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UNESP - UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA
FACULDADE DE ARQUITETURA, ARTES E COMUNICAÇÃO
DEPARTAMENTO DE DESENHO INDUSTRIAL
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO STRICTO SENSU
LINHA DE PESQUISA EM ERGONOMIA
(IN)EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM UNIDADES RESIDENCIAIS: DA
IMPLANTAÇÃO DO EDIFÍCIO AO PERFIL SOCIO-ECONÔMICO DO
USUÁRIO
Marcio Luís Yamaguti
Bauru
2007
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Marcio Luís Yamaguti
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Desenho Industrial –
Área de Concentração: Desenho de
Produto da Faculdade de Arquitetura,
Artes e Comunicação da Universidade
Paulista “Júlio Mesquita Filho” – Campus
de Bauru, como requisito para a obtenção
do Título de Mestre em Desenho
Industrial.
Orientadora: Prof.
a
Dr.
a
Léa Cristina Lucas de Souza
Bauru - SP
2007
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DIVISÃO TÉCNICA DE BIBLIOTECA E DOCUMENTAÇÃO
UNESP – BAURU
Yamaguti, Marcio Luís.
(In)Eficiência energética em unidades residenciais: da
implantação do edifício ao perfil sócio-econômico do usuário /
Marcio Luís Yamaguti, 2007.
83 f. il.
Orientador : Léa Cristina Lucas de Souza.
Dissertação (Mestrado) – Universidade Estadual Paulista.
Faculdade de Arquitetura, Artes e Comunicação, Bauru, 2007.
1. Ergonomia Urbana. 2. Planejamento urbano. 3. Habitações -
Construção. 4. Energia elétrica - Consumo. 5. Fator de visão do
céu. I –Universidade Estadual Paulista. Faculdade de
Arquitetura, Artes e Comunicação. II - Título.
Ficha catalográfica elaborada por Maricy Fávaro Braga – CRB-8 1.622
UNESP - DEDICATÓRIA
Aos meus pais, pelo apoio e carinho
EPÍGRAFE
“...podeis aprender que o homem
é sempre a melhor medida.
Mais: que a medida do homem
não é a morte mas a vida“.
João Cabral de Melo Neto in:
Pregão Turístico no Recife
AGRADECIMENTOS
À Professora. Drª Léa Cristina, orientadora, amiga e exemplo singular de ser
humano, cujo apoio, ensino, atenção e incentivo foram fundamentais para a realização
desse trabalho;
À Vanessa Midori Takenaka, pela enorme amizade e disposição em ajudar nos
momentos difíceis;
A Equipe da Secretaria de Planejamento da Prefeitura Municipal de Bauru, pela
gentileza com que cedeu material de pesquisa para as fases iniciais de delineação do
projeto.
Ao Departamento Autônomo de Água e Esgotos de Araraquara (DAAE), que nas
figuras de seu Superintendente, Eng. Wellington Cyro de Almeida Leite, e de seu Diretor da
Divisão de Engenharia, Eng. José Braz , pelo incentivo à continuidade de minha qualificação
profissional;
À Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e seu Escritório de
Desenvolvimento Físico (EDF), seu Diretor Ricardo Siloto da Silva e demais profissionais e
amigos: Fátima, Elizabete, Rogério, Érico, Fernando, Patrícia e Dib, pela atenção e carinho
dispensados;
À Fundação Pró-Memória de São Carlos (FPMSC), sua Diretora Ana Lúcia Cerávolo
e demais funcionários, pelo apoio e incentivo;
À Companhia Paulista de Força e Luz (CPFL) que gentilmente disponibilizou os
dados através das Iniciações Científicas.
Ao Departamento de Transportes da Escola de Engenharia de São Carlos, que
disponibilizou o software EASY NN, especialmente ao sempre atencioso Prof. Dr. Antônio
Nélson Rodrigues da Silva.
Às bolsistas de Iniciação Científica, Camila Pereira Postigo e Camila Mayumi Nakata
e Alinne Prado de Oliveira.
Aos senhores Sílvio e Helder, da Secretaria de Pós-graduação da FAAC, pela
paciência e gentileza no atendimento às freqüentes dúvidas;
A amizade de Roberto e Juliana e a todos profissionais que, de alguma forma,
tornaram possível a realização desta pesquisa.
RESUMO
RESUMO
YAMAGUTI, Marcio Luís. (In)Eficiência energética em unidades residenciais: da
implantação do edifício ao perfil socioeconômico do usuário. 2007. Dissertação
(Mestrado em Desenho Industrial) - Programa de Pós-Graduação Stricto-sensu em Desenho
Industrial, Universidade Estadual Paulista, Bauru, 2007.
Essa pesquisa aborda as relações de variáveis de implantação do edifício com o consumo
de energia elétrica de unidades residenciais. Os seguintes parâmetros construtivos são
levados em consideração: orientação, altura do pavimento e fator de visão do céu (FVC). A
partir de um levantamento de dados de consumo de energia elétrica e do perfil do usuário,
diversas variáveis foram consideradas para desenvolvimento de um modelo de Redes
Neurais Artificiais. A partir daquele modelo, foi possível determinar a importância relativa de
cada variável. Os resultados mostram que apesar da orientação dos apartamentos ser a
variável principal para o consumo de energia, a altura do pavimento e o fator de visão do
céu são elementos que têm papel fundamental nesse consumo. Ressalta-se que acima de
24m de altura, os apartamentos não apresentam melhoria na eficiência energética e, além
disso, que o incremento do FVC tem influência diferenciada conforme a orientação do
apartamento.
Palavras-chave: Ergonomia Urbana, Eficiência Energética, Fator de Visão do Céu.
ABSTRACT
ABSTRACT
YAMAGUTI, Marcio Luís. Energy (In) Efficiency in residential units: of the implantation
of the building to the social economic profile of the user. 2007. Dissertação (Mestrado
em Desenho Industrial) - Programa de Pós-Graduação Stricto-sensu em Desenho Industrial,
Universidade Estadual Paulista, Bauru, 2007.
This research studies the relationships of building location variables with the electrical energy
consumption of residential units. The following building parameters are considered:
orientation, stories heights and sky view factor (FVC). Data of electrical energy consumption
and users’ profiles were collected and several variables were considered for the
development of an Artificial Neural Network model. This model allowed the determination of
the relative importance of each variable. The results show that, although the apartment
orientation is the most important variable for the energy consumption, the story height and
the sky view factor play a fundamental role in that consumption. We highlight that building
heights above 24m do not optimize the energy efficiency of the apartments and also that the
SVF increment influences the energy consumption of the apartment according to their
orientation.
Key-words: Urban Ergonomics, Energy efficiency , Sky View Factor
FIGURAS
LISTA DE FIGURAS
CAPÍTULO 2
Figura 2.1 Aumento da temperatura na cidade. 18
Figura 2.2 Gráfico da orientação em função da radiação solar. 23
Figura 2.3 Gráfico da variação da carga térmica recebida por um edifício em
função de sua forma
23
CAPÍTULO 3
Figura 3.1 A abóbada celeste e a obstrução que as edificações causam 28
Figura 3.2 Foto a partir de lentes olho-de-peixe de 3 diferentes ambientes urbanos 29
Figura 3.3 Projeção estereográfica e projeção ortográfica no plano horizontal do
cenário simulado
31
Figura 3.4 Cenário simulado em superfície hemisférica 3D. 31
Figura 3.4 Exemplo de Rede Neural Multilayer, analogia a Rede Neural Biológica. 33
CAPÍTULO 4
Figura 4.1 Exemplo de ficha para Caracterização do Conjunto 37
Figura 4.2 Exemplo de ficha para Caracterização da Unidade 38
Figura 4.3 Exemplo de questionário sobre o perfil do usuário 40
Figura 4.4 Fluxograma dos Conjuntos das Redes Neurais 41
CAPÍTULO 5
Figura 5.1 Localização de Bauru no território brasileiro 43
Figura 5.2 Foto aérea com os limites urbanos do bairro 45
Figura 5.3 Volumetria das edificações da Vila Universitária em Bauru gerada no
SIG através da extensão 3D Analyst.
46
Figura 5.4 Bairro cidade Universitária e sua variabilidade construtiva. 47
GRÁFICOS
LISTA DE GRÁFICOS
CAPÍTULO 2
Gráfico 2.1 Energia Armazenada Sul e Sudeste. 8
Gráfico 2.2 Dados sobre o consumo energético mensal do brasileiro 12
Gráfico 2.3 A quantidade de consumo dos aparelhos elétricos nas residências 13
CAPÍTULO 6
Gráfico 6.1 Consumo de verão simulado por bloco para cada fachada 54
Gráfico 6.2 Consumo de inverno simulado por bloco para cada fachada 55
Gráfico 6.3 Consumos de verão e inverno simulados em função do FVC para o
bloco A
56
Gráfico 6.4 Consumos de verão e inverno simulados em função do FVC para o
bloco B
57
Gráfico 6.5 Consumos de verão e inverno simulados em função do FVC para o
bloco C
58
Gráfico 6.6 Consumos de verão e inverno simulados por pavimento para o bloco A 60
Gráfico 6.7 Consumos de verão e inverno simulados por pavimento para o bloco B 61
Gráfico 6.8 Consumos de verão e inverno simulados por pavimento para o bloco C 62
Gráfico 6.9 Consumo em função do número de moradores no bloco A 63
Gráfico 6.10 Consumo em função do número de moradores no bloco B 64
Gráfico 6.11 Consumo em função do número de moradores no bloco C 64
Gráfico 6.12 Consumo em função da renda familiar no bloco A 65
Gráfico 6.13 Consumo em função da renda familiar no bloco B 66
Gráfico 6.14 Consumo em função da renda familiar no bloco C 66
Gráfico 6.15 Consumo em função da existência de freezer no bloco A 67
Gráfico 6.16 Consumo em função da existência de freezer no bloco B 68
Gráfico 6.17 Consumo em função da existência de freezer no bloco C 68
Gráfico 6.18 Consumo em função da existência de ar condicionado no bloco A 69
Gráfico 6.19 Consumo em função da existência de ar condicionado no bloco B 69
Gráfico 6.20 Consumo em função da existência de ar condicionado no bloco C 70
TABELAS
LISTA DE TABELAS
CAPÍTULO 2
Tabela 2.1 Produção e consumo de energia no Brasil em 1998 7
Tabela 2.2 Alterações climáticas locais produzidas pelas cidades 19
Tabela 2.3 Relação entre o consumo de energia elétrica e o comportamento da
temperatura do ar
24
Tabela 2.4 Orientação das vias e o consumo de energia 24
CAPÍTULO 3
Tabela 3.1 Tabela de resultados numéricos com o valor da FVC 32
CAPÍTULO 5
Tabela 5.1 Valores para as variáveis numéricas dos modelos 49
Tabela 5.2 Valores para as variáveis alfanuméricas dos modelos 49
Tabela 5.3 Valores para as variáveis boleanas dos modelos 50
CAPÍTULO 6
Tabela 6.1 Quadro com modelos, camadas e parâmetros. 51
Tabela 6.2 Relevância das variáveis do modelo tipo A selecionado 52
Tabela 6.3 Importância para as variáveis após remodelagem do modelo 3 53
Tabela 6.4 Quadro síntese da influência das variáveis de implantação no consumo
de energia elétrica
71
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABCE
Associação Brasileira de Concessionárias de Energia Elétrica
ABNT
Associação Brasileira de Normas Técnicas
ABRACEEL
Associação Brasileira dos Agentes Comercializadores de Energia Elétrica
ABRADE
Agência Brasileira de Desenvolvimento
ANEEL
Agência Nacional de Energia Elétrica
ANN
Artificial Neural Network
APINE
Associação Brasileira dos Produtores Independentes de Energia Elétrica
APO
Avaliação Pós-Ocupacional
BM
Building Energy Analysis Model
CBIEE
Câmara Brasileira de Investidores em Energia Elétrica
CER
Certificados de Emissões Reduzidas
CEU
Consumo de Energia Urbano
CM
Urban Canopy Model
CPFL
Companhia Paulista de Força e Luz
DAUP
Departamento de Arquitetura, Urbanismo e Paisagismo
DEM
Departamento de Estudos Energéticos e Mercado
FAAC
Faculdade de Arquitetura, Artes e Comunicação
FVC
Fator de Visão do Céu
GEE
Gases de Efeito Estufa
IBAM
Instituto Brasileiro de Administração Municipal
IBGE
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IPMET
Instituto de Pesquisa Meteorológica
MDL
Mecanismo de Desenvolvimento Limpo
MM
3 D Meso-escala Model
NBR
Normas Brasileiras
NUCAM
Núcleo de Conforto Ambiental
ONS
Operador Nacional do Sistema Elétrico
ONU
Organizações das Nações Unidas
PROCEL
Programa de Combate ao Desperdício de Energia Elétrica
RNA
Redes Neurais Artificiais
SIG
Sistema de Informações Geográficas
TEP ou TOE
Toneladas Equivalentes de Petróleo
UNESCO
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization
UNESP
Universidade Estadual Paulista
USP
Universidade de São Paulo
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO
01
1.1 JUSTIFICATIVA 01
1.2 OBJETIVO 01
1.2.1 Objetivos Específicos 02
1.3 ESTRUTURA DO TEXTO 02
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
04
2.1 A ESPECIALIZAÇÃO DO ESTUDO ERGONÔMICO: UMA ESCALA PARA A
QUESTÃO URBANA
04
2.2 ENERGIA E O PARADIGMA DO DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL 05
2.2.1 O Consumo de Energia Elétrica no Brasil 06
2.2.2 O Papel do Edifício Residencial no Consumo de Energia 11
2.3 A EFICIÊNCIA ENERGÉTICA E O CONSUMO DE ENERGIA 14
2.4 A INFLUÊNCIA DO CLIMA URBANO NO CONSUMO DE ENERGIA 16
2.4.1.A Ilha de Calor 20
2.4.2 A Forma de Implantação e Ocupação do Edifício 22
3 FERRAMENTAS ESPECÍFICAS
27
3.1 FATOR DE VISÃO DO CÉU 27
3.1.1 A Extensão 3DSKYVIEW 30
3.2 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS 32
4 MATERIAIS E MÉTODOS
36
4.1 TÉCNICAS E PROCEDIMENTOS DE PESQUISA 36
4.2 DESENVOLVIMENTO DOS MODELOS PARA AVALIAÇÃO DE VARIÁVEIS 41
5 ESTUDO DE CASO
43
5.1 RECONHECIMENTO DA REGIÃO EM ESTUDO: LOCALIZAÇÃO, MORFOLOGIA
NATURAL E PERFIL CLIMÁTICO.
43
5.2 RECORTE URBANO - VILA UNIVERSITÁRIA. 44
5.3 DESENVOLVIMENTO E SELEÇÃO DO MODELO 48
6 RESULTADOS
51
6.1 APRESENTAÇÃO 51
6.2 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DOS BLOCOS E ORIENTAÇÕES 53
6.3 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DO FVC SECUNDÁRIO 55
6.4 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA ALTURA DO PAVIMENTO 59
6.5 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DO NÚMERO DE MORADORES 63
6.6 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA RENDA FAMILIAR 65
6.7 ANÁLISE DA PRESENÇA DE FREEZER E DE AR CONDICIONADO 67
6.8 DISCUSSÃO SOBRE AS VARIÁVEIS DE IMPLANTAÇÃO 70
7 CONCLUSÕES
73
BIBLIOGRAFIA
75
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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1
CAPÍTULO 1
INTRODUÇÃO
1.1 JUSTIFICATIVA
A ergonomia seja qual for sua linha de atuação, tem como objeto de estudo o homem
e seu trabalho. A realização de tarefas cotidianas e a execução de atividades do dia-a-dia
acontecem muitas vezes no ambiente doméstico e, nesse sentido, a adequação do espaço
construído é questão primordial para o atendimento das demandas de conforto e satisfação
do usuário. Assim, torna-se essencial o estudo do produto da construção civil, ou seja, a
cidade e o edifício, como forma de ser otimizada a Ergonomia Urbana, atendendo-se às
questões de qualidade de vida que estão diretamente relacionadas ao consumo de energia.
Estuda-se aqui a ergonomia urbana relacionando-se o planejamento da forma dos espaços
urbanos e arquitetônicos no comportamento humano, por meio da análise da utilização
(consumo) de energia elétrica.
1.2 OBJETIVO
Considerando que o estudo da Ergonomia Urbana é um tema de crescente
relevância após as recentes discussões sobre a sustentabilidade ambiental, os limites de
crescimento e o planejamento urbano, ainda hoje, são raros os trabalhos que correlacionam
o consumo de energia elétrica dos edifícios e a geometria urbana, especialmente, quanto ao
enfoque da contribuição do Fator de Visão do Céu.
