Using Annual Hydrographs to Determine Effective Impervious Area
Notice bibliographique
Résumé
Reducing the ammmt of directly connected impervious areas improves watercourse health and increases the potential for sustainable fish communities in streams.It also reduces the impacts of frequently-occurring rainfall-mnoff events, and shifts watercourse hydrology closer to pre-development conditions.There is increasing focus on low impact development (LID) strategies as a means of improving watercourse health.Accurately determining the reduction of effective impervious area (EIA) has become cmcial for assessing the effectiveness ofthese strategies.Quantifying EIA is also essential in developing and calibrating hydrologic models.In addition, it is important to test the effectiveness of LID strategies over the entire year, to take into account the large variability in antecedent conditions.Continuous simulation models focus on all events throughout the year, and not just a large design event.Although several methods exist for measuring EIA, they tend to overestimate the effectiveness of LID strategies in wet climates when soils are saturated for a significant portion of the year.An annual hydro graph method is proposed to determine EIA.This involves using existing gauged creek systems and rainfall records from rainfall gauging networks.This enables the use of available data to determine a watershed's response to rainfall throughout the year, and thereby compute a year -round EIA.The results of this type of analysis will help to assess the effect of implementing LID strategies for existing or proposed developments, particularly for areas with wet climates.
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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) | 0,000 | 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 ».