Impact of extensive green roofs on energy performance of school buildings in four North American climates
Notice bibliographique
Résumé
Buildings are one of the major consumers of energy and make up a considerable portion in the generation of greenhouse gases. Green roofs are regarded as an appropriate strategy to reduce the heating and cooling loads in buildings. However, their energy performance is influenced by different design parameters which should be optimized based on the corresponding climate zone. Previous investigations mainly analyzed various design parameters in a single climate zone. However, the interaction of parameters in different climate zones was not considered. Also, the studies have been conducted mostly for commercial or residential buildings. Among different building types, schools with large roof surface are one of the major consumers of energy in North America. However, the literature review shows the lack of study on the effect of green roof on the thermal and energy performance of this type of building. This study performs a comprehensive parametric analysis to evaluate the influence of the green roof design parameters on the thermal or energy performance of a secondary school building in four climate zones in North America (i.e. Toronto, ON; Vancouver, BC; Las Vegas, NV and Miami, FL). Soil moisture content, soil thermal properties, leaf area index, plant height, leaf albedo, thermal insulation thickness and soil thickness were used as variables. Optimal parameters of green roofs were found to be closely related to meteorological conditions in each city. In terms of energy savings, the results show that the light substrate has better thermal performance for the uninsulated green roof. Also, the recommended soil thickness and leaf area index in the four cities are 0.15 m and 5, respectively. The optimal plant height for the cooling dominated climates is 0.3 m and for the heating dominated cities are 0.1 m. The plant albedo had the least impact on the energy consumption while it is effective in mitigation effect of heat island effect. Finally, unlike the cooling load which is largely influenced by the substrate and vegetation, the heating load is considerably affected by the thermal insulation instead of green roof design parameters.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».