Parsimonious Modeling of the Hydrological Performance of Blue‐Green Roofs in the Integrated Water Supply and Irrigation Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blue‐green roofs (BGRs), compared to traditional green roofs, can provide enhanced water storage capacity for stormwater management and drought mitigation. However, the potential of utilizing stored water for external purposes, such as toilet flushing and lawn irrigation, remains underexplored. This study developed a daily time‐step hydrological model based on the water balance equation to simulate the runoff reduction ratio, water supply reliability, and irrigation time fraction of BGRs with water supply functions. Using summer rainfall and evapotranspiration (ET) data (1980–2013) from six climatically different cities based on Köppen climate zone classification in the United States (Atlanta, Flagstaff, Billings) and China (Guangzhou, Jinan, Lanzhou), the study revealed that: (a) BGRs with external water supply significantly improve runoff control and water supply benefits but increase irrigation demands, particularly in arid regions; (b) increasing storage layer capacity enhances BGRs' performance, but benefits diminish beyond 50 mm; (c) adaptive water supply strategies based on climate variations can improve both flood control benefit and irrigation reliability for BGRs; and (d) water deficits can be avoided in high‐rainfall or low‐ET regions. These findings provide valuable insights for optimizing BGR design and management in diverse climatic conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».