Low Impact Development Modeling to Assess Localized Flood Reduction in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
The causes and impacts of, and emergency responses to, the recent catastrophic flooding in northern and central Thailand, including Bangkok, are reviewed.A number of short term and long term engineering solutions have been proposed to avoid or minimize future flooding impacts.Low impact development (LID) technologies might be one reasonable, sustainable, approach to solving urban drainage and water quality problems in Bangkok, but the local urban approaches should be integrated with watershed wide planning efforts.PCSWMM was used to model single and multiple LID technologies in a case study of a peri-urban village near Bangkok as a preliminary exploration of LID benefits in terms of stormwater quantity and quality.A 2 y design storm for Thailand was used in the modeling.The design plans of LID technologies, using either CAD or Google SketchUp, were visualized through Google Earth, and were costed using local information.All LID scenarios reduced combined sewer overflow (CSO) volume, CSO pollutant loadings and the durations of surface flooding, although single rain barrels installed at all houses had a relatively small (4% to 9% reduction) impact.This may be related in part to the fact that a 2 y storm in Thailand is more similar to a 50 y or 100 y storm in northeastern North America.The combined rain barrel and bioretention cell scenarios offered the greatest control in reducing CSO discharges, but the costs may be prohibitive in Thailand at present.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».