Generation of Typical Meteorological Year Data for a City in South-Western Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Weather data is essential in determination of the performance of energy systems such as HVAC and solar energy systems. Weather data therefore, can be employed in designing more energy-efficient systems. This work focuses on the generation of a Typical Meteorological Year (TMY) Data for Abeokuta (7°7′1″ N, 3°22′13″E), a state in South-Western Nigeria by the use of a modified Sandia method. It makes use of seven weather parameters obtained over 29 years (1984 - 2012) in the construction of the TMY. Sandia method is highly affected by solar radiation even if its weight is reduced by half. The weights of other parameters such as temperature, wind, and relative humidity have less impact on the selection of TMY. The results of this study show that the weather pattern of Abeokuta follows the general diurnal variation of dry/harmattan season and wet/rainy season, typical to Nigeria. In this work also, the effect of general rise in temperature and solar radiation, indicative of global warming, is highlighted. Higher solar radiation values are majorly typical of a low cloud cover, and high clearness index. Suggestions were also made as to the preferable type of sustainable energy system to make use of in this location, as well as in the development of energy systems and data collection in Nigeria. The relevance of this work is that it would help to strengthen building energy standards, understand the local climate of Abeokuta and hence facilitate building energy system performance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».