Performance of low-impact development best management practices: a critical review
Notice bibliographique
Résumé
Low-impact development (LID), a land planning and engineering design approach for managing urban stormwater runoff, has been widely adopted across the globe. LID best management practices (BMPs) are man-made features that rely on natural processes to manage stormwater water quantity and quality. In this article, recent literature (published after the year 2008) related to nine BMPs was reviewed to highlight the ranges in treatment efficiencies for 21 of the most frequently investigated runoff parameters. The primary function, pros and cons, and factors affecting performance of each BMP were discussed. A frequency analysis of the reviewed parameters showed that total suspended solids, total phosphorous, total nitrogen, runoff reduction, and zinc concentrations were the most frequently investigated stormwater runoff parameters. Five recurring themes were observed with regards to knowledge gaps and conflicting objectives for research related to LID BMPs that include: (i) lack of consensus on which parameters to measure for effective LID adoption, (ii) BMP performance is highly variable, (iii) many BMPs are known exporters of nutrient pollutants, (iv) lack of cold weather performance-specific studies for individual BMPs, and (v) lack of human pathogen-related stormwater quality studies for individual BMPs. Suggestions for future research are discussed to address these knowledge gaps.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».