Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la avenida de la Cruz Roja de Sevilla

1 Equation Chapter 1 Section 1 Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería de la Energía Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Dpto. de Ingeniería Energética Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Autor: Antonio Carvajal León Tutor: Servando Álvarez Domínguez Sevilla, 2021 Índice de Tablas 2 Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería de la Energía 3 3 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Autor: Antonio Carvajal León Tutor: Servando Álvarez Domínguez Dpto. de Ingeniería Energética Grupo Termotecnia Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2021 Índice de Tablas 4 5 5 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Trabajo Fin de Grado: Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Autor: Antonio Carvajal León Tutor: Servando Á El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Índice de Tablas 6 Sevilla, 2021 El Secretario del Tribunal 7 7 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla A mi familia A mis maestros Índice de Tablas 8 9 9 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Agradecimientos Quisiera acordarme en primer lugar de mi familia, el apoyo más incondicional e importante que me ha llevado a conseguir mis objetivos y metas que me he propuesto durante toda mi vida, siendo uno de ellos la realización de este proyecto. Así mismo, agradecer a mis tutores de este proyecto la confianza depositada en mí, la cual me ha motivado para realizar este proyecto. Por último, y no menos importante, debo agradecer el hecho de que mis amigos y mis compañeros de grado hayan hecho que esta etapa que toca a su fin haya sido maravillosa, transmitiéndome una confianza increíble durante esta. Antonio Carvajal León Sevilla, 2021 Índice de Tablas 16 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 3–1. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de HULC 45 Tabla 3–2. Coeficientes correctores de verano e invierno 45 Tabla 3–3. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 45 Tabla 3–4. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 48 Tabla 3–5. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 50 Tabla 3–6. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 53 Tabla 3–7. Coeficientes correctores de verano e invierno 53 Tabla 3–8. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 53 Tabla 3–9. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 56 Tabla 3–10. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 58 Tabla 3–11. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 61 Tabla 3–12. Coeficientes correctores de verano e invierno 61 Tabla 3–13. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 62 Tabla 3–14. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 64 Tabla 3–15. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 66 Tabla 3–16. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 68 Tabla 3–17. Coeficientes correctores de verano e invierno 68 Tabla 3–13. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 69 Tabla 3–13. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 71 Tabla 3–20. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas 73 Tabla 4–1. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno 79 Tabla 4–2. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano 80 Tabla 4–3. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno 81 Tabla 4–4. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano 82 Tabla 4–5. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno 83 Tabla 4–6. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano 84 Tabla 4–7. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno 85 17 17 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Tabla 4–8. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano 86 Tabla 4–9. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno para el clima Rural.met ¡Erro r! Marcador no definido. Tabla 4–10. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano para el clima Rural.met ¡Erro r! Marcador no definido. Tabla 4–11. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno para el clima Centro.met ¡Erro r! Marcador no definido. Tabla 4–12. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano para el clima Centro.met ¡Erro r! Marcador no definido. Índice de Ilustraciones 18 ÍNDICE DE ILUSTRACIONES Figura 1-1. Ilustración de las diferencias de temperatura que forman los cuatro tipos de UHI 24 Figura 1-2. Imagen de operarios pintando las calles de blanco en Los Ángeles 27 Figura 2-1. Ilustración KMZ correspondiente al alcance del estudio de este proyecto 34 Figura 2-2. Estructura del edificio a simular en la herramienta HULC. 36 Figura 3-1. Comparación de los 3 climas utilizados en el estudio el día 21 de enero 44 Figura 3-2. Comparación de los 3 climas utilizados en el estudio el día 6 de julio 44 Figura 3-3. Comparación de demandas mensuales 46 Figura 3-4. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 46 Figura 3-5. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 47 Figura 3-6. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 47 Figura 3-7. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 48 Figura 3-8. Comparación de demandas mensuales 48 Figura 3-9. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 49 Figura 3-10. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 49 Figura 3-11. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 50 Figura 3-12. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 50 Figura 3-13. Comparación de demandas mensuales 51 Figura 3-14. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 51 Figura 3-15. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 52 Figura 3-16. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 52 Figura 3-17. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 52 Figura 3-18. Comparación de demandas mensuales 54 Figura 3-19. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 54 Figura 3-20. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 55 Figura 3-21. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 55 Figura 3-22. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 56 Figura 3-23. Comparación de demandas mensuales 56 Figura 3-24. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 57 Figura 3-25. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 57 Figura 3-26. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 58 Figura 3-27. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 58 19 19 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Figura 3-28. Comparación de demandas mensuales 59 Figura 3-29. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 59 Figura 3-30. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 60 Figura 3-31. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 60 Figura 3-32. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 61 Figura 3-33. Comparación de demandas mensuales 62 Figura 3-34. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 62 Figura 3-35. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 63 Figura 3-36. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 63 Figura 3-37. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 64 Figura 3-38. Comparación de demandas mensuales 64 Figura 3-39. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 65 Figura 3-40. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 65 Figura 3-41. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 65 Figura 3-42. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 66 Figura 3-43. Comparación de demandas mensuales 66 Figura 3-44. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 67 Figura 3-45. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 67 Figura 3-46. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 67 Figura 3-47. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 68 Figura 3-48. Comparación de demandas mensuales 69 Figura 3-49. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 69 Figura 3-50. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 70 Figura 3-51. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 70 Figura 3-52. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 70 Figura 3-53. Comparación de demandas mensuales 71 Figura 3-54. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 71 Figura 3-55. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 72 Figura 3-56. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 72 Figura 3-57. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 72 Figura 3-58. Comparación de demandas mensuales 73 Figura 3-59. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 73 Figura 3-60. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 74 Figura 3-61. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 74 Figura 3-62. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 74 Figura 4-1. Proporción prevista de personas insatisfechas en función del valor de la diferencia de temperatura 40 Figura 4-2. Comparativa de la evolución del Porcentaje de Personas Insatisfechas (PPI) en los métodos de Fanger y en aquellos basados en el confort adaptativo (EN 15251:2008) en función de la diferencia de Índice de Ilustraciones 20 temperatura 41 Figura 4-3. Temperatura interior del edificio en el mes de enero 78 Figura 4-4. Temperatura interior del edificio en el mes de julio 79 Figura 4-5. Temperatura interior del edificio en el mes de enero 80 Figura 4-6. Temperatura interior del edificio en el mes de julio 81 Figura 4-7. Temperatura interior del edificio en el mes de enero 82 Figura 4-8. Temperatura interior del edificio en el mes de julio 83 Figura 4-9. Temperatura interior del edificio en el mes de enero 84 Figura 4-10. Temperatura interior del edificio en el mes de julio 85 Figura 5-1. Incremento de los grados día nocturnos debido al efecto de la UHI en varias ciudades de EE. UU 90 Figura 5-2. Descenso de los grados día diarios debido al efecto de la UHI en varias ciudades de EE. UU 90 Figura 0-1. Selección en Datos Generales del año de construcción, dentro de la herramienta CE3 93 Figura 0-2. Pestaña “Definición Constructiva” dentro de la herramienta CE3 93 Figura 0-3. Definición constructiva de una fachada 94 Figura 0-4. Pestaña “Definición Geométrica” dentro de la herramienta HULC 94 Figura 0-5. Pestaña “Base de Datos” dentro de la herramienta HULC. 94 Figura 0-6. Pestaña “Opciones” dentro de la herramienta HULC 95 Figura 0-7. Selección de cerramientos y particiones en opciones 95 Figura 0-8. Selección de la orientación del