Drainage Discharge Design for Improved Hydrologic Performance of a Blue-Green Roof
Notice bibliographique
Résumé
Urban development has led to increased impervious surfaces, disrupting the natural hydrological cycle, and necessitating effective stormwater management solutions. Green stormwater infrastructure, such as green roofs, offers a sustainable approach to mitigate runoff volume and peak flow rates. However, their hydrological performance can be limited during significant storm events. Blue-green roofs, which incorporate an additional water storage layer beneath the growth medium, have emerged as a promising solution. This study aims to develop a discharge strategy for blue-green roofs tailored to the marine pacific west coast climate, maximizing water retention during wet seasons, and ensuring irrigation during dry periods. Using a continuous SWMM hydrological model calibrated with data from a pilot-scale blue-green roof in Vancouver, various discharge designs in the blue storage layer were assessed for their hydrological performance. The calibrated SWMM blue-green model demonstrated a good fit for wet seasons. Different discharge designs significantly impacted the detention and retention performance of blue-green roofs during wet seasons. Active water level control designs, in particular, showed improved hydrological performance compared to passive drainage designs in the storage layer. The study suggests that future blue-green roof designs should consider alternative drainage methods to achieve improvements in annual retention and detention performance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».