Estimating Combined Impact of Urban Heat Island Effect and Climate Change on Cooling Requirements of Tall Residential Buildings in Hot-Humid Locations
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
Abstract Climate change estimates are critical in developing long-term solutions to the dwelling problems that we currently face. This study combines the impact of climate change and the urban heat island effect to study the outcomes of future weather conditions on the cooling of tall residential buildings in hot and humid climates. For the year 2050, we calculate the impact of urban characteristics through the urban weather generator and climate change through the world weather gen tool on the micro-climatic condition of a district in a newly constructed city near Doha, Qatar, the Lusail City. A total of four weather files are compared to the weather data gathered from the established weather station in the city (two for the year 2020 and three for the year 2050). Results reveal that once the open weather map file has been processed through the urban weather generator (UWG) first and then the climate change model, the MAE increases to 3.30, and the RMSE goes to 3.8 with a maximum deviation of 11.4°c occurring. If the process is done the other way around, the climate change model is applied first, and then the UWG file is applied, the MAE of 3.46 is with RMSE of 3.94 with a maximum deviation of 11.3°c occurring. The impact of these weather files is then assessed on a tall residential building in Lusail. A significant increase of 777197 kwh or 20% is seen in the openweather map file that has been processed first through the climate change model and then through the urban weather generator (as compared to the rural weather file); an increase of 739983 kwh or 19% is seen in the openweather map file that has been processed first through the UWG and then through the climate change model; finally close to 22.6 percent increase or 874088 kwh is seen in the openweather map file that has been processed first through the climate change model and then through the climate change model.
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