Evaluating the Efficacy of Low Impact Development Strategies: A Hydrologic-Economic Model to Mitigate Urban Flood Risk
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the rapid expansion of urban areas has led to changes in land use, a reduction in pervious surfaces, and a disturbance in the balance between surface waters and groundwater. These urban changes, combined with inadequate drainage systems and misdirection of runoff, have resulted in severe urban floods, causing numerous fatalities and damage to urban areas. As a result, investigating the effects of flood occurrences and determining proper mitigation measures to reduce flood damage is essential. This paper aims to establish a novel economic-hydrologic model to evaluate the efficacy of Low-impact Development (LID) measures in urban Bronx River catchment, NYC. The model examines reduced peak discharge of flood and imposed damage. Initially, the EPA’s SWMM is used to simulate urban flooding based on recent extreme events. LID scenarios are then implemented, including individual and combined scenarios, to mitigate the adverse impacts of flood occurrences of high to low frequency. By means of the HEC-GeoRAS tool, highly detailed flood inundation maps are generated and seamlessly incorporated into the flood damage estimation model, namely HAZUS, to obtain estimates of the potential damage caused by floods. Using the reduced monetary damages and the implementation cost of LID measures, the benefit-to-cost (BC) ratio is then calculated. Findings indicated that the combined LID scenario is the most effective approach in peak flow reduction. Moreover, Permeable pavement outperforms infiltration trench, bio retention cell, and rain barrel in terms of benefit-to-cost ratio, with rain barrel showing the lowest ratio. The proposed evaluation system for LID measures, with a focus on flood damage reduction as a key benefit, provides valuable insights for identifying optimal scenarios and facilitating informed decision-making.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».