A meta-analysis over geometric modeling simplifications in ENVI-met urban climate simulation

AUTOR(ES)
FONTE

Ambient. constr.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2019-03

RESUMO

Resumo A modelagem do clima urbano requer a descrição da geometria do ambiente construído, entretanto a complexidade do tecido urbano traz incertezas sobre o formato e localização exata das edificações. Portanto, durante o processo de planejamento, modelos de geometria simplificada podem ser mais apropriados que modelos detalhados. Nessa pesquisa foi realizada uma meta-análise, por comparações entre os resultados obtidos através de modelagens geométricas detalhadas e simplificadas. Assim, avaliaram-se os desvios de predição provocados pelo uso de geometrias simplificadas em simulações feitas com o ENVI-met, considerando diferentes tipologias construtivas (edifícios térreos e com dez pavimentos) e cenários urbanos (com e sem quadras internas). Três métricas foram analisadas: temperatura do ar, velocidade do vento e fator de visão do céu. Essas métricas foram normalizadas entre 0 e 1 para efeito de comparação e verificação de desempenhos. Os resultados revelaram que as melhores simplificações correspondem a modelos que mantêm inalterado o perímetro construtivo das quadras em relação aos modelos detalhados.Abstract Environmental modelling requires, among other aspects, a description of the built geometry. However, the complexity of the urban tissue draws uncertainties about the building form and locations. Therefore, during the planning process generic simplified geometry models may be more appropriate than the detailed ones. This research shows a meta-analysis performed by comparing the results of detailed and simplified geometric models. The prediction deviations that may arise from using geometric simplifications on ENVI-met modelling were evaluated, considering the output data from different building typologies (one and ten-storey buildings) and urban scenarios (with and without internal squares). Three metrics were analysed: air temperature, wind speed, and sky view factor (SVF). These metrics were normalized between 0 and 1 for comparison and performance assessment. The results indicated that the most adequate simplification models are those that that have kept the building perimeter of the blocks unchanged in relation to the corresponding detailed models.

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