利用底特律的互联网连接传感器测量城市尺度绿色基础设施退水动力学

绿色基础设施（GI）在城市排水景观中的影响在高频时间和高空间尺度上仍基本未被测量。为此，我们引入了一个数据工具链，其基础是一种新颖的无线传感器网络，用于连续测量 GI 中的实时水位。这些互联网连接传感器能够在广大区域收集高分辨率数据。我们展示了一个位于底特律（美国密歇根州）的案例研究，在 2021 年 6 月至 9 月期间对 14 个 GI 站点的水位进行了原位测量。该大型数据集使用一种自动风暴分割方法进行分析，该方法从测量时间序列中自动提取并分析单个风暴。风暴被用于参数化 GI 退水动力学的动力系统模型。该模型完全由衰减常数 {\alpha} 描述，其与退水速率成正比。该参数跨风暴进行分析，以比较站点间的 GI 动力学，并确定驱动退水动力学的主要设计和地文特征。使用 Spearman 秩相关系数的相关性分析表明，地下水位深度、不透水性、经度和排水面积与表面积比是解释底特律 GI 退水动力学的最重要特征。我们提供了讨论以将这些发现置于背景中，并探讨数据驱动策略对 GI 设计和布局的影响。