Impacts of Vegetation and Growing Media on Evapotranspiration in Bioretention Systems
Notice bibliographique
Résumé
Although bioretention systems have known benefits in managing urban stormwater, there is still a gap of knowledge about the role of evapotranspiration (ET) in these systems. To date, very few works have studied the effects of different parameters on ET simultaneously over an extended period, especially in the field. Therefore, this work aimed to investigate the role of design variables (including growing media and vegetation) and climatic parameters on ET in bioretention systems. To this end, twenty-four bioretention mesocosms constructed using three media types (i.e., media 40, media 70, and clay-loam mixed with wood chips) and planted with three vegetation types (i.e., herbaceous mixes, woody mixes, and turfgrass as control) were monitored during three growing seasons in 2018 – 2020. The set-up of the mesocosms allowed examining the roles of these variables along with their interactions on ET. The results confirmed the effect of media and vegetation, apart from the climatic variables, on ET at the surface and deep layers of the mesocosms. Still, their impacts were more prominent at the surface layer. Among the investigated media and vegetation types, the media 70 and the woody vegetation appeared to outperform their counterparts in enhancing ET during the study period. The findings also demonstrated that the effects of media and vegetation on ET in the mesocosms varied with time. The influence of design variables, particularly the vegetation, became more prominent over time. In addition, the impact of media-vegetation interactions on ET was identified, and thus its consideration is necessary. These results suggest the need for optimizing bioretention systems with regard to the design variables, whose roles in ET are time- and depth-variant, to promote ET and, in turn, the bioretention performance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».