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Enregistrement W4399800457 · doi:10.1016/j.jenvman.2024.121465

Connecting blue-green infrastructure elements to reduce combined sewer overflows

2024· article· en· W4399800457 sur OpenAlexfundno aff
Giovan Battista Cavadini, Mayra Rodríguez, Lauren M. Cook

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEidgenössische Anstalt für Wasserversorgung Abwasserreinigung und GewässerschutzWestern UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésCombined sewerEnvironmental scienceGreen infrastructureSanitary sewerEnvironmental engineeringStormwaterWater resource managementEnvironmental planningSurface runoffEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By infiltrating and retaining stormwater, Blue-Green Infrastructure (BGI) can help to reduce Combined Sewer Overflows (CSOs), one of the main causes of urban water pollution. Several studies have evaluated the ability of individual BGI types to reduce CSOs; however, the effect of combining these elements, likely to occur in reality, has not yet been thoroughly evaluated. Moreover, the CSO volume reduction potential of relevant components of the urban drainage system, such as detention ponds, has not been quantified using hydrological models. This study presents a systematic way to assess the potential of BGI combinations to mitigate CSO discharge in a catchment near Zurich (Switzerland). Sixty BGI combinations, including four BGI elements (bioretention cells, permeable pavement, green roofs, and detention ponds) and four different implementation rates (25%, 50%, 75%, and 100% of the available sewer catchment area) are evaluated for four runoff routing schemes. Results reveal that BGI combinations can provide substantial CSO volume reductions; however, combinations including detention ponds can potentially increase CSO frequency, due to runoff prolongation. When runoff from upstream areas is routed to the BGI, the CSO discharge reductions from combinations of BGI elements differ from the cumulative CSO discharge reductions achieved by individual BGI types, indicating that the sum of effects from individual BGI types cannot accurately predict CSO discharge in combined BGI scenarios. Moreover, larger BGI implementation areas are not consistently more cost-effective than small implementation areas, since the additional CSO volume reduction does not outweigh the additional costs. The best-performing BGI combination depends on the desired objective, being CSO volume reduction, CSO frequency reduction or cost-effectiveness. This study emphasizes the importance of BGI combinations and detention ponds in CSO mitigation plans, highlighting their critical factors-BGI types, implementation area, and runoff routing- and offering a novel and systematic approach to develop tailored BGI strategies for urban catchments facing CSO challenges.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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