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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA

CENTRO DE TECNOLOGIA

CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL

Rayner Maurício e Silva Machado

ESTRATÉGIAS DE PROJETO PARA O CONDICIONAMENTO CLI-

MATICO DE EDIFICAÇÕES LOCALIZADAS EM ZONAS URBANAS: MO-

DELAGEM MICROCLIMATICA ATRAVÉS DO MÉTODO UWG

Santa Maria, RS, Brasil

2016


ESTRATÉGIAS DE PROJETO PARA O CONDICIONAMENTO CLI-

MATICO DE EDIFICAÇÕES LOCALIZADAS EM ZONAS URBANAS: MO-

DELAGEM MICROCLIMATICA ATRAVÉS DO MÉTODO UWG

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Graduação em Enge-

nharia Civil da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito parcial

para obtenção do grau de Engenheiro Civil.

Orientador: Prof. Dr. Eng. Joaquim Cesar Pizzutti Dos Santos


2016


ESTRATÉGIAS DE PROJETO PARA O CONDICIONAMENTO CLIMATICO DE

EDIFICAÇÕES LOCALIZADAS EM ZONAS URBANAS: MODELAGEM MICROCLI-

MATICA ATRAVÉS DO MÉTODO UWG

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Graduação em Enge-nharia Civil da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito parcial

para obtenção do grau de Engenheiro Civil.

Aprovado em 13 e julho de 2016:

Prof. Dr. Eng. Joaquim Cesar Pizzutti Dos Santos

(Orientador - UFSM)

Prof. Dr. Eng. Marcos Alberto Oss Vaghetti

(UFSM)

Profª. Me. Arq. Roberta Mulazzani Doleys Soares

(URI)


2016

RESUMO

ESTRATÉGIAS DE PROJETO PARA O CONDICIONAMENTO CLIMATICO DE

EDIFICAÇÕES LOCALIZADAS EM ZONAS URBANAS: MODELAGEM MICROCLI-

MATICA ATRAVÉS DO MÉTODO UWG

AUTOR: Rayner Maurício e Silva Machado

ORIENTADOR: Joaquim Cesar Pizzutti Dos Santos

O zoneamento bioclimático brasileiro foi desenvolvido através de estudos feitos com dados cli-máticos oriundos da estação meteorológica local, mas as estratégias bioclimáticas inerentes a eles seriam congruentes com aquelas observadas através da consideração do microclima ur-bano? Desse modo, este trabalho tem como objetivo principal analisar a influência das caracte-rísticas tipológicas das cidades sobre as estratégias bioclimáticas de projeto. A cidade de Santa Maria foi o local escolhido para a aplicação dos métodos utilizados nesse estudo. Através da classificação Local Climate Zones, foi realizado o levantamento representativo de 6 tipologias recorrentes no âmbito urbano. Posterior a isso, houve a aplicação do método Urban Weather Generator, responsável por modelar o banco de dados conforme as características microclimáti-

cas do local considerado. Os resultados mostraram que as características urbanas promoveram um aumento do conforto através do ano, o que ocorreu principalmente em função das condições climáticas regionais. Os dados originais mostram uma diferença muito significativa entre as es-tratégias de resfriamento em relação às de aquecimento. Conforme se introduz o microclima ur-bano, nota-se uma atenuação nesse indicador. Quanto às variáveis tipológicas, observou-se a formação de dois grupos distintos. Enquanto um deles contribuía para que determinada estratégia fosse atenuada, o outro contribuía para o seu fomento. Enfim, observou-se a influência da confi-guração urbana sobre essas estratégias, o que implica na falta de consonância entre as estraté-gias estabelecidas através dos dados da estação, e as que consideram o microclima urbano. O que por sua vez permite pressupor que o zoneamento bioclimático brasileiro pode sofrer mudan-ças quanto a sua classificação através da consideração do microclima urbano.

Palavras-chave: Microclima urbano. Estratégias bioclimáticas. Simulação computacional.

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ................................................................................................ 6 1.1. OBJETIVOS .................................................................................................... 8 1.1.1. Objetivo principal ................................................................................................. 8

1.1.2. Objetivos específicos .......................................................................................... 8

1.2. JUSTIFICATIVA .............................................................................................. 8 2. REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................ 10 2.1. CLIMATOLOGIA ............................................................................................ 10 2.1.1. Fatores e elementos climáticos ...................................................................... 10

2.1.2. Clima de Santa Maria ........................................................................................ 11

2.1.3. Escala atmosférica horizontal e vertical ....................................................... 13

2.2. CLIMATOLOGIA URBANA ............................................................................ 14 2.2.1. Ilhas de calor e frescor ..................................................................................... 14

2.2.2. Fatores climáticos urbanos (locais) ............................................................... 16

2.3. LOCAL CLIMATE ZONE (LCZ) ..................................................................... 17 2.4. ESTRATÉGIAS BIOCLIMÁTICAS ................................................................. 18 2.5. URBAN CLIMATE GENERATOR (UWG) ...................................................... 19 3. METODOLOGIA ........................................................................................... 23

3.1. CARACTERIZAÇÃO TIPOLOGIAS URBANAS: LCZ .................................... 24 3.2. MODELAGEM MICROCLIMÁTICA: UWG..................................................... 26 3.2.1. Variáveis relativas ao sítio urbano ................................................................. 27

3.2.2. Variáveis relativas à edificação....................................................................... 28

3.2.3. Variáveis relativas à estação meteorologia .................................................. 30

3.2.4. Parâmetros gerais do método UWG .............................................................. 31

3.2.5. Considerações finais acerca do método UWG ............................................ 32

3.3. MANIPULAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS ....................................... 33 4. RESULTADOS E DISCUSSÕES .................................................................. 36 4.1. ESTRATÉGIAS DE CONDICIONAMENTO CLIMÁTICO .............................. 36 4.2. REGRESSÂO LINEAR E TESTE DE CORRELAÇÃO .................................. 40 4.2.1. Grupo contribuinte ao conforto e às estratégias de resfriamento .......... 42

4.2.1.1. Fluxo antropogênico ............................................................................................ 42

4.2.1.2. Geometria urbana ................................................................................................ 43

4.2.1.2.1. Alta correlação...................................................................................................... 43

4.2.1.2.2. Média correlação .................................................................................................. 44

4.2.1.2.3. Baixa correlação................................................................................................... 44 4.2.2. Grupo contribuinte às estratégias de desumidificação e aquecimento . 45

4.2.2.1. Vegetação ............................................................................................................. 45

4.2.2.2. Geometria Urbana................................................................................................ 46

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS .......................................................................... 47 REFERÊNCIAS .............................................................................................................. 49 ANEXO A – VALUES OF GEOMETRIC AND SURFACE COVER PROPERTIES ....... 54 ANEXO B – VALUE OF THERMAL, RADIATIVE, AND METABOLIC PROPERTIES . 55 ANEXO C – CLASSIFICAÇÃO DE RUGOSIDADE DE DAVENPORT ......................... 56

6

1. INTRODUÇÃO

Em décadas passadas, quando as condições tecnológicas eram precárias, era im-

prescindível a utilização de soluções projetivas que preconizassem a performance tér-

mica da edificação. Visto que o comportamento térmico da edificação estaria diretamente

relacionado com a configuração construtiva adotada.

Nesse âmbito, é necessário frisar a importância da arquitetura vernácula tradicio-

nal, a qual durante muito tempo representou a face sustentável dos conceitos arquitetô-

nicos, acedendo à diretriz projetiva supracitada.

Segundo Silva e Kinsel (2006), é inerente a essa vertente arquitetural, a ampla

consideração dos condicionantes locais. O que engloba questões arquitetônicas, compo-

nentes construtivos e a resposta de tudo isso ao ambiente natural e cultura da região;

promovendo, com reduzida demanda energética, o aumento do nível de conforto confe-

rido ao usuário.

Por outro lado, nota-se que a arquitetura tem caminhado para a universalização

dos seus critérios construtivos. Esteves (2009, p. 2) pondera que além dessa globaliza-

ção, existe “o esquecimento das técnicas construtivas tradicionais, características de

cada local”. E, em função da velocidade de inovação, os processos e produtos apresen-

tam um nível de amadurecimento aquém do que deveria.

“Assim, muitos edifícios são concebidos admitindo-se que serão dependentes de

energia para atingir um nível satisfatório de conforto e, nesses casos, a falta de energia

os torna inabitáveis” (BENEDETTO, 2007, p. 1). Caso “o consumo de energia nas edifi-

cações não for minimizado, será cada vez mais difícil atender esta demanda crescente

por energia elétrica, acarretando em gastos cada vez maiores com ampliação dos siste-

mas de geração, transmissão e distribuição de eletricidade" (APOLÔNIO, 2011, p. 2).

“O paradigma da utilização eficiente de energia toma principal relevância no con-

texto atual, perante uma sociedade fortemente dependente de recursos energéticos con-

vencionais limitados, devido aos seus impactos ambientais negativos e crise econômica”

(COSTA, 2012, p. 1).

Visando mitigar a demanda energética das edificações, principalmente conside-

rando tópicos pertinentes à sua construção, manutenção e utilização; tem se observado

7

o surgimento de estudos e diretrizes que se propõem a atenuar essa inclinação. “Como

resultados dessas medidas, foram criados instrumentos legais com o objetivo de limitar

as necessidades energéticas e avaliar de maneira crítica as características térmicas de

edifícios” (COSTA, 2012, p. 1).

No Brasil, a NBR 15220 (ABNT, 2005) foi uma das pioneiras nesse quesito, apre-

sentando uma série de recomendações que tem por objetivo adequar as edificações atra-

vés de soluções projetivas compatíveis com as condições climáticas locais. Esse fato se

manifesta no zoneamento bioclimático apresentada pela mesma, o qual separa o territó-

rio brasileiro em áreas que apresentam similaridades em suas características climáticas,

apresentando critérios de projeto que visam um melhor condicionamento térmico através

da configuração da envolvente.

Essa norma apresenta um viés correlato à arquitetura bioclimática, a qual é defi-

nida como sendo a compatibilização da “edificação ao seu ambiente climático de modo a

otimizar o desempenho energético e manter as condições de conforto aos usuários”

(POUEY, 2011, p. 20). Dessa maneira o edifício é projetado a fim de filtrar os fluxos ener-

géticos, permitindo uma interação adequada entre o ambiente externo e o interno (RO-

MERO, 2000).

O projeto que dispõem de diretrizes bioclimáticas, procura a contextualização com

as condições climáticas, de iluminação e do fluxo de ar, com materiais locais. Desse

modo, retornando aos princípios básicos da arquitetura (POUEY, 2011; GIVONI, 1998)

Entretanto, a bioclimatologia arquitetônica introduzida por essas normas, através

do zoneamento bioclimático e das recomendações apresentadas, foi desenvolvida atra-

vés de estudos feitos com dados climáticos oriundos da estação meteorológica local, cu-

jas características físico-ambientais são diferentes das observadas no âmbito urbano.

