Evaluating the Hydrological Performance of a Water Square with 2D Modeling and In Situ Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
In situ monitoring and numerical modeling tools are essential to quantify the advantages of stormwater management infrastructures and to improve their future designs. Such infrastructures offer effective solutions for decreasing runoff volume and mitigating surface sewer overflow issues in urban environments. This paper assesses the hydraulic and hydrologic performance of a stormwater management infrastructure using numerical modeling and in situ monitoring for a water square called Place des Fleurs-de-Macadam, located in a dense urban area in Montreal, Canada. This floodable park comprises a detention pond and bioretention cells that redirect and accumulate surface water from adjacent streets, enabling water infiltration and preventing excess water from surcharging the sewer system. The performance of the water square was evaluated with a coupled 1D/2D model in PCSWMM, as well as in situ monitoring, which was carried out by a flood test on site. The associated rainfall event was a three-hour rainfall of 62 mm, equivalent to a 100-year event for this area. Results obtained by numerical modeling and in situ monitoring indicated that urban stormwater runoff can be effectively mitigated. For the tested rainfall event, simulation and in situ monitoring results showed that the water square reduced the runoff volume by 98% and delayed outflows by two hours.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».