A Synthesis of Climate Change Impacts on Stormwater Management Systems: Designing for Resiliency and Future Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is projected to alter rainfall patterns in many parts of the US and around the world, highlighting the importance of stormwater management systems within resiliency efforts. Stormwater systems typically are designed based on historical rainfall records with the assumption of climate stationarity. This assumption is no longer valid for many locations, leaving a gap in the knowledge about how to ensure that these systems will meet the desired level of service over their design life. Researchers and practitioners have begun exploring how to incorporate future climate scenarios into the design of stormwater systems to maintain the current level of function well into the future. Despite this, uncertainty remains about how to manage cloudburst events, the water quality implications of climate change, and how to incorporate uncertainty in climate model outputs into engineering designs. In the absence of unifying design criteria for incorporating climate change into infrastructure design, communities have begun to form their strategies, from updating intensity–duration–frequency curves to characterizing rainfall based solely on “recent” historical data. As the debate continues regarding how to best protect communities against uncertain future weather patterns, a set of critical considerations has emerged. There is a dire need to explicitly define what resiliency means for stormwater management systems under a climate change paradigm to allow for clear design criteria that incorporate uncertainty and can achieve favorable outcomes at the system scale. There also is ample opportunity to develop new approaches and technologies that allow communities to optimize their infrastructure in terms of water management and an array of other ecosystem services. Thus, despite the current and future challenges of climate change, opportunities exist to develop the next generation of stormwater management systems that serve as multifunctional community assets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».