Using Urban Building Energy Modeling to Develop Carbon Reduction Pathways for Cities
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cities have been the nexus of economic activity and growth, but they have an insatiable appetite for energy. In response to the challenges and potential impact of climate change, cities and municipalities around the world are developing climate action plans to reduce carbon emissions and enhance resilience of their built environments. However, policymakers require a data-driven method to identify the most impactful, economical, and feasible strategies – and further translate these to actionable policy levers. This research serves to democratize and facilitate the wider use of urban building energy models in cities and municipalities. \n \nFirst, key applications and use cases of urban building energy modeling (UBEM) are identified, and a minimum viable UBEM is introduced for each use case. This framework streamlines computational requirements, data, and calibration needs, promoting more rapid development and utilization of UBEMs. Second, a web-based framework to rapidly generate UBEMs for carbon reduction technology pathways is developed, subsequently piloted in the City of Evanston, and found to significantly reduce time and resources needed for developing and utilizing UBEMs. The approach was further validated in collaboration with policymakers and researchers in eight cities – viz. Braga (Portugal), Cairo (Egypt), Dublin (Ireland), Florianopolis (Brazil), Kiel (Germany), Middlebury, VT (USA), Montreal (Canada), and Singapore. Finally, conventional UBEMs typically only incorporate building properties and characteristics. This dissertation also presents an exploratory approach – using supervised and unsupervised data science / machine learning methods – to integrate building properties with socio-economic data from census for better inference and understanding of energy use in cities \n \nEach approach is documented with the relevant results compared against conventional modelling workflows and / or validated through real-world urban case studies. The major contribution is the development and validation of methods and frameworks that can rapidly and automatically generate UBEMs to help cities and municipalities develop carbon reduction pathways to impact.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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