Partindo desse fato, alguns questionamentos são levantados: As estratégias bio-

climáticas, referentes aos dados climáticos do sítio de referência, seriam congruentes

com aquelas que consideram o microclima urbano? De que maneira esse microclima

influi nas condições de conforto? As especificações das normativas, quanto ao zonea-

mento bioclimático, deveriam ser revistas? Seria possível fazer uma reclassificação con-

siderando a climatologia urbana?

8

1.1. OBJETIVOS

1.1.1. Objetivo geral

Analisar a influência das características tipológicas das cidades sobre as estraté-

gias bioclimáticas de projeto.

1.1.2. Objetivos específicos

Para analisar e estabelecer a influência do microclima urbano no estabelecimento

das estratégias bioclimáticas de projetos, percebe-se a necessidade de alguns objetivos

específicos:

Definir o método de modelagem microclimática a ser utilizado;

Definir as configurações urbanas que serão modeladas;

Definir as características tipológicas da estação meteorológica;

Analisar as estratégias bioclimáticas de projeto para as zonas modeladas;

1.2. JUSTIFICATIVA

Segundo Catuzzo e Lombardo (2012, p. 3) a densidade construída, combinada a

fatores antropogênicos, baixo índice de vegetação e a presença massiva de materiais

que apresentam um perfil térmico ligado à geração de calor; “provocam alterações climá-

ticas locais como a formação de ilhas de calor, resultante do aumento da superfície de

absorção térmica”.

A partir dessas considerações, parte-se do pressuposto que as estratégias biocli-

máticas, que parametrizaram o zoneamento bioclimático, possuem diferenças em seus

indicadores, visto que a temperatura do ar nas cidades, tende a ser maior que a obser-

vada no ambiente rural (estação meteorológica). Stewart e Oke (2012) constataram que

essa diferença de temperatura também se aplica às diversas configurações urbanas exis-

tentes.

9

“Por exemplo, um terreno em área adensada, carente de áreas verdes, com res-

trições de ventilação e iluminação natural apresenta poucos recursos naturais que pos-

sam ser utilizados no condicionamento térmico natural de uma edificação. O arranjo ur-

bano pode favorecer ou impedir que estratégias bioclimáticas sejam adotadas nos proje-

tos de edifícios. Além disso, os estudos de adequação climática para arquitetura consi-

deram, em geral, o clima regional e o edifício, sem uma análise climática no contexto

urbano” (LAZAROTTO, 2015, p. 26).

Nesse âmbito, faz-se necessário um trabalho que possa avaliar e comparar quan-

titativamente o comportamento das estratégias bioclimáticas em meio urbano.

10

2. REFERENCIAL TEÓRICO

Nesse capítulo procurou-se apresentar as informações mais pertinentes no que

concerne às diretrizes que delimitam esse trabalho. Sendo elaborado a fim de apresentar

as bases teóricas relativas a cada método e consideração presente nessa pesquisa. As-

sim, os assuntos referem-se a temas correlatos aos abordados nas demais seções.

2.1. CLIMATOLOGIA

A climatologia é definida como sendo o estudo das características atmosféricas de

um certo local, cujo conjunto de dados refe.re-se a um determinado período de tempo.

Geralmente ela é enquadrada nas áreas de ciências humanas e ciências naturais, visto

que existe uma interação entre as características climáticas e as atividades antropogêni-

cas (AYOADE, 1996; MENDONÇA, DANNI-OLIVEIRA, 2007).

Além dessas áreas supracitadas, também existem outras que possuem estudos

voltados para essa questão. No contexto da concepção projetual, principalmente relacio-

nando à profissionais de engenharia e arquitetura, existem algumas vertentes que ten-

dem para esse lado, quer seja na escala urbana (urbanismo bioclimático) ou na escala

predial (arquitetura bioclimática).

2.1.1. Fatores e elementos climáticos

Os estudos climatológicos geralmente são classificados em dois grupos principais.

O primeiro envolve os fatores do clima, que correspondem à aspectos responsáveis por

condicionar as características climáticas. E o segundo grupo compreende os atributos

físicos que caracterizam as propriedades atmosféricas (ROMERO, 2000).

Nesse panorama, nota-se a importância de se conhecer tanto as características

comportamentais dos agentes condicionadores (fatores climáticos), assim também como

o efeito imposto sobre as variáveis atmosféricas (elementos climáticos).

As características climáticas são definidas a partir das condições físicas do pla-

neta, e dinâmicas da atmosfera. Em síntese, são fatores geomorfológicos e espaciais que

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impactam as condições climáticas de determinado local, se dividindo em fatores climáti-

cos globais, e.g., radiação solar, latitude, altitude, circulação atmosférica (ventos) e mas-

sas de água e terra; e fatores climáticos locais, e.g., topografia, vegetação, atividades

humanas e superfície do solo natural ou construído (NIMER, 1989; ROMERO, 2000;

MENDONÇA, DANNI-OLIVEIRA, 2007).

Já a caracterização climática é dada pelos elementos climáticos, que são definidos

por propriedades atmosféricas mensuráveis, e.g., temperatura do ar, umidade do ar,

pressão do ar, movimentos das massas de ar, precipitações, nebulosidades, etc (MEN-

DONÇA, DANNI-OLIVEIRA, 2007; ROMERO, 2000).

Como esse trabalho foi desenvolvido com o intuito de avaliar a influência das tipo-

logias urbanas sobre as estratégias de condicionamento em edificações, os fatores cli-

máticos que seriam descritos nesse item, e não somente citados, serão melhor trabalha-

dos na seção de clima urbano, alinhando-os conforme a temática em questão.

2.1.2. Clima de Santa Maria

A cidade de Santa Maria (Figura 1), locada no estado do Rio Grande do Sul, Brasil,

com altitude média de 100 metros, latitude de -29,68° e longitude -53,8° (IBGE; SAYDEL-

LES, 2005); foi o local escolhido para a aplicação dos métodos utilizados nesse estudo.

Figura 1 – Localização geográfica de Santa Maria em relação ao território nacional

Fonte: Adaptado de Abreu (2006) e Lazarotto (2015).

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A Tabela 1 apresenta os valores mensais das médias diárias de alguns elementos

climáticos de Santa Maria/RS, sendo referente ao arquivo energy plus weather (EPW),

disponibilizado na página eletrônica do EnergyPlus (https://energyplus.net/weather). A

partir do qual é possível se extrair algumas informações, e.g., temperaturas de bulbo seco

(TBS), temperaturas de bulbo (TBU), umidade relativa (UR), radiação global horizontal

(GHR), radiação direta normal (DNR), radiação difusa (DR), iluminação global horizontal

(GH), iluminação direta normal (DN), velocidade do vento (VV), direção do vento (DV),

cobertura do céu (CC) e radiação solar incidente em superfícies inclinadas (TSR).

Tabela 1 – Valores mensais de variáveis que compõem o EPW de Santa Maria/RS

Fonte: Adaptado de EnergyPlus

Enquanto a umidade relativa se comporta da mesma forma durante ano, com va-

lores que variam entre 70,04% e 80,81%, a temperatura de bulbo seco (TBS) apresenta

uma certa dissonância ao longo do ano. Entre o menor e o maior valor de TBS, existe

uma diferença próxima de 10°C. Outras questões que podem ser notadas no conjunto

de dados é o comportamento do cobrimento do céu (CC) ao longo do ano, o qual apre-

sentou valores que pouco variaram. Desse modo, pode-se dizer que os elementos apre-

sentados no arquivo EPW corroboram para a classificação de Köppen, que enquadrada

Santa Maria na classe Cfa, que corresponde ao tipo climático subtropical, especifica-

mente, como clima temperado úmido, com verões quentes e elevada umidade atmosfé-

rica (POUEY, 2011).

Médias Mensais 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

TBS (°C) 24,83 23,88 22,40 20,22 15,30 15,29 15,05 17,21 16,28 19,17 21,32 23,88

TBU (°C) 20,53 21,15 19,80 17,00 13,17 12,74 12,28 13,84 13,64 16,29 17,64 19,91

UR (%) 70,04 79,69 80,45 74,82 80,81 78,50 75,84 73,33 78,00 77,20 71,61 71,42

GHR (Wh/m²) 484,49 430,92 400,74 322,62 272,92 234,10 252,50 302,54 340,00 409,86 441,60 458,93

DNR (Wh/m²) 402,67 324,55 338,83 305,39 292,85 262,47 262,03 297,22 268,61 323,61 352,92 361,63

DR (Wh/m²) 200,06 205,86 183,54 152,80 129,67 115,32 125,41 140,66 170,82 183,93 190,45 200,21

GH (lux) 53.614 47.967 44.496 35.537 29.840 25.630 27.585 33.094 37.469 45.170 48.685 50.826

DN (lux) 37.024 28.929 30.763 27.688 26.710 23.801 24.055 27.617 25.339 30.466 32.935 33.520

VV (ms) 2,40 2,04 1,98 2,08 2,29 2,20 2,43 2,48 3,04 2,73 3,60 2,11

DV (graus) 165,03 130,10 142,78 140,21 154,40 166,32 172,43 159,34 154,32 127,74 137,04 159,10

CC (%) 53,62 64,99 60,83 61,31 58,71 59,69 63,97 56,59 63,42 61,90 58,69 60,09

TSR (Wh/m²) 484,49 430,92 400,74 322,62 272,92 234,10 252,50 302,54 340,00 409,86 441,60 458,93

13

2.1.3. Escala atmosférica horizontal e vertical

As escalas horizontais são classificadas por Oke (1992) de 4 formas diferentes:

microescala, escala local, mesoescala e macroescala (Figura 2). Entretanto, a macroes-

cala será desconsiderada, visto que seu comportamento é influenciado por questões que

vão além do interesse do presente estudo.

Figura 2 – Esquema de escalas climáticas e camadas verticais nas áreas urbanas.

Fonte: Adaptado por Lazarotto (2015) a partir de Oke (2006).

A microescala corresponde à influência de prédios, árvores, estradas, ruas, jar-

dins, pátios; estendendo-se de um até centenas de metros. A escala local inclui as ca-

racterísticas da paisagem como topografia, excluindo os efeitos da microescala; repre-

sentam, em áreas urbanas, os climas dos arredores com características similares de de-

senvolvimento urbano, variando de um a vários quilômetros. Já a mesoescala é a escala

da cidade como um todo, e normalmente tem extensão de dezenas de quilômetros. (OKE,

2006 apud Barbirato et. al., 2007).

Quanto a classificação em escala vertical, existe uma divisão que também leva em

consideração questões relacionadas com a escala horizontal. No âmbito da mesoescala,

14

existe a camada limite urbana (UBL, Urban Boundary Layer), a camada limite planetária

(PBL, Planetary Boundary Layer), camada de mistura, pluma urbana e camada limite ru-

ral. Em relação a escala local, existe a camada de superfície e subcamada de inércia. E

na microescala existe a camada urbana ao nível da cobertura (UCL, Urban Canopy La-

yer) e subcamada de rugosidade. (OKE, 2006 apud LAZAROTTO, 2015).

Segundo Assis (2000) existe uma grande divergência entre a escalas climáticas

existentes. Do ponto de vista técnico, umas se sobressaem às outras. Entretanto, nesse

estudo optou-se por adotar a referência proposta por OKE (1992; 2006), visto que os

métodos utilizados no desenvolvimento dessa pesquisa utilizam esses parâmetros como

referência.

2.2. CLIMATOLOGIA URBANA

O balanço energético no meio urbano apresenta características bem distintas do

ambiente regional ao qual está inserido. Fato que é motivado por questões ligadas aos

fatores climáticos inerentes ao complexo urbano. Isso permite considerar que existe uma

forte ligação entre as variáveis que compõem a configuração das cidades e o clima ob-

servado em seu âmbito.

Em áreas urbanas a atmosfera tem a sua composição química alterada, a tempe-

ratura do ar aumenta, a umidade relativa diminui, a radiação em ondas longas e ondas

curtas diminui, e há uma modificação no regime dos ventos (AYOADE, 1998). Essas

questões promovem o surgimento de fenômenos climáticos, dentre as mais notáveis no

contexto urbano, temos as ilhas de calor e as ilhas de frescor, que estão ligadas as con-

dições higrotérmicas locais. Além disso, existem outros fatores que contribuem para isso,

por exemplo, a densidade urbana e a densidade populacional (MENDONÇA, 2003).

2.2.1. Ilhas de calor e frescor

A ilha de calor é formada durante o dia através da radiação em ondas curtas (solar)

e durante a noite salientada pela radiação em ondas longas (superfície terrestre). No

período diurno, os raios solares incidem sobre os materiais que compõem a superfície

15

urbana, aquecendo-os e promovendo o aumento da temperatura. E durante o período

noturno, a questão principal está relacionada com o arrefecimento das superfícies, as

quais contribuem, através das ondas longas, para que o ambiente urbano apresente

maior temperatura (SOUZA, 2010).

As áreas mais arborizadas e menos pavimentadas da cidade apresentam, na maioria das vezes, menor temperatura em relação ao centro mais densamente urbanizado, com suas ruas pavimentadas. As ilhas de frescor são bolsões de ar menos aquecido relacionado a presença de vegetação nas cidades, que provo-cam o efeito oásis e o efeito parque, contribuindo para a formação de áreas me-nos aquecidas no sítio urbano da cidade. Geralmente o efeito ilha de frescor é mais pronunciando na periferia das cidades, mais arborizadas, com menor den-sidade de construções, menor produção de calor antropogênico e com superfí-cies menos pavimentadas (COSTA, 2009, p. 31).

Em áreas urbanas densamente construídas e verticalizadas (Figura 3), o arrefeci-

mento convectivo tende a ser menos efetivo, promovendo a formação da ilha de calor em

maior intensidade. Conforme diminui o adensamento e a verticalização urbana, existe

uma atenuação das ilhas de calor e a formação de ilha de frescor, sendo perceptível o

aumento da umidade relativa e a diminuição da temperatura do ar (OKE, 1978).

Figura 3 – Seção transversal de uma ilha de calor urbana

Fonte: Elaborado a partir de Oke (1978).

16

2.2.2. Fatores climáticos urbanos (locais)

Os fatores climáticos locais, conforme item 2.1.1, promovem o condicionamento

dos elementos atmosféricos da microescala (Romero, 2000), sendo os principais agentes

responsáveis pela classificação climática urbana.

Quanto à materialidade da superfície, existe uma relação direta entre as proprie-

dades inerente a cada uma delas, e o comportamento do clima ao qual ela está inserida.

No caso de coberturas vegetais e massas d’água, existe uma atenuação dos elementos

climáticos ligados a temperatura e um aumento da umidade relativa (BARBIRATO; TOR-

RES; SOUZA, 2011).

Quando o material da superfície é impermeável (e.g., pavimentação e área cons-

truída), ocorre a diminuição da umidade relativa, diminuição da infiltração da água das

chuvas, aumento de calor e modificações no fluxo de vento (TAKAMUNE et al., 2013). O

que ocorre devido as características físicas e geométricas dos elementos que compõem

o ambiente urbano, provocando modificações nos processos de absorção, transmissão

e reflexão (DUARTE, 2000).

O fluxo de calor sensível é outro fator que influencia o balanço energético do meio

urbano, o qual é “responsável pela transferência de calor entre superfície e a atmosfera,

comprometendo a temperatura e a intensidade da turbulência na camada do ar próximo

a superfície”. Sendo também um dos principais responsáveis pelo desenvolvimento das

ilhas de calor no ambiente urbano. (MOREIRA, 2014, p. 36)

Já o calor latente possui um caráter oposto ao calor sensível. Enquanto o segundo

tende a tornar o ambiente urbano mais aquecido, o calor latente tende a aliviar a tempe-

ratura urbana, por meio de regiões produtoras de umidade (PEREZ et al., 2001). Em

suma, “a vegetação e os corpos hídricos exercem grande relevância no balanço de ener-

gia em áreas urbanas, proporcionando transporte continuo de umidade para atmosfera

oriundas da evapotranspiração e evaporação, ocasionado pelo fluxo de calor latente”

(MOREIRA, 2014, p. 36).

Quanto ao vento, sendo ele um dos elementos de maior importância no contexto

climático, existe uma diminuição significativa da sua velocidade na esfera urbana, e por

consequência, um aumento também significativo da temperatura, principalmente quando

17

consideramos ambientes que possuem elevados graus de rugosidade combinados com

baixos valores de porosidade (BORGES, 2009; HOUGH, 2004). Enquanto a rugosidade

se refere “à fricção entre a superfície urbana e o vento que a atravessa”, a porosidade

refere-se aos afastamentos entre edifícios e o limite do lote, assim também como a altura

das edificações (MORAIS, 2011).

Essa consideração evidencia que a geometria das edificações, independente-

mente de sua materialidade, causa influência nos elementos climáticos observados nes-

ses espaços. Segundo Givoni (1992), edifícios altos, esbeltos e espaçados, em lugares

onde o clima é úmido e quente, tendem a trazer as variáveis climáticas para a zona de

conforto.

O Fator de Visão do Céu (FVC ou SVF) é outro parâmetro que também está rela-

cionado com a geometria urbana. Ele representa a relação entre a área de céu obstruída

e a área total da abóbada celeste visível (VILELA, 2007). Sendo “uma das principais cau-

sas da ilha de calor urbana, porque o resfriamento das superfícies terrestres é proporci-

onal à área de céu visível a partir desta superfície” (AZEVEDO, 2010, p 19).

2.3. LOCAL CLIMATE ZONE (LCZ)

Essa seção apresenta os principais pontos abordados por Stewart e Oke (2012)

no artigo “Local Climate Zones For Urban Temperature Studies”. Dessa forma, os pará-

grafos que sucedem essa consideração foram estruturados através desse estudo.

Esse método possui a versatilidade em representar tanto tipologias urbanas como

rurais, em escala local. Em suma, esse método considera 17 zonas, sendo que as 10

primeiras (LCZ1 até LCZ10) se referem à ambientes antropicamente modificados, as ou-

tras 7 últimas (LCZA a LCZG) referem-se ambientes físicos naturais. Entretanto, os usu-

ários podem efetuar combinações entre as zonas climáticas locais (LCZs). Assim, criando

novas subclasses que apresentam características que derivam do conjunto padrão.

O sistema de classificação conhecido como local climate zone (Zonas Climáticas

Locais) foi estruturado de modo a auxiliar os pesquisadores a identificar parâmetros cons-

18

trutivos (Anexo A e B) que, ao serem contextualizados com o método proposto, promo-

vem uma padronização prévia do comportamento climático do ambiente em questão, fa-

cilitando assim os estudos acerca das ilhas de calor.

O sistema promove uma excelente descrição da configuração das superfícies ur-

banas e rurais, facilitando o processo de classificação e de atribuição dos metadados.

Enfim, esse sistema de classificação tem o potencial de melhorar a consistência e preci-

são dos relatórios de caracterização do clima local, quer seja urbano ou rural.

2.4. ESTRATÉGIAS BIOCLIMÁTICAS

As estratégias bioclimáticas são condições recomendadas aos projetistas, con-

forme as características do clima em questão, que ao serem cumpridas, através da cor-

reta utilização dos elementos arquitetônicos, promovem o condicionamento das variáveis

climáticas internas, para a zona de conforto térmico (BAGNATI, 2013; ANDRADE, 1996).

Quando essas estratégias são levadas em consideração, existem implicações be-

néficas ao conforto térmico e a eficiência energética. De modo geral, essas estratégias

são estabelecidas através de zonas plotadas sobre uma carta psicrométrica, dando ori-

gem assim a uma carta bioclimática (Figura 10). Onde cada zona representa determinada

estratégia a ser tomada pelo projetista, sendo fixados limites bem definidos para cada

zona, fornecendo um conjunto de valores referentes às propriedades termodinâmicas do

ar úmido (KINSEL, 2009; CUNHA, 2006; ASHRAE, 2009).

Algo muito positivo no uso desse tipo de ferramenta é a possibilidade de se estimar

valores de algumas propriedades termodinâmicas do ar, através de representação grá-

fica. Com apenas duas variáveis (e.g., temperatura de bulbo seco e umidade relativa) é

possível encontrar valores aproximados de outras variáveis referentes aos cálculos psi-

crométricos.

Dentre essas variáveis, anteriormente referidas, pode-se elencar a temperatura de

bulbo seco, temperatura de bulbo úmido, umidade relativa, ponto de orvalho, entalpia,

umidade específica, volume específico (ASHRAE, 2009; BRITO, 2011).

19

Figura 4 – Carta Bioclimática de Baruch Givoni (1992)

Fonte: Adaptado por Moreno & Zenaro (2010) a partir de Givoni (1992).

2.5. URBAN CLIMATE GENERATOR (UWG)

O Urban Climate Generator (UWG) é um método de modelagem microclimática,

que utiliza o princípio da conservação de energia para estimar os efeitos da configuração

urbana sobre os elementos climáticos a partir das informações meteorológicas medidas

em uma estação de referência. O algoritmo utiliza volumes de controle (Figura 5), tanto

na camada urbana ao nível das coberturas (UCL), como na camada limite urbana (UBL),

para efetuar os cálculos energéticos inerentes ao método (BUENO, 2015).

20

Figura 5 – Representação dos volumes de controle considerados no UWG

Fonte: Bueno (2015).

O autor comenta que a partir dos quatro módulos (Figura 6), o método calcula os

valores horários de temperatura e umidade do ar do ambiente urbano com base em da-

dos meteorológicos rurais. O modelo considera a radiação, precipitação, velocidade do

ar e umidade medida na estação meteorológica, bem como fluxos de calor oriundos de

edificações, estradas, e outras fontes antrópicas presente no contexto urbano.

Figura 6 – Diagrama representativo dos módulos que compõem o UWG

Fonte: Bueno (2015).

21

A rural station model (RMS), ou modelo referente à estação rural (estação meteo-

rológica), é um modelo de cobertura rural que lê os valores meteorológicos medidos na

estação, e efetua um balanço energético tendo como base a configuração tipológica do

sítio em questão, a fim de calcular os fluxos de calor sensível que são liberados para o

VDM (vertical diffusion model, ou modelo de difusão vertical), e para o UBLM (urban

boundary layer model, ou modelo da camada limite urbana) (BUENO, 2015).

Conforme o autor, o VDM lê as medições referentes da estação meteorológica e

os fluxos de calor sensível calculados no RSM, e calcula a temperatura do ar sobre a

estação meteorológica, a qual é fornecida para o UBLM. Que por sua vez calcula a tem-

peratura do ar acima da UCL, por meio dos perfis verticais de temperatura do ar fornecido

pelo VDM e os fluxos de calor sensível fornecidos pelo RSM, UCM (Urban Canopy Model,

ou modelo de cobertura urbana), e pelo UC-BEM (Building Energy Model, ou modelo

energético de edificações contidas na cobertura urbana).

O UC-BEM calcula a temperatura e a umidade do ar no cânion urbano a partir de

dados de radiação e precipitação, velocidade do ar e umidade medidos na estação me-

teorológica, considerando também a temperatura do ar acima da UCL calculada pelo

modelo UBLM. (BUENO, 2015)

Nakano (2015) comenta que no geral o UWG requer cerca de 50 parâmetros a

serem estabelecidos na entrada, incluindo aqueles relacionados à climatologia. Entre-

tanto, através de uma análise de sensibilidade foi possível identificar as entradas que são

mais sensíveis às mudanças apresentadas no final. O que, por sua vez, facilita a utiliza-

ção desse software, e apresenta as variáveis de maior importância. Desse modo, a mai-

oria das variáveis que foram postas no campo Advanced Setting (configurações avança-

das), possuem um menor impacto frente às modelações microclimáticas realizadas.

A utilização desse método foi simplificada a partir do desenvolvimento de um sof-

tware que automatiza a aplicação desse algoritmo. Assim, os urbanistas e profissionais

da área podem testar densidades construídas, avaliando as implicações térmicas dessas

intervenções. Vale salientar que o UWG é a primeira ferramenta disponível publicamente,

a incorporar considerações microclimáticas no projeto urbano e em simulações energéti-

cas (NAKANO, 2015).

22

A autora destaca que esse método apresenta um bom desempenho frente a dife-

rentes climas. Estudos de validação foram efetuados em cidades como Toulouse, França;

Basel, Suíça; e Singapura. Obtendo um desempenho comparável ao modelo de mesoes-

cala mais dispendioso computacionalmente.

23

3. METODOLOGIA

Nessa seção, os métodos que outrora foram apresentados serão descritos junta-

mente com suas aplicações concretas, visando à obtenção dos resultados requeridos.

Assim, em função da complexidade desse estudo, as etapas de desenvolvimento meto-

dológico foram elaboradas em blocos, os quais estão esquematizados através de um

organograma de procedimentos hierárquicos, conforme Figura 7. Dessa forma, o estudo

foi desenvolvido em 3 fases, divididas de forma sequencial. A elaboração de cada uma

delas forneceu os elementos necessários para o desenvolvimento das fases posteriores.

Figura 7 – Organograma de procedimentos metodológicos hierárquicos

Fonte: Próprio autor (2016).

Na primeira fase houve a modelagem classificatória das zonas climáticas locais,

doravante chamada de Local Climate Zones (LCZ), através da metodologia proposta por

Stewart e Oke (2012), as quais formaram as tipologias mais recorrentes no ambiente

urbano.

Na segunda fase, houve a aplicação do método de modelagem microclimática,

doravante chamado de Urban Weather Generator (UWG), cujo algoritmo está incorpo-

rado na interface gráfica, que simplifica a entrada dos dados responsáveis pelo cálculo,

e o executa (NAKANO, 2015; BUENO, 2012).

A terceira fase apresenta os procedimentos de manipulação responsáveis por re-

finar os dados, estabelecendo as estratégias bioclimáticas que devem ser adotadas em

projeto, o acréscimo (ou decréscimo) nas estratégias (em relação aos dados originais) e

as regressões lineares. Chegando-se, desse modo, as respostas para os questionamen-

tos que justificam o objeto de estudo.

24

3.1. CARACTERIZAÇÃO TIPOLOGIAS URBANAS: LCZ

Prezando pela cientificidade desse estudo, houve uma pesquisa extensiva por ti-

pologias que representassem as características do ambiente urbano. Dentre os inúmeros

artigos pesquisados, os parâmetros estabelecidos por Stewart e Oke (2012) foram os que

melhor se enquadraram no escopo dessa pesquisa. Ele apresenta um “zoneamento cli-

mático local”, estabelecendo intervalos com parâmetros bem definidos.

No processo de classificação de um determinado ambiente urbano, por meio

desse método, é necessário considerar os valores relativos a uma área cujo raio esteja

contido entre 200 e 500 metros (STEWART; OKE, 2012). Esse espaço corresponde a

área de influência climática, onde as propriedades tipológicas, inerentes a ela, promovem

um comportamento climático particular.

Para que o trabalho não se torne muito extenso, dessa forma prejudicando a qua-

lidade das análises e ponderações apresentadas em seu conteúdo, procurou-se repre-

sentar as zonas climáticas mais recorrentes no contexto urbano brasileiro. Desse modo,

atribuiu-se valores representativos às 6 primeiras LCZs (Figura 8).

Figura 8 – Definição geral das zonas climáticas locais analisadas nessa pesquisa

Fonte: Adaptado de Stewart e Oke (2012)

25

A modelagem dessas 6 zonas foi feita conforme os intervalos apresentados no

Anexo A e B, delimitando cada variável tipológica a fim de enquadrar o modelo represen-

tativo à zona em questão. Procurou-se atribuir valores (TABELA 2) que proporcionassem,

através de aproximação numérica, um exato enquadramento às zonas delimitadas. En-

tretanto, os metadados devem levar o usuário a melhor classificação, e não necessaria-

mente a classificação exata (STEWART; OKE, 2012). Ou seja, ainda que nem todas as

variáveis estejam de acordo com os intervalos propostos, sua classificação depende da

classe para qual o conjunto de dados converge majoritariamente.

Tabela 2 – Parâmetros referentes às zonas urbanas modeladas pela classificação LCZ

LCZ1 LCZ2 LCZ3 LCZ4 LCZ5 LCZ6

1 - Altura da Edificação (m) 27 12 6 27 12 6

2 - Área Construída (%) 40 40 40 20 20 20

3 - Área Impermeável (%) 51 41 31 40 40 25

4 - Área Permeável (%) 9 19 29 40 40 55

5 - Razão de Aspecto 2,67 1,19 0,79 1,18 0,53 0,39

6 - Calor Antropogênico (W/m2) 50,00 22,22 11,11 20,00 8,89 4,44

7 - Albedo Médio 0,17 0,15 0,14 0,15 0,13 0,12

8 - SVF (%) 18 35 45 41 56 63


Daqui em diante as ponderações feitas sobre as variáveis serão realizadas através

do sistema TN{LISTA}, sendo TN a abreviatura da tabela considerada e LISTA corres-

ponde ao conjunto de variáveis que está contido nessa tabela, de acordo com sua nume-

ração, ao qual será feito alguma ponderação. Esse procedimento foi realizado para dar

mais fluidez a leitura e promover uma melhor organização aos conjuntos de parâmetros

que estão contidos nesse capítulo.

Inicialmente atribuiu-se valores para T2{1, 2, 3, 4}, estando eles de acordo com os

intervalos parametrizados por Stewart e Oke (2012). Posteriormente, calculou-se T2{5}

que corresponde a razão entre a altura das edificações e o seu espaçamento. T2{7} foi

calculado a fim de se observar se suas médias estão contidas no intervalo proposto, o

26

que foi concretizado. T2{8} foi calculado através do plug-in ChronoLux (Sketchup), apre-

sentando apenas dois valores fora do intervalo proposto (LCZ1 e LCZ4). Em relação à

T2{6} foi atribuído valores para a LCZ1 e para a LCZ4, sendo que o conjunto composto

pela LCZ2 e LCZ3 é derivado da relação de T2{1} com o valor atribuído à LCZ1. O mesmo

ocorre com a LCZ5 e LCZ6 em relação à LCZ4.

Dentre as variáveis do Anexo A, apenas não foram utilizados os parâmetros refe-

rentes à Surface Admitance e Terrain Roughness Class, pois não apresentam aplicabili-

dade frente ao método UWG.

Através dessa classificação tipológica inicial, foram elaborados os arquivos de en-

trada para a modelagem efetuada pelo algoritmo UWG, de modo que as variáveis que

estarão expressas nas próximas páginas expõem os metadados que foram introduzidos

no processo de conversão microclimática.

3.2. MODELAGEM MICROCLIMÁTICA: UWG

O método UWG é responsável pela conversão dos dados climáticos da estação

meteorológica, em dados microclimáticos alusivos à zona modelada (BUENO, 2012). Ini-

cialmente esse método era apresentado através de um algoritmo. Desse modo, visando

simplificar sua utilização, o software UWG foi desenvolvido.

Ele tem a capacidade de adequar os arquivos EPW, usados em simulações ener-

géticas computacionais, à realidade microclimática a qual a edificação analisada está

submetida (NAKANO, 2015). Possuindo uma interface amigável e de fácil utilização, os

dados ficam bem seccionados, possibilitando ao usuário a correta aplicação dos mes-

mos, sem que haja equívocos no preenchimento.

Considerando que o número de parâmetros que compõem as entradas do método

ultrapassa 50, procurou-se explicar todos os pormenores de forma detalhada, nas se-

guintes seções, para possibilitar a compreensão das variáveis de entrada responsáveis

pela modelagem. É importante relembrar que, nesse capítulo, não se abordarão as te-

máticas relacionadas com a descrição científica da modelação, que foi abordada no re-

ferencial teórico.

27

3.2.1. Variáveis relativas ao sítio urbano

Os metadados apresentados na Tabela 3 objetivam a contextualização de vários

fatores que influenciam no balanço energético do meio urbano, em microescala, consi-

derando apenas questões adjacentes às edificações. Antes de mais nada, é necessário

salientar que as variáveis foram enumeradas a fim de facilitar as considerações feitas

sobre sua introdução.

Tabela 3 – Variáveis físico-urbanísticas das zonas climáticas locais utilizadas no UWG LCZ1 LCZ2 LCZ3 LCZ4 LCZ5 LCZ6

1 - Altura Média das Edificações (m) 27 12 6 27 12 6

2 - Taxa de Ocupação do Sítio (0 a 1) 0,4 0,4 0,4 0,2 0,2 0,2

3 - Razão Fachada Sítio 2,48 1,10 0,74 1,17 0,52 0,39

4 - Cobertura Arbórea (0 a 1) 0,045 0,095 0,145 0,2 0,2 0,275

5 - Calor Sensível (W/m2) 50,00 22,22 11,11 20,00 8,89 4,44

6 - Calor Latente (W/m2) 5,00 2,22 1,11 2,00 0,89 0,44

7 - Extensão Característica da Vizinhança (m) 1000 1000 1000 1000 1000 1000

8 - Calor Latente Árvores (0 a 1) 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7

9 - Calor Latente Gramado (0 a 1) 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6

10 - Albedo da Vegetação 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25

11 - Início da Vegetação (mês) 1 1 1 1 1 1

12 - Fim da Vegetação (mês) 12 12 12 12 12 12

13 - Altura da Camada Limite Diurna (m) 700 700 700 700 700 700

14 - Altura da Camada Limite Noturna (m) 80 80 80 80 80 80

15 - Altura de Referência (m) 150 150 150 150 150 150

16 - Albedo da Rua 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1

17 - Emissividade da Rua 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95 0,95

18 - Condutividade Térmica da Rua (W.m-1.K-1) 1 1 1 1 1 1

19 - Capacidade Térmica Volumétrica da Rua (J.m-1.K-1) 1600000 1600000 1600000 1600000 1600000 1600000

20 - Espessura da Rua (m) 1,25 1,25 1,25 1,25 1,25 1,25

21 - Cobertura Vegetal da Rua 0,045 0,095 0,145 0,2 0,2 0,275

22 - Inclinação da Rua (0 ou 1) 1 1 1 1 1 1

23 - Temperatura Inicial da Rua (°C) 20 20 20 20 20 20


O conjunto formado por T3{1, 2, 5}, foi definido respectivamente através do T2{1,

2, 6}, estando em conformidade com os valores apresentados na modelagem paramétrica

das tipologias urbanas. A variável T3{3} exprime a relação entre a área de fachada total

em todo o sítio e a área do sítio em vista superior. As variáveis T3{4, 21} foram calculadas

conforme T2{4}, sendo que a cada uma delas foi atribuído 50% dos valores da T2{4}. O

28

valor de T3{6} corresponde a 10% do valor de T3{5} de acordo com a documentação do

UWG. Já aos demais parâmetros contidos na Tabela 3, foram atribuídos valores con-

forme os valores típicos apresentados pela documentação do UWG.

3.2.2. Variáveis relativas à edificação

Até então os valores apresentados referem-se ao ambiente externo à edificação.

Entretanto, conforme já abordado nos capítulos anteriores, o método UWG considera

também o calor que é gerado pelas edificações.

Desse modo, a Tabela 4 apresenta algumas variáveis que são comuns às edifica-

ções, independente da LCZ modelada. Em resumo, os dados apresentados referem-se

a variáveis que ao serem equacionadas reproduzem o calor gerado na edificação, sendo

que parte dele é liberado ao ambiente externo.

Tabela 4 - Comunalidades das edilícias utilizadas no UWG

1 - Pé Direito (m) 3 11 - Nighttime Cooling Set Point (°C) 25

2 - Ganho Interno Diurno (W/m2) 21 12 - Daytime Heating Set Point (°C) 20

3 - Ganho Interno Noturno (W/m2) 7 13 - Nighttime Heating Set Point (°C) 20

4 - Fração Radiante 0,5 14 - Capacidade de Refrigeração (W/m2) 3,67

5 - Fração Latente 0,1 15 - Eficiência de Aquecimento (0 a 1) 0,8

6 – Infiltração (ACH) 0,3 16 - Início do Período Noturno (h) 19

7 – Ventilação (ACH) 0,5 17 - Fim do Período Noturno (h) 5

8 - Cooling SystemType air 18 - Calor Liberado Para o Cânion 0.10

9 - Cooling COP 3,67 19 - Temperatura Inicial (°C) 20

10 - Daytime Cooling Set Point (°C) 25


Como a abordagem das características térmicas dos edifícios compõem questões

complexas e de grande variabilidade, procurou-se utilizar os valores típicos apresentados

pelo UWG para o conjunto T4{2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 14, 15, 18, 19} e valores usuais no

contexto de brasileiro para o conjunto T4{1, 10, 11, 12, 13, 16, 17}.

29

As próximas Tabelas 5 e 6 apresentam algumas propriedades concernentes aos

materiais que compõem essas edificações. A edificação é composta por paredes, telha-

dos e massa interna. A Tabela 5 refere-se aos fechamentos opacos dos edifícios contidos

nas LCZ modeladas. Enquanto a Tabela 6 refere-se à configuração das janelas e dos

elementos que a compõem.

Tabela 5 - Configuração dos fechamentos opacos comunal as tipologias

Parede Cobertura Massa Interna

1 - Material Tijolo Concreto Concreto

2 - Albedo 0,2 0,1 0,1

3 - Emissividade 0,9 0,9 0,9

4 - Condutividade Térmica (W.m-1.K-1) 1,05 1,75 1,75

5 - Capacidade Térmica Volumétrica (J.m-1.K-1) 1840000 2400000 2400000

6 - Espessura (m) 0,2 0,2 0,15

7 - Cobertura Vegetal (0 a 1) 0 0 0

8 – Inclinação (0 ou 1) 0 1 1

9 - Temperatura Inicial (°C) 20 20 20


Os componentes apresentados na Tabela 5 foram utilizados visando a simplifica-

ção dos elementos que compõem os fechamentos. Entretanto, a configuração da parede

pode possuir até quatro elementos, a cobertura três elementos e a massa interna um

elemento.

Tabela 6 - Configuração das aberturas transparentes comunal as tipologias

1 - Razão de Envidraçamento 0,2

2 - Window Uvalue (W/m2K) 4,5

3 - Window SHGC 0,81


O conjunto T5{2, 3, 4, 6, 7, 8, 9} e T6{1, 2, 3} é composto por valores que estão

contidos no banco de dados do UWG. O mesmo ocorre para T5{5} da cobertura e da

massa interna. Porém, para a T5{5} da parede utilizou-se valores apresentados pela

30

NBR15220. Em relação aos valores de T5{3} da cobertura e da massa interna, utilizou-

se os parâmetros apresentados pela CONTEMP.

3.2.3. Variáveis relativas à estação meteorologia

Conforme as características do método de modelagem UWG, é necessário um

sítio de referência, cujos dados climáticos sejam conhecidos. Essa área é modelada, e é

feito um balanço energético entre ela e o ambiente citadino, contribuindo para que a es-

timativa dos dados climáticos (urbanos) possua uma melhor precisão.

Nesse estudo, optou-se por considerar o clima de Santa Maria-RS. Assim, foi feito

um levantamento das variáveis que compõem as entradas que representam o sítio de

referência, no caso a Estação Meteorológica de Santa Maria, as quais estão expressas

na Tabela 7.

Tabela 7 – Parâmetros referentes aos dados da Estação Meteorológica de Santa Maria


1 – Latitude -29.7249 -29.7249 -29.7249 29.7249 -29.7249 -29.7249

2 - Longitude -53.7185 -53.7185 -53.7185 -53.7185 53.7185 -53.7185

3 - Altura Média dos Obstáculos (m) 1.34 1.34 1.34 1.34 1.34 1.34

4 - Albedo da Rua 0.10 0.10 0.10 0.10 0.10 0.10

5 - Emissividade da Rua 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9

6 - Condutividade Térmica da Rua (W.m-1.K-1) 1.01 1.01 1.01 1.01 1.01 1.01

7 - Capacidade Térmica Volumétrica da Rua 1843000 1843000 1843000 1843000 1843000 1843000

8 - Espessura da Rua (m) 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15

9 - Cobertura Vegetal da Rua 1 1 1 1 1 1

10 - Inclinação da Rua 1 1 1 1 1 1

11 - Temperatura Inicial da Rua (°C) 20 20 20 20 20 20


Dentre os parâmetros apresentados nessa seção, a altura média dos obstáculos

é um dos mais importantes. Para encontrar o valor médio referente à altura dos obstácu-

los, em um raio de 200 a 500 metros, optou-se por utilizar um método alternativo de

levantamento. Como essa variável é utilizada para calcular a rugosidade do sítio de refe-

rência (BUENO, 2012), e por essa ser uma área com vários obstáculos contidos no raio

31

de influência, e ser dispendioso medir as alturas de todos esses obstáculos através de

uma estação total ou teodolito, utilizou-se um método alternativo para atribuir a rugosi-

dade do local, e a partir dessa rugosidade calcular a altura média relativa dos obstáculos.

No estabelecimento dessa rugosidade, utilizou-se a tabela apresentada no Anexo

C para enquadrar a estação meteorológica de Santa Maria em uma dessas classifica-

ções. Desse modo, foi necessário medir a altura dos principais obstáculos que constituem

barreiras aerodinâmicas à área onde está contido o sítio de referência (Figura 9). Para

cada uma das possíveis direções do vento foram analisadas as rugosidades, chegando-

se a um valor médio, o qual foi utilizado no cálculo da altura. Sendo que a rugosidade

representa 10% da altura média dos obstáculos em metros (BUENO, 2012). A qual foi

incorporada na entrada que concerne a ela.

Figura 9 – Localização dos obstáculos que parametrizaram a rugosidade do sítio de re-ferência (Estação Meteorológica de Santa Maria)

Fonte: Adaptado do Google Maps

3.2.4. Parâmetros gerais do método UWG

Na Tabela 8, alguns parâmetros importantes são apresentados. Vale salientar que

procurou-se utilizar valores típicos recomendados pela documentação e pela bibliografia

referente ao método UWG.

32

Tabela 8 - Parâmetros comunais

1 - Altura da Medição de Temperatura (m) 1,4

2 - Altura da Medição do Vento (m) 10,5

3 - circCoeff 1,20

4 - dayThreshold 200

5 - nightThreshold 50

6 - Velocidade do Vento Mínima (m/s) 0,1

7 - Velocidade do Vento Máxima (m/s) 10

8 - Maximim Film Water Depth (m) 0,05

9 - Exchange Velocity Coefficient 0,3

10 - Mês de Início da Simulação 1

11 - Dia de Início da Simulação 1

12 - Duração da Simulação 365


O conjunto T8{1, 2} foi introduzido de acordo com informações prestadas pela téc-

nica da estação meteorológica local. Ao conjunto T8{3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} foi atribuído valores

condizentes com os parâmetros apresentados pela documentação UWG.

