The use of UKCP09 to produce weather files for building simulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, hourly weather years such as the test reference years (TRYs) and design summer years (DSYs) have been used for building energy and thermal performance analysis. Until recently, these weather datasets were based on observed measurements, but the need to adapt buildings to the impacts of likely future climate change has introduced a requirement to incorporate climate projections, such as the UK Climate Projections (UKCP09), into building performance analysis. Four research projects, funded by the EPSRC, examined the use of UKCP09 data, and the associated Weather Generator tool, in producing weather files appropriate for building simulation. A methodology called ‘morphing’, previously used to create the currently available to practitioners, UK Climate Impacts Programme (UKCIP02) based, CIBSE Future Weather Years, will also be discussed here as a potential alternative for the production of UKCP09-based weather files. This article reviews all above methodologies developed to produce weather files for building simulation, using the UKCP09 projections, and discusses their benefits and limitations as well as their ease of use by designers. Practical application: This article aims to provide a comprehensive review of the various methodologies currently available for the production of future weather files for building thermal and energy performance simulation using the UKCP09 projections. This analysis aims to provide users with the benefits and limitations associated with each methodology and end product based on their accessibility, consistency with other currently used datasets, computational resources required and spatial availability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle