Stormwater management: municipal policies in Ontario for managing rain where it falls through green infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the state of practice for managing rain where it falls in southern Ontario through green infrastructure policies. A literature review and first hand experience from municipalities provided the understanding of the issues to wide‐spread adoption. Stormwater runoff is a significant issue within urban settings, contributing to localized riverine and/or basement flooding that impacts municipal infrastructure, residences, and environmental quality of waterways. Traditional grey infrastructure, an engineered approach of collection and treatment facilities, addresses concerns with combined sewer overflow (CSO), but is not an effective system for Stormwater Management (SWM), evident by the increase in flooding and pollution from intensified rain events, with climate change. Supported by evidence in published literature over the last decade, Low Impact Development (LID) principles have demonstrated effective results for cold climates, provided life costs‐analysis, and a planning framework to determine suitable placement for installations. Co-benefits of Green Stormwater Infrastructure (GSI) are especially valued such as building great communities to live in with "high functioning" urban green spaces. This evidence suggests that managing stormwater runoff locally is a more cost effective and sustainable than end‐of‐pipe solutions. The study revealed best practices and lessons learned from municipalities implementing GSI for the Right‐of‐Way (ROW) though “Green Streets” and on private lands through LID to manage rain where it falls. In Ontario, GSI is at an early adoption stage. The findings support a planning rationale for a coordinated approach to implement, finance, and operate GSI programs for both private lands and in the public ROW for SWM.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».