Investigating the hydrological effects of smart technologies in urban rain garden design: a case study
Notice bibliographique
Résumé
This paper applies smart technologies to urban rain garden design and analyzes the hydrological effects based on urban smart rain garden technologies.The SWMM model is used to simulate runoff water quantity and quality under the environment of long-term and continuous rainfall events in urban areas.Building area A is selected as the case study object of this paper, and its geographic location and precipitation data are analyzed to preliminarily explain the hydrological conditions of the case study area.Based on the SWMM model, the model pipe network generalization and other operations are carried out to establish the SWMM model of the study area.The SWMM model is calibrated in terms of the calibration of the model's parameters and the feasibility of the structured network SWMM model to verify the validity of the SWMM model of the study area and its catchment delineation method.Based on the urban smart rain garden technology, the LID module is added to the SWMM model of the study area and the hydrological effects under different scenarios such as combined LID are analyzed.Each LID measure can have a certain reduction effect on the combined runoff coef icient and total runoff.The combined LID measures in this paper have the best reduction effect, with the reduction rate of the integrated runoff coef icient over 35% and the total runoff over 50% in the 2h rainfall event.The combined LID scheme has the best reduction effect on the lood peak, and the reduction rate can reach more than 40% in both 2h rainfall events.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».