Climate Change Impacts on Thermal Performance of Residential Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has altered regular temperature patterns and various climate variables on a global scale, causing growing concerns about future food, water and energy security. Immediate action should be taken to understand the extent of climate change while also proposing adaptation strategies to cope with the projected future climate conditions. From the energy security perspective, particularly in consideration of the ever-increasing human population, an important aspect to understand is the impact of climate change on the energy consumption of residential buildings. Understanding the impact of climate change on building energy consumption is not only beneficial for advising efficient energy-saving measures, but also for understanding future energy requirements. Various studies have already shown that climate change effects heating and cooling loads of buildings in various climates around the world. However, there is a lack of comprehension of the effects of climate change on energy consumption in Quebec. In addition, some of the methodologies employed to address the impact of climate change in buildings may be not be accurate or accessible to practitioners. The present study tries to fill this gap by advising a simple procedure that can be implemented in day-to-day engineering practice for a detailed understanding of the effects of climate change on building energy consumption. The methodology is applied to a residential building in Montreal, Quebec (Canada), using the state-of-the-art climate model projections for the periods of 2011-2040 (short-term future), 2041-2070 (midterm future), and 2071-2100 (long-term future) and under low and high greenhouse gas concentration scenarios. In brief, the available projections of five global climate models was studied for two particular weather parameters, namely dry-bulb temperature and shortwave radiation. The projections were downscaled at the point location and at an hourly resolution using a cascade model based on a quantile mapping bias correction method and a modified quantile-based k-nearest neighbor method. The downscaled projections were used as inputs to TRNSYS, an energy simulation software, in order to quantify the heating and cooling loads as well as judge the overall performance of the residential building in Montreal. This methodology can provide a basis for detailed understanding of the impacts of climate change on building energy consumption. Considering the applied case study, it is understood that climate change will not only change the intensity of the heating and cooling loads but can also change the empirical distribution of hourly energy consumption, particularly during peak loads.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».