edificio en opciones 96 Figura 0-9. Pestañas para la simulación y obtención de datos en la herramienta HULC 96 Figura 0-10. Resultados obtenidos a través de la herramienta HULC 97 21 21 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla Introducción 22 1 INTRODUCCIÓN esde hace unos años, la gente se ha preguntado por qué hace tanto calor en su domicilio, o directamente en la calle donde vive. Estas mismas personas, después de debatirlo y llegar a un acuerdo, han atribuido la razón de esas temperaturas tan altas al lugar donde viven, a que el clima es muy cálido tanto por el día como por la noche. Esa afirmación llega a ser correcta, aunque esa conclusión no es más que la punta del iceberg de la causa de esas temperaturas tan altas. Es cierto que existen muchas inquietudes y problemas en el mundo que calen en las personas a través de una preocupación inmensa, como pueda ser el caso tan reciente del COVID-19. No obstante, el efecto de la isla de calor está ligado en cierta medida con el cambio climático, otro gran problema que actualmente la población desconoce o, mejor dicho, no es consciente de ello. El cambio climático hará que este efecto se agrave aún más, aumentando los problemas ligados con él. La gravedad de este efecto está aumentando debido al cambio climático global y urbano. Para establecer un plan de mejora sobre el impacto térmico negativo en las ciudades debido a las UHI y tratar de minimizar el mayor daño posible se necesitan muchas investigaciones para estimar y analizar con precisión la intensidad y la magnitud de la UHI. En este proyecto, nos centraremos en primer lugar de introducir y explicar de manera clara y directa que es la UHI y cómo afecta al conjunto de edificios de una avenida de Sevilla (España), más concretamente la avenida de la Cruz Roja, objeto de nuestro proyecto. El siguiente paso será recoger los parámetros más importantes de dichos edificios para poder realizar una simulación a través de la herramienta unificada Líder-Calener (HULC). Esta herramienta nos permitirá calcular las demandas de todos los edificios de la avenida a partir de los parámetros antes comentados, para posteriormente realizar una evaluación del confort térmico en dichos edificios. Primeramente, lo haremos con las temperaturas exteriores de la zona rural que se encuentre más próxima a Sevilla. Después, recogeremos datos de las temperaturas exteriores de nuestra avenida para simular de nuevo los edificios y realizar el proceso ya explicado. Es ahí donde nos daremos cuenta de que las demandas y el confort térmico van a cambiar con respecto al primer caso. Una vez que obtengamos todos los resultados finales sobre nuestros edificios, estableceremos unas conclusiones en base a los resultados, y veremos si este efecto es perjudicial o finalmente no es tan malo como parece. 1.1 Concepto Isla de Calor (UHI) Como se comenta en la introducción, existe un fenómeno que se ha ido prolongando a lo largo de los años que es el efecto de la isla de calor. Dicho efecto se lleva analizando durante muchos años, realizando diversos estudios en muchos países del planeta. Este efecto consiste en que las temperaturas durante el día (más ostensible por la noche) en las áreas urbanas son mucho más grandes que en las distintas áreas rurales, provocando ciertas consecuencias que iremos viendo a lo largo del proyecto. La consecuencia en la cual nos vamos a explayar durante la realización de este proyecto es como afecta la UHI a la demanda y confort térmico de los edificios, pues al aumentar las temperaturas la demanda de refrigeración será mucho mayor. Aun así, un punto positivo de este efecto es la consecuencia respecto a la demanda de calefacción, pues esta última se verá reducida. Dentro de este concepto de la isla de calor existen varios tipos de UHI, los cuales comentaremos a continuación. D El punto de salida hacia todo logro es el deseo - Napoleon Hill - 23 23 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla 1.1.1 Isla de Calor Superficial La isla de calor superficial, como su propio nombre indica, estudia las diferencias de temperatura entre la superficie rural y la superficie urbana, obteniendo las principales causas que afectan a la superficie para que exista dicha diferencia. Dentro de los estudios de los que se ocupa, (como el suelo y edificios que se encuentran en dicho espacio), comparando la temperatura exterior de un sistema urbano con un entorno rural, la faceta de las temperaturas de la superficie se clasifica normalmente de la siguiente manera: Ttecho > Tparedes > Tpiso > Trural. Eso es solo una clasificación general, porque también depende del tejido urbano, estructura urbana, la humedad del ambiente, el estado de los suelos y plantas en el sitio rural o la época del año en la que nos encontremos. En la ciudad, los techos tienen una gran vista del cielo, por lo que la radiación de onda larga neta (fracción de la radiación solar, que no se refleja en la superficie) al final de la tarde y al principio de la noche es muy alta, provocando un fuerte enfriamiento. Además, el aislamiento típico del techo la construcción evita la transmisión de calor desde el interior del edificio. Como resultado, la temperatura del techo se convierte en la temperatura superficial más baja del sistema urbano durante la noche. Por tanto, durante este período de tiempo la faceta de las temperaturas de la superficie cambia, ocupando la siguiente disposición: Tpiso > Tparedes > Trural > Ttecho. 1.1.2 Isla de Calor de la capa de dosel El dosel es la capa de ramas y hojas formada por las copas de árboles vecinos, los cuales típicamente se encuentran cubriendo grandes áreas. Desde nuestro punto de vista, el dosel de las zonas rurales evita que incida sobre la superficie rural gran parte de la radiación que llega del Sol. En las zonas urbanas, el dosel engloba todas las superficies que tienen la misma función que las de los árboles, ya puedan ser los toldos que se colocan en verano en el centro urbano, cortinas de los edificios, pancartas… En este tipo de UHI también se encarga de estudiar la atmósfera de la zona donde se realiza la medición de datos, es decir, la composición del aire, la temperatura de este, que porcentaje de obstáculos tiene… 1.1.3 Isla de Calor de la capa límite Por último, este tipo de UHI estudia el perímetro de la zona donde queramos realizar el estudio. Por intuición, y como su propio nombre indica, en esta región las temperaturas de la zona urbana serán más o menos parecidas a las de la zona rural, puesto que en la periferia de las zonas urbanas normalmente las parcelas están menos edificadas y existen más zonas verdes. Pero indaguemos en la cuestión de urbanizar la periferia de la zona urbana, muy cercana al perímetro de la zona rural, como medida para mitigar los efectos de la UHI. Partiendo de la base de que la civilización con el paso del tiempo aumentará de forma exponencial, esto conllevará a expandir la zona urbana, ya que llegará un punto en el que la densidad de población que se encuentre en ella sea bastante alta, derivando en urbanizar parte de la periferia de la zona urbana que, como se ha comentado anteriormente, puede llegar a ser el perímetro o comienzo de la zona rural. Si suponemos que la tendencia sigue esa pauta, las zonas verdes de la zona rural irán desapareciendo, dando cabida a que las temperaturas de la zona rural aumenten con el paso de los años. En el peor de los casos (y más improbable), la zona rural casi desaparecerá y los efectos de la UHI serán irreversibles, siendo casi imposible de contrarrestarlos. A todo esto, hay que sumarle que, con el aumento de la zona urbana, los gases nocivos que perjudican al medio ambiente (gases de efecto invernadero) van a provocar que la UHI se note aún más si cabe, llegando a alcanzar temperaturas muy altas durante todo el día. Introducción 24 Figura 1-1. Ilustración de las diferencias de temperatura que forman los cuatro tipos de UHI 1.2 Causas del efecto de la Isla de Calor Muchos expertos y artículos científicos coinciden en que existen 3 categorías donde se engloban las principales características que incrementan este efecto. Estas categorías son las ambientales, los factores socioeconómicos y factores de morfología urbana. De estas tres categorías, los factores socioeconómicos y de morfología urbana son de particular interés debido al hecho de que las decisiones de planificación y diseño urbanas tomadas en torno a estos factores tienen un impacto más inmediato en la mitigación de la UHI. A continuación, pasaremos a explicar que características recogen cada una de estas categorías. 1.2.1 Caracterísitcas ambientales Como su propio nombre indica engloba las condiciones del medio ambiente que afectan en la isla de Calor. Los factores que se encuentran en esta categoría son: - Condiciones climáticas y condiciones meteorológicas. Estos factores son difíciles de controlar, puesto que depende del lugar donde nos encontremos y estudiemos la zona. En zonas donde el clima es frío, el efecto de UHI se aprecia con más facilidad, debido a que, en la zona afectada, la diferencia de temperatura es mayor que en zonas cálidas durante todo el día, provocando que la demanda de refrigeración de los edificios de estas zonas frías sea parecida a la de las zonas cálidas. En zonas cálidas, este efecto presenta su pico por la noche, incrementando la demanda de refrigeración de los edificios pertenecientes al núcleo urbano. En el clima nocturno despejado y sin viento, se producen ondas de gran amplitud y longitud, tanto en zonas urbanas como en áreas rurales. Durante el día, el calentamiento de la superficie por incidencia de radiación solar es más intenso, aunque el clima de las mañanas favorece el almacenamiento de calor por convección. Por la noche, los cielos despejados aumentan la pérdida neta de la radiación de onda larga. Esto hace que la temperatura de la superficie baje y cree un flujo ascendente de calor que caliente el aire por convección. Es por eso por lo que la sensación térmica por la noche aumente. Los máximos de temperatura del aire durante el día son bastante similares en los dos ambientes, las temperaturas mínimas en el área rural son mucho menores. El efecto UHI principalmente es un fenómeno nocturno que se manifiesta porque las áreas urbanas no se enfrían tan rápidamente como las rurales durante la tarde noche. - Características geográficas. Este factor se puede controlar a través de obras urbanas que eviten el incremento del efecto UHI, pero es algo difícil de cambiar debido a la inversión tan alta que supone este cambio. El calor irradiado por las estructuras que componen la mayoría de los núcleos urbanos juega un papel bastante importante a la hora de estudiar el efecto del UHI en edificios. Además, estos factores geográficos afectarán en la obtención de los datos necesarios para el estudio de la zona, debido a que la zona donde se realice será más o menos compleja. Por ejemplo, el entorno urbano tropical es más complicado que el clima templado. Los enfoques probados en climas templados para la mitigación de UHI han suscitado preocupaciones sobre su aplicabilidad en el caso de entornos urbanos mixtos tropicales, donde los procesos biofísicos son más complejos y diversos. 