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Análise de Dados Climáticos das Estações Convencional e Automática em Teófilo Otoni – MG – Estratégias Bioclimáticas para a Construção Civil

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Análise de Dados Climáticos das Estações Convencional e Automática em Teófilo Otoni – MG – Estratégias Bioclimáticas para a Construção Civil
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CAMPOS, Rodrigo Barbosa [1]

SAKIYAMA, Nayara Rodrigues Marques [2]

OLIVEIRA, Camila Cordeiro [3]

CAMPOS, Rodrigo Barbosa; SAKIYAMA, Nayara Rodrigues Marques; OLIVEIRA, Camila Cordeiro. Análise de Dados Climáticos das Estações Convencional e Automática em Teófilo Otoni – MG – Estratégias Bioclimáticas para a Construção Civil. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Ano 1. Vol. 9. pp 914-937. Outubro / Novembro de 2016. ISSN. 2448-0959

Resumo: Compreender as variáveis climáticas de uma região é essencial para definir as características das edificações. Porém, a escassez de dados climáticos de qualidade é uma barreira enfrentada por projetistas. Nesse cenário, este trabalho desenvolve o arquivo climático para a cidade de Teófilo Otoni-MG (TRY) e, ainda, compara as temperaturas aferidas pelas duas estações meteorológicas da cidade: convencional e automática. O clima de Teófilo Otoni é caracterizado como tropical quente semi-úmido. Como trata-se de uma área de clima quente, a adoção de estratégias construtivas condizentes com o clima local e o uso de materiais adequados é uma maneira de amenizar as altas temperaturas e melhorar o conforto térmico dos moradores. A partir do arquivo climático criado, foram desenvolvidos a carta bioclimática, a carta solar e a rosa dos ventos, para discutir as melhores estratégias bioclimáticas para a cidade. A comparação das temperaturas medidas nas estações mostrou que a estação convencional apresenta temperaturas mais elevadas e o desconforto apresentado na estação automática está associado a temperaturas baixas. Sendo assim, a localização das estações tem influencia sobre os dados registrados. Finalmente, foram avaliadas as orientações construtivas recomendadas pela Norma 15220:3 que fornece diretrizes construtivas para habitações unifamiliares de interesse social, analisando a transmitância térmica dos materiais e valores do atraso térmico recomendados, certificando se tais orientações são adequadas para o clima Teófilo Otoni.

Palavras-chave: Arquivo Climático. Estação meteorológica. Conforto Térmico. Diretrizes Construtivas.

Introdução

Ao longo dos anos é possível observar a interferência das condições climáticas nas atividades desenvolvidas pelo homem, e no seu abrigo. Nossos antepassados utilizavam as experiências deixadas pelas gerações anteriores para adequar suas residências ao clima (GOULART, 1993).

Entretanto, nas últimas décadas tornou-se comum a elaboração de projetos de edificações sem considerar o clima local. Os sistemas de iluminação e climatização artificial passaram a ser utilizados indiscriminadamente por arquitetos e projetistas, uma vez que, facilitam a atuação destes profissionais frente às dificuldades de se adequar o edifício ao clima (GOULART et al., 1998).

Após a crise energética mundial nos anos 70, os países industrializados passaram a reconsiderar as estratégias de crescimento econômico, adotando medidas para minimizar o consumo energético dos edifícios (ROAF et al., 2009). Desde então, as inovações no projeto arquitetônico, o desenvolvimento de sistemas de construção e tecnologias de processo têm sido objeto de investigação em todo o mundo, a fim de gerar soluções com menor impacto ambiental e melhor desempenho (DONG et al., 2014; HAASE; AMATO, 2009; KORJENIC et al., 2011; LERUM, 2007; RUPARATHNA et al., 2016). Segundo Lamberts et al. (2014) a alternativa mais adequada para superar a crise é aumentar a eficiência no uso de energia, destacando ainda que, atualmente, o produto da arquitetura também deve ser um elemento que tenha eficiência energética.

Na arquitetura, a eficiência energética pode ser entendida como a capacidade da construção em oferecer aos seus usuários: conforto térmico, visual e acústico, com baixo consumo de energia (LAMBERTS et al., 2014). Uma técnica eficiente para estimar o consumo de energia de um edifício é a simulação termo energética com base na sua eficiência e resultado rápido, derivado dos cálculos de interações entre ambiente externo e as características de construção (ORAL et al, 2004; TOUCHAEI,2016; UTZINGER; BRADLEY, 2009).