Assim, o presente trabalho tem como objetivo estudar a Ergonomia Urbana e sua
relação com o planejamento dos espaços urbanos (entorno e implantação) e arquitetônicos
(características construtivas) e o comportamento humano (perfil do usuário), por meio da
análise da utilização (consumo) de energia elétrica de unidades residenciais multifamiliares
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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2
em Bauru. E dessa forma, contribuir para continuidade ao Projeto CEU (Consumo de
Energia Urbano) na cidade.
1.2.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Como objetivos específicos destacam-se:
• Estudar a relação entre as diferentes orientações ao sol de unidades
residenciais pertencentes a um mesmo edifício;
• Verificar as possíveis semelhanças de consumo entre unidades residências
que tenham mesma orientação ao sol, porém pertençam a edifícios
multifamiliares diferentes entre si;
• Estudar a importância do fator de visão do céu no consumo de energia em
função das diferentes alturas das unidades multifamiliares;
• Verificar potencialidades da técnica de Redes Neurais Artificiais no estudo do
consumo de energia das edificações;
• Colaborar com os estudos do PROJETO CEU – Consumo de Energia
Urbano, pesquisa desenvolvida pelo Núcleo de Conforto Ambiental (NUCAM)
no campus da UNESP de Bauru.
1.3 ESTRUTURA DO TEXTO
Essa dissertação está dividida em sete capítulos. Os primeiros capítulos
correspondem a uma revisão bibliográfica e aprofundamentos teóricos, que compõem a
base para o estudo de caso proposto.
Inicialmente, faz-se uma fundamentação teórica sobre as questões climáticas, o
desenho do edifício e sua influência no consumo de energia.
Em seguida, aborda-se especificamente o fator de visão do céu, por ser esta uma
das ferramentas a serem utilizadas para análise das unidades residências analisadas, assim
como as redes neurais artificiais.
A metodologia é apresentada no quarto capítulo, descrevendo detalhadamente as
etapas metodológicas a serem adotadas.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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3
O quinto capítulo aborda o estudo de caso e retoma os resultados já alcançados pelo
PROJETO CEU. Nesse capitulo também são expostos como foram realizados o
desenvolvimento e a seleção do modelo
O capítulo sexto apresenta os resultados encontrados e segue com a análise dos
modelos propostos e o capítulo sete conclui a pesquisa, abordando sugestões para
trabalhos futuros. Por fim, apresenta-se a relação das referências utilizadas no trabalho.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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4
CAPÍTULO 2
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 A ESPECIALIZAÇÃO DO ESTUDO ERGONÔMICO: UMA ESCALA PARA
A QUESTÃO URBANA
A ergonomia tratada durante o desenvolvimento desse estudo tratou da questão das
boas condições ambientais para que as diversas atividades realizadas pelo homem possam
ser desenvolvidas com a menor interferência possível desse meio. A vertente da ergonomia
conhecida como ergonomia ambiental ou ergonomia do ambiente construído se dedica ao
estudo do ambiente físico da tarefa, visto que ele pode contribuir positiva ou negativamente,
no desempenho dos usuários que dele se utilizam, na consecução de suas tarefas e
atividades.
De acordo com Villarouco (2002):
“(...) a ergonomia do ambiente se dedica às questões de adaptabilidade e
conformidade do espaço às tarefas e atividades nele desenvolvidas. Para o
alcance deste objetivo ela utiliza elementos da antropometria, da psicologia
ambiental, da ergonomia cognitiva e da análise ergonômica do trabalho -
AET. Alguns conceitos de conforto térmico, acústico, lumínico e cromático
também, compõem o leque de preocupações contempladas na concepção
de ambientes ergonomicamente adequados”.
Na escala urbana, um complexo sistema de parâmetros pode ser analisado como
intervenientes nas questões ergonômicas. O estudo do consumo energético dos edifícios busca
encontrar quais as melhores práticas para diminuir a dependência de sistemas complementares
consumidores de energia que são introduzidos após a construção dos mesmos, para tornar possível a
manutenção das condições de habitabilidade e conforto de uma edificação.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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5
2.2 ENERGIA E O PARADIGMA DO DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL
Com o inevitável processo de automação nos mais diversos setores de atuação que
envolve o trabalho do homem, a demanda por fontes energia torna sua escassez cada vez
mais acelerada. O desenvolvimento econômico desenfreado e poluidor de alguns países e a
constatação de que fontes de energia não-renováveis estão cada vez mais caras, fez urgir a
necessidade de ações voltadas para a preservação dos recursos naturais.
Assim em 1972, por meio da Conferência de Estocolmo, destacou-se o necessário
cuidado com o meio ambiente, e que em 1987, desencadeou na publicação do ”Relatório de
Brundtland”, elaborado pela Comissão Mundial do Meio Ambiente e Desenvolvimento das
Nações Unidas, que alertava sobre a importância de se buscar um desenvolvimento
sustentável, ou seja:
“(...) suprir as necessidades do presente, sem comprometimento das
possibilidades futuras e, portanto, de as próximas gerações atenderem às
suas necessidades, ou ainda, de melhorar a qualidade de vida dentro dos
limites da capacidade de suporte dos ecossistemas”.(SCARLATO; PONTIN,
1999).
Dessa forma, nos anos 90 aconteceram outras conferências também realizadas
pelas Organizações das Nações Unidas (ONU), dentre elas: a Rio-92 sobre Meio Ambiente
e Desenvolvimento Humano e a Habitat II sobre Assentamentos Humanos em Istambul,
1996. Como resultado destas conferências surgiu a Agenda 21, que para enfrentar os
problemas do século XXI, pressupunha aos 117 países signatários: promover padrões de
consumo e produção que reduzam as pressões ambientais e atendam às necessidades
básicas da humanidade; e desenvolver uma melhor compreensão do papel do consumo e
da forma de implementar padrões de consumo mais sustentáveis (SCARLATO; PONTIN,
1999).
Complementando, Carlo et al (2003) afirmam que:
“O Balanço Energético Nacional de 2000 (MME, 2001) mostrou que o
crescimento do consumo de energia no país é maior que o crescimento do
PIB, Produto Interno Bruto. Isto indica que se está consumindo energia sem
gerar crescimento na economia. O crescimento no consumo de energia
desproporcional ao crescimento da economia denota uma necessidade de
racionalizar o consumo, não somente para preservar os recursos
energéticos, mas também os recursos naturais”.
Diante desta perspectiva e das projeções futuras para o consumo de energia,
motivos ambientais, econômicos e políticos levam à busca crescente por alternativas
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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6
sustentáveis de geração de energia, principalmente, por parte dos setores políticos e
tecnológicos.
Além das conferências ambientais, existem também acordos basicamente
econômicos que se preocupam com a questão ambiental, como o Protocolo de Kyoto, que
foi assinado no Japão, em 1997, por 111 países, com o objetivo de reduzir a quantidade de
gases de efeito estufa (GEE) na atmosfera, causadores do aquecimento global, em pelo
menos 5% até 2012, em relação aos níveis de 1999 (GREENPEACE, 2005).
Para Nakamatsu (2003), além do dióxido de carbono, principal causador do
aquecimento global e consequentemente da ilha de calor, as estruturas urbanas e o clima
frequentemente causam um aumento no consumo de energia.
Nesse contexto, a arquitetura apresenta-se como uma das responsáveis pelo uso
racional da energia nas edificações, a partir do aprofundamento dos conhecimentos
relativos à adaptação climática do edifício e à interferência do urbanismo na eficiência
energética do mesmo (SOUZA et al, 2005).
“(...) construir com o clima não é mais uma posição ecológica, idealista ou
contestatória. É uma necessidade quando se analisa o panorama mundial e
local da evolução do consumo em relação à disponibilidade de energia.”
(MASCARÓ, 1985)
Dessa forma, torna-se essencial o estudo do produto da construção civil, ou seja, a
cidade e o edifício, como forma de ser otimizada a Ergonomia Urbana, atendendo-se às
questões de qualidade de vida que estão diretamente relacionadas ao consumo de energia.
Estuda-se aqui a Ergonomia Urbana relacionando-se o planejamento da forma dos espaços
urbanos e arquitetônicos no comportamento humano, por meio da análise da utilização
(consumo) de energia elétrica.
2.2.1 O CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL
No caso brasileiro, grande parte da energia consumida no país provém de fontes
renováveis como a biomassa e a hidráulica, conforme Tabela 2.1:
Pós-Graduação em Desenho Industrial
__________________________________________________________________________________________
7
TABELA 2.1
Produção e consumo de energia no Brasil em 1998
Oferta interna de energia
x10³ TEP
Produção de
energia primária
x10³ TEP
Fração de
energia produzida
internamente (%)
Energia não renovável 104.477(42%) 62.080 57,3
Petróleo
Gás Natural
Carvão
Urânio
84.016
6.645
12.322
1.494
49.571
10.443
2.043
23
59,0
100,0
16,6
1,5
Energia renovável 145.611(58%) 134.112 92,0
Hidroeletricidade
Lenha e carvão vegetal
Derivados de cana-de-
açúcar
95.925
21.238
25.063
84.498
21.233
27.996
88,1
100,0
99,7
Outras fontes
renováveis
3.385 3.385 100,0
Total 250.088 (100%) 196.192 78,5
Fonte: CBIEE, 2005
Por outro lado, a grande demanda de consumo de fontes não-renováveis também
está presente, segundo a Secretaria de Transportes do Rio de Janeiro (2005). Em 1996, o
consumo final de energia foi estimado em 197 milhões de Toneladas Equivalentes de
Petróleo (TEP ou TOE), sendo o setor de transportes um dos grandes responsáveis por
esse consumo.
Cabe ressaltar que as cidades brasileiras vêm sofrendo com o aumento pela
demanda de energia e já consomem 11% de toda a energia produzida, segundo estimativas
da Eletrobrás. Um mercado de 47,2 milhões de unidades consumidoras está concentrado na
Região Sul e Sudeste (mais industrializadas), enquanto a Região Norte é atendida
intensivamente por pequenas fontes geradoras, sendo a maioria de termelétricas a óleo
diesel.
Para a Eletrobrás, o crescimento do consumo de energia elétrica em 2000 foi de
5% a mais que em 1999. Esse cálculo teve como base o crescimento do consumo industrial
(7,4%) e comercial (8,3%) no primeiro semestre. No entanto, o crescimento de consumo de
energia elétrica no Brasil cresceu cerca de 7% ao ano.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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8
Esse aumento no consumo elétrico exigiu uma demanda muito grande às fontes
dessa energia, considerando que aproximadamente 87% dela provêm de hidrelétricas, isso
requer um alto custo de produção, cujos impactos ambientais e sociais de construção são
substanciais segundo Goldemberg (2000). Era previsto um investimento de R$ 2,8 bilhões
para 2000, e de R$ 3,2 bilhões em 2001 para que fosse evitada a escassez de energia
elétrica no país (Eletrobrás, 2002). No entanto, os reservatórios brasileiros não conseguiram
encher o suficiente (Gráfico 2.1), não por causa das secas seguidas, mas porque o número
de usinas instaladas não acompanhou o crescimento desse consumo, e a isso, somaram-
se, os problemas com o desperdício de energia.
Gráfico 2.1
Energia Armazenada Sul e Sudeste.
Fonte: site FIEC (2005)
Diante desse contexto energético e aliado a um baixo índice de pluviosidade, em
2001, o Brasil vivenciou problemas de abastecimento satisfatório de energia, a “crise do
apagão”:
“A crise surgiu pela falta de investimento no setor, aliada ao então aumento
gradativo do consumo de energia elétrica”.(VOGT, 2001)
Como saída à crise, o Governo Federal impôs a redução do consumo de energia
elétrica de todos os setores da sociedade por meio da Medida Provisória n° 2.152-2, de 1°
de Junho de 2001. Esta Medida Provisória determinava, de maneira geral, que a meta a ser
atingida pelo usuário que consumisse uma média dos últimos três meses superior a 100kWh
deveria ter seu consumo reduzido em 80% de tal média, sob risco de ser suspenso o
fornecimento de energia elétrica em até 48 horas, caso não houvesse o seu cumprimento.
Cabe ressaltar que no setor residencial, algumas medidas tomadas pela população
para alcançar esta meta de redução do consumo foram muitas vezes excessivas. O estudo
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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de TAVARES et al (2002) demonstrou que tais medidas não só prejudicaram o conforto
humano, mas a própria saúde do usuário, como a troca de lâmpada incandescente de 100W
por 25W, comprometendo a qualidade das tarefas visuais.
Mas por outro lado, medidas adotadas pelo Governo Federal para minimização do
consumo de energia elétrica no país aconteceram antes da crise do “apagão”. Usualmente,
tem-se empregado o horário de verão, que visa proporcionar o maior aproveitamento da
luminosidade natural, resultando em economia de energia elétrica. Na realidade, o horário
de verão foi adotado pela primeira vez no Brasil em 1931 e tornou-se parte da rotina da
população a partir de 1985. A idéia surgiu durante a I Guerra Mundial, com o objetivo de
poupar o escasso óleo e outros combustíveis que formavam a base da produção de energia
nos países desenvolvidos. Assim, o horário de verão ocorre no hemisfério sul entre os
meses de outubro a março e no hemisfério norte, a mudança de horário é aplicada entre
abril e outubro.
Segundo informações da CPFL, com o horário de verão de 2003, por exemplo, foi
economizado 1,07% no consumo de energia elétrica e reduzidos 4,9% a demanda no
período de pico (faixa crítica de consumo por saturação do sistema), representando uma
economia de 64.138 MWh, sendo o suficiente para abastecer a cidade de Bauru-SP por pelo
menos 38 dias. Sendo que neste ano, segundo o site da Câmara Brasileira de Investidores
em Energia Elétrica (CBIEE), o consumo de energia no Brasil cresceu 5% de janeiro a julho,
o equivalente a 174,053 gigawatts (GWh), com base em levantamento do Departamento de
Estudos Energéticos e Mercado (DEM) da Eletrobrás (matéria de 07/10/2003): o segmento
comercial cresceu 7,1% no ano, o residencial expandiu para 11,7%, e em compensação, o
consumo da indústria caiu no Sudeste, passando a 1,9% em julho de 2003.
Por outro lado, cabe ressaltar que, devido aos hábitos da população, o horário de
verão brasileiro apresenta controvérsias quanto a real capacidade de economizar energia.
No segmento residencial, os gastos de energia com iluminação e chuveiro elétrico na parte
da manhã, durante o horário de verão, são muitas vezes maiores do que se economiza na
parte da tarde. A economia defendida pelo governo é computada a partir da diferença entre
o consumo-pico do horário normal e o consumo-pico do horário de verão. Assim, segundo
reportagem televisiva (Jornal Nacional, de 22 de fevereiro de 2005), o Brasil consome
basicamente o mesmo que consumia na época anterior à crise do “apagão”.
Com base nos dados do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), o consumo
de energia elétrica em janeiro de 2006 foi recorde no país, atingindo 47.968 megawatts
(MW) médios diários, que significou um acréscimo de 5,23% em relação a janeiro do ano
anterior. Hoje, o mercado de energia elétrica cresce na ordem de 4,5% ao ano, com uma
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estimativa de ultrapassar os 100.000 MW em 2008. O plano do governo em médio prazo
prevê investimentos de R$ 6 a 7 bilhões anuais na expansão da matriz energética brasileira
para se atender à forte demanda de nosso mercado consumidor crescente.
Apesar da área de pesquisa em eficiência energética ainda ser recente no Brasil,
com a necessidade de racionalização do consumo de energia, ela se tornou mais
atuante:
“O consumo e as necessidades energéticas nos edifícios é um tema que
hoje passou do debate ao estudo de suas origens e formas de diminui-los.”
(MASCARÓ, 1985)
Desde então, com a conscientização de que existe uma dependência direta de mais
investimentos no setor elétrico e não só de mais chuvas regulares, outras ações estão
sendo tomadas para melhorias neste setor, como as campanhas de conscientização, que
tiveram mais destaque da própria imprensa em diversos meios de divulgação.
Um exemplo disso são os programas educativos, como o PROCEL – Programa de
Combate ao Desperdício de Energia Elétrica, criado em 1985. Seu objetivo principal é
promover a racionalização da produção e do consumo de energia elétrica, para que se
eliminem os desperdícios e se reduzam os custos e os investimentos setoriais. Divulgações
como o fornecimento de prospectos e materiais que citam quais os aparelhos que
consomem mais e campanhas de substituição de lâmpadas incandescentes por fluorescente
(que economizam de 65 a 75% em relação à outra) são algumas das ações eficientes.
