Permeable Pavement in Cold Climates - Improving Hydraulic and Water Quality Performance
Notice bibliographique
Résumé
The application of permeable pavements has been promoted to reduce pressures on traditional stormwater management systems and enhance urban water. However, the performance of permeable pavement under cold climate context is still uncertain. This thesis focused on assessing the hydraulic and water quality performance of permeable pavements based on field and laboratory experiments and developing a modeling approach for assisting engineering design of permeable pavements. In a series of field experiments, simulated 100-year storm events with durations of 20 minutes were applied to the pavement surfaces in order to examine and compare the hydraulic and environmental performance of the three permeable pavement types under cold climate conditions. Results demonstrated that PA, PC and PICP are all effective in mitigating storm runoff under cold climate conditions. All pavement types in general have the same level of performance in removing TSS, TP, TN, and heavy metals. A series of laboratory experiments were designed to assess the ability of the three pavement types to remove TSS, TP and TN within their surface and sub-surface layers individually. PA, PC and PICP with sub-surface layers consisting of different gravel sizes were investigated at various thicknesses. The lab-scale pavements were also compared with the field-scale pavements in terms of pollutant removal. Superior performance in removing pollutants was found in the PC surface layer compared to surface layers of PA and PICP. A regression model based on these results was developed to provide estimates of water quality performance in the field. A mathematical model for predicting hydraulic and water quality performance in both the short- and long-term is proposed based on field measurements for the three types of permeable pavements. The proposed model can simulate the outflow hydrographs with a coefficient of determination (R2) ranging from 0.762 to 0.907, and normalized root-mean-square deviation (NRMSD) ranging from 13.78% to 17.83%. Comparison of the time to peak flow, peak flow, runoff volume and TSS removal rates between the measured and modeled values in model validation phase had a maximum difference of 11%.
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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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».