Evapotranspiration from extensive green roofs: influence of climatological conditions, vegetation type, and substrate depth
Notice bibliographique
Résumé
Green roofs are gaining popularity worldwide as a low impact development tool to mitigate increasing stormwater runoff within dense urban areas. Evapotranspiration (ET) is the key hydrologic process governing the capacity of a green roof to retain rainfall as it regenerates available water storage space in the green roof substrate (soil) between rainfall events. To date, there are limited data on how the interaction between different climatological conditions and design parameters (e.g., vegetation type, substrate depth) affect ET rates. This currently limits the ability to optimize green roof design for stormwater management. In this field study, the impact of climatological conditions, vegetation type, and substrate depth on ET rates were evaluated from experimental, modular extensive green roofs installed in three climate regions in Canada: Calgary AB (Prairies), London ON (Great Lakes/ St. Lawrence), and Halifax NS (Atlantic/ Maritime). Daily ET rates and cumulative ET over the field season were calculated from daily (n = 40) and continuous (n = 2 to n = 4) module weight data recorded from May to September in 2013 and 2014. The modular set-up of the green roof at all sites consisted of two module depth treatments (10 cm and 15 cm substrate depth), substrate only treatments (no vegetation), and four vegetation treatments (monoculture treatments of Sedum spurium, Sporobolus heterolepis, and Aquilegia canadensis, and a mixed species treatment consisting of the three aforementioned species). The plant coverage and root mass distribution were characterized for all vegetation treatments. The percentage of cumulative rainfall returned to the atmosphere by ET over the 2013 and 2014 field seasons was greater for Calgary (73%) and London (67%) compared with Halifax (33%). ET rates in Calgary and London were found to be limited by the available moisture in the substrate, whereas the results suggested that the other climatological variables or atmospheric forcing rather than available moisture may have been the limiting factor controlling ET rates in Halifax. Data revealed that green roofs with only Sedum spurium or a mixture of Sedum spurium, Sporobolus heterolepis, and Aquielgia canadensis had higher ET rates, and thus will be able to restore the retention capacity of the green roof substrate faster than a green roof with no vegetation, Sporobolus heterolepis or Aquilegia canadensis. The optimum substrate depth differed among vegetation types and study site. To optimize the hydrologic performance of green roofs (i.e., retention capacity), this study found that plant characteristics, such as plant coverage and root mass distribution, should be considered when selecting vegetation type and substrate depth. This study provided valuable insight on the sensitivity of ET rates to climatological conditions and green roof design parameters (i.e., vegetation type and substrate depth), with the study findings needed to make informed decisions on the design and optimization of the hydrologic benefits for green roofs installed in different climatological conditions.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».