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Enregistrement W4220700251 · doi:10.5194/egusphere-egu22-13418

Stratified hydraulic conductivity testing of green infrastructure: A lysimeter bioretention cell study 

2022· preprint· en· W4220700251 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Green, Alethea Goddard, Ross Stirling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésBioretentionStormwaterSurface runoffGreen infrastructureHydraulic conductivityEnvironmental scienceLysimeterHydrology (agriculture)Infiltration (HVAC)Environmental engineeringSoil waterEngineeringSoil scienceGeographyEcologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Bioretention cells, also referred to as ‘rain gardens’, are Green Infrastructure features with a functional role of managing urban flood risk and relieving pressure on traditional grey infrastructure systems. These Sustainable Drainage Systems (SuDS) rely on the use of soil and vegetation to attenuate and discharge stormwater via infiltration into the ground or via underground outlets into sewer networks whilst filtering pollutants in urban runoff and providing value to public space. Soil makes up a large proportion of these systems and plays a key role in providing the storage capacity for retaining stormwater and determining outflow discharges. This role is typically characterised using laboratory or in-field surface assessments of saturated hydraulic conductivity (K<sub>sat</sub>), which provide an empirical assessment of SuDS performance. Guidance suggests that SuDS substrates should have a K<sub>sat</sub> that ensures that systems are able to collect and store runoff to provide water retention without becoming waterlogged before the next rainfall event. However, in-field evaluations are rarely conducted due to cost and testing rarely identifies variation with depth through the soil profile.</p><p>This paper presents in-field K<sub>sat</sub> testing from four-purpose built, vegetated bioretention cell lysimeters at the UKCRIC National Green Infrastructure Facility, Newcastle-upon-Tyne, UK, commissioned as part of the Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) project ‘Urban Green Design and Modelling of SuDS’ (EP/S005536/1). K<sub>sat</sub> was measured using a Soil Moisture Equipment Corporation Guelph Constant Head Field Permeameter to obtain stratified K<sub>sat</sub> values throughout the 750 mm deep soil profile of the lysimeters. K<sub>sat</sub> was assessed in the context of four different vegetation treatments, including an unvegetated control lysimeter, an amenity grass covered lysimeter and two mono-cropped lysimeters planted with <em>Iris sibirica</em> and <em>Deschampsia cespitosa</em>.</p><p>Results show that K<sub>sat </sub>values are systematically variable through the soil column and are a function of confining pressure with soil depth and wash through processes. Trends in porosity with soil depth are shown to be comparable across all lysimeter planting styles with some subtle differences associated with vegetation planting. All lysimeters feature higher K<sub>sat</sub> values at the near-surface (ranging from 160.2 – 648.0 mm/hr at 0 – 100 mm depth), thought to be due to weathering and wash-through processes associated with near-surface soil strata being exposed to prevalent weather conditions. Where larger vegetation is present, higher K<sub>sat</sub> values are recorded, reflecting the presence of root-derived preferential flow pathways. The depth of elevated near-surface K<sub>sat</sub> values reflects the rooting depth and structure of the plant species studied.</p><p>The use of a single K<sub>sat</sub> value does not adequately capture the spatially variable hydraulic properties of bioretention systems. The results presented herein also have implications for SuDS design and maintenance, suggesting that the hydraulic properties of these systems may change through time. Consequently, SuDS scheme planners and developers should conduct multiple assessments of K<sub>sat</sub> through the soil profile to provide robust empirically-based model parameter values to ensure that systems are fit for purpose.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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