Sponge City: Using the “One Water” Concept to Improve Understanding of Flood Management Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Urban flood-related issues are substantial in China, arising from rapid construction of megacities over decades with insufficient flood control, all being made worse by climate change. Since Sponge City (SC) options are primarily effective at maintaining the water balance at the surface, flooding continues. In response, the One Water concept is used to demonstrate the need to respond to dimensions beyond SC and shown herein to have potential to reduce the impacts of major storms (e.g., suppress 100-year flooding to a 25-year flooding equivalent). However, climate change causes more intense storms, indicating the intensity of the 100-year storm will increase by ~0.23% annually over the next 70 years. Hence, given sufficient SC options, the 100-year storms may only be effectively reduced to a 50-year storm, at best by SC options. “One Water” is utilized as a concept to demonstrate structured thinking about how each dimension of the hydrologic cycle can be employed to consider the degree of interconnection, allowing improved assessment of various components of the hydrologic cycle and SC options. Examples are used to demonstrate how the concept of One Water links the array of components of the hydrologic cycle together, generating a holistic view of urban water resource security.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».