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An Infiltration Model of an Underground Rock Storage Bed Infiltration BMP

机译：地下储岩床入渗BMP的入渗模型

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Infiltration best management practices (BMPs) are becoming an increasinglycommon measure to meet stormwater volume reduction regulations. One such BMPis an underground infiltration bed, which temporarily stores runoff that slowly seepsinto the underlying soil. While these BMPs are extremely effective, especially inareas heavily developed and areas with tight space constraints, modeling the systemto predict the anticipated infiltration can be difficult.A common method used to calculate infiltration is the Green and Ampt Equation(Veismann et al., 2003). This physically based approach uses hydraulic conductivity,suction and depth of the wetting front to calculate the rate of infiltration. Thedifficulty with modeling this approach is that soil properties vary from site to site andeven within a site, and the infiltration rates are affected by temperature, moisturecontent, and depth of ponded water.As part of the research into the performance of underground infiltration BMPs, amodel was developed that allows the user to adjust the factors in the Green and Amptequation for both the temperature of the water and the moisture content of the soil.This allows the user to examine the BMP's performance under a variety of fieldconditions providing a more realistic estimate of the infiltration.This model was verified using three years of data collected from the Porous ConcreteInfiltration BMP at Villanova University (Bragga , 2005, Kwiakowski, 2004, Ladd,2004, Traver et al., 2003 and Traver et al., 2005). The initial conditions for eachmodeled storm were used as input parameters for the model and the resultingrelationship of ponded depth versus time was compared to the recorded data. Forcomparison, the standard Green and Ampt model was also run. The developed model showed up to a 99.53% improvement over the standard model in predicting theinfiltration from the subsurface infiltration bed. Various sensitivity analyses wereperformed as well as statistical analyses of the results.
机译：渗透最佳管理实践（BMP）越来越多 满足减少雨水量法规的通用措施。一种这样的BMP 是地下渗透床，可临时存储缓慢渗出的径流 进入下层土壤。这些BMP非常有效，尤其是在 系统发达的区域和空间狭窄的区域，对系统进行建模 预测预期的渗透可能很困难。 用于计算渗透率的常用方法是Green和Ampt方程 （Veismann et al。，2003）。这种基于物理的方法使用了水力传导性， 吸力和湿润深度的深度可计算出渗透率。这 对这种方法进行建模的困难在于，土壤特性因地点而异，并且 即使在一个站点内，其渗透率也会受到温度，湿度的影响 的含量，以及所积水的深度。 作为地下渗透BMP性能研究的一部分， 开发了模型，允许用户调整Green和Ampt中的因子 水温和土壤水分含量的方程。 这使用户可以检查各种领域下BMP的性能 条件提供了更真实的渗透估计。 使用从多孔混凝土中收集的三年数据验证了该模型 维拉诺瓦大学的渗透BMP（Bragga，2005年，Kwiakowski，2004年，Ladd， （2004年，Traver等人，2003年和Traver等人，2005年）。每个的初始条件 建模的风暴用作模型的输入参数，并生成 将收集的深度与时间的关系与记录的数据进行比较。为了 相比之下，还运行了标准的Green和Ampt模型。与标准模型相比，已开发的模型在预测故障率方面显示出高达99.53％的改进。 从地下渗透床渗透。进行了各种敏感性分析 对结果进行统计分析。

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