Como o intuito desse trabalho era observar as características anuais quanto as

estratégias bioclimáticas recomendadas para microclimas urbano, o conjunto

T8{10,11,12} representa essa simulação anual.

Alguns desses parâmetros são tratados como constantes em alguns artigos de-

senvolvidos pelos pesquisadores ligados a esse método de modelagem. Entretanto,

ainda que existam algumas variações quanto a esses valores no que concerne os valores

reais, esses parâmetros apresentam consistência no processo de modelagem. Por essa

razão são atribuídos pelo programa Urban Weather Generator.

3.2.5. Considerações finais acerca do método UWG

Vale salientar que o método de modelagem microclimático, conhecido como Urban

Weather Generator (UWG), foi escolhido por se tratar de um método recente, confiável e

de fácil aplicação. Esse método utiliza várias entradas, considerando várias questões que

33

promovem a geração de ilhas de calor no ambiente urbano. Isso, por sua vez, promove

uma maior consistência nos resultados gerados pela aplicação de seu algoritmo.

Algumas variáveis foram cuidadosamente adotadas visando mitigar sua influência

sobre as características climáticas de uma zona em relação à outra. Desse modo, foi

possível avaliar com mais precisão a influência de outras variáveis frente as modificações

de comportamento entre zona.

3.3. MANIPULAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

Os EPWs gerados foram manipulados através do software Climate Consultant,

através da seção chart psichrometric (Figura 10). Nela foi selecionado apenas as zonas

de conforto, umidificação, desumidificação, resfriamento e aquecimento. Os resultados

referentes a essas estratégias, foram retirados e adicionados em um mesmo conjunto de

dados, através do qual foram feitas as análises que serão posteriormente descritas.

Figura 10 – Climate Consultant na seção Psychrometric Chart


34

A zona de aquecimento corresponde a área contida em valores de TBS inferiores

a 20°C. Já a zona de resfriamento está contida na área referente a valores de TBS supe-

riores a 23,9ºC. Já a zona de conforto está contida entre esses valores, concomitante-

mente com os valores mínimos do ponto de orvalho (-2,8°C), máximos de umidade rela-

tiva (80%) e TBU (18,9°C).

A primeira análise a ser realizada é a da distribuição das estratégias, conforme a

zona, através do ano. Para isso foi necessário apenas plotar os resultados em um gráfico,

com o auxílio do MS Excel. Posteriormente foi realizado uma análise nas variações das

estratégias (∆E) em relação aos dados de origem. Dessa forma, foi possível analisar qual

é o incremento ou o decremento em relação a cada uma das estratégias em cada uma

das zonas modeladas. A fim de analisar o comportamento desses resultados, foi neces-

sário plotar os resultados em um gráfico, também com o auxílio do MS Excel. Vale sali-

entar que nessa plotagem os resultados assumiram valores inteiros, os quais referem-se

ao número de dias onde determinada estratégia é necessária ao longo do ano. Esse

procedimento foi assumido em função dos erros de arredondamentos associados aos

percentuais gerados pelo Climate Consultante, que não permitiam (em certos casos) que

o somatório das estratégias (em dias) convergisse para 365.

Posteriormente, procurou-se correlacionar o ∆E com as variáveis tipológicas (VT)

das zonas analisadas. Para isso foi utilizada a regressão linear simples, seguida de al-

guns testes estatísticos, realizados por meio do MS Excel. Utilizando valores fracionários,

montou-se equações lineares para representar cada um dos arranjos analisados.

Nessa análise estatística quantitativa, através de regressão linear, utilizou-se o ∆E

como variável dependente (Y) e o VT como variável independente (X). Por meio do MS

Excel foram encontrados os coeficientes lineares (A) e angulares (B). Obtendo-se dessa

forma as equações de regressão (Equação 1), as quais objetivam a simplificação dos

dados através de associações lineares, ou seja, atribuindo valores às variáveis indepen-

dentes da equação é possível se estimar os valores correspondentes as variáveis depen-

dentes. O erro associado a essa estimativa é observado através do coeficiente de corre-

lação atribuído ao conjunto de dados linearizados.

Y=A+BX (1)

35

Dentre os métodos de análise existentes, utilizou-se o coeficiente de determina-

ção, o qual é o quadrado do coeficiente de correlação de pearson. “O valor de (r²) varia

de 0 a 1, sendo sempre positivo. Um valor de r² próximo de 1, por exemplo, indica uma

relação forte entre as duas variáveis” (LAZAROTTO, 2015, p. 120)

Esses procedimentos estatísticos permitiram determinar a influência da VT (variá-

vel independente) sobre a ∆E (variável dependente). Dessa forma, sendo possível anali-

sar quais eram as variáveis tipológicas (VT) de maior correlação com o ∆E, como se

relacionam com o microclima urbano (se privilegia o aquecimento ou o arrefecimento das

cidades), separando-as em dois grupos distintos, conforme a sua contribuição frentes as

estratégias bioclimáticas modeladas.

36

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

Considerando o escopo dessa pesquisa, nesse capítulo serão apresentados os

resultados e as discussões acerca da influência das tipologias urbanas, frente as estra-

tégias de condicionamento climático.

As seções que sucedem essa consideração, foram estruturadas conforme os pas-

sos que compõem as análises. Sintetizando, na seção 4.1 estão os resultados referentes

as estratégias bioclimáticas. Já na seção 4.2 são apresentadas as análises estatísticas

que tem a função de correlacionar as significativas variáveis de entrada, com o incre-

mento ou decremento que compõem cada zona climática urbana analisada.

Vale salientar que em função do grande volume de dados, existem várias análises

que poderiam ser feitas, e não foram, por não contemplarem as diretrizes inerentes a

esse trabalho. Assim, está apresentado nesse capítulo apenas os resultados que entram

no escopo dessa pesquisa.

4.1. ESTRATÉGIAS DE CONDICIONAMENTO CLIMÁTICO

A diretriz principal desse trabalho está alicerçada na influência do microclima ur-

bano sobre as estratégias de condicionamento climático, em edificações. Nesse âmbito,

foi elaborado um gráfico que apresenta essas estratégias em termos anuais, categori-

zando-as conforme sua nomenclatura tipológica.

Como é possível observar na metodologia apresentada, o diagrama de estratégias

plotado sobre a carta psicrométrica se difere dos usuais, entretanto ele foi elaborado a

fim de simplificar as estratégias em grupos bem definidos. Em suma, essa classificação

ficou da seguinte forma: Conforto, umidificação, desumidificação, resfriamento e aqueci-

mento.

A Figura 11 apresenta o número de dias no ano onde é necessário cada tipo de

estratégia, de acordo com cada zona climática urbana modelada (LCZs). Os dados refe-

rentes à ESTAÇÃO nada mais são que os dados originais contidos no arquivo EPW dis-

ponibilizado pelo EnergyPlus, os quais se referem à Estação Meteorológica de Santa

Maria, identificada pelo número 839360.

37

Figura 11 – Estratégias bioclimática em dias anuais para o clima de Santa Maria/RS.


Nesse caso analisado, as características urbanas promoveram um aumento do

conforto através do ano, o que ocorreu principalmente em função das condições climáti-

cas regionais, que através da translação positiva da temperatura do ambiente urbano

promoveram uma aproximação das variáveis climáticas para a zona de conforto.

Observando o comportamento dos dados originais, nota-se que existe uma dife-

rença muito significativa entre as necessidades por arrefecimento em relação as de aque-

cimento, a saber, 87 dias. Conforme se introduz o microclima urbano, nota-se uma ate-

nuação nesse indicador. Tanto que ao chegar-se em uma zona onde existe grande quan-

tidade de fontes de calor, como é o caso da LCZ1, essa diferença cai para 13 dias. Con-

siderando a carga inerente à zona LCZ1, chegou-se próximo ao ponto de inflexão entre

as necessidades por resfriamento frente as de aquecimento.

Em zonas onde as condições de arrefecimento são privilegiadas, como é o caso

da LCZ6, a diferença anteriormente referida foi de 46 dias. O que deixa evidente que,

independentemente da configuração urbana, existe uma atenuação na necessidade por

aquecimento.

A anteriormente referida translação positiva das temperaturas do ambiente urbano

também promoveu, através do balanço das propriedades psicrométricas, a atenuação

das estratégias de desumidificação, o que indica um ambiente urbano com níveis de umi-

dade relativa inferiores aos observados na estação meteorológica local. Por outro lado,

não foi observado necessidade por umidificação, o que permite considerar que por mais

que a temperatura da cidade tenda a ser mais elevada, com a umidade relativa mais

Estacao LCZ1 LCZ2 LCZ3 LCZ4 LCZ5 LCZ6

38 52 47 45 46 44 43 52

35 39 41 40 42 43

94

133 126 122 123 120 117

181

146 153 157 155 159 161

Conforto Umidificação Desumidificação Resfriamento Aquecimento

38

baixa, os níveis ainda estão aquém dos valores considerados para a introdução desse

tipo de estratégia.

É notável que com a consideração do microclima urbano, existe uma variação em

relação aos dados originais. Desse modo, procurou-se elaborar um gráfico (Figura 12)

que representasse essa variação em dias (arredondados). Onde, números positivos re-

presentassem o número de dias a mais onde aquela determinada estratégia é requerida,

e valores negativos representassem dias a menos quando determinada estratégia não

era requerida. Assim, quanto mais próximo do eixo X, menor é essa diferença em relação

aos dados da estação. Desse modo, no 0 não existe diferença. Os números que estão

no eixo X representam tanto à zona de conforto quanto as estratégias necessárias para

o condicionamento climático.

Figura 12 – Diferencial (dias) entre as estratégias bioclimáticas referente a cada zona

modelada (LCZ) e as estratégias bioclimáticas originais do EPW


É notável o aumento de dias em conforto durante o ano. Observa-se um aumento

máximo de 14 dias no ano, ocorrente na LCZ1, e um aumento mínimo de 5 dias, ocorrente

na LCZ6. Em suma, o valor médio, para o período de conforto, considerando o microclima

urbano foi da ordem de 8,67 dias, com desvio padrão de 3,01 dias. Cujo coeficiente de

variação foi de 34,74%, sendo esse um conjunto heterogêneo.

Um ponto interessante é que mesmo a LCZ3 sendo um ambiente compacto teve

uma variação menor, quanto aos dias em conforto e às estratégias, que a LCZ4, que é


149 8 9 7 5

-17 -13 -11 -12 -10 -9

3932 28 29 26 23

-36-28 -24 -26 -22 -20

Conforto Umidificação Desumidificação Resfriamento Aquecimento

39

um ambiente urbano espaçado. Porém, esse assunto será abordado na próxima seção,

onde serão feitos alguns testes estatísticos para avaliar o motivo dessa ocorrência.

Quanto às estratégias de resfriamento, observa-se um aumento máximo de 39

dias no ano, ocorrente na LCZ1, e um aumento mínimo de 23 dias, ocorrente na LCZ6.

Considerando todas as zonas, o valor médio para esse tipo de estratégia, através da

consideração do microclima urbano, foi da ordem de 29,50 dias com desvio padrão de

5,54 dias. Cujo coeficiente de variação foi de 18,78%, sendo esse um conjunto homogê-

neo.

Quanto às estratégias de desumidificação, observa-se uma diminuição máxima de

17 dias no ano, ocorrente na LCZ1, e um diminuição mínima de 9 dias, ocorrente na

LCZ6. Considerando todas as zonas, o valor médio para esse tipo de estratégia, através

da consideração do microclima urbano, foi da ordem de 12 dias com desvio padrão de

2,83 dias. Cujo coeficiente de variação foi de 23,57%, sendo esse um conjunto homogê-

neo.

Quanto às estratégias de aquecimento, observa-se uma diminuição máxima de 36

dias no ano, ocorrente na LCZ1, e uma diminuição mínima de 20 dias, ocorrente na LCZ6.

Considerando todas as zonas, o valor médio para esse tipo de estratégia, através da

consideração do microclima urbano, foi da ordem de 26 dias, com desvio padrão de 5,66

dias. Cujo coeficiente de variação foi de 21,76%, sendo esse um conjunto homogêneo.

As estratégias voltadas para o aquecimento e desumidificação do ambiente interno

sofreram diminuição nos seus indicadores de necessidades. Por outro lado, os indicado-

res referentes as estratégias de resfriamento e conforto sofreram um aumento conside-

rável. Já a umidificação não sofreu variação por não haverem valores não nulos referen-

tes a esse tipo de estratégia. Ademais, doravante essa variável será desconsiderada para

as análises que sucedem essa consideração.

Existe uma variação gradual das estratégias nos blocos compactos (LCZ1-LCZ3)

e nos espaçados (LCZ4-LCZ6). Sendo que as tipologias do primeiro bloco apresentaram

um comportamento ambiental mais distinto do original. O que deixa implícito, e reforça a

ideia de que as características tipológicas possuem uma forte relação com a variação

apresentada. Entretanto, esse assunto será melhor trabalhado na seção seguinte, onde

serão feitos alguns testes estatísticos para avaliar esse pressuposto.

40

4.2. REGRESSÃO LINEAR E TESTE DE CORRELAÇÃO

Para a análise da influência das variáveis tipológicas (razão de aspecto, SVF, ra-

zão fachada sítio, taxa de ocupação do sítio, calor sensível, cobertura vegetal, altura da

edificação e porcentagem impermeável) em relação ao acréscimo ou decréscimo nas

estratégias (conforto, desumidificação, resfriamento e aquecimento), referida na seção

anterior, utilizou-se regressão linear simples acompanhado do teste r quadrado. Vale sa-

lientar que a estratégia umidificação foi desconsiderada dessa análise em função de não

haver valores diferentes de zero referentes a ela.

No cálculo da regressão linear foi considerado a variação na estratégia (∆E) como

sendo a variável dependente (Y) e as variáveis tipológicas (VT) como variável indepen-

dente (X). Achando-se os valores dos coeficientes lineares (A) e angulares (B) referentes

a essa associação linear, assim também como sua correlação. Para mais informações

acerca das manipulações realizadas nessa seção, deve-se consultar o capítulo de pro-

cedimento metodológicos contido nessa publicação.

Nas regressões lineares foram efetuados testes em todos os microclimas modela-

dos (6), para cada combinação de variável dependente (4) e para cada variável indepen-

dente (8). Resultando em 32 equações, as quais estão expressas na Tabela 9, junta-

mente com os resultados do teste de correlação R-Quadrado.

Tabela 9 – Equações de regressão linear e teste r-quadrado

Razão

Fachada

Sítio

Taxa de

Ocupação

do Sítio

Calor

Sensível

Cobertura

VegetalSVF

Altura da

Edificação

Área

Impermeável

Razão de

Aspecto

R^2 0,98 0,37 0,99 0,78 0,96 0,57 0,79 0,98

A 4,16 3,28 4,84 14,03 16,89 4,86 -3,34 4,28

B 4,14 17,64 0,19 -34,09 -19,31 0,25 0,31 3,81

Razão

Fachada

Sítio

Taxa de

Ocupação

do Sítio

Calor

Sensível

Cobertura

VegetalSVF

Altura da

Edificação

Área

Impermeável

Razão de

Aspecto

R^2 0,96 0,41 0,98 0,82 0,97 0,53 0,79 0,96

A -8,03 -6,94 -8,63 -17,17 -19,72 -8,75 -1,09 -8,13

B -3,76 -17,03 -0,18 32,06 17,83 -0,22 -0,29 -3,48

CONFORTO

DESUMIDIFICAÇÃO

41


A análise dessas equações permitiu algumas ponderações acerca do comporta-

mento do ∆E em função do VT. Em suma, as manipulações estatísticas dividiram o VT

em dois grupos distintos, quanto à sua contribuição ao ∆E. Enquanto algumas variáveis

tipológicas contribuíram para que determinada estratégia fosse atenuada, outras variá-

veis tipológicas promoveram seu fomento. Indicando assim, um comportamento antagô-

nico entre os dois grupos de variáveis tipológicas.

Para reforçar essa consideração acerca dos dois grupos existentes, é essencial

notar que a derivada da equação de regressão linear simples é igual ao valor do coefici-

ente angular (B). Quando esses coeficientes apresentam um valor negativo, sua reta é

descensional, e, conforme aumentam os valores de VT, existe um decrescimento do ∆E

(em valor absoluto). Caso o coeficiente angular (B) assuma valores positivos, sua reta é

ascensional e conforme aumentam os valores de VT, existe um crescimento do ∆E (em

valor absoluto).

Como reflexo do comportamento desses parâmetros tipológicos, o ∆E também

apresentou categorias com comportamentos semelhantes (intragrupos) e antagônicas

(intergrupo). Assim, o conjunto de VT que contribui positivamente para conforto e resfri-

amento, contribui negativamente para as estratégias de desumidificação e aquecimento.

Razão

Fachada

Sítio

Taxa de

Ocupação

do Sítio

Calor

Sensível

Cobertura

VegetalSVF

Altura da

Edificação

Área

Impermeável

Razão de

Aspecto

R^2 0,93 0,45 0,95 0,87 0,98 0,50 0,79 0,94

A 21,54 18,74 22,70 39,67 44,50 23,04 7,73 21,74

B 7,29 35,28 0,34 -64,70 -35,26 0,42 0,57 6,74

Razão

Fachada

Sítio

Taxa de

Ocupação

do Sítio

Calor

Sensível

Cobertura

VegetalSVF

Altura da

Edificação

Área

Impermeável

Razão de

Aspecto

R^2 0,93 0,46 0,95 0,87 0,98 0,50 0,78 0,94

A -18,12 -15,21 -19,30 -36,40 -41,31 -19,66 -4,45 -18,32

B -7,36 -35,89 -0,34 65,13 35,64 -0,42 -0,57 -6,80

AQUECIMENTO

RESFRIAMENTO

42

De forma bem seccionada, procurou-se apresentar nos itens que seguem, algu-

mas considerações relativas aos grupos. Onde foi realizado abordagens analíticas, com-

parações comportamentais entre as informações que a literatura fornece e uma síntese

que descreve o conjunto de dados.

4.2.1. Grupo contribuinte ao conforto e às estratégias de resfriamento

Algo particular a cada VT que compõem esse grupo é o comportamento ascensi-

onal de sua reta de regressão linear. Por meio dela é possível notar que, conforme os

valores referentes às variáveis independentes crescem, existe um aumento nos índices

de conforto e nas necessidades de resfriamento; e uma diminuição nos índices ligados

as estratégias de aquecimentos e desumidificação.

Nesse grupo também existe uma subdivisão que categoriza a contribuição de

acordo com o fator climático que a VT representa. Em suma, são dois os agrupamentos

propostos nessa consideração. Um deles está ligado ao fluxo antropogênico, enquanto o

outro está ligado à geometria do ambiente urbano.

4.2.1.1. Fluxo antropogênico

No contexto dessa pesquisa, o fluxo antropogênico foi considerado a partir da VT

calor sensível (W/m²). Em relação a ela foi notável sua alta associação linear, cujo valor

médio de correção, considerando todos os arranjos analisados, foi de 0,97. Isso permite

dizer que essa variável apresenta um grande nível de sensibilidade quanto ao comporta-

mento dos arranjos frente ao diagrama psicrométrico.

Esses dados não permitem ponderações acerca da contribuição (em percentual)

dessa variável em relação ao balanço energético urbano, principalmente por que ela foi

parametrizada por valores ligados à geometria urbana. Entretanto, como nas zonas que

compõem o esquema aberto, ou seja, não compactas, optou-se por valores que promo-

vessem uma perda de singularidade com a geometria urbana, foi possível notar, a partir

da correção estabelecida para a calor sensível, que essa variável compõe um dos fatores

climáticos mais sensíveis no contexto energético urbanístico.

43

As ilhas de calor são formadas principalmente por fatores ligados ao fluxo antro-

pogênico combinados com o fluxo de calor armazenado na malha urbana. Em alguns

casos esse fluxo antropogênico pode contribuir com valores superiores a metade do fluxo

de calor presente no ambiente urbano durante um dia de inverno (MAITELLE, 2010; ICHI-

NOSE et al., 1999).

Isso deixa evidente a importância desse parâmetro (calor sensível) na considera-

ção do comportamento climático urbano. Sendo esse também um dos parâmetros chaves

e mais sensíveis no UWG (NAKANO, 2015).

4.2.1.2. Geometria urbana

Nessa pesquisa a geometria do ambiente urbano foi considerada através de vari-

áveis como: razão fachada sítio, razão de aspecto, taxa de ocupação do sítio, altura mé-

dia das edificações (m), área impermeável (%). Algo notável em relação as suas correla-

ções lineares foi a variação em seus índices. Enquanto umas apresentaram um conjunto

de dados homogêneo e altamente correlacionado, outras apresentaram altas variações

entre os valores simplificados pela equação de regressão linear e os valores observados

em cada arranjo.

