Revised heating degree days due to global warming for 15 major cities of South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Because of the rapid rise in ambient temperatures in urban cities due to global warming, this research study was conducted to revise the heating degree days (HDDs) for main cities of South Korea. Current HDDs used in the design of heating systems were established some 30 years ago. Therefore, there is a need to revisit and revise the HDDs used in Korea. The HDDs were computed at five different indoor set-point and unloaded temperatures. The validity of the methodology used for computing HDDs was ascertained by comparing the calculated HDDs with the published values. The impact of the length of time on total annual HDDs was examined. The results show that higher temperature trends due to global warming witnessed over the past decade in general decreased the HDDs. The impact was higher for warmer climate cities than the cold regions. The revised annual HDDs for 15 major cities of South Korea are presented in this paper. Practical applications: The HDDs corrected for global warming effects for 15 major cities of South Korea presented in this article are useful for designers in estimating the impact on equipment size and energy consumption. Towards this end, several scenarios of global warming effects are presented by assuming several unloaded temperature levels. This is useful for the designers in examining the uncertainties in the estimation of energy consumption. The results published are also important for policy makers in South Korea to examine the need for revising the degree day database in light of the global warming trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».