How far have roadside curb inlets evolved towards sustainable urban drainage?
Notice bibliographique
Résumé
• Short curb inlets direct stormwater to Green Stormwater Infrastructures, enhancing sustainability and reducing flood risks. • Efficient design requires considering inlet shape, slope, flow, and climate resilience. • Sustainable curb inlets improve water quality, reduce heat, and promote eco-friendly stormwater management. • Global implementation relies on governance, awareness, retrofits, and continuous monitoring. Stormwater management has become a critical issue, particularly with the ongoing urbanization and the impacts of climate change. Roadside curb inlets are key components of grey infrastructure that convey stormwater to various drainage systems. Curb inlets for conventional drainage systems are typically long, whereas they are usually shorter for directing stormwater to sustainable green stormwater infrastructures (GSIs), such as a roadside bioretention cell. As shorter curb inlets drain stormwater to GSIs, they have noteworthy advantages over conventional inlets such as environmental sustainability, urban flood resilience, pollution control, improved public health, and mitigating urban heat stress. This perspective aims to present a global outlook on the implementation of sustainable GSI curb inlets while also exploring the transition from conventional to sustainable systems. While some countries such as the USA, Canada, and China have adopted sustainable drainage practices including curb inlets, most regions, such as South Asia, Central America, and Africa are still far from embracing these practices. For the wider implementation of sustainable curb inlets with GSIs, recommendations include framing policies at the ministry level, raising awareness through research institutes, and educating the public on the benefits of sustainable drainage. For efficient design, it’s crucial to understand curb inlet hydraulics, consider various design parameters, monitor for clogging and sediment buildup, and account for climate change impacts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».