Evaluation of Low Impact Development Stormwater Technologies and Water Reuse Options for the Lake Simcoe Regions
Notice bibliographique
Résumé
In support of the efforts of the Lake Simcoe Region Conservation Authority (LSRCA) to meet its Vision for the Restoration and Protection of Lake Simcoe and its Watershed, Ryerson University conducted a study to evaluate the suitability and effect of implementation of non-conventional wastewater and stormwater control technologies, including low impact development technologies (LID) and water reuse options, within the pre-defined uncontrolled study area where conventional stormwater management practices were not feasible. The aims of the study project were to: identify opportunities for implementation of these technologies, quantify at a planning level the benefits that could be provided in terms of reduced nutrient loadings to Lake Simcoe, and ultimately provide guidance to municipalities within the watershed. Phase I compiled all the existing data and information, summarized the previous studies and projects that had been carried out to date deemed relevant to the project, and carried out a geographic information system analysis (GIS) of the opportunities for implementation of LID (based on suitability criteria such as land use and physical site requirements). Phase II carried out a more detailed study of the usage of LID identified in Phase 1 as being potentially suitable, evaluated the best combinations of LID (and their placement), quantified preliminary costs of their implementation and pollution reduction benefits such as annual nutrient loading reduction, and examined the opportunities for reclamation of wastewater and stormwater in the study area. Additionally, the effects of future development and climatic changes on the overall efficiency of promising solutions were evaluated. The modeling of the pollution reduction benefits was based on the development of hydrologic unit response functions (URF) for different land uses and LID combinations and the aggregation of these URF over the study area using GIS. The study findings indicate that the implementation of the feasible LID such as bioretention cell, rainwater harvesting, greenroof, and downspout disconnection could potentially reduce the nutrient loading from the uncontrolled study area by about 10 to 20%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».