Installation of blue-green solutions at large scale to mitigate pluvial floods
Notice bibliographique
Résumé
The growth of urbanization and the intensification of extreme rainfall events, that has characterized the last century, are leading to an increase of pluvial floods, which are becoming a significant problem in many cities. Among the different solutions proposed and developed to mitigate flood risk in urban areas, green roofs and rainwater harvesting systems have been deeply investigated to reduce the runoff contribution generated from rooftops. These tools have been largely studied at small scale, analysing the flood reduction that can be achieved from one single building or in a small neighbourhood, without considering the large-scale effects. In this work, the potential impact of the installation of green-blue solutions on all the rooftops of a city is evaluated, assuming to place green roofs on flat roofs and rainwater harvesting systems on sloped ones. We investigated nine cities from 5 different countries (Canada, Haiti, United Kingdom, Italy and New Zealand), representing different climatological and geomorphological characteristics. The behaviour of the blue-green solution was estimated with the help of a conceptual lumped ecohydrological model and the mass conservation, using rainfall and temperature time series as climatological input to derive the discharge reduction for different scenarios. Due to the high percentage of sloped roofs in most of the investigated locations, the cost-efficiency analysis highlights that the large-scale installation of rainwater harvesting tanks enables to achieve higher mitigation capacity than green roofs at lower cost. Green roofs, however, present many additional benefits (such as biodiversity contribution, thermal insulation for buildings, pollution reduction and increase of aesthetic added value) that need to be evaluated by urban planners and policy makers. The best achievable performance is given by the coupled system of rainwater harvesting tanks and intensive green roofs: for extreme rainfall events this solution guarantees a discharge reduction up to 20% in most of the cities.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».