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Enregistrement W2810970914 · doi:10.1002/hyp.13213

Stormwater capture and antecedent moisture characteristics of permeable pavements

2018· article· en· W2810970914 sur OpenAlexafffund
Rui Guo, Yiping Guo, Jun Wang

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésAntecedent (behavioral psychology)Antecedent moistureStormwaterEnvironmental scienceWater contentHydrology (agriculture)Event (particle physics)Range (aeronautics)Surface runoffMoistureSoil scienceGeotechnical engineeringMeteorologyRunoff curve numberGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An approach based on individual rainfall events is introduced to mathematically describe the hydrologic responses and estimate the stormwater capture efficiencies of permeable pavement systems (PPSs). A stochastic model describing the instantaneous dynamic water balance of a PPS is established, from which the probability distribution of the antecedent moisture content of the PPS at the beginning of a rainfall event is analytically derived. Based on this probability distribution and the event‐based approach, an analytical equation that can be used for estimating the stormwater capture efficiencies of PPSs is also derived. The derived analytical equation is verified by comparing its results with those from continuous simulations for a wide range of PPSs with different sizes and underlying soils and operating under various climate conditions. It was found that the antecedent moisture contents of PPSs at the test locations are usually fairly close to zero, suggesting that PPSs at these locations are always almost empty at the start of a rainfall event. The derived analytical equation accounts for many key processes influencing the behaviour and operation of PPSs; it may serve as an easy‐to‐use tool that is essential for the planning and design of PPSs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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