peces con el 24.4%. Los modelos proporcionan información importante acerca de la relación de L. guiraonis con variables bióticas y de hábitat, este nuevo conocimiento podría utilizarse para apoyar futuros estudios y para contribuir en la toma de decisiones para la conservación y manejo de especies en los en los ríos Júcar, Cabriel y Turia.Olaya Marín, EJ. (2013). Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28853TESI

Bridge Deck Runoff: Water Quality Analysis and BMP Effectiveness

INE/AUTC 10.0

Predicing Ecological Effects of Watershed-Wide Rain Garden Implementation Using a Low-Cost Methodology

Stormwater control measures (SCMs) have been employed to mitigate peak flows and pollutants ssociated with watershed urbanization. Downstream ecological effects caused by the implementation of SCMs are largely unknown, especially at the watershed scale. Knowledge of these effects could help with setting goals for and targeting locations of local restoration efforts. Unfortunately, studies such as these typically require a high level of time and effort for the investigating party, of which resources are often limited. This study proposes a low-cost investigation method for the prediction of ecological effects on the watershed scale with the implementation of rain garden systems by using publicly available data and software. For demonstration purposes, a typical urban watershed was modeled using Storm Water Management Model (SWMM) 5.0. Forty-five models were developed in which the percent impervious area was varied 3 to 80%, and the fraction of rain gardens implemented with respect to the number of structures was varied from to 100%. The river chub fish (Nocomis micropogon) and its congeners (Nocomis spp.) were chosen as ecological indicators, as they are considered to be keystone species through interspecific nesting association. Depth and velocity criteria for successful nest building locations of the river chub were determined; these criteria can then be applied to many other watersheds. In this study, both base flow conditions and a typical summer storm event (1.3 cm, 6 h duration) were evaluated. During the simulated storm, nest-building locations were not affected in the 3 and 5% impervious cover models. Nest destruction was found to occur in approximately 54% of the original nest building sites for the 9% and 10% impervious areas. Nearly all of the nest-building locations were uninhabitable for impervious areas 20% and greater. Rain garden implementation significantly improved river chub habitat in the simulation, with greatest marginal benefit at lower levels of implementation