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Enregistrement W7112795246

Evaluation, design and distribution of sustainable drainage systems in sloping environments

2024· other· en· W7112795246 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe HKU Scholars Hub (University of Hong Kong) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsoilSurface runoffInfiltration (HVAC)DrainageHydrology (agriculture)Low-impact developmentStorm Water Management ModelWatertable controlStormwater
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sustainable drainage system (SuDS) is a collection of water management practices that aim to align modern drainage systems with natural water processes. The primary goal of SuDS is to manage stormwater and improve water quality through runoff collection, infiltration, storage, and exfiltration, thereby mitigating the effects of urbanization on natural water cycles. However, implementing SuDS in sloping environments is challenging. First, slopes reduce infiltration rates and runoff reduction capacity in SuDS, challenging the system’s effectiveness. This thesis explored the design of stepped SuDS on slopes through physical and numerical models, focusing on the effects of changes in cell quantity and pipe installation on hydrologic outcomes and water distribution. Results revealed that fewer cells and underdrains enhance peak runoff management, whereas connecting the storage layer of each cell causes unbalanced infiltration among cells. The study demonstrated that stepped SuDS can effectively manage runoff, achieving up to 97% volume reduction, highlighting their suitability for sloping areas. Second, slopes hinder the effective diversion of runoff into SuDS that are not situated in depressions. Toronto exfiltration systems (TES), a type of SuDS, present feasible solutions by integrating with existing conventional drainage systems designed for runoff collection. This thesis investigated the hydrological performance of TES on sloped streets with varying angles, under diverse site conditions including rainfall patterns and subsoil types. Results indicated that TES is highly effective on slopes, achieving nearly 100% runoff reduction for rainfall with a 2-year return period. Moreover, steeper slopes facilitate rapid groundwater mound dissipation, especially when the subsoil consists of loamy sand. Third, slopes face the risk of failure with the introduction of SuDS as the implementation of the system alters the surface topography and subsurface hydrology. To reveal the effects, a numerical model simulated the hydrological and geotechnical impacts of a two-stepped bioretention cell system on slopes of 15°, 20°, and 25°, with varying groundwater levels. Findings revealed that while slope modifications can increase stability, groundwater mounds from SuDS exfiltration might decrease the safety factor (SF) by approximately 0.2. SuDS practices are deemed generally safe for 15° slopes. Fourth, slopes challenge the wide distribution of SuDS in landslide-prone catchment. This study investigated SuDS' effectiveness, risks, and distribution strategies in such terrains using SWMM and Modflow for hydrologic simulations and Scoops3D for slope stability analysis. It compared uniform, slope-away, and far slope-away distributions at various implementation ratios. Results showed SuDS effectively reduce runoff and enhance groundwater storage, with slope-away strategies optimizing both groundwater replenishment and slope stability. While low implementation levels minimally impact stability, higher ratios suggest slope-away methods best balance hydrological benefits with reduced landslide risks. In conclusion, stepped SuDS and TES are an effective form or type of SuDS practices well-suited for implementation on slopes. Slopes less than 15° are deemed safe for such installations. A strategic distribution, notably the slope-away distribution, facilitates the application of SuDS in areas prone to landslides, offering a viable solution for enhancing slope stability while managing runoff effectively.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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