Métodos de estimativa de vazão máxima para projetos de macrodrenagem urbana
Notice bibliographique
Résumé
O aumento populacional afeta diretamente nas questões de drenagem urbana, podendo ser na ocupação de áreas de risco ou mesmo pelo fato da redução da área permeável que ocorre através da urbanização das cidades. Com um sistema de macrodrenagem dimensionado corretamente, por meio da avaliação do melhor método de estimativa de vazão máxima pode-se reduzir e/ou acabar com os estragos causados por chuvas intensas. Dessa forma, o objetivo do presente estudo foi aplicar cinco metodologias de estimativa de vazão máxima, e discutir sua aplicabilidade para projetos de macrodrenagem urbana, sendo os métodos Racional, I-Pai-Wu, Ven te Chow, Hidrograma e McMath. Para o tempo de concentração utilizou-se as fórmulas de Corps of Engineers, Ven te Chow, Kirpich, Onda Cinemática, Califórnia Culverts Practice (E.U.A.) e Cinemático - SCS. Sendo que a área em estudo corresponde a uma bacia rural, sendo classificada como macrodrenagem, e após os cálculos dos tempos de concentração, optou-se pelo método Corps of Engineers para dar sequência ao estudo, além disso, foram avaliados o uso do solo para obtenção dos coeficientes C e CN, através de imagens aéreas utilizando o software ArcGis. Os resultados obtidos demonstraram que o método McMath subestima a vazão para áreas maiores que 8 km², enquanto o método Racional superestima. Os métodos I-Pai-Wu e Ven te Chow obtiveram valores semelhantes, o método do Hidrograma que foi obtido através do software Hydrological Engineering Center, Hydrologic Modeling System (HEC-HMS) mostrou-se adequado para todas as condições estudadas.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».