Nesta linha, Mascaró (1985) elaborou um guia de estratégias para concretizar a
redução do consumo de energia nas edificações. Para tanto, explorou a modalidade do uso
passivo de energia, por meio da aplicação dos princípios da arquitetura bioclimática, ou
seja, priorizando técnicas construtivas (uso passivo de energia) a instalações (uso ativo de
energia).
Já nos anos 90, o Instituto Brasileiro de Administração Municipal (IBAM) em parceria
com o Programa Nacional de Conservação de Energia (PROCEL) desenvolveram um
manual para elaboração de Código de Obras para os Municípios. O objetivo era
conscientizar as cidades brasileiras quanto à importância de integrar nas aprovações das
edificações, entre outros conceitos, o de conservação de energia, propondo condições
energeticamente mais eficientes, sem comprometer a qualidade de uso do espaço:
“Assim, conservação de energia nas edificações corresponde à utilização
dos recursos naturais disponíveis para tornar mais eficientes os serviços de
iluminação, ventilação, refrigeração ou aquecimento, mantendo-se o padrão
requerido com menor consumo energético.” (BAHIA, 1997)
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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11
Conforme Carlo et al (2003), a Prefeitura Municipal de Salvador foi a primeira a
iniciar a inclusão de parâmetros de eficiência energética em seu Código de Obras,
principalmente, por causa da aprovação da Lei Federal n° 10295/01, que dispõe sobre a
Política Nacional de Conservação e Uso Racional de Energia. Esta lei, segundo o mesmo
autor, foi sancionada por causa da “crise do apagão” em 2001 e foi regulamentada pelo
Decreto Federal n° 4059/01, que estabeleceu: níveis máximos de consumo de energia;
níveis mínimos de eficiência energética de máquinas e aparelhos consumidores de energia,
fabricados ou comercializados no país; e a criação de um “Grupo Técnico para
Eficientização de Energia das Edificações no País”, responsável pela forma de
regulamentar as edificações visando o uso racional de energia elétrica.
Dessa forma, pensando em alternativas sustentáveis, as políticas efetivas são
aquelas que estimulam uma qualidade de vida igual, ou até mesmo melhor, com um
consumo de energia menor, combatendo os desperdícios e aumentando a eficiência dos
aparelhos.
2.2.2 O PAPEL DO EDIFÍCIO RESIDENCIAL NO CONSUMO DE ENERGIA
A fase de maior consumo da construção civil, conforme mencionam Mascaró &
Mascaró (1992), é a própria utilização do produto dela, ou seja, o consumo energético é
muito maior durante a vida útil do edifício do que em sua construção. A vida útil de um
edifício é muito longa e o suficiente para consumir energia em quantidade significativa.
No Brasil, apesar de grande parte da energia elétrica ser consumida por indústrias,
há que se considerar que, de acordo com Dutra et al (1998), 42% da energia total gerada no
país é consumida por edifícios públicos, residenciais e comerciais. Esta relação é bem
aproximada à que ocorre em outros países como mostra Barbosa (1997): em 1992, no
relatório do Projeto de Conservação de Energia em Edifícios nos países do Sudeste
Asiático, o consumo de eletricidade cresceu de 20 para 101 bilhões de kWh entre 1970 e
1987, dos quais os edifícios residenciais e comerciais são responsáveis por 45% do
consumo de eletricidade.
No entanto, dados mais recentes estimam que o consumo no setor residencial e
comercial representa apenas 18% da energia consumida no país:
“Estima-se que a energia consumida pelos edifícios dos setores residencial
e comercial chega a 40% do total consumido na Europa e 36% nos EUA,
enquanto no Brasil, nesses mesmos setores chega-se a um consumo total
de 18%, quase a metade do total consumido no setor industrial, segundo
dados do Balanço Energético Nacional em 2003”.(ASSIS, 2005).
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12
Ainda assim, o setor residencial merece destaque em pesquisas cientificas, uma
vez que foi o que mais cresceu em consumo de energia elétrica nos últimos anos (DUTRA
et al,1998). Assim, podemos ver conforme o Gráfico 2.2:
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
acima d
e
10
00
k
Wh
de 501 a
1
000 kWh
d
e
40
1
a
50
0
kWh
d
e
30
1
a
40
0
kWh
d
e
20
1
a
3
0
0
kWh
d
e
15
1
a
2
0
0
kWh
d
e
101 a
15
0
kWh
de 51 a 1
0
0
kWh
d
e
31 a 50 kWh
de
0 a
30
kWh
Consumo Mensal
% da População
Gráfico 2.2
Dados sobre o consumo energético mensal do brasileiro
Fonte: ANEEL (2006)
Dessa energia consumida em edifícios residenciais, conforme Dutra et al (1998),
33% é referente ao uso de geladeiras, 23% ao uso de chuveiros elétricos, 12% ao consumo
por iluminação, 7% por ar condicionado, e enquanto 3% pela utilização de televisores. Cabe
ressaltar que para Lamberts et al (1997), o aparelho de ar condicionado não representa um
equipamento de alto consumo de energia, apesar de o país apresentar um clima tropical,
por não haver uso intensivo deste aparelho, já que somente 6% da população o possuem;
assim, grande parte dessa energia consumida tem o chuveiro, a geladeira e as lâmpadas
como os principais consumidores.
Dados recentes, expostos no Gráfico 2.3, mostram que a geladeira, o chuveiro
elétrico e a iluminação continuam sendo os grandes responsáveis pelo consumo doméstico
de energia elétrica. No entanto, acrescenta-se a este consumo a utilização de freezer, ferro
elétrico e máquina de lavar, além da maior utilização de televisores.
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13
30%
6%
25%
10%
20%
5%
4%
Geladeira e Freezer
Ferro Elétrico
Chuveiro Elétrico
Televisão
Iluminação
Maquina de lavar
Outros
Gráfico 2.3
A quantidade de consumo dos aparelhos elétricos nas residências
Fonte: ANEEL (2006)
Por outro lado, apesar da demanda de consumo energético neste setor estar,
visivelmente, relacionada à utilização de equipamentos e iluminação artificial, exigindo
grande cooperação da população na contenção de desperdícios, ressalta-se que o próprio
projeto arquitetônico do edifício apresenta influência direta na forma de utilização desses
acessórios (LAMBERTS, 1996).
Assim, no contexto energético, o edifício é um produto consumidor de energia, não
só pelo uso, ou ainda pela renda familiar do morador, ou número de usuários, ou número e
tipo de equipamentos elétricos e eletro-eletrônicos, mas também, pelo seu próprio desenho
e implantação:
“Um projeto de edificação mal executado, se mal elaborado, não consegue
ser alterado com tanta facilidade como um eletrodoméstico. Depois de
executado, ele tem poucas chances de reversão, o que leva para soluções
alternativas não passíveis, principalmente a adoção de sistemas de
refrigeração e aeração mecânica e iluminação artificial”.(PIMENTA;
KRAUSE, 2001)
Sabe-se que as atividades humanas exercidas nos ambientes internos acabam por
determinar o desempenho energético do edifício, assim, as questões do desenho do edifício
demonstram-se primordiais para que se alcance a eficiência energética na construção civil.
Por outro lado, raras são as pesquisas que integram o consumo de energia do edifício com
os fatores climáticos locais, inclusive com as ilhas de calor, bem como, com o próprio
desenho do edifício e do seu entorno:
“(...) existe uma relação entre a distribuição espacial da ilha de calor, tanto
com a redução do consumo de energia por aquecimento, como com o
aumento no consumo por resfriamento”.(SANTAMOURIS et al, 2001)
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Dessa forma, essa pesquisa torna-se mais relevante, uma vez que busca estudar as
relações entre geometria urbana e consumo de energia elétrica na cidade de Bauru-SP,
dando continuidade aos trabalhos de Souza et al (2005) no aprofundamento do Projeto CEU
– Consumo de Energia Urbano.
2.3 A EFICIÊNCIA ENERGÉTICA E O CONSUMO DE ENERGIA
De maneira geral, as pesquisas sobre eficiência energética, tendo em vista a
preocupação em racionalizar o uso de energia elétrica, têm ênfase na escala do edifício ou
na escala da cidade. O consumo de energia na escala do edifício foi estudado, por
exemplo, por Carrières & Roriz (2005) em edifícios de escritórios, Papa; Jota & Assis (2005)
em prédios públicos, Alucci & Bueno (2005) em fachadas de edifícios, enquanto as
pesquisas de Assis (2002), Brandão & Alucci (2005), Souza et al (2005) estudaram o
consumo de energia tendo em vista a preocupação com a escala da cidade, ou seja, com a
interface do clima urbano.
No trabalho de Nakamatsu; Tsutsumi & Arakawa (2003) foi estudada relação entre o
consumo de energia elétrica e o clima local no campus da Universidade de Ryukyu em
Okinawa, Japão. Segundo os autores, muitos métodos de conservação de energia são
aplicados em vários tipos de construções, no entanto, é difícil observar tais aplicações em
campus universitário, que significantemente consomem muita energia. Na universidade de
Ryukyu consome-se 40MWh por semana de energia elétrica no inverno, sendo que no
verão, quando se utilizam sistemas de condicionamento de ar, chegou-se a um aumento de
3,4MWh deste consumo. Esta relação foi verificada tendo em vista a temperatura do ar, que
no verão era de cerca de 22ºC, no entanto, nesta pesquisa não foi possível estimar os
efeitos dos demais fatores meteorológicos (radiação solar, vento e precipitação) no consumo
de energia.
Já em Tóquio, foi estudado o impacto dos painéis fotovoltáicos, utilizados para
geração de energia elétrica em substituição aos combustíveis fósseis, reduzindo a emissão
de CO
2
, responsável pelo aquecimento global, em três tipos de construções: edifícios de
escritórios, residências reforçadas por concreto e residências de madeira. Segundo Genchi
et al (2003), apesar do material dos painéis absorverem mais radiação solar, aumentando a
temperatura do ar, concluíram que o efeito na ilha de calor é desprezível. Já quanto ao
consumo de energia para resfriamento, verificaram que a instalação destes painéis pode
reduzir o consumo de energia para resfriamento em 2,7% nos edifícios de escritórios, em
5,2% nas residências de concreto e em 10% nas residências de madeira quando
comparados com as edificações sem tal instalação.
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A preocupação com o aquecimento global e o com consumo de energia, pode ser
verificada no trabalho de Gonçalves; Nascimento & Maldonado (2005), em que foram
apresentados alguns dos edifícios construídos em Portugal entre 2000 e 2003, que se
canditaram ao “Prêmio DGE 2003 – Eficiência Energética em Edifícios”. Conforme tais
pesquisadores, este prêmio foi criado pelo Governo Português em 2002 para cumprir com o
Protocolo de Kyoto, e incentiva a criação de um parque edificado sustentável, por fomentar
a concepção de edifícios com alto grau de eficiência.
Ainda na escala do edifício, o trabalho de Mascarenhas & Nunes (2005) detectou que
a redução no consumo de energia elétrica foi possível por meio de melhoramentos nas
instalações elétricas, principalmente, em habitações populares com instalações precárias.
Dessa forma, demonstrou-se a importância da manutenção dos equipamentos e instalações
na redução do desperdício de energia.
Outro trabalho que ressalta a importância de equipamentos eficientes é a pesquisa
de Pirró, Saraiva & Roméro (2005) em edifícios de escritórios. Neste trabalho, eles
chegaram ao resultado de que nestes edifícios, os equipamentos eficientes são mais
determinantes na redução do consumo energético do que fachadas eficientes ou controle do
ar. Para tanto, este estudo foi feito por meio da análise de projeto, aplicação de modelos
teóricos, auditorias, pré e pós-ocupação e recorrendo também ao software Energy Plus.
Por outro lado, a qualidade do projeto arquitetônico também influi nas condições de
conforto térmico das construções, como pode ser verificado na pesquisa de Almeida; Cabús
(2005). Eles analisaram um conjunto habitacional em Maceió – AL e comprovaram que a
falta de qualidade em tal projeto provocou solicitações dos usuários para a implantação de
aparelhos de ar condicionado, filmes protetores nas janelas e toldos. Tais interferências, no
caso de Brasília, acabam por descaracterizar os edifícios residenciais considerados
“Patrimônio Nacional e Patrimônio Cultural da Humanidade” pela UNESCO (AMORIM;
FLORES, 2005), além de aumentar o consumo de energia elétrica nestes edifícios
residenciais.
E quanto à interface entre consumo de energia e a ocupação do solo, tem-se a
pesquisa de Assis (2002), que analisou critérios de acessibilidade ao sol e à luz natural
integrados nos chamados “envelope solar” e/ou “envelope de iluminação”. Esta pesquisa
teve como objetivo viabilizar a aplicação destes instrumentos à legislação urbana,
oferecendo alternativas para a demanda de consumo energético do setor residencial, que
segundo a autora corresponde a mais de 70% da ocupação urbana.
Já Kikegawa et al (2003) desenvolveram um sistema de simulação com três modelos
numéricos para avaliar o aquecimento urbano e o uso de energia para resfriamento na
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16
escala da cidade: o 3 D Meso-escala Model (MM) é um modelo tridimensional das condições
meteorológicas da meso-escala; o Urban Canopy Model (CM) é um modelo unidimensional
das condições térmicas ao redor do edifício; e o Building Energy Analysis Model (BM) é um
modelo que analisa a energia dos edifícios, sendo que o calor antropogênico é calculado
baseado na temperatura do ar e na umidade ao redor do edifício. Estes modelos foram
aplicados tanto no âmbito da meso-escala de Tokyo quanto de seus distritos urbanos,
durante os dias ensolarados de agosto e setembro. Além disso, chegaram à conclusão de
que a queda na temperatura reduz uma economia de 4 a 40% de energia consumida para
resfriamento nas residências.
Na pesquisa de Brandão & Alucci (2005) foi apresentado um procedimento para
previsão do impacto de uma nova edificação no acesso ao sol e à luz natural da vizinhança,
permitindo estabelecer novos critérios de ocupação nas legislações urbanas.
O estudo sobre a geometria urbana também foi desenvolvido por Campos & Scheer
(2005), na análise comparativa das fachadas norte e sul na ocupação do setor estrutural de
Curitiba, em que demonstra que existe um contraste significativo nos índices de ocupação
em relação à insolação.
Ainda nesta área de planejamento urbano de Curitiba, tem-se o trabalho de Krüger &
Lima (2005), em que se procurou relacionar as diferentes características climáticas de 5
localidades da cidade com o consumo de energia das edificações, de modo a propor
diretrizes urbanísticas mais adequadas a um clima urbano mais ameno.
Dessa forma, a grande crítica do trabalho de Assis (2002) sobre o clima urbano foi
identificar que as políticas contemporâneas deveriam extrapolar a escala do edifício e
entender o impacto da forma urbana na demanda de energia pelos edifícios. Sendo assim,
segundo a autora, deveria haver mais estudos relacionando as matrizes energéticas da
cidade, o estilo de vida e atividades dos habitantes e os impactos sobre o clima local.
2.4 A INFLUÊNCIA DO CLIMA URBANO NO CONSUMO DE ENERGIA
O aumento da urbanização, além de estar associado a um maior consumo de
energia, gera mudanças ambientais que são percebidas especialmente por meio do clima:
“A população do Brasil aumenta, e cada vez mais as pessoas concentram-
se nos centro urbanos, modificando o clima em decorrência desta
urbanização interna. As grandes superfícies de pavimento e de concreto, a
presença de edifícios altos localizados próximos entre si, a emissão de calor
de condicionadores de ar e outras fontes de calor e de poluição contribuem
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17
para a modificação do clima urbano. As condições atmosféricas modificadas
na cidade influenciam os consumos de energia” (MASCARÓ, 1985).
O clima urbano é resultado da própria ação do homem sobre o meio. Caracteriza-se
como um sistema climático específico das cidades, sendo influenciado pelas características
térmicas dos materiais que compõem as superfícies urbanas. Para Bustos & Romero (2001)
o clima urbano é a modificação substancial de um clima local e para Schiller (2001) as
variações significativas no clima urbano são efeitos da conformação da malha urbana.
“Assim, o clima pode ser definido como a feição característica e permanente
do tempo, num lugar, em meio a suas infinitas variações”.(MASCARÓ,
1985)
Para Chandler (1976), o clima urbano deve ser considerado em várias escalas: clima
regional, a escala das modificações devido à orografia (relevo-altitude) e a escala das
modificações provocadas por edificações ou grupos dessas. A macroescala está
relacionada às propriedades meteorológicas da região, sendo os dados macroclimáticos
descritos por insolação, temperatura, umidade, precipitações, nebulosidade e ventos,
caracterizando o clima geral de toda uma região. A mesoescala se relaciona com as
modificações provocadas pela orografia, descrevendo as modificações do macroclima
ocasionadas pelos elementos topográficos do local, como vales, montanhas, massas de
água, vegetação, entre outros. Já a microescala está voltada para as edificações, que
interferem no microclima de seu entorno, ou seja, são levados em conta os efeitos que as
ações humanas causam sobre o entorno, assim como também a influência que estas
transformações exercem sobre o meio ambiente dos edifícios.
