Yeşil Altyapı Uygulamaları Kapsamında Biyotutma Sistemlerinin Yağmur Suyu Kirletici Giderim Verimlerinin Değerlendirilmesi
Öz
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Proje Numarası
Teşekkür
Kaynakça
- Ahiablame, L. M., Engel, B. A., & Chaubey, I. (2012). Effectiveness of low impact development practices: literature review and suggestions for future research. Water, Air, & Soil Pollution, 223(7), 4253-4273.
- Bannerman, R. T., Owens, D. W., Dodds, R. B., & Hornewer, N. J. (1993). Sources of pollutants in Wisconsin stormwater. Water Science and technology, 28(3-5), 241-259.
- Bartley, R., Speirs, W. J., Ellis, T. W., & Waters, D. K. (2012). A review of sediment and nutrient concentration data from Australia for use in catchment water quality models. Marine pollution bulletin, 65(4-9), 101-116.
- Bayrak Yılmaz, G. (2011). Yüzey Sularında Uzun Süreli Besi Yüklerinin Etkisinin Belirlenmesi: Ergene Havzası Örneği. Doktora Tezi, 168s İstanbul Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
- Bayrak, G., Keleş, E., Ölmez, Z. (2019). Investigation of Green Infrastructure Applicationability in Edirne City Center. XIth International Sinan Symposium Proceedings Book, 11-12 April 2019, Trakya University Faculty of Architecture, Edirne.
- Benedict, M. A., & McMahon, E. T. (2002). Green infrastructure: smart conservation for the 21st century. Renewable resources journal, 20(3), 12-17.
- Brown, R. A., & Hunt III, W. F. (2011). Impacts of media depth on effluent water quality and hydrologic performance of undersized bioretention cells. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 137(3), 132-143.
- Carpenter, D. D., & Hallam, L. (2010). Influence of planting soil mix characteristics on bioretention cell design and performance. Journal of Hydrologic Engineering, 15(6), 404-416.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Çevresel Olarak Sürdürülebilir Mühendislik
Bölüm
Derleme
Yayımlanma Tarihi
15 Eylül 2021
Gönderilme Tarihi
3 Temmuz 2021
Kabul Tarihi
14 Eylül 2021
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Cilt: 14 Sayı: 3
Cited By
Forecasting Precipitation by Machine Learning Algorithms to Adapt Climate Change
JENAS Journal of Environmental and Natural Studies
https://doi.org/10.53472/jenas.1150975