A modeling framework for bioretention analysis: assessing the hydrologic performance under system uncertainty (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENDIONDO, EDUARDO MARIO - EESC ; GOMES JÚNIOR, MARCUS NÓBREGA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1061/JHYEFF.HEENG-5705
- Subjects: DRENAGEM; MÉTODO DE MONTE CARLO; ENGENHARIA HIDRÁULICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: ASCE
- Publisher place: Reston, VA, USA
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Journal of Hydrologic Engineering
- ISSN: 1084-0699
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 28, n. 9, article 04023025, p. 1-20, 2023
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
GOMES JUNIOR, Marcus Nóbrega et al. A modeling framework for bioretention analysis: assessing the hydrologic performance under system uncertainty. Journal of Hydrologic Engineering, v. 28, n. 9, p. 1-20, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1061/JHYEFF.HEENG-5705. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Gomes Junior, M. N., Giacomoni, M. H., Macedo, M. B. de, Lago, C. A. F. do, Brasil, J. A. T., Oliveira, T. R. P. de, & Mendiondo, E. M. (2023). A modeling framework for bioretention analysis: assessing the hydrologic performance under system uncertainty. Journal of Hydrologic Engineering, 28( 9), 1-20. doi:10.1061/JHYEFF.HEENG-5705 -
NLM
Gomes Junior MN, Giacomoni MH, Macedo MB de, Lago CAF do, Brasil JAT, Oliveira TRP de, Mendiondo EM. A modeling framework for bioretention analysis: assessing the hydrologic performance under system uncertainty [Internet]. Journal of Hydrologic Engineering. 2023 ; 28( 9): 1-20.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1061/JHYEFF.HEENG-5705 -
Vancouver
Gomes Junior MN, Giacomoni MH, Macedo MB de, Lago CAF do, Brasil JAT, Oliveira TRP de, Mendiondo EM. A modeling framework for bioretention analysis: assessing the hydrologic performance under system uncertainty [Internet]. Journal of Hydrologic Engineering. 2023 ; 28( 9): 1-20.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1061/JHYEFF.HEENG-5705 - Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning
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| Tipo | Nome | Link | |
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