25 25 Impacto del efecto de isla de calor urbana (UHI) sobre la demanda energética y el confort térmico de los edificios de la Avda. Cruz Roja de Sevilla 1.2.2 Factores socioeconómicos Los factores socioeconómicos se refieren a la función urbana, las características económicas intrínsecas de la sociedad, como la densidad de población, el tejido urbano (características de la superficie y materiales de construcción), la liberación de calor antropogénico de los habitantes y electrodomésticos, la absorción de corto y largo plazo. radiación de las olas, uso de la tierra (comercial, residencial, industrial), transpiración de edificios e infraestructura e de transporte. - Densidad de población. Es un hecho que a medida que pasan los años, la población aumenta de manera exponencial. En cuanto a nuestro tema de estudio, el impacto de la UHI, el calor que se libera por el tránsito de personas a diario en el centro urbano seguirá aumentando a lo largo de los años si la población sigue aumentando de esta forma. Aunque hay cierta tendencia a bajar esta densidad de población trasladando parte de empresas o sectores industriales a la periferia, haciendo que parte de la población se traslade cerca de esos sectores y hacer que el tránsito de gente se reduzca. - Liberación de calor antropogénico de los habitantes. En Osaka (Japón), el efecto de la isla de calor ha conllevado a tratar un plan de acción para 2025 cuyos objetivos sean la reestructuración de la zona urbana y la reducción de las temperaturas por la noche. Uno de los puntos de este objetivo es la reducción de la liberación de calor antropogénico mediante la introducción de equipos de ahorro de energía y la mejora del estilo de vida. Como hemos discutido anteriormente, la población mundial en estos tiempos está creciendo de manera exponencial. En los países desarrollados, donde se realizan normalmente los estudios del efecto de la UHI, esto conllevaría a que el porcentaje de calor que se libere al ambiente antropogénico de los habitantes aumentase, al igual que el calor por el transporte y por supuesto la densidad de población se dispararía. - Absorción de radiación de onda corta y larga. La disposición de los edificios dentro del núcleo urbano puede ser clave a la hora de la absorción de rayos procedentes del sol. Si entramos en el clima del núcleo urbano, se puede decir que el hecho de que persista el clima nublado con viento hace que disminuya la temperatura exterior del núcleo urbano y evite que se incremente el efecto de la UHI, mientras que las condiciones despejadas y la ausencia de corriente de viento aumenta la temperatura exterior y con ello favorece a que el efecto de la UHI se perciba más. Esto se debe al hecho de que la capa de nubes influye en la cantidad de energía solar que llega a la superficie de la tierra y por consiguiente a la absorción de radiación de onda larga. Existen algunas técnicas que hacen que esto ocurra en la menor medida de lo posible. Por ejemplo, pintar las fachadas de las casas de color blanco hace que se absorba muy poca radiación solar de la que incide en dicha fachada, debido a que el albedo y la emisividad, factores que controlan la capacidad de absorber radiación tanto de onda corta como de larga, aumentan, evitando su absorción y por consiguiente haciendo que la temperatura exterior aumente lo menos posible. - Uso del suelo. Antes de realizar el estudio y medición de datos, debemos de categorizar los distintos usos de suelo dentro del núcleo urbano. Por ejemplo, si el suelo forma parte de un edificio de uso residencial, de uso comercial, industrial o si por el contrario se trata de una parcela sin edificar. Es importante clasificar estos usos, debido a que cada edificio tendrá una ocupación que derivará en una energía calorífica que se trasladará al ambiente. También entrará en juego el papel de la construcción del edificio, ya que dependiendo del uso se utilizarán unos materiales que afectarán en la demanda de calefacción y refrigeración de los edificios. Por último, si la parcela se encuentra sin edificar, el caso más optimo es que se encuentre llena de vegetación, puesto que ayudará a apaciguar el efecto de la UHI en dicho espacio donde se encuentre. - Características superficiales y materiales de construcción. Un aspecto que no se ha mencionado anteriormente es la altura de los edificios. Es un factor para tener en cuenta puesto que su medida va a hacer que incida más o menos radiación solar en la zona urbana, teniendo en cuenta también el hecho de transmitir o no parte del calor que llega al edificio. Si sus materiales no son suficientemente buenos, hará que la demanda del edificio aumente debido a que el calor que absorbe por radiación solar sea muy alto (bajo albedo y emisividad). 33 2 METODOLOGÍA na vez realizada la introducción sobre el concepto de la isla de calor y sobre los conceptos de demanda, pasaremos a realizar el estudio del impacto sobre la UHI en la demanda y confort térmico. Para ello, primero pasaremos a estudiar la demanda, recogiendo todos los datos que sean relevantes e importantes para el estudio de todos los edificios de la Avenida de la Cruz Roja, lugar donde se centrará dicho estudio. Una vez que los tengamos, seleccionaremos edificios representativos para su simulación en HULC y su posterior pasada por una herramienta, propiedad del grupo Termotecnia de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sevilla, que determinará la demanda mensual a través del método detallado. Este proceso se realizará para 3 climas diferentes en la región de Sevilla. Estos climas han sido realizados previamente en diferentes zonas donde se observan cambios de temperatura exterior durante el año. Una vez que tengamos esos resultados, observaremos qué parámetros afectan en la demanda de refrigeración y calefacción para sacar unas conclusiones acerca de ese primer estudio. Por último, aprovechando los resultados de la simulación en HULC, evaluaremos a través de otra herramienta el confort térmico del edificio en esos 3 climas, para observar de manera conjunta con el estudio de demanda el comportamiento del edificio. Figura 2-1. Esquema de la metodología U La vida no vale nada si no la vives como tú quieres. - Juan Carlos Aragón Becerra - Metodología 34 2.1 Obtención de los datos de edificios de la Cruz Roja Para la obtención de los datos de los edificios, se establecen 2 pasos principales para su recogida. • Paso 1 Primero, se implementa un KMZ en la avenida de la Cruz Roja que recoge la distancia de la calle a estudiar y los edificios que engloban dicho estudio. Una vez realizado ese archivo KMZ, seleccionamos todos los edificios de la calle, teniendo en cuenta el hecho de que hay dos aceras, la de los edificios con número par y la de los edificios con número impar, motivo por el cual existen dos orientaciones. Figura 2-2. Ilustración KMZ correspondiente al alcance del estudio de este proyecto • Paso 2 Realizado el primer paso, ampliamos la información de dicho KMZ en una hoja Excel que toma los datos de cada edificio de la calle extraídos a través de la plataforma web Catastro. En esa hoja Excel, se recoge de cada edificio la siguiente información: - Referencia catastral. Código que identifica el edificio a estudiar en cuestión. - Dirección del edificio. - Uso del edificio. Cada edificio tiene un uso concreto. Cabe destacar que puede que un edificio tenga más de un uso. Un ejemplo de esto son los edificios cuya planta baja pertenece a un comercio mientras que el resto de las plantas tienen un 35 35 uso residencial. - Superficie construida. Se trata de la superficie total de la parcela donde se encuentra el edificio. - Superficie construida por planta. Es la superficie construida dividida entre el número de plantas del edificio. - Superficie horizontal. Se trata del área acondicionada de una planta de nuestro edificio. - Número de plantas del edificio. - Superficie horizontal total. Se trata de la superficie acondicionada total del edificio en cuestión. Si el edificio posee solamente una planta, la superficie horizontal y la superficie horizontal total coinciden. - Porcentaje acristalado del edificio. Esta información se extrae a partir de Google Maps, revisando uno a uno todos los edificios e imponiendo un porcentaje de acristalamiento lo más razonable y próximo posible a la realidad. - Año de construcción/Año de reforma. Esta información se utiliza para escoger los materiales de construcción de la herramienta HE3. A la hora de simular el edificio en la HULC, escogeremos los materiales constructivos del edificio en función de ese año de construcción o reforma si la hubiera. - Participación del inmueble. Información extraída de la página web Catastro para estimar la carga interna del edificio. Se refiere al porcentaje de horas al día que el edificio se encuentra ocupado. En el caso de los edificios residenciales, se estima una carga interna del 100%, similar a que alguien se encuentre en casa durante todo el día. Para los demás usos, el porcentaje se estima en función de las horas al día que este se encuentre en funcionamiento. - Comercio y horas del comercio. Cada comercio que se encuentre en la calle del estudio tiene una función específica y por tanto unas horas de jornada laboral. A partir de Google Maps, se identifica cada comercio de la calle y sus horas de jornada laboral para su posterior clasificación por horas de actividad. Los comercios que actualmente se encuentran cerrados, es decir, que están en desuso, se contabilizan como un edificio de 8h de actividad. - Longitud. Es la distancia de edificio que pertenece a la avenida de estudio, es decir, la longitud de la fachada que da a la avenida Cruz Roja. - Orientación. Orientación exacta (desviación respecto al sur) de las dos aceras de la avenida (número par e impar). - Profundidad. Es el área construida por planta/longitud de la fachada. 