Effectiveness of the CCWorldWeatherGen tool: an analysis for São Paulo, Brazil

análise para São Paulo-SP

Authors

DOI:

https://doi.org/10.46421/encac.v17i1.3819

Keywords:

Building simulation, Climate change, Global warming, Meteorological data analysis, Resilient building design

Abstract

This paper aims to analyse the effectiveness of the CCWorldWeatherGen tool, in view of climate change in São Paulo city, Brazil. For this purpose, the variables air temperature (dry-bulb), air relative humidity, global horizontal solar radiation, and wind speed of the Test Reference Year (TRY) weather file, from 1954, and the weather file generated by CCWorldWeatherGen for 2020 (represents 2011 to 2040), were compared with observations from the Meteorological Station of the Institute of Astronomy, Geophysics and Atmospheric Sciences of the University of São Paulo, obtained between 2011 and 2019. The accuracy of the variables of the weather files was evaluated through the mean absolute percentage error (MAPE). The annual MAPE results indicated that the accuracy of the weather file progression for air dry-bulb temperature, air relative humidity, wind speed, and global horizontal solar radiation are 13.45%, 14.47%, 44.75%, and 27.94%, respectively; some errors lower than those obtained for the TRY file. It was concluded that the CCWorldWeatherGen tool is suitable, especially for its practicality, for generating complete future weather files, but its use requires caution because the progressions depend on the consistency of the weather file used as a basis.

Author Biographies

Gustavo Henrique Nunes, State University of Londrina, Brazil

Mestrado em Engenharia Civil pela Universidade Estadual de Londrina. Doutorando em Engenharia Civil na Universidade Estadual de Londrina (Londrina - PR, Brasil)

Rafaela Benan Zara, State University of Londrina, Brazil

Mestrado em Engenharia Civil pela Universidade Estadual de Londrina. Doutoranda em Engenharia Civil na Universidade Estadual de Londrina (Londrina - PR, Brasil)

João Gabriel Ribeiro, University of Mato Grosso State, Brazil

Doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Universidade de São Paulo. Professor Adjunto na Universidade do Estado de Mato Grosso (Sinop - MT, Brasil)

Thalita Gorban Ferreira Giglio, State University of Londrina, Brazil

Doutorado em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Santa Catarina. Professora Adjunta na Universidade Estadual de Londrina (Londrina - PR, Brasil)

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Published

26/10/2023

How to Cite

NUNES, G. H.; ZARA, R. B.; RIBEIRO, J. G.; GIGLIO, T. G. F. Effectiveness of the CCWorldWeatherGen tool: an analysis for São Paulo, Brazil: análise para São Paulo-SP. In: ENCONTRO NACIONAL DE CONFORTO NO AMBIENTE CONSTRUÍDO, 17., 2023. Anais [...]. [S. l.], 2023. p. 1–10. DOI: 10.46421/encac.v17i1.3819. Disponível em: https://eventos.antac.org.br/index.php/encac/article/view/3819. Acesso em: 20 may. 2024.

Issue

Section

5. Eficiência Energética