Measuring solar reflectance Part II: Review of practical methods
Notice bibliographique
Résumé
R. Levinson, H. Akbari and P. Berdahl Measuring solar reflectance—Part II Measuring solar reflectance—Part II: review of practical methods Ronnen Levinson Hashem Akbari ∗ Paul Berdahl Heat Island Group Lawrence Berkeley National Laboratory April 28, 2010 Abstract A companion article explored how solar reflectance varies with surface orientation and solar position, and found that clear-sky air mass 1 global horizontal (AM1GH) solar reflectance is a preferred quantity for estimating solar heat gain. In this study we show that AM1GH solar reflectance R g,0 can be accurately measured with a pyranometer, a solar spectrophotometer, or an updated version of the Solar Spectrum Reflectometer (version 6). Of primary concern are errors that result from variations in the spectral and angular distributions of incident sunlight. Neglecting shadow, background and instrument errors, the conventional pyranometer tech- nique can measure R g,0 to within 0.01 for surface slopes up to 5:12 [23 ◦ ], and to within 0.02 for surface slopes up to 12:12 [45 ◦ ]. An alternative pyranometer method minimizes shadow errors and can be used to measure R g,0 of a surface as small as 1 m in diameter. The accuracy with which it can measure R g,0 is otherwise comparable to that of the conventional pyranometer technique. A solar spectrophotometer can be used to determine R g,0 , a solar reflectance computed by averaging solar spectral reflectance weighted with AM1GH solar spectral irradiance. Neglecting instrument errors, R g,0 matches R g,0 to within 0.006. The air mass 1.5 solar reflectance measured with version 5 of the Solar Spectrum Reflectometer can differ from R g,0 by as much as 0.08, but the AM1GH output of version 6 of this instrument matches R g,0 to within about 0.01. Akbari’s current address: Department of Building, Civil and Environmental Engineering, Concordia University, Montreal, Quebec, Canada. In press at Progress in Solar Energy April 28, 2010
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».