2.2 Modelado de los edificios en la herramienta unificada HULC El siguiente paso del estudio es modelar y simular los edificios de la manera más cercana a la realidad posible en la herramienta HULC. Primero, asumiremos que todos los edificios tendrán la misma forma, asemejándose a una caja de zapatos, tal y como se muestra en la siguiente figura. También es conveniente mencionar los datos sobre las fuentes de donde se han obtenido dichas ilustraciones si no se han incluido en el propio texto de la memoria. Metodología 36 Figura 2-3. Estructura del edificio a simular en la herramienta HULC. Una vez clara la representación del edificio, procedemos a agrupar todos los edificios de la avenida según su uso. Una vez agrupados, escogeremos un ejemplo de cada grupo para su posterior simulación en la herramienta HULC y evaluación de confort térmico. Aunque la estructura fuese la misma, dependiendo del grupo en el que estemos y el ejemplo en el que nos encontremos, las propiedades de este en la herramienta unificada son diferentes, ya que varían sus parámetros (nº plantas, área acondicionada, materiales constructivos…). 2.2.1 Grupo 1. Edificios comerciales Todos los edificios comerciales de la avenida coinciden en que son un bajo con una planta, por tanto, los englobaremos todos en un grupo. La estructura del edificio será una planta, cuyo techo en la mayoría de las simulaciones será compuesto de materiales parecidos a las particiones interiores de un edificio, pues estos establecimientos no tienen cubierta al pertenecer a un edificio cuyas plantas superiores son plantas de uso residencial. Los parámetros que irán variando son los siguientes: - Área acondicionada - Orientación - Materiales constructivos - Longitud y profundidad - Fuentes internas - Porcentaje acristalamiento 2.2.2 Grupo 2. Edificios no residenciales Los edificios que no son de tipo residencial ni comercial también deben ser modelados en la herramienta HULC. Son pocos los edificios de esta característica que se encuentran en la avenida, repartidos en diferentes usos como son el de enseñanza, sanidad, cultural e industrial. Los parámetros que variarán de un edificio a otro serán los siguientes: - Área acondicionada - Orientación - Materiales constructivos - Longitud y profundidad 37 37 - Fuentes internas - Porcentaje acristalamiento - Nº plantas 2.2.3 Grupo 3. Edificios residenciales 1 La mayoría de los edificios que componen la avenida de la Cruz Roja son de tipo residencial, no obstante, no todos son iguales, pues como hemos observado anteriormente, hay algunos edificios cuya planta baja o primera planta según se mire, tiene un tipo de uso diferente al resto. Primero, dividiremos en 2 grupos los edificios de uso residencial. En el primer grupo, nos centraremos en esos edificios de la avenida que tienen 2 tipos de uso: el comercial y el residencial. Para modelar estos edificios en HULC, deberemos tener en cuenta la altura en la que se encuentran los edificios y por supuesto los materiales constructivos del área acondicionada, que serán los mismos que los de una partición interior, ya que el suelo de esas plantas residenciales coincide con el techo de las plantas comerciales. Sus características constructivas serán similares a las de las plantas de dicho edificio. Los parámetros que variarán de un edificio a otro serán los siguientes: - Área acondicionada - Orientación - Materiales constructivos - Longitud y profundidad - Porcentaje acristalamiento - Nº plantas 2.2.4 Grupo 4. Edificios residenciales 2 El segundo grupo de edificios residenciales son aquellos que en la realidad se componen solo de este uso, el residencial. Para estos edificios, el área acondicionada tendrá los mismos elementos constructivos del suelo, y no como si fuera una partición interior en el grupo 1. Los parámetros que variarán de un edificio a otro serán los siguientes: - Área acondicionada - Orientación - Materiales constructivos - Longitud y profundidad - Porcentaje acristalamiento - Nº plantas Existen en algunos edificios plantas cuyo uso en Catastro es la de un almacén. Sobre este aspecto, consideraremos que estas plantas entran dentro del edificio que modelaremos de uso residencial. Una vez realizados los 4 grupos de los que se componen la avenida (clustering), el siguiente paso será modelar el edificio tipo de cada grupo, a partir del cual se realizará la simulación y su posterior pasada por la herramienta que calcula la demanda mensual por el método detallado. Esto se hará modificando pequeños parámetros del edificio tipo para así analizar de manera más cercana a la realidad todas las situaciones que se den en cada clustering. Este edificio tipo será escogido razonadamente, pues tendrá las características que más se acerquen al centroide de dicho grupo. Por ejemplo, si el abanico de la característica del porcentaje acristalado es del 20 al 50%, nuestro edificio tipo tendrá un acristalamiento del 30 o 35%, para poder simular a partir de este un edificio con un acristalamiento más alto o bajo y que sus datos se asemejen más a la realidad sin necesidad de modelarlo de nuevo. Lo mismo ocurrirá con el número de plantas y las características constructivas. Una vez realizado el clustrering, se han elegido para cada grupo los siguientes edificios tipo: Metodología 38 - Grupo 1: Avenida Cruz Roja Nº 5 - Grupo 2: Avenida Cruz Roja Nº 1 A - Grupo 3: Avenida Cruz Roja Nº5 - Grupo 4: Calle San Marcelo Nº2 2.3 Obtención del modelo simplificado mensual de caracterización energética Una vez que tenemos los edificios modelados y simulados en la Herramienta de HULC, procedemos a pasar la herramienta comentada anteriormente en cada uno de ellos, en la que se comparan los resultados de la demanda de calefacción y refrigeración en el modelo simplificado (simulación de HULC) con los resultados obtenidos a través del modelo detallado, el cual se introdujo anteriormente. Dicha herramienta calcula los coeficientes correctores tanto de calefacción como refrigeración, los cuales serán constantes para todos los climas con los que se trabaje. Cabe destacar que ambos coeficientes no hacen que estos métodos sean iguales al 100%, pero si nos garantiza que ambos métodos sean muy parejos en el mismo clima que usa la herramienta para simular, motivo por el cual podemos optar a confiar en ella. 2.4 Evaluación del impacto de UHI en la demanda energética Después de conseguir todos los datos requeridos a partir de la simulación del edificio en la herramienta unificada HULC y posteriormente los resultados finales, pasaremos a comentarlos para ver el impactor de la isla de calor en la demanda de nuestros edificios seleccionados. Comentaremos el resultado de las demandas mensuales y anual y observaremos qué parámetros influyen en mayor medida en la demanda tanto de calefacción como de refrigeración. 2.5 Evaluación del confort térmico Por último, aprovecharemos más resultados obtenidos a partir de la simulación de nuestros edificios en HULC para evaluar el confort térmico dentro del edificio, a partir de las temperaturas interiores de este durante los meses de verano e invierno. Para ello, estableceremos en este punto una pequeña introducción sobre el objetivo que deseamos al evaluar el confort térmico. 2.5.1 Introducción a la evaluación del confort térmico El interés por la valoración del nivel de confort térmico nació como una consecuencia de la aparición de las técnicas de acondicionamiento de aire, cuyo fin era justamente lograr que las personas se sintieran confortables y precisaban, por tanto, de métodos que permitieran evaluar en qué medida se alcanzaban sus objetivos. En la actualidad existen dos modelos de confort aceptados internacionalmente, el modelo propuesto por Fanger en el año 1970 y el modelo de confort adaptativo propuesto por varios autores (De Gear, Humphreys, McCartney etc) y atribuido frecuentemente a Nicols a partir de un conjunto de publicaciones que tienen su origen en el 2002. A continuación, describiremos los fundamentos de ambas aproximaciones. 2.5.1.1 Método de Fanger La aparición en 1970 de la obra "Thermal Confort" de P.O. Fanger representó un avance sustancial, al incluir en el método de valoración propuesto la práctica totalidad de las variables que influyen en los intercambios térmicos hombre-medioambiente y que, por tanto, contribuyen a la sensación de confort, estas variables son: nivel de actividad, características de la vestimenta, temperatura seca, humedad relativa, temperatura radiante media y velocidad del aire. La primera condición que debe cumplirse para que una situación pueda ser confortable es que se satisfaga la ecuación del balance térmico; en otras palabras, es necesario que los mecanismos fisiológicos de la 39 39 termorregulación sean capaces de llevar al organismo a un estado de equilibrio térmico entre la ganancia de calor (de origen ambiental y metabólico) y la eliminación de este. El equilibrio térmico en sí mismo está sin embargo lejos de proporcionar sensación de confort; en efecto, el organismo es capaz de conseguir satisfacer el balance térmico en una amplísima gama de combinaciones de situaciones ambientales y tasas de actividad, pero sólo una estrecha franja de estas conduce a situaciones que el propio sujeto califique de confortables. La introducción de las relaciones anteriores en la ecuación del balance térmico conduce a una expresión que Fanger llama la “ecuación del confort” que establece la relación que, en situaciones de confort, debe cumplirse entre tres tipos de variables: - Características de la vestimenta. Aislamiento y área total de la misma. - Características del tipo de trabajo. Carga térmica metabólica y velocidad del aire. - Características del ambiente. Temperatura seca, temperatura radiante media, presión parcial del vapor de agua en el aire y velocidad del aire. La inclusión de la velocidad del aire se debe a considerar la velocidad efectiva del aire respecto al cuerpo tiene dos componentes: una, la velocidad que tendría el aire respecto al cuerpo si éste estuviera quieto y otra, la velocidad debida al movimiento del cuerpo respecto a aire tranquilo; la suma de ambos valores es lo que llamaremos velocidad relativa del aire respecto al cuerpo. Para estudiar la calificación que grupos de personas expuestas a una determinada situación atribuyen a su grado de confort, Fanger emplea la siguiente escala numérica de sensaciones: - 3 muy frío - 2 frío - 1 ligeramente frío - 0 neutro (confortable) - 1 ligeramente caluroso - 2 caluroso - 3 muy caluroso Cuando un conjunto de individuos