Muitos são os efeitos da urbanização capazes de influenciar o clima, sendo que os
mais importantes são: uso da terra, padrões de edificação, áreas verdes e espaços abertos,
morfologia e estrutura urbana, configuração vertical, densidade demográfica e de
construção, intensidade de fluxo de veículos automotores e de pedestres.
Esses efeitos são, principalmente, notados por meio da distribuição térmica do ar
urbano, que apresenta uma tendência de aumento de temperatura nas cidades em relação a
sua periferia (rural), conforme figura 2.1. A substituição da cobertura das superfícies
naturais, formada por materiais orgânicos, pela cobertura urbana, gera diferenças
significativas nas condições ambientais, como “o aumento da reflexão da radiação solar,
maior emissividade de radiação infravermelha, maior capacidade térmica e mais secas”
(FARIA & SOUZA 2004), produzindo, em maior ou menor grau, o fenômeno da “ilha de
calor”.
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Figura 2.1
Aumento da temperatura na cidade.
Fonte: Adaptado de Technology Scanning Issues (2001)
As principais alterações climáticas produzidas pelas cidades são especificadas por
Landsberg (1981), conforme tabela 2.2.
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TABELA 2.2
Alterações climáticas locais produzidas pelas cidades.
ELEMENTOS OBSERVAÇÃO COMPARAÇÃO COM
AMBIENTE RURAL
Radiação
Total sup. horizontal
ultravioleta, sol baixo
ultravioleta, sol alto
duração insolação
10-20% menos
30% menos
5% menos
5-15% menos
Brilho sol (h)
5-10% menos
Poluentes
núcleos de condensação
partículas em suspensão
misturas gasosas
10 vezes mais
10 vezes mais
5-25 vezes mais
Nebulosidade
nuvens
névoa (inverno)
nevoa (verão
5 a 10% mais
100% mais
30% mais
Precipitação
total
dias com<5mm
queda de neve, na cidade
neve no limite da cidade
tempestades
5 a 15% mais
10% mais
5 a 10% menos
10% mais
10 a 15% mais
Temperatura
média anual
mínima de inverno
máxima de verão
dias uso aquecimento
0,5 a 3 C mais
1 a 2 C mais
1 a 3 C mais
10% menos
Umidade Relativa
média anual
inverno
verão
6% menos
2% menos
8% menos
Velocidade dos Ventos
média anual
rajadas máximas
calmarias
20 a 30% menos
10 a 20% menos
5 a 20% mais
Fonte: Landsberg (1981)
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Por outro lado, segundo Mascaró (1985), os fatores climáticos que afetam o
desempenho térmico do edifício, ou seja, que influem na taxa de ganhos ou perdas de
calor dos edifícios são: diferença entre temperatura exterior e interior; localização,
orientação, forma e altura do edifício; características do entorno natural e construído; ação
da radiação solar e térmica e as características da envoltória dos edifícios; ação do vento
sobre as superfícies interiores e fachadas dos edifícios; desenho e proteção das aberturas
para iluminação e ventilação; e localização estratégica dos equipamentos de climatização
artificial.
Assim, qualquer intervenção no meio urbano e gestão, para aperfeiçoarem o uso de
energia, requerem o estudo das possíveis interações entre o clima, a forma de
implantação e ocupação do edifício.
2.4.1 A ILHA DE CALOR
Uma das mais conhecidas conseqüências do aumento da massa construtiva que
acompanha o crescimento da cidade é a formação de “ilhas de calor”. Para Santamouris et
al. (2001) e Williamson & Erell (2001), a distribuição espacial das ilhas de calor não só reduz
o consumo de energia para aquecimento, como também aumenta a carga térmica de
resfriamento requerida para o condicionamento do ambiente interno.
Se por um lado, a refrigeração e o aquecimento artificiais podem trazer o conforto ao
usuário, por outro, acarretam o aumento no consumo de energia. Assim, o condicionamento
natural das edificações deve ser solucionado nos projetos de arquitetura considerando a
configuração da malha urbana, criando dessa forma uma resposta térmica da edificação, e
conseqüentemente, da forma como o usuário consome energia para alcançar o conforto
interno das edificações.
“As superfícies de pedra, asfalto e concreto da cidade absorvem e
armazenam muito mais calor que a vegetação e a terra. Durante o dia,
essas superfícies absorvem radiação solar e, à noite, esfriam-se
lentamente. Além disso, os edifícios tendem, geralmente, a reduzir as
correntes de ar nos centros urbanos, diminuindo também o esfriamento das
superfícies do entorno por convecção. A ilhota térmica atinge temperaturas
maiores nas áreas densamente povoadas e de grande industrialização, e
desce gradualmente para as áreas suburbanas. A ilhota térmica geralmente
é pequena e pode ser detectada durante o dia, no verão. (MASCARÓ,
1985)
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Segundo Oke (1972) e GIVONI (1989), as principais causas da ilha de calor são:
acúmulo de energia solar na massa dos edifícios da cidade durante o dia e cedida para o
ambiente durante a noite (não tendo índices satisfatórios de resfriamento noturno); maior
geração de calor pelas atividades desenvolvidas (transporte, indústria); baixa evaporação do
solo impermeável; poluição, que absorve mais ondas curtas e reflete mais ondas longas;
propriedades térmicas das superfícies usuais urbanas; e, geometria e disposição dos
edifícios.
Já para Landsberg (1974), o principal causador da ilha de calor é a alteração no
balanço de energia, que é o resultado do movimento de radiação entre a Terra, o Sol e o ar.
Representa a diferença entre as radiações recebidas e devolvidas ao espaço pela superfície
terrestre, depois de sua interação com o ar. O balanço de energia é complexo, envolvendo
fatores como o albedo da superfície, a radiação de ondas longas, que chegam à superfície e
que a deixam, a transferência de calor entre a atmosfera e o solo, a perda de calor por
evaporação ou ganho por condensação, e a produção ou descarga de calor de fontes
antropogênicas.
Destaca-se aqui que o céu funciona como elemento primordial no balanço de
energia, apresenta temperaturas mais baixas que a superfície terrestre e recebe as
radiações longas provenientes da superfície terrestre, provocando o resfriamento dessas
superfícies. Assim, obstruindo-se o horizonte de uma área urbana, perde-se a capacidade
de resfriamento de tais superfícies.
Toudert & Bensalem (2001) complementam que a geometria urbana é responsável
pelo clima urbano global, particularmente pelo aparecimento da ilha de calor, pelo sistema
de ventos e armazenamento de calor no edifício, modificando o balanço de energia e os
efeitos da obstrução do sol e do vento.
“A ilha de calor configura-se como um fenômeno decorrente do balanço de
energia no espaço urbano, que se caracteriza através do acúmulo de calor
nas superfícies e conseqüente elevação da temperatura do ar” (SOUZA,
1996, p. 15).
Um dos fatores mais importantes no balanço de energia é a radiação solar. As áreas
impermeáveis aceleram o escoamento da água, reduzindo o processo de evaporação do
material e assim a radiação solar absorvida por ele é rapidamente convertida em calor,
aumentando sua temperatura e a de seu entorno. As edificações interferem na quantidade
de radiação solar que atinge as superfícies da estrutura urbana, pois causam obstruções e
sombreamento. Este acesso solar é ainda influenciado pela poluição do ar.
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22
Por outro lado, as edificações funcionam como um espaço de armazenamento de
radiação de ondas curtas, provocando múltiplas reflexões de raios solares (aumentando a
energia solar absorvida). O calor perdido por ondas longas produz o resfriamento das
superfícies e do ar adjacente. Logo, quanto maior a área de céu visível, maior a troca de
calor entre superfícies e espaço.
O estreitamento de vias também é um importante fator nesse processo. Quanto mais
estreitas são as vias, mais isoladas em termos de troca de calor com a atmosfera, ou seja,
apresentam menor possibilidade de renovação do ar no espaço entre edificações. Isto é
proveniente da dificuldade de penetração de correntes de vento nestas áreas.
A topografia é outro determinante da forma e direcionamento do fenômeno da ilha de
calor, podendo dificultar ou facilitar a chegada das radiações solares de um determinado
local. Também o movimento do ar é um fator relevante na formação da ilha, pois,
dependendo da sua velocidade, pode até superar o fluxo de radiação, eliminando-as
Estudos de Lombardo (1985) indicam que a densidade construtiva e a ocupação do
solo estão também relacionadas à intensidade da ilha, pois os maiores gradientes de
temperatura naquele estudo corresponderam a bairros industriais, centros, e bairros com
alto coeficiente de ocupação de lotes.
Logo, as temperaturas urbanas apresentam grande influência no consumo de
energia elétrica para condicionamento das edificações. O padrão de ventilação e as
temperaturas em “canyons” urbanos afetam o potencial de aproveitamento de estratégias de
resfriamento passivas como a ventilação natural, aumentando a necessidade de
condicionamento do ar. Para Mascaró & Mascaró (1992), a diferença entre a temperatura
de conforto e a temperatura do ambiente nas cidades brasileiras não é grande e mesmo a
abóbada celeste é bastante luminosa, colocando o Brasil numa posição favorável sob o
ponto de vista de redução do consumo de energia.
2.4.2 A FORMA DE IMPLANTAÇÃO E OCUPAÇÃO DO EDIFÍCIO
A orientação do edifício influi sensivelmente na quantidade de calor por ele recebida,
e consequentemente, no consumo de energia, segundo Mascaró (2005):
“Um edifício bem-orientado consome mensalmente em média, 1.3 kWh de
energia operante por metro quadrado de superfície de apartamento.
Enquanto numa má orientação com as fachadas principais expostas à maior
carga térmica possível, o edifício consome 1.9 kWh”.
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23
A figura a seguir (figura 2.2) representa um gráfico da orientação dos edifícios em
função da radiação solar. Este gráfico foi calculado para prédios de dez andares com 2.000
m² de área construída, com relação de lados de 4:1, em Porto Alegre. Para Mascaró (1985),
o aumento do consumo energético é de 46% devido à má orientação dos mesmos.
Figura 2.2
Gráfico da orientação em função da radiação solar.
Fonte: MASCARÓ, 1985, p. 21
No entanto, esta orientação está diretamente relacionada à forma do edifício,
conforme figura abaixo (figura 2.3), ou seja, à medida que a forma se torna mais compacta,
a carga térmica recebida pelo edifício aumenta, sendo máxima quando a orientação das
fachadas principais é leste-oeste e o edifício é alongado (MASCARÓ, 1985).
Figura 2.3
Gráfico da variação da carga térmica recebida por um edifício em função de sua forma.
Fonte: MASCARÓ, 1985, p. 23
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Assim, o consumo do edifício está diretamente relacionado às condições do entorno
e, consequentemente, às influências da ilha de calor. Souza, Leme & Pedrotti (2005)
também observaram as relações entre o consumo de energia de um bairro residencial na
cidade de Bauru-SP, objeto do presente estudo, estas são destacadas nas tabelas 2.3 e 2.4.
TABELA 2.3
Relação entre o consumo de energia elétrica e o comportamento da
temperatura do ar.
Faixas de consumo
mensal
Ampl. Temp. Ar (°C)
diário
Ampl. Temp.
Superf. (°C)
Temp.
Média Ar (°C)
Abaixo de 162 kWh
13.28 14.30 28.90
Entre 162 e 288 kWh
14.30 15.30 29.60
Acima de 288 kWh
14.49 15.70 29.50
Fonte: Souza; Leme; Pedrotti (2005)
Verifica-se que a faixa de consumo mais baixa refere-se à de menor amplitude (cerca
de 1ºC de diferença para a faixa intermediária), tanto do ar quanto de superfície. Já as faixas
de consumo médio e aquela acima de 288 kWh por mês tendem a uma temperatura mais
igualada entre si.
Nesse mesmo estudo foram ainda verificadas as orientações das vias estudadas e
os respectivos consumos de energia elétrica das edificações nelas implantadas. O bairro
estudado apresenta apenas dois tipos de orientação de vias: vias implantadas a 60° ou a
150° em relação ao Norte. A tabela 2.4 apresenta os resultados alcançados:
TABELA 2.4
Orientação das vias e o consumo de energia
Orientação Consumo Médio
(kWh/mês)
Consumo Verão
(kWh/mês)
Consumo Inverno
(kWh/mês)
60º
299 317 294
150º
198 199 211
Fonte: Souza; Leme; Pedrotti (2005)
A orientação de 60º em relação ao Norte (ou seja, vias implantadas sobre o eixo NE-
SO) apresentou um consumo de 34 % maior do que a orientação de 150º (ou seja, vias
implantadas sobre o eixo NO-SE). Já as temperaturas médias não apresentaram diferenças
significativas.
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As orientações à 60º apresentaram consumo de 7% maior no verão do que no
inverno, enquanto que as orientações à 150º apresentaram consumo de 6% maior no
inverno do que no verão.
A forma, orientação, implantação e distribuição das edificações no tecido urbano
influenciam, portanto, fortemente na formação dos microclimas urbanos e,
consequentemente, no consumo de energia.
Souza & Montanari (1999) e ainda Souza & Silva (2001) indicam, por exemplo, a
grande influência da orientação de unidades residenciais no consumo de energia. Dando
continuidade aqueles estudos Souza & Pizarro (2001), avaliaram unidades habitacionais
com orientações entre 30º e 125º em relação ao Norte. Para o consumo de inverno/m², o
ângulo responsável pelo maior consumo correspondeu a unidades habitacionais com
fachadas próximas a orientação de 100º ao Norte. O ângulo de 30º ao Norte constituiu-se
como o de menor consumo. O aumento encontrado entre unidades voltadas a 30º e a 100º
representou 83% para o consumo/m² no inverno e apenas 6% no verão.
Baseada nos estudos de Bustos Romero (2001), Torres (2006) destaca observações
importantes sobre os espaços urbanos, conforme os diferentes tipos de clima, e segundo a
autora:
• Quando os ventos predominantes forem perpendiculares às ruas, estas
devem possuir largura suficiente que garanta a ventilação a sotavento. A
justaposição das edificações ao longo das vias pode barrar os ventos
diminuindo sua contribuição para ventilação urbana;
• Edificações com alturas variáveis, torres esbeltas e espaçadas contribuem
para melhoria da ventilação urbana;
• Para climas quentes e secos a ventilação tem menor importância do que a
proteção contra a radiação direta do sol, por isso, ruas estreitas, reflexão das
superfícies e sombreamento provocado pelas edificações são fatores
desejáveis. O gabarito deve ser uniforme e a orientação das ruas deve ser no
sentido leste-oeste;
• A estratégia da presença de corpos de água pode influir na moderação da
temperatura, que além de incrementarem a umidade, pela sua alta
capacidade de armazenar calor, gera brisas locais próprias pelo aquecimento
diferenciado terra/água;
• O uso de vegetação produz sombreamento e sua transpiração aumenta a
umidade próxima reduzindo a temperatura do ar e do solo.
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Quando a malha urbana é densa e com algumas edificações altas, pode ser criado
sombreamento no passeio público, por outro lado, grandes áreas pavimentadas podem
gerar desconforto pela alta absorção de radiação próxima ao solo.
Contudo, além da configuração urbana, as características dos próprios edifícios são
elementos primordiais para o desempenho térmico do edifício e conseqüente eficiência
energética.
Estas técnicas mais eficientes em desempenho térmico das edificações são
encontradas também na NBR-15220-3 (ABNT 2005). Esta norma foi desenvolvida com o
auxílio de comitês técnicos formados por especialistas em conforto ambiental, que
propuseram uma metodologia para o zoneamento bioclimático brasileiro, diferenciando as
regiões climáticas e trazendo recomendações quanto ao desempenho térmico de habitações
unifamiliares de interesse social aplicáveis na fase de projeto.
Contudo, cabe ressaltar que além da configuração urbana das cidades, os
equipamentos de eletrodomésticos também devem ser considerados na análise sobre o
consumo de energia elétrica das edificações, seja pela sua implantação/localização ou
utilização. Além disso, a grande quantidade de energia usada nas áreas urbanas se
transforma nas maiores fontes indiretas de produção de gases causadores do efeito estufa
(ASSIS, 2005).
Cabe concluir que é importante que a Ergonomia Urbana se preocupe em garantir o
conforto do usuário e na crescente demanda por soluções de moradias mais sustentáveis. E
considerando que o céu funciona como elemento primordial no balanço de energia, o
próximo capítulo entra na questão do Fator de Visão do Céu, definindo suas bases
conceituais e o método a ser adotado para sua quantificação e introduz alguns conceitos
sobre Redes Neurais Artificiais.
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CAPÍTULO 3
FERRAMENTAS ESPECÍFICAS
“A fonte primária de luz para iluminação natural é o sol; sua radiação
luminosa filtrada por ocasião de sua passagem pela atmosfera terrestre e
pelas moléculas gasosas e pela poeira em suspensão no ar. Mas, do ponto
de vista da iluminação natural, a fonte de luz diurna considerada é a
abóbada celeste, excluída a luz solar direta sobre os locais de trabalho,
devido a sua enorme capacidade luminosa e calorífica, nos climas
temperados ou tropicais, e por sua ocasionalidade nos climas frios”
(MASCARÓ, 1985)
Este estudo propõe continuidade da metodologia aplicada por Souza (2003) no
PROJETO CEU – Consumo de Energia Urbana, onde o fator de visão do céu é um dos
principais focos de estudo. Por esta razão, este capítulo descreve os procedimentos
metodológicos, dando especial atenção à determinação do FVC e sua importância.
Além disso, uma das ferramentas consideradas nessa pesquisa é a técnicas das
Redes Neurais Artificiais. Por isso esse capítulo também descreve essa ferramenta de
Inteligência Artificial.
3.1 FATOR DE VISÃO DO CÉU
O fator de visão do céu (FVC) é um parâmetro adimensional também chamado de
fator de configuração ou ainda fator angular, tendo sido utilizado por vários autores, como
Steyn (1980), Oke (1981), Johnson and Watson (1984), Bärring, Mattsson and Lindqvist
(1985), Souza (1996 e 2003), Ratti and Richens (1999), Chapman (2000), e Chapman et al.
(2001), dentre outros. É um fator que indica uma relação geométrica entre a Terra e o céu e
que representa uma estimativa da área visível de céu. Esta unidade pode ser relacionada
com o fluxo de radiação, sendo definida como a razão entre a radiação do céu recebida por
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uma superfície plana e aquela proveniente de todo ambiente radiante. O fator de visão do
céu é uma das principais causas da ilha de calor urbana, porque o resfriamento das
superfícies terrestres é proporcional à área de céu visível a partir desta superfície. O céu,
com sua temperatura normalmente inferior a da superfície terrestre, é elemento essencial no
balanço de energia. O céu “recebe as radiações de ondas longas emitidas pelo solo
terrestre, que conseqüentemente perde calor, diminuindo sua temperatura” (SOUZA, 1996).
O FVC é uma estimativa geométrica da fração visível do céu, considerando a
“obstrução” feita pelos obstáculos do entorno (Figura 3.1).
abóbada
celeste
plano do
observador
a. abóbada celeste b. obstrução da abóbada celeste
observador
abóbada
celeste
plano do
observador
observador
área
obstruída
Figura 3.1
A abóbada celeste e a obstrução que as edificações causam
Fonte: SOUZA (1996)
Em termos geométricos, qualquer edificação, elemento ou equipamento urbano,
pertencente ao plano do observador posicionado na camada intra-urbana, representa uma
obstrução à abóbada celeste. A sombra (projeção) dessa edificação representa uma
porcentagem de subtração da abóbada celeste ou fração do céu para o observador (ou
ainda, representa a parte obstruída do fluxo de radiação, tendo o observador como
referência). Seu valor numérico é sempre menor que a unidade, pois dificilmente se
encontram regiões urbanas, que não apresentem nenhuma obstrução do horizonte (situação
para a qual seu valor seria a unidade).
Explorando as relações entre o fator de visão do céu e o ambiente térmico urbano, o
estudo de Blankenstein & Kuttler (2003) relaciona o FVC com a quantidade de radiação de
onda longa (radiação relacionada ao espectro de emissão terrestre). Aquele estudo mostra
que essa radiação chegou a aumentar 27,3% onde o FVC era de aproximadamente 0,4, ou
seja, o houve uma quantidade adicional de ondas longas armazenadas como resultado da
configuração dos edifícios.
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Apesar de existir um consenso de que o FVC (Fator de Visão do céu) é um fator
importante no balanço energético e nas temperaturas da cidade, nem todos os estudos
conseguem provar isso, como mostra a pesquisa de Svensson (2004). Em seus estudos, ela
utiliza fotos tiradas com lentes olho-de-peixe (Figura 3), na altura do chão e do pedestre e
mostra que a melhor opção é a primeira para uma maior correlação entre os pontos.
Figura 3.2
Foto a partir de lentes olho-de-peixe de 3 diferentes ambientes urbanos: (a) denso, (b)
multi-familiar, (c) residências unifamiliares. A foto (d) é de uma estação que representa
uma área aberta
Fonte: Svensson, 2004.
Sobre esse assunto, vale salientar que muitas vezes as influências da área urbana
na temperatura do ar apresenta ordem de grandeza diferenciada em função das diferentes
situações climáticas, sob diferentes tipos de tempo. O clima urbano é parte de um grande
sistema, conforme proposto por Monteiro (1976) em sua metodologia brasileira e resgatada
em Monteiro & Mendonça (2003).
O FVC é uma das causas do fenômeno da ilha de calor urbana, devendo ser
estudado com a preocupação de sua influência neste sistema. É importante aqui esclarecer
que as pesquisas de clima urbano necessitam de um detalhamento prévio das diferenças do
sítio e uso do solo, identificando-se quais são os “bolsões” climáticos intra-urbanos
diferenciados, para que se possa realmente obter informações significativas. Monteiro e
Mendonça (2003) em sua pesquisa sobre a cidade de Londrina, chegou à conclusão que a
maioria dos locais mais aquecidos era representado por aqueles de mais densa urbanização
e poucos espaços verdes, não sendo necessariamente o centro urbano, chegando a
encontrar algumas relações entre a topografia e a exposição de vertentes daquela cidade.
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O estudo do FVC e da geometria urbana está ligada não só a temperaturas, mas
também à capacidade de dispersão de poluentes e influência no movimento do ar, que por
vezes forma túneis de vento decorrentes da conformação da malha urbana e do uso do solo.
Trabalhando diretamente com o FVC em situação brasileira, Souza (1996) estudou a
relação entre o FVC e a temperatura do ar, tendo constatado apenas uma pequena relação
para a área estudada, acreditando que esta se deva à intensa ventilação na área estudada
dentro da malha urbana daquela cidade.
Dentro desta mesma linha, Santos, Lima & Assis (2003) estudaram o FVC e a massa
construída como parâmetros para o planejamento urbano na cidade de Belo Horizonte.
Também como exemplo de estudo em cidade brasileira, Souza et al (2005) verificam
com o PROJETO CEU a influência da geometria urbana no consumo de energia elétrica,
utilizando-se do FVC como parâmetro de estudo.
3.1.1 A EXTENSÃO 3DSKYVIEW
Para que o cálculo do FVC, Souza, Rodrigues & Mendes (2003) propuseram a
criação da extensão 3DSkyView. Trata-se de uma rotina que calcula o fator de visão do céu
através de sua incorporação a um SIG (Sistema de Informações Geográficas) denominado
ArcView. Disponibilizada em site da ESRI (www.esri.com) para download, para a aplicação
da extensão 3DSkyView é necessário que os arquivos estejam preparados de forma a que
os elementos urbanos estejam representados por polígonos e os atributos referentes à
elevação (nível do polígono) e à altura (coordenada Z do polígono) estejam pré-definidos.
Por outro lado, as coordenadas X (ordenada) e Y (abscissa) dos polígonos são identificadas
automaticamente, não havendo necessidade de serem extraídas preliminarmente. Em caso
de arquivos gerados em CAD existem sub-rotinas específicas que podem transformar linhas
em polígonos. No processo de simulação do 3DSkyView os seguintes passos são
destacados:
Ao final do algoritmo é possível obter-se os seguintes resultados: cálculo de FVC;
projeção estereográfica da cena; projeção ortográfica da cena; visualização de toda a cena
(abóbada celeste e solo) em 3D. Através da interface com o usuário do 3DSkyView, o
processo de simulação é iniciado. Para o usuário existem quatro tipos de informações
necessárias: informações de processamento; informações sobre o observador, informações
sobre os polígonos e raio de projeção. As informações sobre o processo referem-se à
identificação de nomes de arquivo e localização (path). As informações quanto ao
observador requerem a identificação de colunas da tabela de conteúdo que informem os
atributos do observador, tais como, altura (coordenada Z) e elevação (nível do solo). Como
a camada contendo o observador já deverá estar pré-selecionada, as coordenadas XY já se
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encontram automaticamente identificadas na janela de interface. A informação sobre os
polígonos corresponde aos atributos das edificações, cujo tema também já deve se
encontrar pré-selecionado. O usuário deverá informar as colunas que contenham a altura e
a elevação destes polígonos. E por fim é informado o raio do círculo desejado para que as
projeções estereográfica e ortográfica sejam geradas.
Os tipos de resultados obtidos com a simulação do 3DSkyView podem ser
verificados nas figuras abaixo apresentadas extraídas de Souza et al (2003).
Figura 3.3
Projeção estereográfica e projeção ortográfica no plano horizontal do cenário simulado
Fonte: SOUZA (1996)
Figura 3.4
Cenário simulado em superfície hemisférica 3D.
Fonte: SOUZA (1996)
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QUADRO 3.1
Quadro de resultados numéricos com o valor da FVC
SkyArea CanyonArea VisiSky SVF
353.25000 118.98723 234.26277 0.66316
Fonte: Souza (2006)
Hoje a extensão 3DSkyView encontra-se em sua 3a versão, permitindo não só a
simulação de vários observadores simultaneamente, como também a visualização da
trajetória solar para as diversas épocas do ano.
3.2 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Uma das etapas metodológicas deste trabalho é a aplicação das Redes Neurais
Artificiais (RNAs) – do inglês Artificial Neural Network (ANN). Essas são aqui utilizadas para
desenvolvimento de um modelo que permita identificar variáveis relevantes e suas relações
na determinação do consumo de energia em uma edificação.
Sendo uma sub-especialidade da Inteligência Artificial (IA), as Redes Neurais
Artificiais (RNA) consistem em modelos computacionais que oferecem uma analogia com o
funcionamento dos neurônios do cérebro humano no processo de recuperação e aquisição
de conhecimento (figura 3.4), como apontado por Pizarro, 2005. As RNAs têm por objetivo
fornecer subsídios para que o computador identifique padrões, a partir de um conjunto de
situações conhecidas (variáveis de entrada), e indique suas relações com uma variável de
saída. Silva et al. (2004) demonstram detalhadamente a eficiência desse método e algumas
de suas aplicações.
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Figura 3.3
Exemplo de Rede Neural Multilayer, analogia a Rede Neural Biológica.
Fonte: BARBOSA (2005)
Como não há necessidade do conhecimento prévio das relações entre as variáveis
envolvidas, a modelagem através de redes neurais artificiais aparece como um substituto
potencial aos modelos estatísticos convencionais.
Barbosa et al. (2005) aponta as seguintes vantagens na aplicação das RNAs:
• Tolerância a falhas, que permite que as redes continuem gerando resultados
aceitáveis, no caso de falha de algum neurônio. A informação contida na rede
esta distribuída por todos os seus elementos, possibilitando que mesmo que
parte da rede seja destruída, exista a possibilidade de recuperação da
informação distribuída pelos outros elementos;
• Generalização, que permite à rede obter saídas adequadas como resposta a
dados desconhecidos (não pertencentes ao conjunto de treinamento);
• Capacidade de aprendizagem, processo que envolve a modificação dos
pesos sinápticos de uma rede através da aplicação de um conjunto de pares
de treinamento, para os quais se conhece, previamente, a saída que se
deseja obter. O treinamento se repete até que os pesos não sofram
mudanças significativas;
• Habilidade de Aproximação, com a capacidade de aprendizado, a rede pode
encontrar qualquer mapeamento entrada/saída. Desde que os dados sejam
representativos do processo do que se esteja tratando e desde que sejam
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adequadamente escolhidos a arquitetura de rede e o seu algoritmo de
treinamento, as redes são capazes de aproximar funções contínuas de ordem
qualquer.
Os principais componentes dos modelos de RNA são citados por SILVA et al. (2004)
como sendo: conjunto de elementos de processamento, estado de ativação, função de saída
para cada elemento de processamento, ligações entre elementos de processamento;
propagação e função de combinação; ativação, aprendizagem; ambiente onde o sistema
opera.
Segundo Silva et al. (2004) pode-se definir uma RNA como um sistema constituído
por elementos de processamento interligados, chamados de neurônios artificiais, que são
dispostos em camadas e são responsáveis pela não-linearidade da rede, através do
processamento interno de funções matemáticas.
Assim, as RNAs aprendem com exemplos, pela sua capacidade de convergência (a
rede aprende um determinado conjunto de dados definido no procedimento de treinamento),
e pela sua capacidade de generalização (a rede reconhece certos padrões), possuindo
regras de aprendizagem que são responsáveis pelos pesos sinápticos modificados a cada
ciclo de iteração.
A aprendizagem é um processo desenvolvido a partir de um algoritmo específico,
que através de exemplos reais adquire o conhecimento dos padrões, criando então um
modelo matemático, capaz de simular variáveis de saída para outros dados de entrada que
sejam a ela submetidos, depois de treinada uma rede com dados reais conhecidos. A rede
se desenvolve por nós e camadas.
Os dados de entrada formam um conjunto de regras definidas para que a rede
aprenda uma determinada função. A aprendizagem pode ser dividida em 2 tipos: a
aprendizagem supervisionada e a não supervisionada.
Na aprendizagem supervisionada, o processo exige um supervisor, ajustando
parâmetros e pesos, de forma a minimizar erros. Na aprendizagem não supervisionada,
normalmente aplicável a um conjunto de dados com grande número de dados de entrada, a
rede aprende por si só. Através dos dados reais de entrada, extrai características
estatisticamente relevantes e cria parâmetros automaticamente.
A condição para aplicação das RNAs é conhecer um conjunto de exemplos reais ou
casos históricos de um determinado dado, mas não conhecer as regras sistemáticas ou
relações que descrevam completamente o problema.
As seguintes etapas são importantes na aplicação das redes neurais: treinamento,
validação e teste. A etapa de treinamento compreende o procedimento pelo qual o algoritmo
estabelece as relações entre as variáveis. Na etapa de validação, o algoritmo testa as
relações por ele criadas no treinamento. Para a etapa de treinamento e validação, são
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utilizados dados reais conhecidos, para que o software possa identificar padrões e gerar o
modelo. Tanto variáveis de entrada, como variáveis de saída são reais. A partir do
treinamento com esses dados reais, o padrão é identificado e o software desenvolve
automaticamente o modelo matemático interno e estabelece o processo de validação de
seus dados. Na fase de teste, após criada a rede, é feita uma simulação com o modelo,
gerando novos valores para as variáveis de saída.
Na prática, para verificação do desempenho do modelo gerado, é importante que na
fase de teste se conheçam também os dados de saída reais, apenas para que possa ser
estabelecida uma comparação entre o que o modelo simula e o dado real e assim ser
estabelecido o seu erro relativo.
Uma vez feita a verificação entre os dados reais e os simulados, e constatada a sua
viabilidade, o modelo pode ser então utilizado para gerar dados projetados, desde que
esses dados estejam compreendidos entre os valores máximos e mínimos dos dados que
serviram para a geração do modelo.
Dentre os vários tipos de RNA existentes, as redes Multilayer Perceptron (MLP) são
as mais utilizadas. Para a aplicação dessa metodologia existem diversos softwares no
mercado, sendo aqui proposta a utilização do Easy NN versão 6.0, desenvolvido por
Stephen Wolstenholme, com a finalidade de criar, controlar, treinar, validar e testar redes
neurais artificiais.
Para uma revisão detalhada sobre as RNAs pode ser consultada a obra de SILVA et
al. (2004).
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36
CAPÍTULO 4
MATERIAIS E MÉTODOS
4.1 TÉCNICAS E PROCEDIMENTOS DE PESQUISA
Vários trabalhos publicados nos Anais do Encontro Nacional de Conforto no
Ambiente Construído entre 1990 a 2005, como os de Santos; Carvalho; Silva (2005),
demonstraram a necessidade de incentivo à pesquisa de campo, especificamente APO,
mediante a forte participação de pesquisas baseadas apenas em simulações e modelagens.
No entanto, cabe ressaltar que:
“As metodologias empregadas em APO no Brasil, envolvem grandes
equipes, apresentam custos elevados, e no caso de APO ligada ao conforto
ambiental, demandam um período relativamente grande de tempo dedicado
a medições ”in locu” e levantamentos técnicos. Esse fato apresenta-se
como grande empecilho à sua sistematização e implementação”
(FERREIRA, 2005).
A presente dissertação pretende contribuir através de sua inserção e participação em
mais uma etapa do Projeto CEU (Consumo de Energia Urbano). Seu objetivo é estudar a
Influência da Geometria Urbana no Consumo de Energia Elétrica em Edificações.
Para concretização dos objetivos propostos por essa dissertação, foram retomadas
as pesquisas já realizadas pelo projeto citado anteriormente, buscando através de
levantamentos bibliográficos maior fundamentação sobre o assunto e pesquisando materiais
com argumentação teórica relativa a geometria urbana, conforto ambiental e consumo de
energia elétrica.
Concomitantemente, foram realizados o reconhecimento da cidade de Bauru e a
delimitação da área de estudo. O recorte urbano previsto para esse estudo foi o mesmo já
abordado pelo projeto CEU, ou seja, o bairro Cidade Universitária.
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A seleção dos pontos de interesse dentro do recorte urbano teve como prerrogativa a
escolha de unidades habitacionais multifamiliares que apresentem tipologia construtiva
verticalizada com três pavimentos ou mais.
Para cada ponto de interesse encontrado na área, foi realizada uma caracterização
prévia, identificando sua localização no banco de dados em SIG do projeto CEU. Destes
foram atribuídos os respectivos valores de consumo residencial de energia através dos
estudos realizados por PedrottI (2004) que sistematizou em tabelas as informações obtidas
na CPFL (Companhia Paulista de Força e Luz) sobre o consumo de energia por consumidor
em cada um dos transformadores correspondente ao recorte em estudo.
Com a conclusão dessa etapa, foi eleito um estudo de caso de um conjunto de três
edificações residenciais de 12 pavimentos, cujas características permitiram a correlação
entre o Fator de Visão do Céu (FVC), as características geométricas da construção, as
características geométricas do entorno e o consumo de energia elétrica verificado.
Essas edificações compõem o conjunto residencial Villagio di Roma, cujos dados das
construções foram organizados em 2 fichas, a primeira caracteriza o conjunto (Figura 4.1)
com informações sobre a localização, implantação, fotos, uso e ocupação do solo e alguns
dados sobre a caracterização física e geométrica do conjunto.
Nome da Edificação:
Villagio di Roma
Localização
Rua Dr. Eduardo
Vergueiro de Lorena
Quadra
05
Número
44
Foto Implantação
Número de torres
3
Número de pavimentos
12
Área do terreno
5.400,00m²
Taxa de ocupação
20%
Área do pavimento tipo
352,00m²
Índice de aproveitamento
2,35
Cobertura
Laje Plana de concreto impermeabilizada
Vedação externa
Parede de tijolo cerâmico, espessura de 20cm,
revestido com argamassa
Acabamento
Amarelo palha
Figura 4.1
Exemplo de ficha para Caracterização do Conjunto
A segunda Ficha caracteriza a unidade habitacional (Figura 4.2), identificando sua
planta, orientação, caracterização física e geométrica da unidade residencial (Divisão
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interna, volume, massa edificada, área), FVC nas fachadas e o consumo mensal do período
estudado.
Torre
a
Apartamento
A-11
Andar
1
Coluna
Unidade
tipo
Área
m²
Volume
m³
Área de
aberturas
m²
Massa
Edificada
m³
FVC – Fachada Nordeste = 073 FVC – Fachada Sudeste =07
Consumo
CPFL
JAN/05 DEZ/04 NOV/04 OUT/04 SET/04 AGO/04 JUL/04 JUN/04 MAI/04 ABR/04 MAR/04 FEV/04 JAN/04 DEZ/0
3
160 156 149 154 175 148 106 121 131 145 135 129 111 131
MÉDIA 139
Figura 4.2
Exemplo de ficha para Caracterização da Unidade
O Fator de Visão do Céu foi obtido através da utilização da extensão 3DSkyView,
para o SIG ARCView, onde foram então calculados o FVC para cada ponto de interesse
utilizado durante a análise. O programa citado fornece a área total do céu disponível, a área
de obstrução do céu e a área de céu visível, calculando o FVC. Os resultados foram
tabulados na ficha de caracterização construtiva.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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39
Os dados de consumo foram confrontados com as características construtivas
encontradas, buscando-se quais as correlações que indicam o desempenho do consumo
energético frente às características do ambiente construído.
Para isso aplicou-se a técnica de redes Neurais Artificiais (RNA) . Tendo como
variável de saída o consumo de energia. Foram consideradas como variáveis de entrada a
modelagem, os dados levantados por Correa (2005) e Oliveira (2006), através de
questionários (Figura 4.4).
Dentre os modelos desenvolvidos, o de melhor desempenho foi selecionado e
tomado como base para análise das relações entre o consumo de energia e as diversas
variáveis.
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40
QUESTIONÁRIO PERFIL DO USUÁRIO
(Rua___________________________________Quadra____N
o
_____andar______)
Quantos são os moradores da casa? E quais as idades?
( )1 pessoa Idade:_____anos
( )2 pessoas Idades:_____ e _____anos
( )3 pessoas Idades: _____, ____ e ____anos
( )4 pessoas Idades:_____, _____, _____ e_____anos
( )5 pessoas Idades: _____,_____, _____,_____ e____anos
( )acima de 6 pessoas
Idades:____,____,____,_____,____,____,_____,_____anos
Qual a faixa de renda familiar (em caso de república de estudantes, considerar apenas a soma dos
valores percebidos pelos estudantes para a sua manutenção):
( ) 1 a 10 salários mínimos ( R$260 a R$2.600)
( ) 10 a 20 salários mínimos (R$2.600 a R$5.200)
( ) 20 a 40 salários mínimos (R$5.200 a R$10.400)
( ) 40 a 60 salários mínimos (R$7.800 a R$15.600)
( ) 60 a 80 salários mínimos (R$15.600 a R$20.800)
( ) 80 a 100 salários mínimo (R$20.800 a R$26.000)
( ) acima de 100 salários mínimos (acima de R$26.000)
Quantos domitórios existem na casa (ou apartamento)?
( ) 1 domitório
( ) 2 dormitórios
( ) 3 dormitórios
( ) 4 dormitórios
( )acima de 5 dormitórios
Qual o gasto médio mensal com energia elétrica?
( ) até 50KWh/mês ( ) de 500 a 600 KWh/mês
( ) de 50 a 100 KWh/mês ( ) de 600 a 700 KWh/mês
( ) de 100 a 200 KWh/mês ( ) de 700 a 800 KWh/mês
( ) de 200 a 300 KWh/mês ( ) de 800 a 900 KWh/mês
( ) de 300 a 400 KWh/mês ( ) de 900 a 1000 KWh/mês
( ) de 400 a 500 KWh/mês ( ) acima de 1000 KWh/mês
Qual o mês ou época do ano que você considera que mais se gasta com energia elétrica em sua casa?
( ) janeiro ( ) julho
( ) fevereiro ( ) agosto
( ) março ( ) setembro
( )abril ( ) outubro
( )maio ( ) novembro
( ) junho ( ) dezembro
( ) não faz diferença
Quantos chuveiros elétricos estão instalados em sua casa?
( ) 0 1( ) 2 ( ) 3 ( ) ( )4 ( ) mais de 4
Quantas geladeiras estão instaladas em sua casa?
( ) 0 1( ) 2 ( ) 3 ( ) ( )4 ( ) mais de 4
Quantos freezers estão instalados em sua casa?
( ) 0 1( ) 2 ( ) 3 ( ) ( )4 ( ) mais de 4
Quantos aparelhos de ar refrigerado estão instalados em sua casa?
( ) 0 1( ) 2 ( ) 3 ( ) ( )4 ( ) mais de 4
Quantos aquecedores elétricos estão instalados em sua casa?
( ) 0 1( ) 2 ( ) 3 ( ) ( )4 ( ) mais de 4
Figura 4.3
Exemplo de questionário sobre o perfil do usuário
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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41
4.2 DESENVOLVIMENTO DOS MODELOS PARA AVALIAÇÃO DE VARIÁVEIS
Para desenvolvimento dos modelos de RNA, que permitam estabelecer a
contribuição das diversas variáveis no consumo de energia elétrica do edifício multifamiliar
estudado, foi aplicado o software Easy NN, sendo possível a sua utilização através da
colaboração do Departamento de Transportes da Escola de Engenharia de São Carlos.
O objetivo no desenvolvimento desse modelo é avaliar os pesos de variáveis no
consumo de energia elétrica, principalmente aquelas ligadas ao desenho do edifício. Assim,
sendo, não se pretende identificar o modelo matemático em si, mas sim possibilitar uma
avaliação quantitativa da influência de cada variável, incluindo-se entre elas variáveis do
desenho.
Os dados coletados pelo questionário ao usuário e aqueles disponibilizados pela
CPFL foram utilizados para formação do conjunto de dados conhecidos para a geração do
modelo.
Para cada modelo foram preparados 3 conjuntos de dados para aprendizagem. Na
preparação de cada conjunto de dados, os dados reais foram selecionados aleatoriamente,
separando-se 50% para a fase de treinamento, 25% para a fase de validação e 25% para a
fase de teste.
Figura 4.4
Fluxograma dos Conjuntos das Redes Neurais
Após a verificação do desempenho dos modelos gerados para os três conjuntos, foi
feita uma seleção daquele de melhor desempenho. Os dados simulados pelo modelo foram
comparados aos dados reais (os 25% dos dados pertencentes à fase de teste). Assim foi
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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42
verificado o erro médio relativo dos modelos e obtidos os coeficientes de determinação a
partir da relação entre os dados simulados e os dados reais. Estes dois parâmetros
estatísticos estabelecem o critério de seleção do modelo a ser utilizado para a análise. O
menor erro relativo médio associado ao maior coeficiente de determinação indica o melhor
modelo.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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43
CAPÍTULO 5
ESTUDO DE CASO
5 RECONHECIMENTO DA REGIÃO EM ESTUDO: LOCALIZAÇÃO,
MORFOLOGIA NATURAL E PERFIL CLIMÁTICO
Bauru, cidade de porte médio, localizada no centro oeste paulista, tem como
coordenadas geográficas a latitude compreendida entre 21,15’S e 21,50’S e longitude entre
49W e 49,10’W. Sua altitude varia entre 500 a 630m, sendo predominantemente planáltica e
topograficamente pouco acidentada.
Figura 5.1
Localização de Bauru no território brasileiro
FONTANA & FARIA (1998) afirmam que as temperaturas médias mensais são
elevadas, porém pouco diferenciadas (máxima de 23,7ºC em janeiro e mínima de 17,4ºC em
junho). Entretanto, a amplitude térmica diária é elevada (máxima de 16,6ºC em agosto e
mínima de 12,5ºC em fevereiro), ou seja, a região possui, em geral, dias quentes e noites
frias.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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44
Seu clima está sob influência das massas equatorial e continental (mais freqüentes
no verão), responsáveis por calor, umidade e precipitações. Pelos dados climáticos
levantados por entre 1962 e 1971 pelo Departamento Nacional de Meteorologia do
Ministério da Agricultura (FUNDAÇÃO EDUCACIONAL DE BAURU. Instituto de Pesquisas
Meteorológicas, 1974), o clima de Bauru pode ser classificado como Cwa (clima subtropical
de altitude, com chuvas no verão). Esses dados climáticos evidenciam uma situação de dias
relativamente quentes e noites frias ao longo do ano todo, com amplitudes térmicas médias
diárias superiores às anuais. Os ventos predominantes de leste são fracos, com velocidades
típicas na faixa de 1 a 2 m/s (força 2 na escala de Beaufort) e a cidade apresenta uma
freqüência de aproximadamente 5% de calmarias, que se manifesta principalmente no meio
da tarde e na madrugada, conforme FARIA (1997).
Por análise realizada das cartas bioclimáticas de Givoni e da ABNT (1998), os
prédios em Bauru devem ter inércia térmica (capacidade de acumular calor em seus
elementos construtivos) para compensar as altas amplitudes térmicas diárias e ventilação
diurna.
Sobre o consumo de energia elétrica na região administrativa de Bauru, a análise
que o SEADE (2002) faz aponta que:
• O consumo anual de energia elétrica por ligação no comércio, na agricultura e
nos serviços oscilou em 2002 de 10,8 MW a 9,0 MW, sendo a média do
Estado nesse ano de 13,8 MW;
• Houve redução de aproximadamente 17% do consumo de energia elétrica
nos setores de comércio, agricultura e serviços, índice superior ao
decréscimo verificado no Estado, de 15%. Quanto à diminuição de 22% do
consumo de energia elétrica residencial, também observada no Estado, pode-
se afirmar que a RA de Bauru sofre ainda os efeitos do racionamento ocorrido
em 2001;
• Em 2002, o consumo de energia elétrica por ligação residencial ainda
manteve-se abaixo da meta de racionamento estabelecida para 2001, ou
seja, a redução do consumo foi maior que 20%, variando de 2,3 MW para 1,8
MW, sendo a média do Estado, em 2002, de 2,1 MW.
5.1 RECORTE URBANO - VILA UNIVERSITÁRIA
A área de estudo adotada para a pesquisa compreende o Bairro Vila Cidade
Universitária (figura 5.2), sendo uma região classificada como predominantemente
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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45
residencial, possui uma marcante diversidade construtiva quanto à verticalidade das
edificações na cidade (criando diferentes pontos de Fator de Visão do Céu para estudo).
Esta mesma área corresponde aos estudos já realizados pelo PROJETO CEU. É uma área
predominantemente residencial, sua variabilidade construtiva apresenta vários tipos de
ocupação, que, segundo Pedrotti (2005), apresentando construções com gabaritos térreos à
edifícios com 18 pavimentos, contando ainda com terreno vazios. É relativamente plana e
seus limites são o Bauru Shopping, a Avenida Nações Unidas, a Avenida Otávio Pinheiro
Brizola e a USP.
Figura 5.2
Foto aérea com os limites urbanos do bairro
Fonte PEDROTTI, 2005.
Localizado próximo a uma das principais entradas da cidade, o bairro possui uma
infra-estrutura de grande porte. Já que está à margem de uma das principais avenidas, a
Nações Unidas, o bairro vem sofrendo uma evolução rápida em relação à valorização
imobiliária, sendo explorado comercialmente por bancos, escritórios, padarias, lojas,
lanchonetes, postos de combustível e até mesmo o único shopping da cidade, o Bauru
Shopping. Possui uma localização estratégica entre as principais Universidades que
atendem a cidade, recebendo uma grande parcela de investimentos na construção de
imóveis direcionados ao perfil de estudantes.
Para situar o que já foi realizado pelo Projeto CEU, para a área de estudo já foram
demarcados 60 pontos de simulação do Fator de Visão do Céu, os locais escolhidos para a
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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46
inserção de tais pontos buscaram representar a mais variada amplitude de índices de tal
fator.
#
#
#
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#
#
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#
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#
m
pty Picture>
m
pty Picture>
1A
1B
1C
1D
1E
1F
1G
1H
1I
1J
2A
2B
2C
2D
2E
2F
2G
2H
2I
2J
3A
3B
3C
3D
3E
3F
3G 3H
3I
3J
4A
4B
4C
4D
4E
4F
4G
4H
4I
4J
Edificações
#
Novospontos.shp
Figura 5.3
Foto Aérea com pontos de referência já estudados pelo projeto CEU
Fonte: LEME 2004.
O cálculo, conforme já mencionado anteriormente no capítulo 3, será realizado
através da extensão do ArcView 3D Analyst (figura 5.4) denominada 3DskyView, permitindo
então a representação e o valor do FVC de cada ponto estudado.
Figura 5.3
Volumetria das edificações da Vila Universitária em Bauru gerada no SIG através da
extensão 3D Analyst.
Fonte: LEME 2004.
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47
A base de dados do Projeto CEU conta também com as alturas das edificações. A
altura de cada uma das edificações foi estimada, em uma etapa de estudo anterior,
visualmente “in loco” e incorporada como atributo dos polígonos representativos das
edificações no ambiente SIG (figura 5.4).
Figura 5.4
Bairro cidade Universitária e sua variabilidade construtiva.
Fonte: NAKATA, 2006.
Sobre as conclusões já alcançadas pelo referido projeto, Leme (2004) estudou a
influência do fator de visão do céu na temperatura do ar no bairro em questão e verificou
que existe uma efetiva relação entre eles. Dentre as faixas estudadas aquelas que ficaram
enquadradas entre 70 e 80% no FVC, mostraram melhor desempenho em relação à
temperatura do ar.
