Evaluation of the Impact of Rainfall Increases on Runoff in Urban Watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Existing drainage systems, which were already susceptible to degradation, are now facing even greater challenges due to the projected increase of rainfall extremes related to urbanisation and climate change. This could compromise their overall effectiveness. This project aims to develop a novel methodology for assessing the impacts of rainfall increases on urban runoff. The proposed methodology relies on modeling a significant number of artificial urban watersheds using the United States Environmental Protection Agency's (US EPA) Storm Water Management Model (SWMM) software, and the use of rainfall data from different meteorological stations with a variety of durations and frequencies. Results showed that using a simple increase of 18% in simulated rainfall led to larger relative increases in computed peak flow, with a median variation of 24.7%, and median variations in computed runoff volumes of 18.0%. The dispersion of obtained results depends on the intensity (0.05% to 2.58%), frequency (0.05% to 3.22%), and duration (0.16% to 1.49%) of the rainfall event. This suggests that there is no direct link between the rainfall increase factor and the amount of urban runoff. A sensitivity analysis (ANOVA) was conducted to evaluate how watershed characteristics influence runoff caused by changing rainfall regimes. It was found that among all the artificial watershed criteria tested, impermeability, area, and slope have a greater influence on calculated peak flow changes under the tested rainfall increases. Additionally, impermeability emerged as the most critical characteristic affecting calculated runoff volume across all stations, although certain stations exhibited variations where soil type played a more prominent role. This shows that the impacts of climate change could affect watersheds differently depending on their characteristics. This study emphasizes the importance of reducing soil impermeability in the urban water cycle, notably using blue-green infrastructures, to mitigate the impact of climate change on existing urban drainage systems.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».