es expuesto a una determinada situación denominaremos "Índice de valoración medio" (IMV) al promedio de las respectivas calificaciones atribuidas a dicha situación de acuerdo con la escala anterior. Aunque el índice IMV resuelve el problema de cuantificar el grado de confort de una situación dada, su utilidad práctica sería reducida si no fuera posible correlacionar sus valores con el porcentaje de personas que para cada valor del índice expresan su conformidad o disconformidad con el ambiente en cuestión. En la siguiente figura se indican los resultados de Fanger, que se expresan como el porcentaje de personas que se sienten insatisfechas para cada valor del índice IMV; se observa cómo en ambientes neutros, donde el IMV es cero, existe aún un 5% de insatisfechos lo que confirma el hecho bien conocido de que, en cualquier situación, por sofisticado que sea el sistema de acondicionamiento térmico del local, existe cierta proporción de insatisfechos. Metodología 40 Figura 2-4. Proporción prevista de personas insatisfechas en función del valor de la diferencia de temperatura 2.5.1.2 Métodos de confort adaptativo Los modelos de confort adaptativo son modelos estadísticos que parten, al igual que el método de Fanger, de encuestas de los ocupantes que permiten conocer en primer lugar la dependencia del PMV con la temperatura operativa interior, y en segundo lugar la dependencia de la temperatura de confort con la temperatura exterior. Frente al modelo estático de confort térmico, en el modelo adaptativo las personas juegan un papel instrumental creando sus propias preferencias térmicas a través del modo en el que ellos interactúan con el ambiente, modifican su propio comportamiento o gradualmente adaptan sus expectativas en función del ambiente térmico en el que se encuentren. Una definición genérica del término adaptación podría ser una disminución gradual de la respuesta del organismo a una estimulación repetida del ambiente. A partir de esta definición general es posible distinguir claramente tres categorías de adaptación térmica: - Ajuste de comportamiento. Se trata de ajustes de actividad, poner y quitar ropa, regular aire acondicionado, dormir una siesta en día de calor, etc. - Fisiológicos. Una definición podría ser los cambios en la respuesta psicológica como resultado de la exposición a factores térmicos del medioambiente. Esto pude conducir a una disminución gradual de la tensión producida por esta exposición. Sin embargo, estos procesos se dan con exposiciones prolongadas a condiciones extremas. Por lo tanto, su influencia en la edificación no es muy significativa. - Psicológicos. Se refiere a la percepción alterada y la posterior reacción a la información sensorial debido a experiencias pasadas y a las expectativas. Las consignas de confort personal están muy lejos de ser un termostato. En los edificios climatizados el modelo PMV es realmente exitoso prediciendo las temperaturas de confort, demostrando que los ajustes de comportamiento de vestimenta y velocidad del aire, los cuales ya están incluidos como inputs en el modelo de Fanger, explican completamente la relación entre la temperatura interior de confort y los cambios de temperatura externos. Sin embargo, la diferencia entre las dos líneas en los edificios ventilados naturalmente muestra que tales ajustes de comportamiento solo cubren aproximadamente la mitad de la variación de la temperatura de confort. Los autores afirman que esta temperatura de confort está estrechamente relacionada por los cambios en las expectativas térmicas debidos a una combinación de altos niveles de control percibido y a una gran diversidad de experiencias térmicas en el edificio. La expresión lineal adoptada fue la siguiente. 𝑇𝑐𝑜𝑛𝑓𝑜𝑟𝑡 = 0.31∗𝑇𝑒𝑥𝑡 +17.8 (Ec.8) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Tªinterior - Tªcomfort Porcentaje de Personas Insatisfechas (PPI) 41 41 La contribución de Nicol y Humphreys fue modificar la variable independiente, dicha variable se sustituyó pasando a ser la Trm en lugar de la temperatura exterior. El término de la ecuación Trm es una suma ponderada de la temperatura media diaria exterior de varios días. La ecuación para obtenerla es la siguiente. 𝑇𝑟𝑚 =(1−𝛼)𝑇𝑜𝑑−1 + 𝛼𝑇𝑟𝑚−1 (Ec.9) Donde α es una constante menor de 1 que se suele hacer igual a 0.8. Tod-1 es la temperatura media diaria del día anterior al cálculo. En el proyecto europeo SCAT se desarrolló una correlación que determina la temperatura de confort a partir de la Trm para diversos países a partir de una base de datos de medidas. La expresión adoptada fue la siguiente. 𝑇𝑐𝑜𝑛𝑓𝑜𝑟𝑡 = 0.33∗𝑇𝑟𝑚 +18.8 (Ec.10) Estos estudios sirvieron de base para la implantación del modelo adaptativo en el estándar ASHRAE 55 y en el EN UNE 15251. Este tipo de modelos también sirve para evaluar el PMV y el PPI, la siguiente gráfica muestra la variación del porcentaje de personas insatisfechas en función de la diferencia de temperaturas operativa y de confort. Como puede verse el método de Fanger es más rígido y el PPI decrece rápidamente cuando se modifica dicha diferencia de temperaturas, por el contrario, los modelos de confort adaptativo confieren a los ocupantes el poder de modificar su nivel de vestimenta y por tanto son más flexibles lo cual se puede ver en una evolución del PPI mucho más suave que en el caso anterior. Figura 2-5. Comparativa de la evolución del Porcentaje de Personas Insatisfechas (PPI) en los métodos de Fanger y en aquellos basados en el confort adaptativo (EN 15251:2008) en función de la diferencia de temperatura. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Tªinterior - Tªcomfort Porcentaje de Personas Insatisfechas (PPI) FANGER EN 15251:2007 Análisis y resultados demandas del edificio 48 Figura 3-7. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Como era de esperar, el parámetro que más influye en la demanda es el que engloba las ganancias solares. Es un comportamiento lógico, ya que el clima mediterráneo cálido que podemos disfrutar en Sevilla se caracteriza aparte de alcanzar unas temperaturas muy altas en verano en tener una radiación solar bastante alta durante los meses de verano. A pesar de ello, las ganancias internas también se hacen notar, puesto que en los edificios terciarios estas aumentan considerablemente. 3.2.2 Clima Rinconada Pasamos a comentar los resultados de la demanda cambiando el clima al de la Rinconada, que se encuentra en las afueras de Sevilla. La característica más importante de este clima es la baja temperatura nocturna y diurna con respecto a los dos climas restantes. Tabla 3–4. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas La bajada de temperaturas con respecto al clima anterior ha afectado de manera esperada, pues la demanda de refrigeración ha bajado mientras que ha subido un poco la demanda anual de calefacción. Esto se debe a que, al sumar el cómputo general de demandas, y al existir meses donde sendas demandas actúan en el edificio, el valor total de todas ellas se ha visto incrementado. Además, la bajada de temperaturas anual hace que se necesite más calefacción en invierno y menos refrigeración en verano. Figura 3-8. Comparación de demandas mensuales 58.18% 41.82% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGO SEPT NOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 49 49 En los meses de mayo y octubre, las temperaturas son muy próximas a la de confort térmico en el edificio. Por consiguiente, esta demanda es tan baja con respecto a las demás que no se representa en esta gráfica ni en las siguientes. 3.2.2.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-9. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros Figura 3-10. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros En comparación con la demanda de calefacción en el primer clima, las dos gráficas prácticamente mantienen los mismos porcentajes, por lo que el comportamiento es el mismo, solo que la demanda total de calefacción se ha visto aumentada. 80.14% 10.75% 9.11% Pérdidas Mes de Enero UA PHI*L ACHeq 3.31% 96.69% Ganancias Mes de Enero Solares Internas Análisis y resultados demandas del edificio 50 3.2.2.2 Pérdidas y ganancias del mes de julio Figura 3-11. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros La diferencia que podemos notar ahora con respecto a la demanda de refrigeración anterior es la ahora alta participación de las pérdidas nocturnas, pues al bajar las temperaturas se convierte en el parámetro más influyente debido a que la ventilación nocturna es la mejor estrategia a la hora de reducir la demanda de refrigeración cuando las temperaturas exteriores son bajas. No obstante, este método para edificios no residenciales es más complicado de utilizar, debido al poco porcentaje de acristalamiento que tiene el edificio. La participación de las pérdidas por transmisión, que ahora pasan a ser negativas, se debe a la bajada de los grados día al cambiar el clima con el que trabajamos. Esto provoca que estas pérdidas tengan relevancia en las pérdidas de forma positiva, pues reducen la demanda de refrigeración. Figura 3-12. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros El fenómeno de las pérdidas por transmisión conlleva a un aumento de la participación elevado de las ganancias solares e internas en la demanda, aunque el porcentaje en cuanto a las ganancias se refiere sigue siendo prácticamente el mismo que en el anterior clima. 3.2.3 Clima Centro Este clima, como hemos visto anteriormente, es aquel cuyas temperaturas son más altas durante el día. El efecto de este clima respecto al anterior comentado, la Rinconada, será a priori el contrario, aumentando la demanda de refrigeración y disminuyendo la de calefacción. Tabla 3–5. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas -39.87% -5.35% -4.53% 50.25% Pérdidas Mes de Julio UA PHI*L ACHeq Nocturnas 58.18% 41.82% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 51 51 Figura 3-13. Comparación de demandas mensuales Ya vemos como aquí ocurre el efecto que hemos comentado una línea atrás. Vemos como ahora en este caso, la demanda de calefacción se ha visto reducida, mientras que la de refrigeración ha aumentado considerablemente. Este fenómeno ocurre en todos los edificios simulados, y es un aspecto más que puede abrir debate en si el efecto de la isla de calor es beneficioso o perjudicial a la hora de analizar la demanda y el confort térmico del edificio. 3.2.3.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-14. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 20.