Modeling Stormwater Runoff from an Urban Park, Singapore Using PCSWWM
Notice bibliographique
Résumé
The environmental and societal benefits of urban green space have long been recognized, but such land use often becomes a secondary consideration in urban drainage modeling, in part because it is more difficult to obtain site specific data for model calibration. Singapore has re-branded itself from garden city to city in a garden and as such parks, urban forests, and even agricultural areas are particularly important in sustaining the liveability of this highly urbanized city-state. The objective of this study was to quantify the rainfall-runoff processes for a park in Singapore and explore the efficacy of PCSWMM in estimating runoff from a nearly 100% pervious area. Admiralty Park consists of two sections, one being a traditional urban grassed area with trees, outdoor exercise areas, and promenades; and the other being a forested nature trail that includes a mangrove habitat opening to the Straits of Johor. Infiltration rates, using a double O-ring infiltrometer, were measured at five sites within the traditional grassed area and samples for textural analysis were collected at the same sites. This part of the park is serviced by a tile drain and an ISCO 2150 area-velocity meter was installed near the drain outlet, together with a tipping bucket rain gauge, to monitor rainfall and runoff between 2013-12-21 and 2014-05-04.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».