Assessing The Impact Of The Climate Change In German Building Stocks
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impacts of future climate uncertainties in the new generation of future climate data sets according to AR5(5th assessment report of IPCC) on simulating the energy performance of buildings by studying the building stock in Germany (Potsdam). This work is based on two data bases, namely ‘Tabula web tool- European building’ and ‘EPISCOP’. Software IDA ICE was used to make comprehensive energy simulation of buildings. Four different climate models and two representative concentration pathways (RCP 4.5 and RCP 8.5) were used in the assessment. Simulations run for three 30year periods between 2010 to 2099. Effects of uncertainties induced by RCPs are thoroughly investigated for long time period. Through the comparison of energy simulation results, it is found that due to climate change, heating demand will decrease, however, cooling demand will increase. According to the results, for the second 30-year period, the heating demand decreases by 7% and cooling demand increases by 16%, compared to the first 30year period. By comparing the distribution of the data sets, it is also found that the uncertainty caused by the climate model has an estimated impact on the future heating (cooling) demand greater than the uncertainty caused by the time period. The change in heating demand due to climate change and uncertainty is relatively low and very large for cooling demand.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».