Water Quality Impacts of Green Roofs Compared with Other Vegetated Sites
Notice bibliographique
Résumé
Green roofs are a convenient stormwater management strategy in highly developed, urbanized areas. Research has demonstrated that green roofs are effective at mitigating stormwater runoff volume, in addition to providing a range of other environmental benefits. Previous studies on the overflow from extensive green roofs have indicated that the overflow from these roofs, particularly those maintained with fertilizer, may contribute nutrients to nearby streams, storm sewers, and adjacent waterways. Whereas many studies have compared green roof nutrient concentrations with that of conventional roofs and urban streams, few studies have compared green roof effluent with other vegetated systems’ effluent. In this study, located in Villanova, Pennsylvania, green roof effluent was evaluated and compared with vegetated land uses (e.g., woods and grass) and other stormwater control measures (e.g., bioinfiltration rain garden and constructed stormwater wetland) typically found in urban watersheds. Effluent samples from all sites were tested and analyzed for concentration and mass loading of nitrogen (nitrate, nitrite, total Kjeldahl nitrogen, and total nitrogen) and phosphorus (orthophosphate and phosphorus). Overall, the green roof effluent concentrations for nitrogen and phosphorus species were statistically different than the other land uses, and often with higher concentrations. The green roof effluent was most statistically similar to the wooded land use. From a mass loading perspective, in terms of unit area of the contributing watershed, the green roof had a higher loading than the other land uses. However, the fertilized green roof exported less than 15 percent of the total input mass of nitrogen and phosphorus, demonstrating that volume reduction aids in managing the effluent.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».