Parsimonious analytical modelling of rainwater harvesting systems’ performance under climate change in six Chinese cities
Notice bibliographique
Résumé
Six climatically diverse cities in China (Beijing, Chongqing, Guangzhou, Jinan, Lanzhou and Xi'an). This study proposed a novel quantitative assessment for data-scarce regions by integrating daily rainfall event reconstruction with an analytical probabilistic model (APM) to evaluate climate change impacts on rainwater harvesting (RWH) systems’ performance. The proposed model aims to overcome the limitation of the conventional APMs which often rely on high temporal resolution rainfall data (i.e., hourly) as a basis to provide rainfall event characteristics for model inputs. The proposed methodology attains accuracy comparable to continuous simulations with hourly rainfall input when applied to daily rainfall data. Results of case studies using the proposed method in six Chinese cities reveal climate change poses impacts on RWH systems’ design, i.e., cities in humid regions such as Guangzhou experience the most significant increase in water yield but also a sharp rise in flood control pressure, whereas arid northwestern cities such as Lanzhou show modest variation. Under projected climate changes, RWH systems exhibit a significant trade-off: water supply reliability generally increases, while stormwater control efficacy decreases. This dual shift necessitates climate-adaptation strategies. Designing systems with larger storage capacities than currently required emerges as a key solution to simultaneously mitigate future urban flooding risk and optimize rainwater utilization potential across these diverse climates in China. • A rainfall event separation method based on daily rainfall data was proposed. • APM integrated with HTES closely resembles hourly-data simulations, with < 5.6 % MAE. • Simulation of future climate scenarios is applicable to the proposed APM-RWH. • The impact of climate change on RWH’s performance is analyzed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».