Impact of design variables on hydrologic and thermal performance of green, blue-green and blue roofs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blue-green and blue roofs are increasingly promoted to adapt to climate change by providing multiple benefits. However, uncertainties about their design and how they differ from conventional green roofs hinder their implementation. This study investigates the potential of green, blue-green, and blue roofs to control urban stormwater and improve microclimate by monitoring their performance in Toronto, Ontario, Canada. Experimental setups were built and varied with the following design factors: substrate type and thickness, drainage layer thickness and orifice size. The results revealed that blue-green roofs with organic and FLL (blended according to the German Forschungsgesellschaft Landschaftsentiwicklung Landschaftsbau) substrates significantly improved detention compared to green roofs with similar substrates. The organic blue-green roof achieved maximum retention, but FLL blue-green roof did not have higher retention than FLL green roof. The blue roof with smaller orifices had comparable hydrologic performance to vegetated roofs but suffered from long water standing durations. Organic substrates followed by FLL substrates result in the highest air cooling in the noon, but blue roofs had the highest air cooling in the evening. In-substrate temperatures in blue-green roofs were lower than those in green roofs. Trade-offs between the benefits and drawbacks need to be considered in future designs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».