4.2.1.2.1. Alta correlação

Esse grupo é composto por duas variáveis independentes, razão fachada sítio e

razão de aspecto, que apresentaram correção linear média de 0,95 e 0,96, respectiva-

mente. Entretanto, essas variáveis retratam características diferentes do ambiente ur-

bano. Enquanto a razão de fachada sítio tem a função de representar a razão entre a

área vertical construída e a horizontal do sítio. A razão de aspecto representa a relação

entre a altura e o afastamento das edificações que estão inseridas no sítio.

De maneira simplificada, elas representam as características geométricas do sítio

urbano, desconsiderando a configuração dos materiais inerentes às edificações. A alta

44

correlação linear associada a elas é decorrente da consideração de parâmetros que apre-

sentam grande significância no balanço energético urbano, a verticalidade e o espaça-

mento entre edificações.

No caso da razão de aspecto, existe uma estreita relação com a energia absorvida,

a energia armazenada e as reflexões que promovem a elevação da absorção de radiação

solar pelos edifícios (SILVA; ROMERO, 2010). A propósito, essa consideração também

possui inerência com a razão fachada sítio.

Altos valores associados a elas promovem uma significativa diminuição na veloci-

dade do vento, e por consequência um aumento na temperatura de ambientes urbanos

que possuem elevados graus de rugosidade, combinados com a baixos valores de poro-

sidade (MORAIS, 2011; BORGES, 2009; HOUGH, 2004).

4.2.1.2.2. Média correlação

Ainda que a área impermeável (%) tenha apresentado uma boa correção linear,

ela enquadrou-se entre os valores médios, pois seus índices, cuja média foi 0,79, esteve

aquém dos maiores valores apresentados nessa seção, e muito além dos baixos valores

observados a partir do teste r quadrado.

Essa VT considera todas as superfícies, observadas em vista superior, que pos-

suem a impermeabilidade como característica principal. Em comparação com a VT taxa

de ocupação do sítio, observou-se um incremento na correlação aferida a ela. Fato que

ocorre devido a área impermeável (%) representar melhor os elementos urbanos respon-

sáveis por condicionar o clima local.

4.2.1.2.3. Baixa correlação

No contexto da geometria urbana, as únicas variáveis que apresentaram baixos

índices, pelo teste r quadrado, foram site taxa de ocupação do sítio e altura das edifica-

ções. Sendo notável esses baixos valores de correlação ao longo de todos os arranjos

analisados. Em suma, os valores médios foram de 0,42 e 0,52, respectivamente.

45

Ainda que a entrada taxa de ocupação do sítio seja uma das variáveis mais sen-

síveis no UWG (NAKANO, 2015), nesse trabalho o comportamento dos arranjos frente

ao diagrama psicrométrico, não apresentou grande sensibilidade, o que refletiu na baixa

correlação apresentada através do teste estatístico r quadrado.

Acredita-se que essa alta dispersão nos dados, que proporcionou a baixa correla-

ção ao conjunto formador da reta de regressão linear (taxa de ocupação do sítio e altura

das edificações) foi ocasionado pelo baixo nível de representatividade dessas variáveis

frente à malha urbana modelada. O que deixa claro a existência de outros fatores climá-

ticos urbanos que apresentam grande relevância no processo de modelagem UWG.

4.2.2. Grupo contribuinte às estratégias de desumidificação e aquecimento

Algo particular a cada VT que compõem esse grupo, é o seu comportamento arre-

fecedor (relativo ao ambiente urbano). Por meio delas é possível notar que, conforme os

valores referentes às variáveis independentes crescem, existe um aumento nos índices

ligados às estratégias de aquecimentos e desumidificação, e uma diminuição nos índices

ligados ao conforto e as necessidades de resfriamento.

Nesse grupo, também existe uma subdivisão que categoriza a contribuição de

acordo com o fator climático que a VT representa. Em suma, são dois os agrupamentos

propostos nessa consideração. Um deles está ligado à vegetação, enquanto o outro está

ligado à geometria do ambiente urbano.

4.2.2.1. Vegetação

A cobertura vegetal é responsável por arrefecer o ambiente urbano, possuindo

uma correlação média de 0,83. Nogueira (2011, p. 52) endossa essa consideração, co-

mentando que “no período de verão, as áreas verdes chegam a reduzir as temperaturas

no ambiente circundante à vegetação, em proporção equivalente ao calor latente neces-

sário para evaporar a água transpirada. Por isso, a vegetação pode ser utilizada para

controle direto da radiação solar ou redução da quantidade de radiação refletida por de-

terminadas superfícies que compõem os recintos urbanos”.

46

Além disso, segundo Romero (2000, p. 13), "um espaço gramado pode absorver

maior quantidade de radiação solar e, por sua vez, irradiar uma quantidade menor de

calor que qualquer superfície construída, uma vez que grande parte da energia absorvida

pelas folhas é utilizada para seu processo metabólico, enquanto em outros materiais toda

a energia absorvida é transformada em calor".

4.2.2.2. Geometria Urbana

Na manipulação estatística realizada nesse estudo, a única propriedade ligada à

configuração geométrica urbana, que apresenta características arrefecedoras, foi a SVF

(fator de visão do céu) ou FVC. Com o aumento dos valores correspondentes a ela, existe

uma diminuição nos índices de conforto e nas necessidades de resfriamento, e um au-

mento nas estratégias de aquecimento e desumidificação. Possuindo uma correlação

média de 0,97 em relação ao ∆E.

Inerente a essa VT, existem algumas questões que são observadas no meio ur-

bano. Dentre elas pode-se elencar a incidência de radiação e o balanço energético dentro

do cânion, assim também como a temperatura do ar e o regime dos ventos. Sendo uma

das principais variáveis tipológicas responsáveis pela formação da ilha de calor urbana.

Considerando valores noturno de temperatura, a diferença entre o meio urbano e o rural,

promovida unicamente por essa variável, pode ser da ordem de 5°C a 7°C. (OKE et al.,

1991; GOMES, 2008; GIVONI, 1998).

Nesse âmbito, pode ser que exista a ideia de que as considerações feitas no pri-

meiro parágrafo dessa seção e as ponderações realizadas com base na bibliografia, são

dissonantes. Porém, é necessário considerar que a abordagem realizada pela bibliografia

considera valores baixos de SVF, ou seja, ambientes mais urbanizados. Enquanto as

ponderações realizadas no início dessa seção tinham como abordagem principal o au-

mento dos índices de SVF, ou seja, ambientes mais espaçados.

47

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Essa pesquisa teve como objetivo avaliar a influência do microclima urbano sobre

as estratégias de condicionamento em edificações. Nela foi considerado as tipologias

mais recorrentes no âmbito urbano, tendo como base o clima de Santa Maria/RS.

O procedimento metodológico permitiu identificar, qualitativamente e quantitativa-

mente, os atributos físico-urbanísticos das tipologias modeladas, os quais foram essen-

ciais para uma posterior análise estatística, visando a investigação dos efeitos das variá-

veis tipológicas urbanas sobre as estratégias de condicionamento em edificações.

Os resultados evidenciaram a influência da configuração urbana sobre essas es-

tratégias, o que implica na falta de consonância entre as estratégias estabelecidas atra-

vés dos dados da estação e as que consideram o microclima urbano.

Dentre as zonas modeladas, a LCZ1 foi a tipologia urbana que apresentou maior

variação quanto as estratégias originais, já a LCZ6 foi a que apresentou menor variação.

Todavia, a tendência gradual inerente às 6 zonas modeladas não ocorreu perfeitamente,

visto que a LCZ4 apresentou variações superiores às observadas na LCZ3.

No que concerne o número de dias onde as condições climáticas estão contidas

na zona de conforto, houve um aumento nos índices apresentados pelas LCZs, o que por

sua vez permite pressupor uma diminuição nos gastos energéticos em edificações loca-

das nas zonas modeladas. Entretanto, não é possível dizer que essa diminuição seja

significativa, visto que o comportamento do ambiente interno das edificações é sensível

às condições introduzidas na modelagem higrotérmica. Nesse âmbito, pode haver uma

diminuição significativa, ou até mesmo um incremento no gasto energético dessas edifi-

cações.

É necessário ponderar que em outros climas o comportamento das estratégias

bioclimáticas modeladas pode ser totalmente diferente. Ao se considerar um local onde

as condições climáticas sejam mais estáveis, com temperaturas mais elevadas, o ambi-

ente urbano promoveria um aumento nas estratégias de arrefecimento, combinado com

uma redução dos valores referentes às estratégias de aquecimento, e muito provavel-

mente haveria uma diminuição nos dias em conforto durante o ano.

48

Por outro lado, ao se considerar um clima mais frio e estável, as horas de conforto

através do ano seriam aumentadas, e as estratégias de aquecimento diminuídas. Assim,

fica evidente que o microclima urbano é benéfico durante os períodos de temperaturas

baixas, e contribuem negativamente nos períodos onde as temperaturas são mais altas.

Ainda que as estratégias apresentadas nesse trabalho não sejam as mesmas

apresentadas na NBR 15220, as quais serviram como parâmetros para o zoneamento

bioclimático brasileiro, os dados apresentados nesse trabalho mostram uma grande vari-

ação entre as estratégias originais e as modeladas. O que por sua vez não garante que

o zoneamento bioclimática brasileiro possa sofrer mudança quanto a sua classificação,

porém a grande variabilidade dos dados apresentados nesse trabalho permite supor que

essa consideração possa ser concretizada.

Nota-se também que quanto mais modificado é o ambiente, em comparação com

o meio físico natural, maiores são as variações nas estratégias de projeto no ambiente

urbano analisado. Dessa forma, aconselha-se a consideração do microclima urbano para

área com baixo índice de vegetação, alta atividade antropogênica, baixo SVF, altos índi-

ces de razão fachada sítio ou razão de aspecto; visto que são variáveis que apresentaram

alta correlação associada à sua relação com o ∆E, através da modelagem efetuada pelo

método UWG.

Espera-se que os desdobramentos dessa pesquisa venham a se somar às mais

diversas reflexões na área de desempenho térmico, estratégias bioclimáticas, simulações

computacionais do comportamento higrotérmico, visando a utilização de dados climáticos

que estejam em consonância com o microclima urbano.

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REFERÊNCIAS

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ANEXO A – VALUES OF GEOMETRIC AND SURFACE COVER PROPERTIES

Fonte: Stewart & Oke (2012).

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ANEXO B – VALUE OF THERMAL, RADIATIVE, AND METABOLIC PROPERTIES

Fonte: Stewart & Oke (2012).

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ANEXO C – CLASSIFICAÇÃO DE RUGOSIDADE DE DAVENPORT

Fonte: Stewart & Oke (2012)

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Rayner Maurício e Silva Machado - UFSMcoral.ufsm.br/engcivil/images/PDF/1_2016/TCC_RAYNER...ticas locais como a formação de ilhas de calor, resultante do aumento da superfície