Integrating Sponge City Requirements into the Management of Urban Development Land: An Improved Methodology for Sponge City Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Sponge city planning aims to manage urban development land to prevent flooding and to support the achievement of water resource protection objectives. In this study, from the perspective of rainfall management demand and ability, we present an improved planning method, including two calculation models, aimed at determining the VCRAR (volume capture ratio of annual rainfall) and then integrating VCRAR requirements into the management of urban development land more accurately and objectively, while simultaneously considering the rainfall condition and urban planning attributes to support the implementation of sponge city planning. Compared to the current method, the VCRAR calculation model greatly improves the accuracy of the VCRAR for various space scales, and the conversion model solves the fundamental problem that urban land indicators corresponding to the VCRAR are difficult to calculate objectively and accurately. Moreover, this methodology can achieve a reasonable tradeoff between the development of individual districts and the environmental protection of the whole urban watershed, which allows a poetic vision to be turned into executable planning and design. The results of the application of this methodology in a case study in Jizhou, China, show that the improved method can make land utilization, development period and natural conditions more integrated and scientifically involved in the indicator calculation. The results also quantitatively show that the capacity of volume capture inside the site for one district increases as its green space ratio increases, and it decreases with an increase in the transformation difficulty for stormwater management facilities, when restricted by the investment and available space.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».