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGO SEPT NOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 80.14% 10.75% 9.11% Pérdidas Mes de Enero UA PHI*L ACHeq Análisis y resultados demandas del edificio 52 Figura 3-15. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros Como vemos, el comportamiento en invierno sigue siendo similar al de los anteriores climas, pero la demanda de calefacción con este clima, como hemos observado anteriormente, se ha visto reducida. Poco más podemos comentar acerca de este desglose de calefacción que ya no hayamos repasado en los anteriores apartados. 3.2.3.2 Pérdidas y ganancias del mes de julio Figura 3-16. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Podemos observar que, con el aumento moderado de las temperaturas, las pérdidas por transmisión vuelven a tomar el protagonismo afectando negativamente a la demanda de refrigeración. Por su parte, las pérdidas por ventilación nocturna ahora pasan a ser mínimas, debido a que carece de sentido aprovechar estas pérdidas para alcanzar el confort térmico en verano si la temperatura exterior es mayor que la interior del edificio. Sobre este aspecto profundizaremos más adelante. Figura 3-17. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 3.31% 96.69% Ganancias Mes de Enero Solares Internas 78.73% 10.56% 8.95% 1.76% Pérdidas Mes de Julio UA PHI*L ACHeq Nocturnas 58.18% 41.82% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 53 53 Las ganancias en verano, por su parte, siguen teniendo un efecto negativo en la demanda de refrigeración, pero siguen manteniendo el mismo porcentaje de participación a pesar del cambio de clima, lo cual quiere decir que este cambio climático apenas afecta en las ganancias tanto de refrigeración como de calefacción. 3.3 Grupo 2. Edificio Otros Usos. Avenida Cruz Roja N.º 1 A. A continuación, pasaremos a comentar y analizar los resultados obtenidos de la simulación del edificio de uso sanitario perteneciente al Grupo 2. Al tratarse de un edificio no residencial, la demanda de calefacción y refrigeración estará presente durante gran parte de los meses del año. El resultado de la simulación del edificio en HULC ha sido el siguiente. Tabla 3–6. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas Una vez que realizamos la simulación, pasamos a calcular los coeficientes correctores para el clima de simulación de HULC. Estos correctores permanecerán constantes para la pasada de la herramienta con los 3 climas de operación, así se podrá observar la diferencia de resultados en las demandas de calefacción y refrigeración. Además, desglosaremos las ganancias y pérdidas de los meses de enero y julio para ver qué parámetros influyen en mayor o menor medida en la demanda correspondiente. 3.3.1 Clima Aeropuerto Para el clima del aeropuerto, es decir, Sevilla.met en HULC, los coeficientes correctores tienen los siguientes valores. Tabla 3–7. Coeficientes correctores de verano e invierno Tabla 3–8. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas Análisis y resultados demandas del edificio 54 Figura 3-18. Comparación de demandas mensuales El comportamiento de este edificio es similar al edificio del grupo 1, sólo que los valores de las demandas mensuales son mucho mayores mes a mes. Esto se debe principalmente al volumen del edificio, pues el tamaño de este edificio es mucho mayor que el edificio comercial del grupo 1. Aunque hay otros factores que, por supuesto también participan en dicho incremento, como son los materiales constructivos del edificio, orientación y radiación solar que incide sobre este, etc. 3.3.1.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-19. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros En el caso de este edificio, las pérdidas por ventilación son mucho mayores que en las del edificio comercial del grupo 1. Esto se debe a que el porcentaje de acristalamiento del edificio es mucho mayor, por lo que las pérdidas se ven incrementadas también. Aun así, casi el 60% de las pérdidas siguen siendo por transmisión, cosa que se puede deber como hemos tratado anteriormente en otros casos por la mala construcción de los materiales del edificio. 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGO SEPT NOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 56.95% 2.28% 40.77% Pérdidas de Enero UA PHI*L ACHeq 55 55 Figura 3-20. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros Ahora las ganancias solares tendrán un efecto más grande en la demanda de calefacción ya que al aumentar el acristalamiento del edificio éste es capaz de captar más energía solar, que ayuda a reducir la demanda de calefacción. No obstante, las ganancias internas siguen siendo el parámetro más importante en las ganancias de invierno. 3.3.1.2 Pérdidas y ganancias del mes de julio Figura 3-21. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Estos resultados nos indican que el aumento del acristalamiento en un edificio condiciona a las pérdidas de refrigeración, pues la ventilación nocturna pasa a ser el parámetro más importante ya que es mejor ventilar por la noche tanto energéticamente como económicamente, ya que es gratis. Por supuesto, las pérdidas por infiltraciones también aumentan si el acristalamiento es mayor. La calidad de los materiales constructivos sigue siendo muy importante a la hora de calcular la demanda de un edificio no residencial, ya sea de calefacción como de refrigeración, ya que ocupa un puesto importante también en estas pérdidas. 17.63% 82.37% Ganancias de Enero Solares Internas 34.11% 1.37% 24.42% 40.11% Pérdidas Mes de Julio UA PHI*L ACHeq Nocturnas Análisis y resultados demandas del edificio 56 Figura 3-22. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Como era de esperar, el parámetro que más influye en las ganancias es el que engloba las ganancias solares. Es un comportamiento lógico, ya que aparte de que el clima mediterráneo de Sevilla se caracteriza por una alta radiación, al aumentar el acristalamiento estas ganancias solares también se ven aumentadas, puesto que la radiación incidente en el edificio es mayor. 3.3.2 Clima Rinconada Pasamos a comentar los resultados de la demanda cambiando el clima al de la Rinconada, que se encuentra en las afueras de Sevilla. La característica más importante de este clima es la baja temperatura nocturna y diurna con respecto a los dos climas restantes. Tabla 3–9. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas La bajada de temperaturas con respecto al clima anterior ha afectado de manera esperada, pues la demanda de refrigeración ha bajado mientras que ha subido un poco la demanda anual de calefacción. Figura 3-23. Comparación de demandas mensuales 86.73% 13.27% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGO SEPT NOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 57 57 3.3.2.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-24. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros Figura 3-25. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros En comparación con la demanda de calefacción en el primer clima, las dos gráficas prácticamente mantienen los mismos porcentajes, por lo que el comportamiento es el mismo, solo que la demanda total de calefacción se ha visto aumentada. 56.96% 2.29% 40.76% Pérdidas Mes de Enero UA PHI*L ACHeq 17.63% 82.37% Ganancias Mes de Enero Solares Internas Análisis y resultados demandas del edificio 64 Figura 3-37. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Al tratarse de un edificio residencial, las ganancias solares por norma general superan a las ganancias internas, ya que normalmente la ocupación de los residentes, fuente principal de ganancias internas, disminuye en verano. 3.4.2 Clima Rinconada Pasamos a comentar los resultados de la demanda cambiando el clima al de la Rinconada, que se encuentra en las afueras de Sevilla. La característica más importante de este clima es la baja temperatura nocturna y diurna con respecto a los dos climas restantes. Tabla 3–14. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas Podemos observar con respecto al clima de Sevilla que la demanda de refrigeración de julio se ha visto reducida, pero la demanda de calefacción de enero ha aumentado. Figura 3-38. Comparación de demandas mensuales En el clima de Sevilla las demandas de calefacción de mayo y octubre eran mínimas, mientras que ahora si son más parejas a las de la simulación de HULC. Al bajar las temperaturas, las demandas de calefacción han 66.88% 33.12% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGO SEPT NOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 65 65 aumentado como hemos explicado anteriormente. 3.4.2.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-39. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros Figura 3-40. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros En comparación con la demanda de calefacción, la gráfica prácticamente mantiene los mismos porcentajes, por lo que el comportamiento es el mismo que para el clima de Sevilla. 3.4.2.2 Pérdidas y ganancias del mes de julio Figura 3-41. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros La gran diferencia que podemos notar ahora con respecto a la demanda de refrigeración anterior es la baja participación de las pérdidas por transmisión, que ahora pasan a ser negativas. Esto se debe a la bajada de los grados día al cambiar el clima con el que trabajamos. Estas pérdidas ahora apenas tienen relevancia en la demanda, pasando a ser la ventilación nocturna el método más eficaz de erradicar esas ganancias que han 75.17% 12.15% 12.68% Pérdidas Mes de Enero UA PHI*L ACHeq 0.00% 100.00% Ganancias Mes de Enero Solares Internas -28.85% -4.66% -4.87% 61.62% Pérdidas Mes de Julio UA PHI*L ACHeq Nocturnas Análisis y resultados demandas del edificio 66 aumentado. A pesar de ello, este valor negativo puede decirnos que al bajar las temperaturas estas pérdidas por transmisión pasan a reducir la demanda de refrigeración, puesto que el edificio libera calor hacia el exterior. Figura 3-42. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Este fenómeno de bajada de temperaturas conlleva a un aumento de la participación elevado de las ganancias solares e internas. 3.4.3 Clima Centro Este clima, como hemos visto anteriormente, es aquel cuyas temperaturas son más altas durante el día. Tabla 3–15. