Effects of different climate generation methods on the hygrothermal performance of a wood-frame wall under current and projected future climates
Notice bibliographique
Résumé
Climate change will subject the built environment in Canada to unprecedented climatic conditions in the future, which may result in adverse effects on the durability of buildings. Therefore, it is vital to be able to accurately describe future climatic conditions and how buildings will perform under them. Hygrothermal simulation models are important tools for building practitioners to assess the moisture performance of wall assemblies. Hygrothermal simulations require a wide range of climate variables such as cloud cover, wind speed, wind direction, solar radiation, rainfall, snow cover, temperature, and humidity in high temporal frequency. Typically, recorded historical data was used for hygrothermal simulations, but they do not account for changes in climate excepted due to future global warming. Consequently, many climate data generation techniques have been developed to prepare climate data incorporating future projected climate change, which can be used to assess hygrothermal performance of buildings under current and future projected climates. The objective of this work is to evaluate the differences in the various future climate data generation methods and determine their impacts on the hygrothermal performance of a wood-frame wall assembly in the current and future projected climate. The analysis is performed on 6 cities, representing different climates across Canada and future projected climate data is prepared using morphing downscaling method, and two multivariate and a univariate bias correction method. Results indicate that morphed and bias corrected climate data perform better than RCM when compared to the observations. While this is generally true for the hygrothermal performance as well, the bias corrected data often fail to replicate the same degree of mould growth in the simulations with observational data. An analysis of the climate change scenario indicated that all the studied locations will experience warmer and wetter climatic conditions. For instance, the WDR deposited on the OSB in Montreal is expected to increase by at least 14%, resulting in increased MC and mould growth on the OSB. According to morphed climate data, the average MC in the OSB could increase by 54% while mould index exceeds 3.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».