Blending Bayesian Networks with Mechanistic Models to Improve Exposure Risk Predictions
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Blending Bayesian Networks with Mechanistic Models to Improve Exposure Risk Predictions
Rationale For decades, environmental exposure modeling has relied on mechanistic models grounded in physics, chemistry, and biology to predict the fate and transport of pollutants. A classic example is the Streeter-Phelps model, developed in the 1920s to evaluate dissolved oxygen depletion from wastewater discharges. These models continue to ...
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