O território brasileiro, em virtude de sua larga extensão, abrange uma ampla diversidade climática e muitas particularidades regionais. Tal fato evidencia a necessidade de identificação dessa diversidade e agrupamento em zonas bioclimáticas, para que possam ser formuladas diretrizes construtivas adequadas para cada uma dessas zonas (RORIZ; GHISI; LAMBERTS, 2001).

Uma das variáveis que representa o ambiente externo na simulação é o arquivo climático. Porém, para aplicar os dados climáticos na arquitetura e construção civil é necessário realizar um tratamento estatístico, usando metodologias específicas, que transformam grandes quantidades de dados em ferramentas de trabalho (GOULART, 1993).

Segundo Roriz (1999), menos de 4% dos mais de 5.500 municípios brasileiros possuem dados climáticos publicados. Além disso, uma das principais dificuldades enfrentadas pelo Brasil na simulação termo energética de edifícios é a falta de dados climáticos de qualidade. Geralmente, quando disponíveis, eles são ignorados pelos profissionais, uma vez que a maioria dos dados climáticos existentes não são dirigidos para a aplicação na construção civil (MENDES et al., 2001 apud CARLO, 2002; GOULART et al., 1998). O trabalho de Rossi, Dumke e Krüger (2009) discorre que o ideal seria obter dados o mais próximo possível do local onde se deseja construir. Porém, há um número reduzido de estações meteorológicas e muitas vezes elas estão distantes dos centros urbanos.

O clima é responsável por afetar a edificação em vários aspectos, tais como segurança, conforto e desempenho (GOULART, 1993). Assim, o conhecimento do clima é importante para a elaboração do projeto, procurando adequar o edifício ao clima local, garantindo o conforto térmico dos usuários e reduzindo o consumo de energia (EAMES et al., 2011).

Neste sentido, este trabalho apresenta o processamento e geração dos dados climáticos da cidade de Teófilo Otoni para uso em software de simulação energética para edifícios e também para a criação da carta solar, carta bioclimática e rosa dos ventos. Além disso, os dados climáticos disponibilizados pelas duas estações meteorológicas da cidade, convencional e automática são analisados, a fim de verificar as possíveis diferenças de temperatura em relação à localidade.

Caracterização do Clima

Teófilo Otoni é um município brasileiro localizado na região nordeste do Estado de Minas Gerais, mais especificamente no Vale do Mucuri, com 17.892840º latitude, longitude 41.515423º e 467 metros de altitude. A cidade é considerada um centro macrorregional, sendo a 18ª cidade mais populosa do estado com cerca de 140.000 habitantes e 3.242.270 km² (IBGE, 2014a).

O clima de Teófilo Otoni é caracterizado como tropical quente semiúmido (IBGE,2014b), com temperatura média anual de 23°C, invernos secos e verões chuvosos com altas temperaturas. A temperatura máxima média no verão é de 31,9°C, com maior máxima registrada até 1990 de 39,2°C (INMET, 2014).

De acordo com a Norma 15220 – 3: Desempenho térmico de edificações – Parte 3: Zoneamento bioclimático brasileiro e diretrizes construtivas para habitações unifamiliares de interesse social, a cidade de Teófilo Otoni apresenta características climatológicas referentes a Zona 5. Esta zona abrange outras 30 cidades brasileiras, localizadas em diferentes partes do território e, como diretrizes construtivas para adaptar o edifício ao clima propõe: aberturas para ventilação média, sombreamento das aberturas, parede leve refletora e cobertura leve isolada. Como estratégia de condicionamento térmico passivo a Norma indica ventilação cruzada no verão e inércia térmica no inverno (ABNT, 2005).

Metodologia

Para a realização deste trabalho foram utilizados dados climáticos das estações automática e convencional de Teófilo Otoni – MG, pertencentes a rede nacional de observações meteorológicas de superfície do Instituto Nacional de Meteorologia – INMET.

