The Effectiveness of Centralized versus Decentralized Green Infrastructure in Improving Water Quality and Reducing Flooding at the Catchment Scale
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Green infrastructure (GI), such as green roofs, rain gardens, and porous pavement, is a stormwater management strategy designed to capture rain where it falls and allow it to soak into the ground rather than running off into a stream channel, thus reducing flooding and improving water quality. While there has been a lot of research into the performance of individual GI projects, much less is known about its performance at the catchment scale. This study uses a US EPA SWMM model to examine the effectiveness of GI in improving water quality and reducing flooding at the catchment scale. Results show that in the study catchment, a large centralized wetland was the most effective at reducing and slowing peak discharge. Infiltration based decentralized GI best reduced flood volumes. In addition to changes in effective impervious area, flood volumes were also reduced due to differences in drainage network structure and modifications to the pervious portions of the catchment. Reductions in flood volumes resulted in lower pollutant loads, except for pollutants that are particularly efficiently removed by wetlands. Routing runoff through a large, centralized wetland removed more nitrate load than letting rain infiltrate where it falls.
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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 | 0,005 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle