Trade-offs Between Discretization Approaches in Urban Stormwater Modeling: Accuracy, Interpretability, and Practical Implications
Notice bibliographique
Résumé
Stormwater models are important tools for urban drainage design, planning, and analysis, but their performance and interpretation depend heavily on how spatial discretization is handled. This study evaluates the influence of two common discretization strategies – topography- and sewer geometry-based – on hydrological representation and simulation accuracy in the Storm Water Management Model (SWMM), using a mixed urban and peri-urban watershed in London, ON, Canada. Leveraging long-term flow data from multiple monitoring locations across the watershed, we systematically evaluated the effects of discretization strategy across different rainfall conditions and land use settings (e.g., urban vs. peri-urban) using continuous and event-based simulations, as well as a fixed-effects regression model. The two models with different discretization approaches showed no significant differences in simulating outlet flows, indicating that discretization choice had limited impact on outlet flow simulations. However, the topography-based model yielded parameter values with greater hydrological interpretability and, accordingly, performed better at simulating flows at locations within the watershed. In addition, model performance was strongly influenced by rainfall depth and land use characteristics, with significantly improved results observed during larger storm events and in the urban watershed. The strengths and limitations of the two discretization approaches are laid out based on the study findings. Ultimately, the study demonstrates that discretization choice can significantly influence model structure, parameter interpretation, and spatial simulation accuracy, particularly in watersheds with heterogeneous topography and mixed drainage systems, and should therefore be carefully considered in stormwater modeling and scenario planning.
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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 | 0,014 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».