Assessment of Urban Microclimate and Its Impact on Outdoor Thermal Comfort and Building Energy Performance
Notice bibliographique
Résumé
As urbanization and population growth have increased over the past decade, more construction has been built in urban areas to form large metropolitan areas. Researchers are paying more attention to the link between human activities and the immediate surroundings – urban microclimate –to improve the quality of life and minimize adverse impacts on the environment and climate. This thesis focuses on the urban microclimate and its impact on outdoor thermal comfort and building energy performance. This study will start a comprehensive literature review presenting the latest progress in urban microclimate research on urban wind and thermal environment, covering methods and practical issues. \nFor the short-term analysis, this research studies how urban configuration affects the urban microclimate and outdoor thermal comfort. In the present work, temperature distribution at three different urban areas will be simulated during a summer heatwave in 2013 in Montreal, Canada. The impact of different building configurations on the flow pattern will be investigated. What’s more, thermal comfort and the impact of heatwaves on the human body will be considered by humidex (humidity index). The results show that this model is capable of estimating local microclimate and outdoor thermal comfort. \nAn artificial neural network (ANN) model is also presented in this study to predict urban microclimates based on long-term measurements from local weather stations near urban buildings and their significance in analyzing building energy consumption. The ANN model could connect local and remote meteorological parameters for a whole year. The 20-year historical weather data at the airport was then used to generate a local TMY, and then building heating and cooling loads were analyzed. This method was evaluated for five weather stations to assess the impact of the local microclimate on the energy consumption of buildings. \nThis study underscores the crucial role of urban microclimate in building energy consumption through both short-term and long-term evaluations. Accurate prediction of local weather conditions around buildings is essential within urban microclimates. The research introduces a pioneering approach using an artificial neural network model for predicting microclimate parameters based on extensive onsite measurements, emphasizing its significance in building energy analysis.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».