An innovative approach to stormwater management accounting for spatial variability in soil permeability
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, major flooding incidents have been experienced in Australia. This has resulted in increased concerns for local authorities, environmental institutions and the public, giving management of stormwater a new priority. Stormwater infiltration is one of the best practise methods to operationally and sustainably handle urban drainage. However, until recently, stormwater management strategies have failed to adequately consider the criticality of spatially varying soil permeability and their implications on drainage designs. With a lack of detailed information on local soil properties, it is difficult to assess the adequacy of stormwater retention / detention requirements. This study was carried out in new land development areas of Gosnells in Western Australia, focusing on identification of soil properties and development of a typology of suitable stormwater management strategies with respect to applicable infiltration capacities. The Guelph Permeameter and the falling head methods were used to investigate the in-situ and laboratory saturated hydraulic conductivities. Test results were categorized into four permeability groups; very rapid (> 1.56 m/day), rapid (0.48<1.56 m/day), moderate (0.12<0.48 m/day) and slow (<0.12 m/day). Finally, these four key permeability categories, combined with the scale of application (lot, street, regional) and operational objective (quality, quantity, conservation), enabled the identification of suitable stormwater management approaches. The results of this study will assist land developers, engineering consultants and local authorities to devise locally appropriate, functional and water sensitive drainage approaches.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».