Os dados meteorológicos utilizados para a elaboração do arquivo climático correspondem ao período de 2007-2014. A estação automática faz registros horários e situa-se na região do aeroporto de Teófilo Otoni, parte mais alta e distante do centro da cidade, sendo não urbanizada e cercada de vegetação. As variáveis registradas no arquivo dessa estação meteorológica são: temperatura do ar, umidade, radiação solar, pressão, temperatura do ponto de orvalho, velocidade e direção do vento e precipitação.

Os dados fornecidos pelo INMET da estação automática apresentaram várias lacunas em determinados períodos da série, devido a prováveis falhas humanas ou nos equipamentos. Para preencher as lacunas e assim gerar os arquivos climáticos, foram utilizadas planilhas eletrônicas que preencheram automaticamente os dados faltantes, usando métodos estatísticos. (PITTA, 2001; LATECAE, 2015). Os meses com mais de 24 horas de lacunas seguidas foram descartados.

A estação convencional de Teófilo Otoni opera desde 1961, registrando dados de 6 em 6 horas (00:00, 12:00, 18:00). Localiza-se na região central da cidade, mais adensada e com menos vegetação se comparada à região da estação automática. As variáveis registradas no arquivo da estação convencional são: temperatura do ar, temperatura máxima e mínima diária, umidade, pressão, velocidade e direção do vento, precipitação, insolação total diária. Apesar de existir há mais tempo, a limitação dos dados fornecidos pela estação convencional impossibilitou a criação dos arquivos climáticos a partir dos seus registros.

A diferença de localização das estações automática e convencional (Tabela 1) insita a comparação dos dados fornecidos por essas estações, uma vez que as características diferentes do meio urbano podem causar diferenças climáticas e, consequentemente, diferenças nos dados coletados pelas estações.

Tabela 1 – Estações meteorológicas do INMET, em Teófilo Otoni, utilizadas para realizar a comparação.

Estação Código Cidade Latitude Longitude Altitude (m)
Automática 86762 Teófilo Otoni-MG -17.892840° -41.5154° 467
Convencional 83492 Teófilo Otoni-MG -17.85º -41.516667° 356.38

 

A comparação dos dados só é possível nos anos em que as duas estações fornecem os mesmos dados climáticos, de 2007 a 2014. Os anos de 2009, 2010 e 2011 foram descartados devido a quantidade de dados faltantes.

Elaboração do TRY

O Test Reference Year (TRY) é um arquivo climático composto por 8760 horas de dados. Segundo Goullart (1993) a metodologia para a determinação do TRY é baseada na eliminação de anos com temperaturas médias mensais extremas (altas ou baixas), até que sobre apenas um ano de dados médios, este ano será o ano climático de referência.

O ideal é que a metodologia seja aplicada a uma série completa de 10 anos. Porém, a estação meteorológica automática de Teófilo Otoni foi criada ao final de 2006, estando disponíveis apenas os anos de 2007 a 2014. Os anos de 2007, 2009 e 2011 foram descartados devido à quantidade de dados em falta. A Tabela 2 mostra a disposição ordem de anos analisados:

Tabela 2 – Sequência de Eliminação dos Anos

Ordem de Eliminação Classificação TBS (°C) Mês e Ano
1 Mais quente 26.09 Feb-10
2 Mais frio 19.51 Jul-08
3 Mais quente 25.08 Jan-13
4 Mais frio 19.98 Aug-12
5 Mais quente 24.43 Mar-14

 

Assim, o último ano a ser eliminado, 2014, que possui características mais brandas, foi estabelecido como TRY de Teófilo Otoni.

Comparação Estação Convencional x Automática

Inicialmente, foi necessário ajustar as tabelas de dados climáticos fornecidas pelo INMET devido à diferença de dados fornecidos. Enquanto a estação convencional gera dados de 6 em 6 horas, a estação automática registra dados de 1 em 1 hora. Sendo assim, a comparação das estações usou apenas dados fornecidos de 6 em 6 horas.

