An Integrated Hydraulic and Hydrologic Modeling Approach for Roadside Bio-Retention Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Roadside bio-retention (RBR) facilities are low impact development practices, which control urban runoff primarily from road pavements. Using hydrologic models, such as the US EPA Storm Water Management Model (SWMM), RBR are typically designed with some fundamental assumptions, including where runoff completely enters the facilities and fully utilizes the whole surface area for percolation, detention, filtration, and infiltration to the surrounding soils. This paper highlights the importance of inlet hydraulics and the spatial distribution of inflow along a RBR, and proposes an integrated hydraulic and hydrologic modelling approach to simulate its overall runoff control performance. The integrated hydraulic/hydrologic modelling approach consists of three components: (1) A dual drainage hydrologic model to simulate runoff generation, runoff hydrographs entering and bypassing a storm inlet, and the outflow hydrograph from a fully utilized RBR; (2) a computational fluid dynamic model to determine the inflow distribution along a RBR; and (3) an overall runoff control performance analysis of RBR by considering the inlet efficiency, and the partially and fully utilized RBR during a storm event. A case study of an underground RBR in the City of Toronto was used to demonstrate the integrated modelling approach. It is concluded that; (1) inlet efficiency of a RBR will determine the overall runoff control performance; and (2) the inflow distribution will dictate the effective length of a RBR, which may affect the overall runoff control performance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».