The Role of Water Balance Modelling in the Transition to Low Impact Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low impact development (LID) is increasingly being viewed by local governments and developers alike as a viable approach to stormwater management that can effectively protect aquatic habitat and water quality. LID relies on distributed runoff management measures that seek to control stormwater volume at the source by reducing imperviousness and retaining, infiltrating and reusing rainwater at the development site. Early conventional stormwater management practices tended to focus on stormwater quantity and controlling a few extreme rainfall events, whereas the more frequent storms, which represent the majority of total runoff volume, carry most of the pollutants, and control the geomorphology of streams, were addressed in stormwater quality design practiced during the last decade. These frequent events are most effectively managed with a volume control approach, often described as stormwater source control or Low impact development (LID). Such an approach is described in this paper, demonstrating how water balance modelling can be an effective tool for evaluating and supporting implementation of LID options such as bioretention, pervious paving, numerous types of infiltration systems, rainwater reuse and green roofs. It also discusses recently developed water balance modelling software, including an Internet-based planning tool and a design optimization tool.
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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 | 0,009 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».