Dos anos não descartados (2007, 2008, 2012, 2013 e 2014) foram escolhidos o ano de maior conforto e de maior desconforto. O critério estabelecido para escolha do ano de conforto foi o mesmo para a escolha do ano para a elaboração do TRY. Para a escolha do ano de maior desconforto foi estabelecido um padrão de conforto que relaciona os dados de temperatura e umidade e o uso de ventilação natural como estratégia passiva de conforto ambiental. A ventilação natural é eficaz entre 20ºC e 32ºC, pois a partir daí os ganhos por convecção funcionariam mais como aquecimento do ambiente que como resfriamento. É importante ressaltar que em temperaturas entre 27ºC e 32º C a ventilação só é eficiente se a umidade relativa do ar tiver valores entre 15% e 75% (LAMBERTS; DUTRA; PEREIRA, 2014). Dessa forma, todos os valores de temperatura e umidade fora desse intervalo são considerados como desconforto. Feito isso é realizada a contagem das horas e o ano que apresentar maior número de horas é escolhido como ano de desconforto.

Após a determinação do ano de maior conforto e desconforto foi realizada a comparação entre os dados coletados pelas estações automática e convencional. Além disso, subtraindo os valores de temperatura encontrados na estação convencional pelos valores da estação automática foi possível quantificar as diferenças de temperatura encontradas nas duas estações.

FERRAMENTAS PARA O PROJETO BIOCLIMÁTICO

Carta Bioclimática

Projeto Bioclimático é aquele que tem o objetivo satisfazer as condições de conforto dos usuários usando os elementos da própria edificação, buscando sempre aproveitar as condições favoráveis do clima (BAGNATI, 2013). Segundo Givoni (1992 apud Maciel, 2013) um meio para a elaboração das diretrizes construtivas de um projeto bioclimático é a análise dos dados climáticos anuais que mais afetam o conforto do usuário e o desempenho edificação. Nesse sentindo, a carta bioclimática é uma ferramenta útil, uma vez que, propõe estratégias bioclimáticas para adequar a arquitetura ao clima, de acordo com o local em estudo.

A carta bioclimática foi proposta inicialmente por Olgyay em 1963, no entanto, foi limitada às condições externas da edificação e só deveria ser aplicado para os habitantes das regiões da zona temperada (ANDREASI, 2001). Em 1992, Givoni adaptou e aprimorou a carta bioclimática para os países de clima quente em desenvolvimento, a qual foi considerada a mais adequado para a realidade brasileira (GOULART et al., 1998).

Na Figura 1 encontra-se a carta bioclimática gerada para Teófilo Otoni utilizando o programa Analysis Bio desenvolvido pelo LabEEE-UFSC. Foram inseridos no programa os dados de temperatura e umidade relativa do ar das 8760 horas do TRY, obtendo as estratégias bioclimáticas mais adequadas para as edificações ao longo do ano, como mostrado na Tabela 3.

É importante ressaltar que o programa de Analysis Bio utiliza uma combinação entre a carta bioclimática proposta por Givoni e o método de Watson e Labs, que faz uma análise dos dados climáticos horários com o Ano Climático de referência (Leão, 2007).

Figura 1 – Carta Bioclimática de Teófilo Otoni.
Figura 1 – Carta Bioclimática de Teófilo Otoni.

Tabela 3 – Percentuais de estratégias bioclimáticas para Teófilo Otoni.

CONFORTO 51.1
DESCONFORTO  

FRIO

Alta Inércia Térmica/Aquecimento Solar 16.6  

16.9

 

48.9

Aquecimento Artificial 0.0
Aquecimento Solar Passivo 0.3
 

CALOR

Ventilação 23.0  

32.1

Ventilação/Alta Inércia 0.0
Ventilação/Alta Inércia/Resfriamento Evaporativo 8.3
Alta Inércia Térmica p/ Resfriamento 0.0
Alta Inércia/Resfriamento Evaporativo 0.8
Ar Condicionado 0.0
Resfriamento Evaporativo 0.0228
Umidificação 0.0
SOMBREAMENTO 77.6

Analisando os valores da tabela 3, percebe-se que a porcentagem de horas de conforto do TRY é de 51,1% e o desconforto anual é de 48,9%. Do total de horas de desconforto, 32,1% é causado pelo calor e 16,9% devem-se ao frio.

Entre as estratégias bioclimáticas recomendadas para a correção do desconforto causado pelo calor, a principal é a ventilação (23%), e para o desconforto causado pelo frio, a estratégia mais indicada é a elevada inércia térmica com aquecimento solar (16,6%).

