In sewers with baseflow, the above

In sewers with baseflow, the above equation could be expanded
for the baseflow (BF) term, QBFCBF, and even if CBF would equal zero,
there would be dilution of the tracer by the baseflow. In a trivial
case, with no stormwater flow or baseflow in the sewer, CX ¼ CWW,
which clearly indicates advantages of conducting contamination
surveys in dry weather. The most challenging is the case when the
wastewater inflow is intermittent and during short-periods of
discrete sampling the wastewater contamination may be missed.
This issue can be addressed by online monitoring of surrogate indicators
(e.g., conductivity, or other chemicals for which on-line
sensors are available), or by using passive samplers, which are
fairly common in other fields of environmental monitoring (Stuer-
Lauridsen, 2005; Vrana et al., 2005). For low wastewater flows,
(QWW=QSW/0), an indicator parameter needs to be used that is
totally absent in unpolluted stormwater flow (CSW ¼ 0), but present
in wastewater. Even a low concentration of such parameter in the
sample (CX >0) will then indicate wastewater contamination,
provided that the measured concentration is higher than the
minimum detection level of the method used. Caffeine is one
example of such a parameter.Where the indicator occurs in similar
or overlapping concentrations in both wastewater and stormwater
(CWWzCSW), even relatively high inflows ofwastewater may not be
detected with sufficient certainty. Examples of such parameters
with overlapping concentrations include turbidity and pH.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในท่อระบายน้ำที่มี baseflow, สมการข้างต้นอาจจะขยายตัว
สำหรับ baseflow (เช้า) ระยะ QBFCBF และแม้ว่า CBF จะเท่ากับศูนย์
จะมีการลดสัดส่วนการติดตามโดย baseflow ในเล็กน้อย
กรณีที่มีการไหลน้ำฝนหรือ baseflow ในท่อระบายน้ำ, CX ¼ CWW,
ที่ชัดเจนแสดงให้เห็นข้อดีของการดำเนินการปนเปื้อนของ
การสำรวจในสภาพอากาศแห้ง ที่ท้าทายที่สุดคือกรณีที่เมื่อ
น้ำเสียไหลเข้าเป็นระยะ ๆ และในช่วงระยะเวลาสั้นของ
การเก็บตัวอย่างน้ำเสียที่ปนเปื้อนที่ไม่ต่อเนื่องอาจจะพลาด.
นี้ปัญหานี้สามารถแก้ไขโดยการตรวจสอบออนไลน์ของตัวชี้วัดแทน
(เช่นการนำหรือสารเคมีอื่น ๆ ที่ ON- สาย
เซ็นเซอร์ที่มีอยู่) หรือโดยการใช้ตัวอย่างเรื่อย ๆ ซึ่งเป็น
เรื่องธรรมดาในด้านอื่น ๆ ของการตรวจสอบด้านสิ่งแวดล้อม (Stuer-
Lauridsen 2005. Vrana et al, 2005) สำหรับกระแสน้ำเสียต่ำ
(QWW = QSW / 0), พารามิเตอร์ตัวบ่งชี้ที่จะต้องมีการใช้ที่
ทั้งหมดอยู่ในการไหลของน้ำฝนสกปรก (CSW ¼ 0) แต่ปัจจุบัน
ในน้ำเสีย แม้จะมีความเข้มข้นต่ำของพารามิเตอร์ดังกล่าวใน
ตัวอย่าง (CX> 0) แล้วจะบ่งบอกถึงการปนเปื้อนน้ำเสีย
ให้มีความเข้มข้นวัดสูงกว่า
ระดับต่ำสุดของการตรวจสอบวิธีการที่ใช้ คาเฟอีนเป็นหนึ่งใน
ตัวอย่างเช่น parameter.Where ตัวบ่งชี้ที่คล้ายกันเกิดขึ้นใน
ความเข้มข้นหรือทับซ้อนกันทั้งในน้ำเสียและน้ำฝน
(CWWzCSW) แม้เงินทุนไหลเข้าที่ค่อนข้างสูง ofwastewater อาจไม่สามารถ
ตรวจพบด้วยความมั่นใจเพียงพอ ตัวอย่างของพารามิเตอร์เช่น
มีความเข้มข้นที่ทับซ้อนกันรวมถึงความขุ่นและความเป็นกรดด่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในท่อระบายน้ำ ด้วยปริมาณ สมการข้างต้นอาจจะขยาย
สำหรับปริมาณ ( BF ) ระยะยาว qbfcbf และแม้ว่ามูลนิธิสายธารพระพรจะเท่ากับ 0
จะมีการลดสัดส่วนของการติดตาม โดยปริมาณ . ในคดีเล็กน้อย
, ไม่มี stormwater ไหลหรือปริมาณในท่อน้ำ ราคาถูก¼ cww
ซึ่งบ่งชี้อย่างชัดเจน , ข้อดีของการสำรวจการปนเปื้อน
ในสภาพอากาศแห้ง สิ่งที่ท้าทายที่สุดคือกรณีที่
น้ำเสียไหลเข้าต่อเนื่องในช่วงระยะเวลาสั้นๆ และมีแบบตัวอย่างน้ำเสียปนเปื้อน

อาจจะพลาด ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้โดยการตรวจสอบออนไลน์ของตัวบ่งชี้ตัวแทน
( เช่นไฟฟ้าหรือสารเคมีอื่น ๆที่เซ็นเซอร์ออนไลน์
ใช้ได้ ) หรือโดยการใช้ตัวอย่างเรื่อยๆซึ่ง
ค่อนข้างทั่วไปในสาขาอื่น ๆการติดตามตรวจสอบผลกระทบสิ่งแวดล้อม ( stuer lauridsen -
,2005 vrana et al . , 2005 ) การเคลื่อนย้ายน้ำต่ำ ,
( qww = qsw / 0 ) , ตัวบ่งชี้ต้องใช้พารามิเตอร์ที่
ทั้งหมดขาดในที่ไม่มีมลพิษ stormwater ไหล ( csw ¼ 0 ) แต่ปัจจุบัน
ในน้ำเสีย แม้แต่น้อย ความเข้มข้นของพารามิเตอร์เช่นในตัวอย่างราคาถูก
> 0 ) จะบ่งชี้การปนเปื้อนน้ำเสีย
ให้วัดความเข้มข้นสูงกว่า
การตรวจหาระดับต่ำสุดของวิธีการที่ใช้ คาเฟอีนเป็นหนึ่ง
ตัวอย่างเช่นพารามิเตอร์ที่บ่งชี้เกิดขึ้นในความเข้มข้นที่ทับซ้อนกันหรือคล้ายกัน

( ทั้งในน้ำเสียและ stormwater cwwzcsw ) แม้ค่อนข้างสูง อาจพบน้ำเสียไหลเข้า
มั่นใจเพียงพอ ตัวอย่าง เช่น พารามิเตอร์ที่มีความเข้มข้น ได้แก่ ความขุ่น และซ้อนกัน
.