Stochastic Rainwater Harvesting System Modeling Under Random Rainfall Features and Variable Water Demands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A stochastic rainwater harvesting system modeling (StRaHaS) method is developed to enhance both accurateness and applicability of hydrologic modeling in guiding extensive applications of individual rainwater harvesting (RWH) systems (especially over large data‐scarce regions). The reliability of a RWH system is characterized as the fraction of time water demands being satisfied by a rainwater storage unit (RWSU). The variations of water balances, the post‐rainfall RWSU full‐storage probability, and the system reliability with random rainfall features, variable water demands, and the other RWH system characteristics are derived as analytical, accurate, and easily applied models through stochastic integration. StRaHaS is applied to three domestic RWH systems in Toronto, Canada. Due to high accurateness and low complexity in modeling, designing, assessing, and analyzing the RWH systems, StRaHaS outperforms existing methods (e.g., inaccurate water‐balance estimation, complicated continuous simulation, and simplified stochastic simulation). Based on StRaHaS, we quantitatively expound the increases in the reliability of the systems with higher rainwater supplies (corresponding to higher rainfall depths, and lower rainfall losses and first‐flush depths), lower water demands (in shorter wet and dry periods), and higher RWSU capacities. Long dry periods are lengthened by climate change and play dominant roles in low, spatially heterogeneous reliability of the systems. Synchronic changes and extremely high values of rainfall features do not significantly affect the reliability. Overall, StRaHaS is a promising method in modeling RWH systems, revealing RWH mechanisms, scientizing RWH applications, and facilitating the Sustainable Development Goals for addressing global water issues.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».