De acordo com os resultados, a ventilação natural é a estratégia mais adequada para a correção do desconforto por calor. A estratégia bioclimática que apresentou ser mais eficaz para alcançar o conforto durante os períodos frios foi a Alta Inércia térmica com Aquecimento Solar passivo. No entanto, a natureza dos dois problemas apresentados é paradoxal, e vale a pena questionar se a adoção de uma estratégia não anularia a outra. Assim, deve-se buscar sistemas construtivos mais flexíveis, que atendam as duas necessidades.

Carta Solar

A carta solar é uma ferramenta de auxilio no projeto de proteção solar. Ela basicamente fornece dois ângulos: o azimute solar e a altura solar, que são utilizados para encontrar a orientação do raio solar, em determinado horário do dia (LAMBERTS et al., 2014).

Na Figura 2 é apresentada a carta Solar de Teófilo Otoni, com dados horários de Temperatura de Bulbo Seco do TRY, plotados com o auxílio do programa Analysis SOL-AR desenvolvido pela LabEEE / UFSC.

Figura 2 - Carta Solar de Teófilo Otoni (TRY)
Figura 2 – Carta Solar de Teófilo Otoni (TRY)

Na Figura 2 são indicadas as temperaturas de 21 dezembro – 21 junho (à esquerda) e as temperaturas de 21 de junho a 21 de dezembro (à direita). Para as temperaturas acima de 20°C (mancha vermelha e amarela) é necessário sombreamento total das aberturas utilizando proteções solares. Para temperaturas abaixo de 14ºC (mancha azul) deve-se permitir a entrada do sol no interior dos ambientes.

O sombreamento é a estratégia bioclimática mais importante para Teófilo Otoni. De acordo com a carta bioclimática, cerca de 76% das horas do ano exigem sombreamento abertura. Portanto, é essencial que o arquiteto utilize a carta solar da região para determinar quando o sol vai entrar por uma abertura e se nessa orientação é necessário ou não o uso de sombreamento através de proteções solares.

Rosa dos Ventos

A rosa dos ventos é um gráfico que mostra a direção principal e a velocidade predominante dos ventos em uma determinada região ao longo do ano. Segundo Leão (2007) a rosa dos ventos pode ser utilizada em conjunto com a carta bioclimática, auxiliando na tomada de decisões durante o projeto. Assim, o projetista pode decidir quando deve aproveitar ou evitar o vento de acordo com a temperatura e a umidade relativa.

Na Figura 3 encontra-se a rosa dos ventos de Teófilo Otoni obtida pelo software WRPLOT View (Lakes Environmental, 2015), utilizando os dados horários do TRY.

Figura 3 - Rosa dos ventos de Teófilo Otoni - WRPLOT View (TRY)
Figura 3 – Rosa dos ventos de Teófilo Otoni – WRPLOT View (TRY)

De acordo com a Figura 3, a maior frequência dos ventos é na direção Leste-Nordeste com ângulo de azimute de aproximadamente 71°. A velocidade predominante variada entre 2,1 e 3,6 m/s, apresentando 17,79% das horas com ventos ausentes.

COMPARAÇÃO ENTRE AS ESTAÇÕES AUTOMÁTICA E CONVENCIONAL

Ano de referência – Desconforto

O ano escolhido como ano com maior número de horas em conforto foi o ano de 2014, estabelecido através da elaboração do TRY. O ano com maior número de horas em desconforto foi o ano de 2007, como apresentado na Tabela 4.

Tabela 4 – Contagem de horas de desconforto

Ano Total de Horas de Desconforto
2007 399
2008 332
2012 301
2013 290
2014 284

 

Comparando as horas de desconforto encontrados no ano de 2007 entre as estações convencional e automática (Tabela 5), de acordo com o período do dia (00:00, 12:00 e 18:00) percebe-se que a estação automática apresenta mais horas de desconforto, sendo superada pela estação convencional apenas às 18 horas.

Tabela 5 – Horas de desconforto divididas pelo horário de registro.

Estação Convencional Estação Automática
Horário Número de Horas Horário Número de Horas
00:00 68 00:00 78
12:00 49 12:00 95
18:00 76 18:00 33
Total 193 Total 206

 

Numa análise mais detalhada, considerando o intervalo de temperatura e umidade estabelecido para a avaliação de conforto/desconforto é possível realizar um exame mais criterioso. Na tabela 6 são apresentadas as horas de desconforto da estação convencional em porcentagem de acordo com o critério de desconforto estabelecido.