Já PedrottI (2005) chegou a um importante resultado no que diz respeito à geometria
urbana verificando que o aumento da visibilidade da área de céu a partir de um determinado
ponto revela uma tendência de aumento no consumo de energia elétrica.
Oliveira (2005) estudou o mesmo recorte urbano e chegou à conclusão que na
comparação entre mapas de consumo de energia e índices de Fator de Visão do Céu e
detectou problemas de conforto nos baixos índices de FVC que vêm, inclusive, alterando o
consumo de energia desses locais. Os principais pontos de baixo FVC foram encontrados
em áreas com a característica de grande consumidor. A verticalização e a densidade
construtiva nesses pontos vêm gerando desconfortos, seja pelo excesso de sombreamento,
emissão adicional de ondas longas pelas superfícies diversas dos edifícios, ou entre outros
fatores que acontecem num ambiente de pouca visibilidade do céu.
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48
Recentemente Nakata (2005) incluiu os dados da vegetação urbana para sua análise
e concluiu que apesar da vegetação ao longo das vias ter alguma influência na mudança da
temperatura da área de estudo, os valores de ilhas de calor são nitidamente
correspondentes à geometria urbana e predominância de edificações no local onde são
detectadas.
Pretende-se então caracterizar o objeto de estudo, identificando e correlacionando os
diversos fatores de configuração geométrica da construção e do Fator de Visão do Céu que
mais interferem no consumo de energia elétrica da habitação.
5.2 DESENVOLVIMENTO DOS MODELOS
Tendo como variável de saída o consumo de energia elétrica médio mensal em kWh,
as seguintes características foram consideradas como variáveis de entrada: mês, quadrante
de orientação do apartamento, fator de visão do céu (FVC), número do pavimento, número
de moradores, idade dos moradores, renda familiar mensal, bloco de apartamento a que
pertence, existência de freezer, existência de ar condicionado e condições de
sombreamento do edifício.
Juntas elas formam o conjunto de Elementos de Processamento, ou Neurônios
Artificiais, que constituem os principais elementos da modelagem.
As variáveis, mês, fator de visão do céu, número do pavimento, número de
moradores, idade dos moradores e salário, foram incorporadas como variáveis numéricas
(um número real). As variáveis, quadrante de orientação do apartamento e bloco de
apartamento a que pertencem foram variáveis alfanuméricas. As variáveis correspondentes
à existência de freezer, ar condicionado e condições de sombreamento são variáveis
boleanas (falso ou verdadeiro).
Dentre os eletrodomésticos mais importantes no consumo de energia elétrica, foram
considerados apenas aqueles consumidores que variavam entre os apartamentos. No caso
de equipamentos que estão presentes em 100% dos apartamentos, esses não foram
considerados, como é o caso da geladeira.
Os apartamentos tendem a ter janelas posicionadas em duas orientações diferentes
(como pode ser verificado na planta anteriormente apresentada) e os blocos promovem
sombras entre si para algumas colunas de apartamentos. Por isso, adotaram-se alguns
procedimentos para a determinação de algumas das variáveis.
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49
Para o fator de visão do céu, calculado pela extensão 3DSkyVIew, foram
consideradas 2 variáveis: o valor do FVC da fachada principal e o valor do FVC da fachada
secundária dos apartamentos.
Para o quadrante de orientação dos apartamentos, apesar de adotada uma variável
apenas, esta possui a informação da orientação das duas fachadas que apresentam janelas
nos apartamentos, sendo a fachada principal indicada pelas letras iniciais das variáveis.
Assim, por exemplo, para um apartamento com janelas a Noroeste e Nordeste, a variável
orientação foi denominada NO-NE.
Para os blocos foram adotadas as letras A, B e C de denominação real do próprio
edifício.
A tabela 5.1 apresenta as faixas de valores médios, mínimos e máximos para cada
uma das variáveis utilizadas nos modelos, assim como suas unidades.
TABELA 5.1
Valores para as variáveis numéricas dos modelos
VARIÁVEL NÚMERICA UNIDADE VALOR MÉDIO VALOR
MÍNIMO
VALOR MÁXIMO
FVC Principal
porcentagem 0,49 0,45 0,50
FVC Secundário
porcentagem 0,39 0,27 0,50
Renda Familiar
salários
mínimos
10 5 30
Idade
anos 28 19 54
Consumo
kWh/mês 151,68 59 384
Moradores
membros 3 1 5
Altura
metros 18 3 36
Mês
- 6 1 12
A tabela 5.2 apresenta os dados alfanuméricos que foram utilizados para alimentar a
rede neural:
TABELA 5.2
Valores para as variáveis alfanuméricas dos modelos
VARIÁVEL ALFANÚMERICA
Orientação
NO-SO SE-SO NO-NE SE-NE
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50
Para existência de freezers, ar condicionado e sombreamento das fachadas,
considerando-se a variável boleana, o valor falso (igual a 0) indica não estar sujeito aquela
variável, enquanto o valor verdadeiro (1) indica a presença daquela variável (tabela 5.3).
TABELA 5.3
Valores para as variáveis boleanas dos modelos
VARIÁVEL BOLEANA FALSO VERDADEIRO
Freezer
0 1
Ar Condicionado
0 1
Sombreamento
0 1
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51
CAPÍTULO 6
RESULTADOS
6.1 SELEÇÃO DO MODELO
A simulação utilizando RNA permite que a abordagem seja realizada frente a
diferentes modelos de um mesmo conjunto de dados. Assim, foram realizadas simulações
com 3 diferentes modelos de equações matemáticas cujas características são apresentadas
na tabela 6.1.
TABELA 6.1
Quadro com modelos, camadas e parâmetros.
MODELOS Erro na
Validação
Erro Relativo
Médio Final
Coeficiente de
Determinação (R²)
Número de
Camadas
MODELO 1
3% 19% 0,69 3
MODELO 2
5% 16% 0,71 3
MODELO 3
5% 17% 0,72 2
Pelo critério do erro relativo e coeficiente de determinação, o modelo 3 foi o
selecionado para a avaliação de cada variável. Para aquele modelo a importância das
variáveis determinadas pelas RNA pode ser observada na tabela 6.2
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52
TABELA 6.2
Relevância das variáveis do modelo tipo A selecionado
Variável Relevância
Bloco
0.13
Mês
0.12
Orientação
0.12
Moradores
0.11
Ar
0.10
Andar
0.08
Sombreamento
0.07
Renda familiar
0.07
FVC secundário
0.07
Freezer
0.06
FVC principal
0.05
Idade
0.04
Variáveis que apresentam importância relativa menor ou igual a 5%, devem ser
retiradas do modelo e feita uma remodelagem para aperfeiçoamento do modelo. Como pode
ser verificado na tabela 6.2, as variáveis FVC principal e idade não alcançaram importância
significativa, sendo assim retiradas do modelo.
Acredita-se que a pouca importância do FVC das fachadas principais deva-se a
similaridade desses valores entre as fachadas principais dos blocos.
A remodelagem, com a eliminação das variáveis com valores abaixo de 5% de
importância, revelou a nova configuração da rede, de forma que as variáveis assumiram as
seguintes importâncias relativas:
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53
TABELA 6.3
Importância para as variáveis após remodelagem do modelo 3
Variável Relevância
Orientação
0.15
Mês
0.13
Número de moradores
0.13
Bloco
0.12
Pavimento
0.10
Sombreamento
0.09
Ar condicionado
0.08
Renda familiar
0.08
Freezer
0.07
FVC secundário
0.07
Observa-se que a ordem de importância das variáveis revela a relevância das
condicionantes de desenho do edifício para o consumo de energia. A orientação
representou a variável mais importante, porém o peso das variáveis é bem distribuído, com
todas assumindo valores bem próximos.
Para que o modelo permitisse a elaboração de uma análise, foram feitos testes,
aplicando-se o modelo gerado, de forma a ser alterado apenas o valor de uma variável,
alterando-a de seu valor mínimo ao seu valor máximo, e mantendo-se constante o valor
médio das demais.
As RNAs permitiram, portanto, estabelecer uma análise que, pelo número de dados
envolvidos, não poderia ser facilmente realizada apenas por comparação direta dos
mesmos.
Assim, a análise de cada uma dessas variáveis é apresentada a seguir.
6.2 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DOS BLOCOS E ORIENTAÇÕES
Para essa análise, os dados médios foram mantidos constantes para todas as
variáveis, alterando-se os blocos e o quadrante das fachadas em cada bloco e variando-se
entre meses de inverno e verão, para verificar as possíveis diferenças de consumo
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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54
ocasionadas por essas variações. Para isso foi ainda considerada a condição real de
existência ou não de sombreamento entre os blocos, conforme a orientação analisada.
Os gráficos 6.1 e 6.2 apresentam os resultados:
CONSUMO X BLOCO
verão
0
50
100
150
200
250
A B C
bloco
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.1
Consumo de verão simulado por bloco para cada fachada
De uma forma geral, para o verão, observa-se que o bloco A apresenta-se como o
menor consumidor. Em todos os blocos os apartamentos com fachadas voltadas para os
quadrantes NO-SO (fachada principal-fachada secundária) tendem a ser os mais
consumidores. Apartamentos voltados para SE-NE tendem ao menor consumo e maior
equilíbrio de valores entre eles, independentemente dos blocos em que se localizam (seu
consumo fica em torno de 150KWh/mês).
O consumo médio de cada bloco no verão, independente das orientações dos
apartamentos, é de 173 KWh/ mês para o bloco A, de 203 KWh/mês para o bloco B e de
202KWh/mês para o bloco C. Chama a atenção o fato de que o bloco C é aquele mais
exposto ao sol da tarde, pela sua localização em relação aos demais blocos e entorno.
No inverno esses valores passam a 177 KWh/mês para o bloco A, 168 KWh/mês
para o bloco B e 161KWh/mês para o bloco C. Observou-se, portanto, para o inverno uma
queda no consumo dos blocos B e C, apresentando um padrão mais homogêneo de
consumo entre os três blocos.
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55
CONSUMO X BLOCO
inverno
0
50
100
150
200
250
A B C
blocos
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.2
Consumo de inverno simulado por bloco para cada fachada
O bloco A no inverno não apresenta diferença significativa de consumo em função da
orientação dos apartamentos.
No geral, considerado o comportamento de cada uma das fachadas, nos diferentes
blocos, os apartamentos voltados a NO-SO (fachada principal-fachada secundária) são os
maiores consumidores. Os menores consumidores permanecem sendo os apartamentos
voltados a SE-NE.
6.3 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DO FVC SECUNDÁRIO
Como o FVC principal foi retirado do modelo, apenas a importância do FVC
secundário para o consumo de energia elétrica é verificada.
Nessa análise também foram verificadas as diferenças entre verão e inverno,
considerando as diferentes fachadas e blocos e mantendo-se os valores médios das demais
variáveis do modelo. Os valores de FVC testados variaram de 0,3 a 0,5, respeitando-se os
limites máximo e mínimo do modelo gerado. Ressalta-se que os valores máximos e mínimos
testados são diferentes para cada fachada nos blocos, conforme aqueles valores reais
ocorridos nos blocos.
Os gráficos de 6.3, 6.4 e 6.5 indicam os resultados encontrados.
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56
CONSUMO X FVC
bloco A verão
0
50
100
150
200
250
0,3 0,35 0,4 0,45 0,5
FVC
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
CONSUMO X FVC
bloco A inverno
0
50
100
150
200
250
0,3 0,35 0,4 0,45 0,5
FVC
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.3
Consumos de verão e inverno simulados em função do FVC para o bloco A
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57
CONSUMO X FVC
bloco B verão
0
50
100
150
200
0,3 0,35 0,4
FVC
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
CONSUMO X FVC
bloco B inverno
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0,3 0,35 0,4
FVC
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.4
Consumos de verão e inverno simulados em função do FVC para o bloco B
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58
CONSUMO X FVC
bloco C verão
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0,3 0,35 0,4 0,45 0,5
FVC
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
CONSUMO X FVC
bloco C inverno
0
20
40
60
80
100
120
140
0,3 0,35 0,4 0,45 0,5
FVC
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.5
Consumos de verão e inverno simulados em função do FVC para o bloco C
De uma forma geral, as diferenças entre os FVC importaram mais para os
apartamentos voltados para NO-NE e SE-NE do que aqueles voltados para NO-SO e SE-
SO, indicando que o consumo dos apartamentos voltados a NO-NE e SE-NE dependem
mais desta variável do que as demais fachadas. Para a fachada NO-SO e NE-NE, o
equilíbrio entre os consumos encontrados em função dos valores de FVC, demonstra menor
dependência com relação a esta variável.
Apesar de algumas exceções, conforme o bloco considerado, as fachadas NO-NE
tenderam a aumentar o seu consumo à medida que o FVC aumentou. No inverno, essa
tendência tende a ser mais pronunciada.
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59
Para a fachada SE-NE houve uma grande variação de comportamento. Se for levado
em consideração o bloco B, por exemplo, enquanto no verão o consumo desta fachada
tende a ser menor, quando se aumenta o FVC, para o inverno, o inverso ocorre.
O bloco B encontra-se em um caso particular de implantação em relação aos
demais, uma vez que se localiza entre os blocos A e C, sofrendo influência direta desses
blocos no tempo em que permanece em sombra. Assim, quando o seu FVC aumenta para
uma situação de inverno, a fachada SE-NE não sofre aumento significativo no seu tempo de
insolação devido a vizinhança com o bloco A. Isto acaba por gerar uma situação de maior
exposição ao vento dominante e maior consumo de energia no inverno. Por esse mesmo
motivo, para uma situação de verão, o aumento do FVC representa queda no consumo de
energia para apartamentos nessa fachada. O movimento do ar pode estar representando
uma queda de temperatura no interior desses apartamentos no inverno, mas estar servindo
de elemento amenizador no verão.
Por outro lado, não se pode deixar de ressaltar que o aumento do FVC representa
aumento no nível de iluminação desses apartamentos e, portanto, a menor necessidade de
ser utilizada a iluminação artificial para o conforto lumínico. Isso, até certo ponto, justifica a
grande variação de comportamento conforme as fachadas e mesmo entre verão e inverno.
Acredita-se que seja exatamente a variação entre as necessidades lumínicas e as
necessidades térmicas que acabem por concorrer e gerem diferentes comportamentos.
6.4 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA ALTURA DO PAVIMENTO
Mantendo-se os mesmo tipo de análise e procedimentos que adotados para os
tópicos anteriores, foram alteradas as alturas dos pavimentos e mantidas as demais
variáveis em seus valores médios. Os resultados analisados para verão e inverno em função
das fachadas e dos blocos são apresentados nos gráficos 6.6 a 6.8.
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60
CONSUMO X ANDAR
Bloco A - verão
0
50
100
150
200
250
3 6 9 121518212427303336
metros
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
CONSUMO X ANDAR
Bloco A - inverno
0
50
100
150
200
250
3 6 9 121518212427303336
metros
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.6
Consumos de verão e inverno simulados por pavimento para o bloco A
Para o Bloco A, no período de verão, é possível identificar uma queda do consumo
para os apartamentos com a orientação NO-NE em relação ao aumento de altura do andar.
O inverso é percebido para os apartamentos orientados à SE-NE. Enquanto os
apartamentos NO-SO e SE-SO permanecem estabilizados, independente da altura do
andar.
A mudança de comportamento do Bloco A para o Inverno é identificado
principalmente nos apartamentos orientados à SE-SO, pelos quais um acentuado aumento
no consumo é percebido a partir dos andares que superam os 18 metros de altura. Os
apartamentos orientados a NO-SO e SE-NE mantêm comportamentos semelhantes na
situação de inverno, com um sensível aumento no consumo para os andares mais elevados.
Já a orientação NO-SO permaneceu com o comportamento semelhante à situação de verão.
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61
CONSUMO X ANDAR
Bloco B - verão
0
50
100
150
200
250
3 6 9 121518212427303336
metros
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
CONSUMO X ANDAR
Bloco B - inverno
0
50
100
150
200
250
3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36
metros
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.7
Consumos de verão e inverno simulados por pavimento para o bloco B
O Bloco B, na situação de verão, apresenta para os apartamentos NO-NE, NO-SO e
SE-SO um comportamento muito próximo ao acontecido com o Bloco A para a mesma
estação. Já o apartamento com orientação SE-NE, ao contrário do que aconteceu com o
bloco A, permaneceu estabilizado com o aumento de altura, isso pode ser explicado pela
proteção solar que o edifício do bloco A proporciona no período da tarde.
