Hydrologic Impacts of Detention Layers within Extensive Vegetated Roof Assemblies
Notice bibliographique
Résumé
First-generation extensive green roof systems included only vegetation, growing media, and drainage materials. However, these simple systems can be too heavy for roofs that were not originally intended to support green infrastructure, and the growing media may not provide adequate stormwater detention to meet desired flooding mitigation targets. Today, many commercial green roof manufacturers and suppliers aim to increase the retention and detention provided by green roofs by using lightweight growing media alternatives. This study evaluates the hydrologic impacts of generic vegetated roof assemblies (VRA) that use ultra-lightweight and soilless materials—fleece, mineral wool, and a combined reservoir-detention system—throughout a complete growing season under the natural rainfall conditions in Toronto, Ontario. Discharge from test beds was continuously measured from July to November 2022 and compared to discharge produced by a conventional green roof assembly and an impervious roof covered with stone ballast. The total rainfall for the monitoring period was 219.2 mm, and the stone control retained 48% (105.4 mm). The green roofs improved retention, retaining an additional 73–95 mm of rainfall depending on the roof assembly. All green roofs provided some detention and decreased peak discharge. The extent of detention provided ranged substantially based on the VRA, particularly for large rain events. All green roofs drastically reduced peak flow, averaging greater than 95% regardless of the assembly. The best-performing system (combined reservoir-detention) retained 95% of all received rainfall, reduced peak flows by 98%, and had the greatest discharge delay (9.6 hrs) and duration (15 hrs). This work demonstrates that detention layers improve the hydrologic performance of a green roof system to varying degrees.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».