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas Ya vemos como aquí ocurre el efecto que hemos comentado una línea atrás, al igual que en los demás edificios anteriormente simulados. Hay que recordar que, al tratarse de un edificio residencial, en los meses estivales ya no existe demanda de calefacción, al igual que en los meses invernales no aparecen demandas de refrigeración. Figura 3-43. Comparación de demandas mensuales 66.88% 33.12% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGO SEPT NOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 67 67 3.4.3.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-44. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros Como vemos, el comportamiento en invierno sigue siendo similar al de los anteriores climas, por lo que poco más podemos comentar acerca de esta demanda de calefacción que ya no hayamos repasado en los anteriores apartados. Figura 3-45. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 3.4.3.2 Pérdidas y ganancias del mes de julio Figura 3-46. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 75.17% 12.15% 12.68% Pérdidas Mes de Enero UA PHI*L ACHeq 0.00% 100.00% Ganancias Mes de Enero Solares Internas 73.09% 11.81% 12.33% 2.77% Pérdidas Mes de Julio UA PHI*L ACHeq Nocturnas Análisis y resultados demandas del edificio 68 Podemos ver que las pérdidas que pasan a ser más importantes son las pérdidas por transmisión. Podríamos pensar en esta situación en mejorar la calidad constructiva de los elementos del edificio para que no absorbiese tanta energía en forma de calor y así reducir la demanda de refrigeración, pero esto afectaría negativamente a la demanda de calefacción, la cual aumentaría de forma considerable puesto que el edificio sería incapaz de retener el calor en invierno. Observamos que las pérdidas nocturnas apenas intervienen en la demanda, y es normal, debido a que no tiene sentido abrir las ventanas en verano cuando la temperatura nocturna sobrepasa la temperatura que queremos lograr dentro del edificio, ya que esto lo que haría sería aumentarla más aún si cabe. Figura 3-47. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Para resumir, a pesar de que la demanda de calefacción se ve muy reducida, la demanda de refrigeración pasa a depender en gran parte de las pérdidas por transmisión, parámetro clave en la demanda de calefacción. 3.5 Grupo 4. Edificio Residencial Tipo 2. Calle Madre San Marcelo N.º 2. Por último, vamos a analizar el edificio objeto del grupo 4, un edificio también residencial. Observaremos si su comportamiento se asemeja a alguno de los 3 edificios ya estudiados con anterioridad. En principio podemos destacar de este edificio su mala construcción de materiales, así que las pérdidas por transmisión de nuevo serán importantes. Tabla 3–16. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas Una vez que realizamos la simulación, pasamos a calcular los coeficientes correctores para el clima de simulación de HULC y, por consiguiente, el cálculo de demandas para los 3 climas a través de la herramienta de pasadas. 3.5.1 Clima Aeropuerto Para el clima del aeropuerto (Sevilla,met) , los coeficientes correctores tienen los siguientes valores. Tabla 3–17. Coeficientes correctores de verano e invierno 66.88% 33.12% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 69 69 Tabla 3–18. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas Figura 3-48. Comparación de demandas mensuales Como se puede observar, es el mismo comportamiento a priori que el edificio residencial del grupo 3, siendo las demandas de calefacción de mayo y octubre prácticamente nulas. 3.5.1.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-49. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros Este edificio tiene en invierno para este clima el mismo comportamiento que el edificio residencial del grupo 3, incluyendo el caso de que no intervenía en la demanda las ganancias solares debido al valor nulo del corrector de invierno “b”, corroborando que esas ganancias solares son despreciables. 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGO SEPT NOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 72.97% 13.33% 13.71% Pérdidas Mes de Enero UA PHI*L ACHeq Análisis y resultados demandas del edificio 70 Figura 3-50. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 3.5.1.2 Pérdidas y ganancias del mes de julio Figura 3-51. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Estos resultados nos recuerdan en cierta parte al comportamiento de las pérdidas de verano que ocurrían en el edificio del grupo 3, donde la mala calidad de los elementos constructivos hacía que se disparasen las pérdidas por transmisión, y provocando que las pérdidas por ventilación nocturna quedaran en un segundo plano. Figura 3-52. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros Al tratarse de un edificio residencial, las ganancias solares por norma general superan a las ganancias internas, como se explicó en el edificio del grupo 3. 0.00% 100.00% Ganancias Mes de Enero Solares Internas 60.77% 11.10% 11.42% 16.71% Pérdidas Mes de Julio UA PHI*L ACHeq Nocturnas 64.55% 35.45% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 71 71 3.5.2 Clima Rinconada Pasamos a comentar los resultados de la demanda cambiando el clima al de la Rinconada, que se encuentra en las afueras de Sevilla. La característica más importante de este clima es la baja temperatura nocturna y diurna con respecto a los dos climas restantes. Tabla 3–19. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas Podemos observar con respecto al clima de Sevilla que la demanda de refrigeración de julio se ha visto reducida, pero la demanda de calefacción de enero ha aumentado. Figura 3-53. Comparación de demandas mensuales En el clima de Sevilla las demandas de calefacción de mayo y octubre eran mínimas, mientras que ahora si son más parejas a las de la simulación de HULC, aunque no se representen en esta gráfica. Al bajar las temperaturas, las demandas de calefacción han aumentado como hemos explicado anteriormente. 3.5.2.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-54. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGOSEPTNOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 72.97% 13.33% 13.71% Pérdidas Mes de Enero UA PHI*L ACHeq Análisis y resultados demandas del edificio 72 Figura 3-55. Ganancias de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros En comparación con la demanda de calefacción, la gráfica prácticamente mantiene los mismos porcentajes, por lo que el comportamiento es el mismo que para el clima de Sevilla. 3.5.2.2 Pérdidas y ganancias del mes de julio Figura 3-56. Pérdidas de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros El comportamiento de pérdidas y ganancias en verano es muy similar al edificio residencial del grupo 3, por lo que los motivos por los cuales aparecen estos porcentajes están ya explicados en ese punto. Figura 3-57. Ganancias de refrigeración en julio desglosadas en los diferentes parámetros 3.5.3 Clima Centro Este clima, como hemos visto anteriormente, es aquel cuyas temperaturas son más altas durante el día. 0.00% 100.00% Ganancias Mes de Enero Solares Internas -25.76% -4.71% -4.84% 64.69% Pérdidas Mes de Julio UA PHI*L ACHeq Nocturnas 64.55% 35.45% Ganancias Mes de Julio Solares Internas 73 73 Tabla 3–20. Demanda anual y mensual del edificio objeto, obtenida a través de la herramienta de pasadas Ya vemos como aquí ocurre el efecto que hemos comentado una línea atrás, al igual que en los demás edificios anteriormente simulados. Hay que recordar que, al tratarse de un edificio residencial, en los meses estivales ya no existe demanda de calefacción, al igual que en los meses invernales no aparecen demandas de refrigeración. Figura 3-58. Comparación de demandas mensuales 3.5.3.1 Pérdidas y ganancias del mes de enero Figura 3-59. Pérdidas de calefacción en enero desglosadas en los diferentes parámetros Como vemos, el comportamiento en invierno sigue siendo similar al de los anteriores climas, por lo que poco más podemos comentar acerca de esta demanda de calefacción que ya no hayamos repasado en los anteriores apartados, al igual que ocurría con el edificio residencial del grupo 3. 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 ENE FEB MAR ABR JUN JUL AGO SEPT NOV DIC Comparación Demandas Mensuales Dem_Cal Dem_Ref Dem Cal Res Dem Ref Res 72.97% 13.33% 13.71% Pérdidas Mes de Enero UA PHI*L ACHeq Análisis y evaluación del confort térmico 80 80 simulación del edificio en ausencia de sistema de acondicionamiento, pues las magnitudes de evaluación aumentan en el clima más frío y se reducen en el más cálido. 4.1.1.2.2 Perí odo de refrigeracio n Tabla resumen Rural.met Centro.met [ºC h] [ºC h ppi] [h] [ºC h] [ºC h ppi] [h] Junio 510 211 264 1970 1369 645 Julio 1878 1383 560 4373 4053 720 Agosto 2037 1489 613 4594 4392 720 Septiembre 524 174 307 2072 1344 684 Verano 4949 3257 1744 13009 11158 2769 Tabla 4–2. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano En cambio, como vemos en este resumen, el clima Rural.met es el que beneficia al edificio en cuanto a la demanda de refrigeración se refiere, puesto que las magnitudes relativas disminuyen su valor en gran medida. Mientras tanto, el clima del Centro.met hace que estas magnitudes se vean aumentadas, llegando a perjudicar al edificio en la estación de verano. 4.1.2 Grupo 2. Edificio Otros Usos. Avenida Cruz Roja N.º 1 A. El caso de este edificio es similar al de los grupos que pasaremos a analizar a continuación, pues dicho edificio posee varios espacios. Para este tipo de edificios, analizaremos la planta baja, es decir, el espacio 1. 4.1.2.1 Simulación en free-floating Estudiamos las temperaturas interiores del edificio del grupo 1 hora a hora durante los meses de enero y julio. 4.1.2.1.1 Mes de enero Figura 4-3. Temperatura interior del edificio en el mes de enero 81 81 4.1.2.1.2 Mes de julio Figura 4-4. Temperatura interior del edificio en el mes de julio El resultado es similar al del edificio del grupo 1. Además, como pasaba en el mes de enero y con respecto al edificio comercial del grupo 1, se registran temperaturas más altas. 4.1.2.2 Evaluación del confort térmico Procedamos a elaborar la tabla con los resultados obtenidos a través de ambos procedimientos de evaluación de confort térmico para los 3 climas. 4.1.2.2.1 Perí odo de calefaccio n Tabla resumen Rural.met Centro.met [ºC h] [ºC h ppi] [h] [ºC h] [ºC h ppi] [h] Diciembre 6012 5939 720 4899 4754 718 Enero 5555 5394 735 4507 4241 732 Febrero 4726 4513 670 3524 3197 660 Marzo 3439 3100 666 2173 1690 596 Invierno 19732 18946 2791 15103 13882 2706 Tabla 4–3. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno Vemos en este resumen tan ilustrativo como se repite el comportamiento anteriormente comentado en la simulación del edificio en ausencia de sistema de acondicionamiento. El porcentaje de mejora del clima Rural.met es negativo debido a que este clima hace que las temperaturas interiores del edificio sean menores, propiciando al aumento de la demanda de calefacción del edificio durante el invierno. Ciertamente este comportamiento es el mismo que el del edificio del grupo 1. Análisis y evaluación del confort térmico 82 82 4.1.2.2.2 Perí odo de refrigeracio n Tabla resumen Rural.met Centro.met [ºC h] [ºC h ppi] [h] [ºC h] [ºC h ppi] [h] Junio 940 650 301 2276 1992 482 Julio 2182 1993 420 4414 4164 635 Agosto 2345 2131 434 4830 4559 675 Septiembre 1040 720 322 2459 2173 543 Verano 6507 5494 1477 13979 12888 2335 Tabla 4–4. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano El comportamiento es el esperado, al igual que el edificio del grupo 1. Aquí podemos ver como esta vez los porcentajes de mejora del clima Rural.met con respecto a las del edificio de antes son mucho menores, manteniéndose en un valor elevado el porcentaje contrario del clima de Centro.met. 4.1.3 Grupo 3. Edificio Residencial Tipo 1. Avenida Cruz Roja N.º 5. 4.1.3.1 Simulación free-floating 4.1.3.1.1 Mes de enero Figura 4-5. Temperatura interior del edificio en el mes de enero 83 83 4.1.3.1.2 Mes de julio Figura 4-6. Temperatura interior del edificio en el mes de julio El comportamiento con respecto a las temperaturas interiores del edificio es idéntico a los demás edificios. 4.1.3.2 Evaluación del confort térmico 4.1.3.2.1 Perí dodo de calefaccio n Tabla resumen Rural.met Centro.met [ºC h] [ºC h ppi] [h] [ºC h] [ºC h ppi] [h] Diciembre 6303 6285 720 5180 5129 720 Enero 5860 5794 740 4830 4699 744 Febrero 5218 5122 672 4009 3726 672 Marzo 4104 3735 738 2773 2176 710 Invierno 21485 20936 2870 16792 15730 2846 Tabla 4–5. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno Análisis y evaluación del confort térmico 84 84 4.1.3.2.2 Perí odo de refrigeracio n Tabla resumen Rural.met Centro.met [ºC h] [ºC h ppi] [h] [ºC h] [ºC h ppi] [h] Junio 271 68 201 1106 652 453 Julio 1327 910 445 3211 2794 699 Agosto 1432 1037 478 3471 3031 696 Septiembre 432 140 257 1398 813 577 Verano 3462 2155 1381 9186 7290 2425 Tabla 4–6. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano Los resultados para este edificio, el cual debemos recordar que se trata del mismo bloque de pisos al que pertenece el primer edificio del bloque 1, son bastante similares a dicho edificio. 4.1.4 Grupo 4. Edificio Residencial Tipo 2. Calle Madre San Marcelo N.º 2. 4.1.4.1 Simulación en free-floating 4.1.4.1.1 Mes de enero Figura 4-7. Temperatura interior del edificio en el mes de enero 85 85 4.1.4.1.2 Mes de julio Figura 4-8. Temperatura interior del edificio en el mes de julio El comportamiento con respecto a las temperaturas interiores del edificio es idéntico a los demás edificios. 4.1.4.2 Evaluación del confort térmico 4.1.4.2.1 Perí odo de calefaccio n Tabla resumen Rural.met Centro.met [ºC h] [ºC h ppi] [h] [ºC h] [ºC h ppi] [h] Diciembre 5939 5921 720 4802 4733 720 Enero 5599 5540 744 4544 4398 744 Febrero 4742 4609 672 3522 3150 672 Marzo 3473 3000 732 2135 1414 690 Invierno 19753 19070 2868 15003 13695 2826 Tabla 4–7. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno Análisis y evaluación del confort térmico 86 86 4.1.4.2.2 Perí odo de refrigeracio n Tabla resumen Rural.met Centro.met [ºC h] [ºC h ppi] [h] [ºC h] [ºC h ppi] [h] Junio 364 108 234 1521 938 593 Julio 1647 1145 519 3854 3455 720 Agosto 1823 1296 585 4140 3850 720 Septiembre 516 170 311 1859 1112 683 Verano 4350 2719 1649 11374 9355 2716 Tabla 4–8. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano El comportamiento es el esperado, al igual que los demás edificios. 4.1.5 Comparación de los 4 edificios 4.1.5.1 Calefacción Tabla resumen Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 [ºC h ppi] [ºC h ppi] [ºC h ppi] [ºC h ppi] Rural 17675 18946 20936 20936 Centro 12528 15103 15730 15730 % Aumento Confort térmico 29,12 20,28 24,87 24,87 Tabla 4–9. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en invierno A través de la anterior planta podemos ver como en los edificios terciarios el cambio a un clima más frío afecta en mayor medida a la demanda de calefacción que en edificios residenciales. Simplemente hay que ver el ejemplo entre el grupo 1 y el grupo 3, donde los edificios simulados pertenecen al mismo bloque de edificios, solo que cambia el uso del edificio. Esto se debe entre otras muchas cosas al aumento de las ganancias internas en edificios terciarios, pero vimos anteriormente que las pérdidas por transmisión son las que dominan la demanda de calefacción, por lo que una estrategia para reducir estas magnitudes podría ser la reducción de perdidas por transmisión. 87 87 4.1.5.2 Refrigeración Tabla resumen Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 [ºC h ppi] [ºC h ppi] [ºC h ppi] [ºC h ppi] Rural 3257 5494 2155 2155 Centro 11158 12888 7290 7290 % Reducción Confort térmico 70,81 57,37 70,44 70,44 Tabla 4–10. Resumen de las magnitudes de evaluación de confort térmico en verano En el caso de la demanda de refrigeración, afecta de manera similar, pues vemos como en el edificio no residencial sanitario del grupo 2, el confort térmico se ha visto reducido en menor medida. A pesar de ello, podemos sacar la conclusión de que afecta drásticamente al edificio el cambiar a un clima más cálido, pues aunque aumente el confort en invierno, se reduce a más de la mitad en verano, simplemente hay que observar los porcentajes de reducción y aumento. Análisis y evaluación del confort térmico 88 88 89 89 5 CONCLUSIONES espués de haber realizado todo el análisis de los datos obtenidos para la demanda y confort térmico para su posterior evaluación, podemos sacar muchas conclusiones de este estudio, además de resolver planteamientos que se han establecido en la evaluación al desgranar los diferentes conceptos acerca de la isla de calor y la demanda energética de un edificio. Como se ha podido comprobar anteriormente en el estudio realizado, no todas las consecuencias de la UHI son desastrosas, sino que existe una beneficiosa y es que la demanda de calefacción de los edificios se reduce. Sin embargo, y pensando un poco más en el consumo del edificio, realmente es un comportamiento que a priori parece una buena noticia, pero es una buena noticia dentro de un contexto realmente preocupante. En términos de consumo del edificio, a pesar de que la demanda de calefacción se reduzca, el consumo de refrigeración aumenta mucho más de lo que ahorramos bajando el consumo de calefacción, porque la demanda de refrigeración crece en mayor medida. Si esto no fuera poco, el clima tendería en todos los núcleos urbanos a ser un clima cálido, provocando un malestar térmico en la población debido a que el confort térmico de las personas que vivan en dichos núcleos sea mínimo, derivando en problemas de salud, como se ha visto que ocurre en varios países. No obstante, si esto ocurre en lugares donde el clima durante todo el año sea frío, ayudaría a suavizar las temperaturas a costa de urbanizar gran parte de las zonas del centro de cada país. En adición, la urbanización conlleva a aumentar la densidad de población del país en esa zona y por supuesto los gases perjudiciales para el medio ambiente que provienen de las industrias y transporte que se produce día a día, agravando más y más los efectos de la UHI y del efecto invernadero. Curiosamente, y centrándonos ahora en el confort térmico, vemos como un cambio de clima, ya sea más cálido o frío, beneficia más a los edificios residenciales en verano que en invierno, mientras que ocurre todo lo contrario en los edificios terciarios y no residenciales. Este efecto nos lleva a la primera conclusión de que a pesar de que estemos en el mismo edificio, el uso entre una planta y otra afecta de manera clara a la demanda y confort térmico a lo largo del año, por lo que sería erróneo pensar que el mismo bloque de edificio entero tendría la misma demanda y confort térmico en todas sus plantas a pesar de que el uso sea distinto. La segunda es que el confort térmico en verano es mayor cuando la actividad de las personas en verano es menor, debido a que normalmente en verano las personas ocupan menos su hogar. D Nadie puede llegar a la cima armado sólo de talento. Dios da el talento; el trabajo transforma el talento en genio. - Anna Pavlova - Anexo 96 96 Figura 0-8. Selección de la orientación del edificio en opciones 5.3 Simulación del edificio Una vez que tenemos el edificio, simplemente usamos la pestaña de cálculo de demandas correspondiente a la verificación y cumplimentación del CTE-HE 1, la cual engloba las condiciones para el control de demanda energética. Dentro de esa pestaña, podremos obtener los resultados de las demandas mensuales y si cumple o no dicha especificación. Como no es objeto de nuestro proyecto, no nos centraremos en si cumple o no esa especificación y simplemente nos centraremos en las demandas obtenidas a partir de la herramienta. Cabe destacar que existen otras pestañas aparte de esta, como son la parte de Vyp-Calener, donde se calcula el consumo del edificio a partir de los sistemas que se implementen en el y la pestaña de verificación y cumplimentación del CTE-HE0, correspondiente a la limitación del consumo energético. Al simular por completo el edificio usando estas 3 pestañas comentadas, recibiremos un archivo.xml que engloba mucha información acerca del edificio. Esta información se recoge en 2 PDF que se generan automáticamente al terminar la simulación, y que recogen información muy importante como pueda ser datos de la envolvente térmica del edificio o indicadores y parámetros del CTE-DB-HE. Figura 0-9. Pestañas para la simulación y obtención de datos en la herramienta HULC 97 97 Figura 0-10. Resultados obtenidos a través de la herramienta HULC Anexo 98 98 99 99 REFERENCIAS [1] (Pena Acosta et al., 2021) [2] https://www.elconfidencial.com/tecnologia/2018-07-26/medio-ambiente-madrid-islas-calor_1594723/ [3] https://www.anthropocenemagazine.org/2017/06/y-si-pudieramos-disenar-ciudades-que-pudieran-mitigarel-efecto-isla-de-calor-urbano/ [4] (Sun & Augenbroe, 2014) [5] Tema 13 de la asignatura Ahorro y Demanda Energética - Grado en Ingeniería de la Energía por la Universidad de Sevilla [6] https://elpais.com/ccaa/2019/07/31/madrid/1564572109_825565.html [7]https://www.elperiodico.com/es/opinion/20200514/covid-cambio-modelo-urbano-articulo-marknieuwenhuijsen-7962252