Tabela 6 – Horas de desconforto Estação Convencional.

Estação Convencional Ano 2007
Horário Número de Horas Temp. abaixo de 20°C (%) Temp.  acima de 32°C (%) Temp. entre 27°C e 32°C e umidade abaixo 15% e acima 75% (%)
00:00 68 91,18% 0% 8,82%
12:00 49 91,86% 0% 8,14%
18:00 75 2,67% 96% 1,33%

 

As horas de desconforto causadas por temperaturas acima de 32°C e abaixo de 20°C corresponderam a mais de 90% dos horários analisados, sendo predominantes as temperaturas abaixo dos 20°C nos horários de 00:00 e 12:00. No horário das 18:00 horas, ressalta-se que 96% das horas de desconforto foram causadas por temperaturas acima de 32°C.

Na tabela 7 são apresentadas as horas de desconforto da estação automática em porcentagem, de acordo com os critérios de desconforto estabelecidos.

Tabela 7 – Horas de desconforto Estação Automática.

Estação Automática Ano 2007
Horário Número de Horas Temp. abaixo de 20°C (%) Temp.  acima de 32°C (%) Temp. entre 27°C e 32°C e umidade abaixo 15% e acima 75% (%)
00:00 77 100% 0% 0%
12:00 95 100% 0% 0%
18:00 33 18,18% 81,82% 0%

Nos horários de 00:00 e 12:00 o desconforto encontrado é causado principalmente pelo resfriamento, com 100% dos valores com temperaturas abaixo de 20°C. O horário das 18:00 horas apresentou 100% dos valores dentro dos critérios estabelecidos, com 18,2% de temperaturas abaixo de 20°C e 81,82% com temperaturas acima de 32°C.

Analisando as horas de desconforto de acordo com as estações do ano (Figura 4), percebe-se que a estação convencional apresenta maior número de horas por desconforto no inverno, principalmente nos horários de 00:00 e 12:00, com 34 e 29 horas respectivamente, correspondendo a 100% das horas com temperaturas abaixo de 20ºC nestes horários. As 6 da tarde, o maior número de horas de desconforto é na primavera, sendo 41 horas, 97,56% dessas causadas por temperaturas acima dos 32°C e 2,44% causada pela umidade acima 75%, com temperaturas entre 27°C e 32°C. O somatório das estações apresentou um número mais elevado no inverno, com 64 horas, seguido pelo outono, com 52 horas, primavera, com 46 horas e verão, com 34 horas.

Figura 4 – Estação Convencional ano 2007 dividido pelas estações do ano
Figura 4 – Estação Convencional ano 2007 dividido pelas estações do ano

Na figura 5, semelhantemente à estação convencional, percebe-se que há um número elevado de horas de desconforto no inverno também na estação automática, principalmente nos horários de 00:00 e 12:00. Porém, houve um acréscimo considerável no número de horas, representando um aumento de 70,31% em relação a estação convencional, sendo 100% das horas de desconforto devido a temperaturas abaixo de 20°C.

Figura 5 – Estação Automática ano 2007 dividido pelas estações do ano
Figura 5 – Estação Automática ano 2007 dividido pelas estações do ano

A Figura 6 apresenta uma comparação entre as temperaturas aferidas nas duas estações às 18:00 horas ao longo de 2007, com o intervalo de conforto estabelecido.

Figura 6 – Gráfico curva de conforto de Givoni
Figura 6 – Gráfico curva de conforto de Givoni

Observa-se que as temperaturas da estação convencional estão, de forma geral, sempre acima das temperaturas da estação automática, ficando acima do limite superior de conforto (32°C) na primavera e verão e em alguns momentos do outono e inverno abaixo do limite inferior de conforto (20°C).

Ao subtrair os valores dos dados diários da estação convencional pela estação automática, verificou-se as diferenças de temperatura entre as estações. Como resultado, a estação convencional apresenta 91,70% temperaturas mais elevadas do que a estação automática no ano de 2007.

Ano de referência – Conforto

O ano escolhido como ano com maior número de horas de conforto foi o ano de 2014, estabelecido através da elaboração do TRY. Na tabela 8 segue a contagem das horas de conforto das 2 estações nos diferentes horários de medição (00:00, 12:00 e 18:00).

