Design, Construction, and Operation of a Demonstration Rainwater Harvesting System for Greenhouse Irrigation at McGill University, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Increasing stress on urban water demand has led to the exploration of the potential of rainwater use and water recycling to promote sustainable water resources management. Rainwater harvesting (RWH) not only has the potential to reduce water demand but also contributes to other sustainable objectives, including reducing stormwater pollutant loads, reducing erosion, and inducing natural flow regimes by means of flood control, in urban streams. This research involved the design, construction, and field-testing of an RWH system used to irrigate greenhouses at the Macdonald Campus of McGill University in Quebec, Canada. The purpose of the RWH system was to collect rainwater from a roof area of ≈610 m 2 (the Horticulture Services Building on the Macdonald Campus of McGill University) to meet the irrigation demands of the two Horticulture Research Center greenhouses on the campus (≈149 m 2 each) from May to October. Over its two years of operation, it was found that the amount of rainwater collected did not only meet the peak irrigation demands of the greenhouses (which amounted to almost 700 gal of water per day), but that there was also enough water for the irrigation of the nearby student-run gardens. The harvested rainwater was clear and did not cause any harm to the plants. The major problem that was experienced during the operation of the RWH system was that of algae growth in one of the water collection tanks. This issue was resolved by covering the tank with metallic green wallpaper, thereby blocking most of the sunlight from entering the tank. The RWH system is currently being used for irrigation and as a demonstration project to promote the learning of sustainable technologies on campus and in the surrounding communities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».