Hydrological Efficacy of Ontario’s Bioretention Cell Design Recommendations: A Case Study from North York, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Use of sustainable stormwater technologies such as bioretention cells (BRCs) is gaining in popularity across the world as episodes of severe flooding are becoming more frequent due to increased urbanization, and associated costs are rising due to decaying infrastructure and insufficient flood management. The aim of this study is to use numerical modeling to expand the understanding of BRC systems across the Toronto region. There is no one universally accepted approach to designing BRC systems. Local sensitivity analysis (LSA) with the one-factor-at-a-time method and global sensitivity analysis (GSA) with factorial design were conducted to identify the most influential components of BRC design for overflow reduction. Eight different model scenarios were used in a long term simulation to determine the efficacy of Ontario’s BRC design standards for meeting Toronto’s runoff volume control target (RVCT) of 27 mm. LSA shows that the highest reduction in overflow can be achieved by increasing BRC surface area, the saturated hydraulic conductivity (BSM Ksat) of bioretention soil media, or BRC ponding depth. On the other hand, GSA suggests that the most effective BRC performance can be achieved by simultaneously increasing the area of BRC, BSM Ksat, and BRC storage depth. Continuous simulation results show that Ontario’s minimum BRC design guideline does not meet Toronto’s RVCT. However, small adjustments to the baseline design, such as a 0.4% increase in BRC surface area, a 5 cm increase in ponding depth, or a 3 cm/h increase in BSM Ksat, can reduce the number of storm events causing overflow by up to 50% and meet RVCT.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».