Relating three-decade surge in space cooling demand to urban warming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rising demand for space cooling has been placing enormous strain on various technological, environmental, and societal dimensions, resulting in issues related to energy consumption, environmental sustainability, health and well-being, affordability, and equity. Holistic approaches that combine energy efficiency optimization, policy-making, and societal adaptation must be rapidly promoted as viable and timely solutions. We interpret the 30 year climatic-induced upward trend and spikes in urban space cooling demand from the perspective of climate change, urbanization, and background climates, through the lens of five major populated cities: Hong Kong, Sydney, Montreal, Zurich, and London. An unequivocal, worrying upward trend in cooling demand is observed in meteorological data, using cooling degree hours (CDHs) as a city-scale climatic-induced metric. The surge in cooling energy demand can be largely attributed to climate warming and urban heat islands, with the most abrupt spikes associated with intensified extreme heat events. Further, our quantification of the impact of the base temperature, in relation to the historical CDH, reveals that a 20% energy saving could be achieved instantly within a rather broad range of air temperature and relative humidity by increasing the setpoint temperature by one degree. With the rise in background temperatures due to climate change, the potential for energy saving diminishes for the same level of increase in setpoint temperature. For instance, an increase from 26 °C to 27 °C results in about 10% energy savings, while an increase from 22 °C to 23 °C could yield over 20% in energy savings. To reduce cooling energy demand rapidly in a warming climate, we highlight the necessity of promoting hard and soft behavioral adaptation along with regulatory intervention for the operation of space cooling systems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».