Tabela 8 – Horas de Conforto Registradas nas estações.

Estação Convencional Estação Automática
Horário Número de Horas Horário Número de Horas
00:00 299 00:00 289
12:00 295 12:00 258
18:00 279 18:00 311
Total 873 Total 858

 

Semelhantemente aos dados analisados do ano de 2007, considerado o ano com maior número de horas de desconforto, percebe-se uma similaridade na quantidade de horas em conforto em ambas as estações meteorológicas. Considerando o intervalo de temperatura e umidade estabelecido para avaliação de conforto/desconforto é possível realizar um estudo mais criterioso. Na tabela 9 são apresentadas as horas de conforto da estação convencional em porcentagem de acordo com o critério de conforto estabelecido.

Tabela 9 – Horas de Conforto registradas na estação Convencional.

Estação Convencional Ano 2014
Horário Número de Horas Horas entre 20°C e 26°C (%) 27°C e 32°C e umidade entre 15% e 75% (%)
00:00 299 91% 9%
12:00 295 85,1% 14,9%
18:00 279 24% 76%

 

Nos horários 00:00 e 12:00 há uma predominância das temperaturas entre 20°C e 26°C, já no horário das 18:00 prevalece as temperaturas entre 27°C e 32°C com umidade entre 15% e 75% presente em 76% das horas.

Na tabela 10 são apresentados as horas de conforto da estação automática em porcentagem de acordo com o critério de conforto estabelecido.

Tabela 10 – Horas de Conforto registradas na Estação Automática.

Estação Automática Ano 2014
Horário Número de Horas Horas entre 20°C e 26°C (%) 27°C e 32°C e umidade entre 15% e 75% (%)
00:00 289 94,1% 5,9%
12:00 258 98,45% 1,55%
18:00 311 37,3% 62,7%

 

Analisando a tabela acima observa-se que predominam as horas de conforto com temperatura entre 20°C e 26°C nos horários de 00:00 e 12:00, ambas apresentando valores acima de 90%. Já no horário das 18:00 houveram mais horas com temperaturas entre 27°C e 32°C com umidade entre 15% e 75%, com uma porcentagem de 62,7%.

Assim como no ano de 2007, as horas levantadas correspondentes ao ano de 2014 foram analisadas de acordo com as estações do ano (Figura 7 e 8).

Figura 7 – Estação Automática ano 2014 dividido pelas estações do ano
Figura 7 – Estação Automática ano 2014 dividido pelas estações do ano

A estação convencional apresentou uma divisão das horas de conforto por estação equilibrada, tendo o outono, de forma geral, o maior número de horas e o verão, o menor.

Figura 8 – Estação Automática ano 2014 dividido pelas estações do ano.
Figura 8 – Estação Automática ano 2014 dividido pelas estações do ano.

A estação automática (Figura 8) apresenta mais diferenças, com um inverno com um número menor de horas de conforto, principalmente durante os horários das 12:00, 100% dessas horas estão entre 20°C e 26°C. No somatório de todas as horas, o verão apresentou mais horas de conforto e o inverno se mostrou mais desconfortável entre as 4 estações.

A Figura 9 apresenta uma comparação entre as temperaturas aferidas nas duas estações às 18:00 horas ao longo de 2014, com o intervalo de conforto estabelecido.

Figura 9 – Gráfico curva de conforto de Givoni.
Figura 9 – Gráfico curva de conforto de Givoni.

Assim como no ano de 2007, as temperaturas da estação convencional, de forma geral, estão sempre acima das temperaturas da estação automática.

A subtração dos valores de temperaturas diárias da estação convencional pela estação automática mostrou que a estação convencional apresenta 91,90% das temperaturas mais elevadas que a estação automática no ano de 2014.

Discussões

A comparação dos dados disponibilizados pelas estações mostrou que a estação convencional registrou temperaturas mais altas, apesar de apresentar menos horas de desconforto quando comparada a estação automática. De forma geral, os valores mais elevados são consequência de sua localização em área urbana, sem vegetação e mais adensada.

O fato da estação automática apresentar mais horas de desconforto, pode gerar estranheza inicialmente, mas a análise mais minuciosa mostra que essas horas são causadas principalmente pelo resfriamento, justificada pela localização em região não urbanizada, cercada por vegetação, em um local mais alto e distante da cidade, contribuindo diretamente para o declínio da temperatura.