Para a situação de inverno no bloco B temos um resultado muito próximo ao ocorrido
com o Bloco A durante o verão. Provavelmente tal resultado é conseqüência das influências
geométricas da implantação do conjunto de edifícios interferindo na questão de insolação.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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62
CONSUMO X ANDAR
Bloco C - verão
0
50
100
150
200
250
3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36
metros
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
CONSUMO X ANDAR
Bloco C - inverno
0
50
100
150
200
250
3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36
metros
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.8
Consumos de verão e inverno simulados por pavimento para o bloco C
O bloco C, durante o verão, apresentou para os apartamentos orientados à NO-NE,
NO-SO e SE-SO, comportamento semelhantes aos encontrados nos blocos A e B para a
mesma situação. Os apartamentos orientados à SE-NE se comportou semelhantemente aos
apartamentos de mesma orientação no bloco B.
Durante o inverno, os apartamentos NO-SO e SE-SO mantiveram-se constantes e
com resultados próximos aos encontrados nos outros blocos. Os apartamentos orientados à
NO-NE tiveram o consumo reduzido com o aumento da altura do andar e os orientados à
SE-NE tiveram um acréscimo de consumo para os andares que superaram os 24 metros de
altura.
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63
Algumas tendências podem ser extraídas em função da altura do pavimento. Para a
fachada NO-NE, para todos os blocos o aumento na altura do apartamento representa
queda no consumo, tanto de inverno, quanto no verão. Apenas uma pequena inversão foi
encontrada para o consumo de inverno do bloco A.
Para a fachada SE-NE a maior tendência é de aumento do consumo à medida que
se aumenta a altura do pavimento. Esses dois comportamentos podem ser influenciados
pela velocidade do vento, representando uma resposta ao ambiente térmico.
Para as fachadas NO-SO e SE-SO, com pequenas exceções (como no bloco A no
inverno), a tendência é de equilíbrio, mesmo que a altura do pavimento seja alterada. O que
vem reforçar a possibilidade de ser a influência do vento dominante no consumo de energia
elétrica, uma vez que essas fachadas que se apresentam mais equilibradas são aquelas
localizadas à sombra do vento dominante.
6.5 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DO NÚMERO DE MORADORES
Nessa análise aplica-se ao modelo selecionado uma variação no número de
moradores dos apartamentos, mantendo-se as demais variáveis com seus valores médios.
Como não houve variação significativa entre verão e inverno em função do número de
moradores, os resultados apresentados nos gráficos 6.9 a 6.11 são representados apenas
pelos gráficos das médias anuais do consumo mensal.
CONSUMO X MORADOR
Bloco A
0
50
100
150
200
250
300
12345
número de moradores
KWh/ mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.9
Consumo em função do número de moradores no bloco A
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64
CONSUMO X MORADOR
Bloco B
0
50
100
150
200
250
12345
número de moradores
KWh/ mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.10
Consumo em função do número de moradores no bloco B
CONSUMO X MORADOR
Bloco C
0
50
100
150
200
250
12345
número de moradores
KWh/ mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.11
Consumo em função do número de moradores no bloco C
Conforme esperado, independente da fachada em que os apartamentos se
encontram, o aumento no número de moradores tende a representar aumento no consumo
de energia elétrica para os três blocos estudados.
Em geral, até dois moradores o consumo tende a valores similares, aumentando
significativamente para a situação em que se simula um número acima de 3 moradores.
Apenas para a fachada NO-SO do bloco C o aumento do consumo é maior mesmo para o
número de 2 moradores. Essa é também a fachada que na análise entre os blocos se
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65
comportou como maior consumidora. Esse fato indica que, como o consumo já é alto para
apartamentos a NO-SO, o aumento no número de moradores seja um elemento mais
agravante para os apartamentos implantados nessa fachada.
O consumo dado em função do número de moradores mostra a importância dessa
variável principalmente para apartamentos cujas fachadas secundárias estão mais expostas
ao sol (NO-NE e SE-NE do bloco A e NO-SO e SE-SO do bloco C).
O bloco mais protegido em relação à insolação, ou seja, o bloco B, apresenta o
consumo dos apartamentos nas diferentes fachadas com valores mais próximos entre si.
6.6 ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA RENDA FAMILIAR
Como a renda familiar é constante para todo o ano, aqui também foi feita uma
análise para a média anual dos consumos mensais.
Os resultados são apresentados nos gráficos das Figuras 6.12 a 6.14.
CONSUMO x SALÁRIO
Bloco A
0
50
100
150
200
250
300
5102030
renda(em saláriso mínimos)
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.12
Consumo em função da renda familiar no bloco A
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66
CONSUMO x SALÁRIO
Bloco B
0
50
100
150
200
5102030
renda (em salários mínimos)
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.13
Consumo em função da renda familiar no bloco B
CONSUMO x SALÁRIO
Bloco C
0
50
100
150
200
250
300
5 102030
renda (em salários mínimos)
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.14
Consumo em função da renda familiar no bloco C
Observa-se que o aumento da renda familiar incorre no aumento do consumo em
todos os casos. O consumo de energia elétrica é fortemente determinado pela renda
familiar. Renda familiar mais alta representa maior poder aquisitivo de equipamentos
consumidores de energia elétrica.
Esses resultados por si só demonstram que modelo selecionado está gerando
respostas coerentes com o que se espera.
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67
Algumas fachadas apresentam resposta mais acentuada para esta variável, como
pode ser verificado pelo exemplo do bloco A, observando-se os apartamentos da fachada
NO-NE.
A taxa de aumento varia também em função do bloco. Sendo tomado o bloco C
como exemplo, verifica-se que as curvas representativas dos consumos nas diferentes
fachadas apresentam coeficiente angular bastante semelhante entre si.
6.7 ANÁLISE DA PRESENÇA DE FREEZER E DE AR CONDICIONADO
Foram consideradas as médias anuais dos consumos mensais, alterando-se a
existência de freezer e de ar condicionado. Os gráficos 6.15 a 6.17 indicam esses
resultados, para os quais o valor da abscissa é representado por 0 (zero), para a ausência
do equipamento, e 1 (um), para a presença do equipamento.
CONSUMO X FREEZER
Bloco A
0
50
100
150
200
250
300
01
existência de freezer
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.15
Consumo em função da existência de freezer no bloco A
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68
CONSUMO X FREEZER
Bloco B
0
50
100
150
200
250
300
01
existência de freezer
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.16
Consumo em função da existência de freezer no bloco B
CONSUMO X FREEZER
Bloco C
0
50
100
150
200
250
01
existência de freezer
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.17
Consumo em função da existência de freezer no bloco C
Quanto ao freezer, para todas as fachadas e blocos, a presença do equipamento
freezer implica necessariamente no aumento do consumo de energia elétrica. Porém, para
as fachadas e blocos mais expostos ao sol, esse aumento é mais significativo.
Esse comportamento se repete para os gráficos 6.18 a 6.20, nos quais é possível
verificar a influência do ar condicionado no consumo de energia elétrica. Nelas o valor
0(zero) representa a ausência do equipamento e 1(um) a existência do equipamentos.
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69
Assim como para o freezer, a presença do ar condicionado implica necessariamente
no aumento do consumo de energia elétrica.
CONSUMO X AR CONDICIONADO
Bloco A
0
50
100
150
200
250
300
350
01
existência de ar condicionado
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.18
Consumo em função da existência de ar condicionado no bloco A
CONSUMO X AR CONDICIONADO
Bloco B
0
50
100
150
200
250
300
350
01
existência de ar condicionado
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.19
Consumo em função da existência de ar condicionado no bloco B
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CONSUMO X AR CONDICIONADO
Bloco C
0
50
100
150
200
250
300
01
existência de ar condicionado
KWh/mês
NO-NE
NO-SO
SE-SO
SE-NE
Gráfico 6.20
Consumo em função da existência de ar condicionado no bloco C
No caso do ar condicionado, a presença do equipamento pode representar mais de
100% de aumento no consumo de energia, como pode ser verificado na fachada NO-SO do
bloco A.
6.8 DISCUSSÃO SOBRE AS VARIÁVEIS DE IMPLANTAÇÃO
Pelo número de dados envolvidos, essa análise não seria facilmente realizada
apenas pela comparação direta de valores reais, já que cada apartamento analisado
encontra-se em uma determinada condição. Nesse sentido, as RNA se mostraram bastante
eficientes, permitindo a identificação da importância relativa de cada variável no consumo de
energia.
Quanto à relevância das condicionantes de implantação, fica evidenciada a
orientação como fator fundamental para o consumo de energia elétrica, porém, o peso das
variáveis é bem distribuído, com todas assumindo valores próximos e variando entre 7% e
15%. Isso sugere que todas as variáveis são indispensáveis para a previsão do consumo.
De fato, essa hipótese foi confirmada quando a tentativa de desconsiderar as variáveis de
menor importância (abaixo de 10%), levaram a uma queda no desempenho do modelo.
Na comparação entre os três blocos, observa-se que o bloco A é aquele implantado
mais à leste e o bloco C mais a oeste, estando o bloco B entre os dois. Considerando-se a
questão de insolação, os blocos A e B deveriam apresentar menor consumo de energia do
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71
que o C, já que esse recebe radiação solar direta no período da tarde. De um modo geral
isso se confirma.
Um quadro-síntese na tabela 6.1 indica as principais informações extraídas dessas
discussões.
TABELA 6.1
Quadro síntese da influência das variáveis de implantação no consumo de
energia elétrica
ORIENTAÇÃO
Tendência de consumo
em relação à média de
150kWh/mês
Incremento de
Altura
(de 3 a 36m)
Incremento
de FVC
(de 0,3 a 0,5)
Questão
prioritária
NO-NE
Ù
Ø até 24m
Ù acima de
24m
×
lumínica e
térmica
NO-SO
× Ù Ù
térmica
SE-SO
× Ù Ø
lumínica
SE-NE
Ø
Ùabaixo de
18m
× acima de
18m
×
térmica
Legenda:
Ø redução de consumo com o incremento da variável
× aumento de consumo com o incremento da variável
Ù neutralidade de consumo com o incremento da variável
Quando considerada a questão da altura dos pavimentos, os apartamentos a NO-NE
sofrem mais influência do que os demais, reduzindo os seus consumos com a altura até
24m. Acima de 24m a queda permanece estabilizada. Isso indica que a melhor eficiência
energética devido ao incremento da altura ocorre para apartamentos a NO-NE, somente até
o oitavo pavimento. Por outro lado, quando estudado o incremento do FVC para essa
mesma orientação, ocorre tendência de aumento do consumo. Esses dois parâmetros
agindo em conjunto acabam por se compensar e equilibrar o consumo desses
apartamentos.
No caso de apartamentos a NO-SO, apontados como os maiores consumidores,
tanto o incremento na altura, como do FVC, não representa alteração significativa no seu
consumo. Acredita-se que a sua incidência solar desfavorável, devido à orientação, restrinja
a ação das demais variáveis de implantação. Isso indica que a questão térmica está sendo
prioritária para o consumo nessas fachadas.
Para aquelas fachadas sobre o quadrante SE-SO, apesar do aumento da altura não
representar alteração significativa de consumo, o incremento do FVC leva a uma redução.
Como esses apartamentos só sofrem incidência solar direta em horários restritos no início e
fim do dia, o aumento do FVC leva à maior disponibilidade de luz natural, não influindo em
escala significativa na questão térmica, mas melhorando o conforto lumínico. Nesse caso, o
uso da luz artificial pode ser minimizado pelo aumento do FVC.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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72
Quanto aos apartamentos voltados a SE-NE, que são os menores consumidores, o
incremento na altura e no FVC resultam em aumento do consumo de energia elétrica. São
os apartamentos que oferecem melhor condição de insolação. Pode estar indicando que a
maior disponibilidade de luz não é prioritária em relação à questão térmica.
Para chegar aos resultados, os seguintes parâmetros construtivos foram levados em
consideração: orientação, altura do pavimento e fator de visão do céu (FVC), além de dados
do consumo de energia elétrica e do perfil do usuário. Para determinar a importância relativa
de cada variável foi desenvolvido um modelo de Redes Neurais Artificiais (RNA).
Com o auxílio das RNA foi possível identificar tendências de consumo de energia
elétrica e extrair informações importantes para o projeto do edifício. Os resultados indicaram
que além da orientação, outras características de implantação do edifício, como a altura do
pavimento e o fator de visão do céu, têm papel fundamental no consumo de energia elétrica,
devendo ser características ponderadas desde o projeto.
Dentre as orientações estudadas, os apartamentos mais consumidores são aqueles
voltados a NO-SO, o que indica ser esta uma fachada cuja localização de aberturas
representa queda na eficiência do apartamento. Os menores consumidores são
representados por apartamentos voltados a SE-NE, já que recebem insolação em horários
do início do dia, portanto em horários de temperatura mais baixa.
Em relação à altura das edificações, os resultados para as fachadas NO-NE e SE-
NE indicam que acima de 24m de altura não há melhoria na eficiência energética do
apartamento. Isso corresponde a um edifício de no máximo 8 pavimentos.
Com relação ao FVC, o aumento ou queda no consumo de energia com o
incremento do FVC é variável, conforme a fachada considerada. Quando este aumento
representa alto ganho de calor por aumento do tempo de insolação, o aumento no FVC
entre valores que variam de 0,3 a 0,5, tende a representar incremento no consumo de
energia elétrica. Porém para fachadas cuja incidência solar é mais restrita, esse aumento
pode significar redução no consumo.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
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73
CAPÍTULO 7
CONCLUSÕES
Esse trabalho abordou as relações de variáveis de implantação do edifício com o
consumo de energia elétrica de unidades residenciais e apresentou um estudo de caso
realizado na cidade de Bauru/ SP tendo como objeto de estudo um conjunto habitacional
multifamiliar verticalizado.
As hipóteses da relação entre geometria urbana e o consumo de energia elétrica, e
ainda, de extração de diretrizes projetuais para melhor desempenho energético do edifício,
foram validadas. Observa-se que existe também a possibilidade de expansão de tais
diretrizes com a verificação de outras variáveis, empregando-se a mesma metodologia.
A dissertação buscou alertar sua preocupação com o crescimento do consumo de
energia elétrica, que aliado às questões ambientais, trouxe a discussão à busca por
alternativas que melhorem o desempenho de potenciais consumidores e também
fundamentar o planejamento de ações estratégicas que aliem o desejo de desenvolvimento
com a questão da sustentabilidade.
A propósito da questão da construção das cidades, ficou validada a necessidade de
que os atores envolvidos se apropriem cada vez mais das técnicas e princípios
bioclimáticos, como forma de contribuir para que o ambiente construído se adeqüe às
condições mínimas de conforto almejadas pelos usuários, sem a necessidade de utilização
de métodos que demandem o consumo de energia elétrica.
Espera-se, assim, que não apenas o poder público tenha a responsabilidade de se
valer das características climáticas regionais durante a formulação de normas e leis que
regem a construção das cidades, mas também, os profissionais envolvidos devem cada vez
mais buscar a excelência na prestação de seu serviço, através da aquisição do
conhecimento do comportamento esperado advindo de suas decisões projetuais.
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74
Sobre as dificuldades encontradas, alguns itens levantados nas fichas de
caracterização e algumas questões do perfil do usuário se mostraram muito homogêneos
para ter relevância em um estudo no qual foi considerado um único tipo de planta de
pavimento-tipo, porém estudos futuros podem se valer desses na comparação de tipologias
diferenciadas.
A experiência com a utilização da ferramenta computacional na determinação do
FVC demonstrou a facilidade com que esse dado pode ser obtido atualmente e os
resultados demonstraram sua relevância quanto ao objeto de estudo analisado.
Em relação à aplicação de redes neurais, esta se mostrou um método passível de
ser empregado em Ergonomia Urbana, como uma ferramenta auxiliar na identificação de
alvos a serem analisados em um plano de intervenção estratégica. A aplicação da técnica é
simples e atinge resultados confiáveis.
Salienta-se que os resultados aqui alcançados auxiliam diretamente ao projeto CEU,
contribuindo para o banco de dados que se encontra em construção sobre a região de
estudo.
Em síntese, espera-se que os apontamentos desse trabalho possam servir de base
para futuros estudos, projetos e discussões acerca da questão de Ergonomia Urbana.
Sugere-se, desta forma, a continuidade e intensificação das pesquisas sobre o assunto,
buscando-se a adequação dos arranjos construtivos urbanos às características climáticas
locais, promovendo o desenvolvimento de espaços edificados capazes de gerar conforto
aos usuários com menor dispêndio de energia.
Pós-Graduação em Desenho Industrial
__________________________________________________________________________________________
75
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_________ A abordagem do clima urbano e aplicações no planejamento da cidade:
reflexões sobre uma trajetória. In.: ENCONTRO NACIONAL SOBRE CONFORTO NO
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