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Enregistrement W4362472749 · doi:10.1061/jswbay.sweng-416

Impact of Green Infrastructures for Stormwater Volume Reduction in Combined Sewers: A Statistical Approach for Handling Field Data from Paired Sites Containing Rain Gardens and Planter Boxes

2023· article· en· W4362472749 sur OpenAlexaff
Isam Alyaseri, Jianpeng Zhou, Azadeh Bloorchian-Verschuyl, Susan Morgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Water in the Built Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitary sewerStormwaterStormwater managementEnvironmental scienceCombined sewerGreen infrastructureVolume (thermodynamics)Hydrology (agriculture)Reduction (mathematics)Field (mathematics)Surface runoffComputer scienceEnvironmental engineeringMathematicsEngineeringGeotechnical engineeringEnvironmental resource managementEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combined sewer overflow (CSO) is one of the major water pollution problems faced by many municipalities that are on combined sewer systems. Green infrastructures (GIs) can help mitigate urban stormwater problems including CSOs. A field-based study over 3 years investigated the effectiveness of rain gardens and planter boxes as GIs for stormwater control in residential urban areas. The objectives of this study were to (1) investigate the impact of field-scale GIs on stormwater volume reduction in combined sewers at paired sites in an urban area, and (2) develop a methodology, including the application of a series of statistical methods, for analyzing field-based data and addressing the variations of field-collected data. The paired sites were both located in the City of St. Louis, Missouri. The test site had 12 rain gardens and six planter boxes, whereas the control site had no GIs. The stormwater was separated from the combined flows measured in sewers using the antecedent subsequent dry-days estimation method and were then normalized by drainage area and rainfall amount. The statistical methods deployed for this study included the Anderson Darling normality test, the Mann-Whitney U-test, and the Monte Carlo randomization test. This study revealed that, based on the normalized stormwater volume in the sewers from all of acceptable rainfall events, the means were 0.409±0.356 m3/m2-m (0.255±0.222 gal./sqft-in.) at the test site and 0.704±0.979 m3/m2-m (0.439±0.610 gal./sqft-in.) at the control site, revealing a 42% reduction of stormwater; the medians were 0.321 m3/m2-m (0.200 gal./sqft-in.) at the test site and 0.428 m3/m2-m (0.267 gal./sqft-in.) at the control site, revealing a 25% reduction of stormwater. For small rainfall events, the reduction was higher, at 62%. The methodology developed in this study can be used for other field-based studies. The findings provide needed information for the application of GIs to manage stormwater to help reduce CSOs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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