Dessa forma, a estação convencional mostrou ser mais realista ao clima predominante de Teófilo Otoni e seus dados deveriam ser utilizados para o desenvolvimento de projetos no meio urbano. Por outro lado, no caso de se desenvolver projetos nas proximidades do aeroporto, a estação automática é a que apresenta resultados mais coerentes.

DIRETRIZES CONSTRUTIVAS

As orientações construtivas propostas pela norma 15220-3 para adequar o edifício ao clima da cidade de Teófilo Otoni são: aberturas para ventilação médias sombreadas, com áreas que variam de 15% a 25% da área do piso. A transmitância térmica das paredes deve ser menor que ou igual a 3,60 W/ m².K, com atraso térmico inferior ou igual a 4,3 horas. Para tanto, podem ser utilizados tijolos furados com espessura variando entre 14 e 20 centímetros. Para a cobertura, é necessário utilizar uma laje de concreto para garantir uma transmitância térmica menor que ou igual a 2,00 W/m².K e atraso térmico inferior ou igual a 3,3 horas. Como estratégias de condicionamento térmico passivo a norma indica ventilação cruzada no verão e inércia térmica no inverno.

Analisando os resultados e as ferramentas geradas, a ventilação natural é a estratégia mais adequada para corrigir o desconforto pelo calor. Neste caso, deve-se adotar aberturas amplas e sombreadas durante o período quente, garantindo a ventilação cruzada no interior dos edifícios, devendo ainda ter o cuidado de orientar as janelas na direção principal dos ventos (Leste – Nordeste) e projetar corretamente as proteções solares impedindo a entrada de luz solar indesejável.

A estratégia bioclimática que se apresentou mais efetiva para alcançar o conforto durante os períodos frios foi a Alta Inércia Térmica com Aquecimento Solar Passivo. Para este caso pode-se adotar aberturas de forma a aproveitar o sol nos períodos frios e, envoltórias que evitem a perda de calor para o ambiente externo durante a noite.

Portanto, os resultados obtidos com carta bioclimática são condizentes com as diretrizes propostas na norma.

CONCLUSÃO

Este trabalho mostra o arquivo climático da cidade de Teófilo Otoni no formato TRY, apresentando as ferramentas desenvolvidas a partir dele. Em adição, realiza uma comparação entre os dados disponibilizados pelas duas estações meteorológicas de Teófilo Otoni, localizadas em pontos diferentes da cidade.

Nesse sentido, este artigo auxilia a criação de outros arquivos climáticos, apresentando a metodologia necessária para fazê-lo. Além disso, oferece maneiras de melhorar a eficiência energética das edificações localizadas na cidade de Teófilo Otoni, uma vez que importantes ferramentas de arquitetura foram criadas (carta bioclimática, carta solar e rosa dos ventos). Assim, de posse das informações corretas, profissionais ligados à construção civil podem optar por soluções construtivas adequadas ao clima local, ajudando a mitigar alta temperaturas e proporcionando conforto aos usuários das edificações.

Ressalta-se que o arquivo climático TRY de Teófilo Otoni e, consequentemente, as ferramentas criadas a partir dele, utilizaram os dados da estação automática, situada numa região não urbanizada e cercada por vegetação. Os resultados seriam diferentes, com temperaturas mais elevadas, como mostrado na comparação entre os dados das estações, se fosse possível criar um arquivo a partir dos dados da estação convencional, localizada numa área urbana mais adensada.

Além disso, como estes são dados específicos, os arquivos climáticos desenvolvidos neste trabalho não devem ser utilizados como orientação em projetos situados em outros locais, mesmo em clima semelhante.

Reconhecimento

Este trabalho foi financiado pela FAPEMIG – Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais e amparada pelo LATECAE – UFV, Laboratório de Tecnologias em Conforto Ambiental e Eficiência Energética da Universidade Federal de Viçosa.

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[1] Discente do Instituto de Ciência Engenharia e Tecnologia – ICET – UFVJM

[2] Docente do Instituto de Ciência Engenharia e Tecnologia – ICET

[3] Discente do Instituto de Ciência Engenharia e Tecnologia – ICET – UFVJM

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