Modeling Green Infrastructure Components in a Combined Sewer Area
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the project described in this chapter is to evaluate the water quality and quantity improvement benefits of a large scale application of green infrastructure control practice retrofits in an entire monitored subcatchment.These green infrastructure controls have been shown, when implemented and maintained properly, to increase retention at the runoff source.This increased retention decreases the runoff volume entering the drainage system and the demand on a drainage system.Many researchers have reported findings that support these observations for individual or small neighborhood applications at LID (low impact development) conferences.This project is unique in that a large area is being retrofitted and will be monitored for many different scales to measure these benefits.This chapter describes a preliminary modeling effort that is being used to assist in the design of the practices at the site, showing how complementary practices that can be constructed on private property which will enhance the performance of the curb-side biofilters to be constructed in the public right-of-way.This chapter describes updated modeling results for the use of rain gardens, rain barrels or tanks, and roof disconnections, together with preliminary calculations pertaining to curb cut biofilters.They are being examined for potential application in the Kansas City, Missouri, test area for the control of combined sewer overflows.The initial modeling results using WinSLAMM indicate that the use of bioretention facilities in the test area (which has poor soils with limited infiltration capacities) can be effective in
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».