Impact of bioretention cells in cities with a cold climate: modeling snow management based on a case study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of blue-green infrastructures (BGIs) has been well documented in temperate and subtropical climates, but evidence supporting their application in cold climates, especially during snowmelt, is still scarce. To address this gap, the present study proposes a modeling method for simulating the performance of bioretention cells during snowmelt according to different spatial implementation scenarios. We used the Storm Water Management Model (SWMM) of a catchment in a medium-sized city in Quebec, Canada as a case study. Pollutants commonly found in the snow (TSS, Cr, Pb, Zn, Cl–) were included in the model using event mean concentrations (EMCs) documented in the literature. Bioretention cells performed best on industrial road sites for the entire snowmelt period. Bioretention cell performance was affected by snow management procedures applied to the roads in residential areas. Not modeling the snow cover build-up and meltdown in the simulation led to higher runoff and bioretention cell performance. Modeling results facilitated the identification of bioretention cell sites that efficiently controlled runoff during snowmelt. Such information is needed to support decision planning for BGIs in cities with cold climate.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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